我们系统地研究了流体动力学模拟中超子全局极化对碰撞系统初始纵向流速的敏感性。通过在将初始碰撞几何映射到宏观流体动力学场时明确施加局部能量动量守恒,我们研究了系统的轨道角动量 (OAM) 和流体涡度的演变。我们发现同时描述 Λ 超子的全局极化和介子定向流的斜率可以强烈限制流体动力学演化开始时纵向流的大小。我们利用 RHIC 光束能量扫描程序中的 STAR 测量结果提取了初始纵向流的大小和产生的 QGP 流体中轨道角动量分数作为碰撞能量的函数。我们发现在流体动力学演化开始时,中快速度流体中剩余约 100-200 ℏ OAM。我们进一步考察了不同的流体动力学梯度对Λ和¯ Λ自旋极化的影响。µ B /T的梯度可以改变Λ和¯ Λ极化之间的有序性。
我们系统地研究了流体动力学模拟中超子全局极化对碰撞系统初始纵向流速的敏感性。通过在将初始碰撞几何映射到宏观流体动力学场时明确施加局部能量动量守恒,我们研究了系统的轨道角动量 (OAM) 和流体涡度的演变。我们发现,同时描述 ! 超子的全局极化和介子定向流的斜率可以强烈限制流体动力学演化开始时纵向流的大小。我们利用 BNL 相对论重离子对撞机的光束能量扫描程序中的 STAR 测量结果,提取了初始纵向流的大小和产生的夸克胶子等离子体流体中轨道角动量分数与碰撞能量的关系。我们发现在流体动力学演化开始时,中快速度流体中剩余约 100–200 ¯ h OAM。我们进一步研究了不同的流体动力学梯度对 ! 和 ¯ ! 自旋极化的影响。µ B / T 的梯度可以改变 ! 和 ¯ ! 极化之间的排序。
在使用量子动力学理论的短距离疾病的情况下,研究了双层过渡金属二核苷(TMD)中固有和外在轨道霍尔的效应(OHE)。bi-layer TMD提供了一个理想的平台,可以研究由于其独特的结构和电子特性,因此在转移特性上破坏了反转对称性。虽然双层TMD自然反转对称,但使用有限的栅极电压来在层之间产生偏置,从而破坏了这种对称性。我们的发现表明,远离带边缘,extrinsic ohe成为反与对称和不对称情况的主要贡献,其突出性随着费米能量的增长而显着增加。此外,我们证明打破反演对称性大大增强了外部OHE。这种增强源于中心对称系统中轨道角动量(OAM)的根本不同的行为,在该系统中,由于对称性约束,内标成分消失了。因此,在trosymmortric系统中,密度矩阵的对角线成分仅有助于外部OHE。相比之下,在非中心对称系统中,对角线和对角线成分都起作用。我们的研究表明,在实验相关的,高度掺杂的系统中,OHE本质上是外在的,无论该系统是中央对称还是非中心对称。重要的是,我们推断,即使是反演对称性的微弱破裂也会导致OHE的戏剧性增强,这是对实验研究的明显影响。
模式识别算法通常用于简化亚原子物理实验中轨道重建的挑战性和必要步骤。在歧视相关相互作用的帮助下,模式识别旨在通过隔离感兴趣的信号来加速轨道重建。在高碰撞率实验中,这种算法对于确定是否保留或从给定相互作用中保留或丢弃信息至关重要,甚至在数据传输到磁带之前。随着数据速率,检测器的解决,噪声和效率低下的增加,模式识别在计算上变得更具挑战性,激发了更高效率算法和技术的发展。量子关联记忆是一种方法,旨在利用量子机械现象以获得学习能力的优势,或者可以存储和准确召回的模式数量。在这里,我们研究基于量子退火的量子关联记忆,并将其应用于粒子轨道分类。我们专注于基于量子关联记忆模型(QAMM)召回和量子内容 - 可调地理内存(QCAM)召回的歧视模型。我们使用D-Wave 2000Q处理器作为测试台将这些方法的分类性能表征为函数检测器分辨率,模式库的大小和效率低下。使用溶液状态能量和分类标签嵌入了溶液状态中的歧视标准。我们发现,基于能量的QAMM分类在较小的模式密度和低探测器效率低下的状态下表现良好。相比之下,基于州的QCAM可实现相当高的准确性回忆,以实现大模式密度和对各种检测器噪声源的最大回忆精度的鲁棒性。
在拓扑带和异常的大厅晶体最近突破性实验[1-3]中的Skyrmions已鉴定出二维平台中的分数Chern绝缘子阶段。尽管没有外部磁场,但这些阶段破坏了时间转换对称性,并且与著名的分数量子厅效应表现出很强的相似性。他们提出了拓扑平坦带(没有动能)和兰道水平之间的广泛类比[4]。对于一类特定的实验相关带(称为理想频段),甚至在这些频段和常规的Landau级别之间建立了映射。此映射通常将[5]与频带的轨道绕组联系起来,称为Skyrmion,类似于磁系统中的非平凡自旋纹理。这项实习的目的是研究拓扑平坦带中轨道天空的形成。通过求解具有超晶格(Moiré)电势的连续模型,将研究拓扑轨道天空的稳健性,以超出理想情况以外的通用频段。一个目的是探索实际空间和动量拓扑之间的Landau水平二元性如何扩展到真正的拓扑结束。此外,电子相互作用可以稳定具有拓扑特性的Wigner晶体[6]。使用Hartree-fock方法,将研究这种对称性状态的轨道天空纹理。典型的示例将包括扭曲的双层石墨烯,扭曲过渡金属二分法和菱形多层石墨烯的模型。[1] arXiv:2408.12652 [6] Dong, Wang, Vishwanath, Parker, PRL 2024 Please, indicate which speciality(ies) seem(s) to be more adapted to the subject: Condensed Matter Physics: YES Soft Matter and Biological Physics: NO Quantum Physics: YES Theoretical Physics: YES
Garr,E.,Padovan-Hernandez,Y.,Janak,P.H。,&Delamater,A.R。 (2021)。 维持目标指导的控制,并过度训练比率时间表。 学习与记忆,28,435-439。 doi.org/10.1101/lm.053472.121 Cheng,Y.,Xie,X.,Lu,J.,Gangal,H. (2021)。 在背纹状体中轨道纹状体长期增强的光遗传学诱导引起了大鼠持续减少寻求酒精的行为。 Neuropharmacology,191,108560。doi.org/10.1016/j.neuropharm.2021.108560 Garr,E。&Delamater,A.R。 (2020)。 背纹状体中的化学抑制作用揭示了直接和间接途径控制作用测序的区域特异性。 学习与记忆的神经生物学,169,107169。doi.org/10.1016/j.nlm.2020.107169 Garr,E.,Bushra,B.,Tu,N。,&Delamater,A.R。 (2020)。 对间隔时间表的目标指导控制不取决于动作结果相关性。 实验心理学杂志:动物学习与认知,46(1),47-64。 doi.org/10.1037/xan0000229 Garr,E。(2019)。 基底神经节对动作序列学习和性能的贡献。 神经科学和生物行为评论,107,279-295。 doi.org/10.1016/j.neubiorev.2019.09.09.017 Garr,E。&Delamater,A.R。 (2019)。 在动作序列任务中探索动作,习惯和自动性之间的关系。 学习与记忆,26(4),128-132。 doi.org/10.1101/lm.048645.118 Garr,E。(2017)。 (2016)。Garr,E.,Padovan-Hernandez,Y.,Janak,P.H。,&Delamater,A.R。(2021)。维持目标指导的控制,并过度训练比率时间表。学习与记忆,28,435-439。 doi.org/10.1101/lm.053472.121 Cheng,Y.,Xie,X.,Lu,J.,Gangal,H.(2021)。在背纹状体中轨道纹状体长期增强的光遗传学诱导引起了大鼠持续减少寻求酒精的行为。Neuropharmacology,191,108560。doi.org/10.1016/j.neuropharm.2021.108560 Garr,E。&Delamater,A.R。(2020)。背纹状体中的化学抑制作用揭示了直接和间接途径控制作用测序的区域特异性。学习与记忆的神经生物学,169,107169。doi.org/10.1016/j.nlm.2020.107169 Garr,E.,Bushra,B.,Tu,N。,&Delamater,A.R。(2020)。对间隔时间表的目标指导控制不取决于动作结果相关性。实验心理学杂志:动物学习与认知,46(1),47-64。doi.org/10.1037/xan0000229 Garr,E。(2019)。基底神经节对动作序列学习和性能的贡献。神经科学和生物行为评论,107,279-295。doi.org/10.1016/j.neubiorev.2019.09.09.017 Garr,E。&Delamater,A.R。(2019)。在动作序列任务中探索动作,习惯和自动性之间的关系。学习与记忆,26(4),128-132。doi.org/10.1101/lm.048645.118 Garr,E。(2017)。(2016)。纹状体中的录音可以告诉我们有关关联学习的知识?《神经科学杂志》,37(50),12091-12093。doi.org/10.1523/jneurosci.2770-17.2017 Delamater,A.R.,Garr,E.,Lawrence,S。,&Whitlow,J.W。元素,配置和场合设置机制在双条件和图案歧视中。行为过程,137,40-52。doi.org/10.1016/j.beproc.2016.10.013 Garr,E。(2016)。背侧纹状体中音调性中间神经元的异质反应。神经科学杂志,36(12),3412-3413。doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0099-16.2016 TALKS 2025 University of Rochester, Del Monte Institute for Neuroscience, Rochester, NY 2024 University of Connecticut, Department of Psychological Sciences, Storrs, CT 2023 Harvard University, Center for Brain Science, Cambridge, MA 2023 International Conference on Learning and Memory, Huntington Beach, CA 2022巴尔的摩大脑系列,巴尔的摩,马里兰州2020年南京医科大学,蒂亚尤恩云药学研讨会,虚拟2019波士顿大学,波士顿大学,系统神经科学中心,波士顿,马萨诸塞州马萨诸塞州,2019年耶鲁大学,纽黑文,纽黑文,CT 2017,2017年Gregynog Assistional Issergiative Inkostice Ankostomessim,Easorlogical,Eastern,Eastern,MAA,MA,MAA,HA,HA,bot,bot boter。费城,宾夕法尼亚州会议海报2024戈登研究会议:新罕布什尔州沃特维尔谷的认知神经生物学。2023神经科学协会,华盛顿特区2023年戈登研究会议:西班牙巴塞罗那儿茶酚胺。
用于观测近地空间的新型双管望远镜 OM Kozhukhov 国家空间设施控制和测试中心,乌克兰基辅 OB Bryukhovetsky、DM Kozhukhov、VI Prysiaznyi、AP Ozerian、OM Iluchok、VM Mamarev、OM Piskun 国家空间设施控制和测试中心,乌克兰基辅 摘要 2021 年底,乌克兰国家航天局在外喀尔巴阡地区安装了一台新望远镜,以观察近地空间物体,以满足乌克兰空间监测与分析系统的利益。该望远镜由两个管子(0.35 m、f/2.0 和 0.25 m、f/12.0)组成,安装在一个带直接驱动的赤道仪上,并配备 CMOS 摄像机。望远镜和摄像机由原始软件控制。我们将介绍该望远镜的设计和各个系统,以及使用它观测不同轨道的近地空间物体的初步结果。1.引言光学传感器是空间态势感知(SSA)的重要信息来源。它们可以高度精确地估计近地驻留空间物体(RSO)的角坐标和视亮度,从而优化它们的轨道并确定它们的状态。它们可以观测从低地球轨道(LEO)到地球静止轨道(GEO)及更远的所有可能轨道上的RSO。光学观测对于中轨道(高度20,000 km)和高轨道(GEO及以上)的物体尤其重要,因为这些轨道上难以使用雷达。尽管光学传感器有诸多优点,但也存在严重的局限性。它们大多数只能在夜间工作,而且与雷达不同,它们严重依赖天气(多云)。此外,大多数光学传感器在观测低地球轨道物体时吞吐量相对较低[1]。部分抵挡后两个限制的方法是制造新的传感器。同时,光学传感器面临的各种任务通常需要不同的工具才能最有效地发挥作用。这个问题可以通过在同一支架上组合不同类型的镜头来解决,如下所述。还应该注意的是,在不同的国家[2]-[4]已经在一个支架上安装两个相同和不同的镜头很长时间了。2.望远镜规格望远镜是位于乌克兰西部扎喀尔巴阡地区(图1)的光电光电观测站3型(OEOS-3)的一部分。喀尔巴阡山脉将它与该国其他地区隔开,因此这里的气候条件与乌克兰其他地区有显著不同。它使我们假设,当乌克兰其他地区多云时,该地区的传感器可能具有良好的观测条件,反之亦然。 OEOS-3望远镜由安装在同一赤道仪上的两个镜头组成(图2):一个宽视场(WFoV)汉密尔顿镜头和一个窄视场(NFoV)马克苏托夫镜头。两款镜头均配备 QHY-174M GPS CMOS 相机(图 3)。它们以相对较低的价格提供准确的观测时间。这对于 LEO 观测尤其重要。该支架配备直接驱动器。该驱动器提供 20 度/秒的最大旋转速率,并跟踪近地轨道上的任何 RSO。望远镜的特性如表 1 所示。