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${\rm LaNiO}_{3}$/${\rm CaMnO}_{3}$ 铁磁界面处可调谐电荷转移的直接实验证据
氧化物异质结构中的界面电荷转移产生了丰富的电子和磁现象。设计异质结构，其中一个薄膜成分表现出金属-绝缘体转变，为静态和动态控制此类现象开辟了一条有希望的途径。在这项工作中，我们结合深度分辨的软 x 射线驻波和硬 x 射线光电子能谱以及偏振相关的 x 射线吸收光谱，研究了 LaNiO 3 中的金属-绝缘体转变对 LaNiO 3 /CaMnO 3 界面处电子和磁态的影响。我们报告了在金属超晶格中直接观察到的界面 Mn 阳离子的有效价态降低，该超晶格具有高于临界的 LaNiO 3 厚度（6 个晶胞，uc），这是由流动的 Ni 3 deg 电子向界面 CaMnO 3 层中的电荷转移促成的。相反，在厚度低于临界值 2u.c. 的 LaNiO 3 绝缘超晶格中，由于界面电荷传输受阻，整个 CaMnO 3 层中观察到 Mn 的有效价态均匀。切换和调节界面电荷传输的能力使得能够精确控制 LaNiO 3 /CaMnO 3 界面上出现的铁磁状态，因此对下一代自旋电子器件的未来设计策略具有深远的影响。
电子中疲劳裂纹扩展行为的比较……
对电子束粉末床熔合 (PBF-EB) 和激光粉末床熔合 (PBF-LB) Inconel 718 的疲劳裂纹扩展行为进行了比较研究。PBF-EB Inconel 718 的裂纹遵循穿晶路径，扩展速度更快，而 PBF-LB 的裂纹遵循沿晶和穿晶路径的组合，其扩展速度较慢，与锻造对应物相当。PBF-EB Inconel 718 中的主疲劳裂纹在微观尺度上呈现锯齿状路径，由于加工硬化率非常低，裂纹表面附近有密集的滑移痕迹。基于裂纹尖端场的数字图像相关 (DIC) 分析，可以使用应变能密度标准成功预测 PBF-EB Inconel 718 中的疲劳裂纹锯齿路径，该标准规定裂纹扩展遵循从裂纹尖端到弹塑性边界的最小距离方向。对于 PBF-LB Inconel 718，主要的疲劳裂纹在低 Δ K 时是直的，但在中和高 Δ K 范围内发生严重偏转。初始晶间裂纹和主裂纹路径偏转之间存在明显的相关性。这表明，一旦裂纹尖端周围塑性区的累积损伤达到临界值，晶间裂纹就会形成疲劳裂纹的新前沿，导致主裂纹路径偏转。基于DIC的裂纹尖端场分析得出的弹塑性断裂力学参数rp和ΔCTOD可以定性预测PBF-LB Inconel 718的较低裂纹扩展速率。
使用分布式管道在高性能驾驶循环中对锂离子电池模块进行瞬态冷却 - 数值研究
在电池热管理系统 (BTMS) 的设计和分析中，瞬态效应通常被排除在外。然而，电动汽车承受着巨大的动态载荷，导致电池瞬态发热，而这种现象在稳定状态下是不会出现的。为了评估这种影响的重要性，本文基于在稳定条件下运行良好的现有冷却系统，对电池冷却过程进行了时间相关分析。为了模拟现实情况，从不同的标准驾驶循环中推断出电池电量消耗的时间变化。然后利用计算流体动力学预测 900 秒内电池模块内的冷却液和电池温度。结果表明，对于空气冷却，电池温度可能会超过安全限值。例如，在高性能驾驶循环中，200 秒后，电池温度就会超过临界值 308 K。尽管如此，当使用液体冷却电池模块时，温度始终在安全范围内。此外，在流速为 1.230 g/s 的高性能循环中，电池温度降至临界阈值以下，达到 304 K。此外，为了在 NYCC 交通和 US06 驾驶循环期间将电池温度保持在临界阈值以下，需要最大冷却液压力入口为 1.52 和 0.848 g/s，分别相当于 100 Pa 和 50 Pa。还讨论了在驾驶循环期间车辆加速引起的电池模块上努塞尔特数分布的时间变化。结论是，稳定状态的假设可能会导致 BTMS 的设计不理想。
游动和附着纤毛虫的最佳摄食
靠近水生食物链底部的纤毛微生物要么游动去寻找猎物，要么附着在基质上并产生摄食流来捕获路过的颗粒。在这里，我们使用一种流行的粘性流体球形模型来表示附着和游动的纤毛虫，其滑动表面速度可以提供纤毛流动的解析表达式。我们求解了溶解营养物浓度的平流扩散方程，其中佩克莱特数 (Pe) 反映了扩散与平流时间尺度的比率。对于固定的流体动力学功率消耗，我们问什么纤毛表面速度可以最大化微生物表面的营养通量。我们发现优化进食的表面运动取决于 Pe。对于在有限 Pe 下自由游动的微生物来说，采用“跑步机”表面运动来游动是最佳选择，但在 Pe 较大的极限下，这种跑步机解与保持生物体静止的对称偶极表面速度之间没有区别。对于附着的微生物，在 Pe 低于临界值时，跑步机解决方案是最佳的进食方式，但在 Pe 值较大时，偶极表面运动是最佳的。我们在开环数值模拟和渐近分析中验证了这些结果，并使用了基于伴生的优化方法。我们的研究结果挑战了现有的“最佳进食就是在所有佩克莱特数上最佳游动”的说法，并为海洋微生物中附着和游动解决方案的普遍性提供了新的见解。
量子游戏专题
本研究集中于同时移动的非合作量子博弈。其中一部分显然不是新的，但为了自洽起见，将其包括在内，因为它致力于介绍相关主题的数学和物理基础，以及如何将简单的经典博弈修改为量子博弈（此过程称为经典博弈的量化）。简要强调了博弈论与信息科学之间的联系，并揭示了量子纠缠的作用（在量子博弈论中起着核心作用）。利用这些工具，我们研究了一些基本概念，例如纯策略和混合策略纳什均衡的存在（或不存在）及其与纠缠程度的关系。本研究的主要结果如下：1）基于最佳响应函数法构建数值算法，旨在寻找量子博弈中的纯策略纳什均衡。该形式化方法基于将连续变量离散化为点的网格，可应用于基于最佳反应函数法的双人双策略经典博弈中的量子博弈。2）应用该算法研究纯策略纳什均衡的存在与否与纠缠度（由连续参数γ指定）的关系问题。结果表明，当经典博弈GC存在非帕累托有效的纯策略纳什均衡时，具有最大纠缠度（2γ=π）的量子博弈GQ不存在纯策略纳什均衡。通过研究非对称囚徒困境博弈，发现存在一个临界值02γ<<πc，使得当γγ<c时，存在纯策略纳什均衡
杜克能源准备应对俄亥俄州和肯塔基州的冬季风暴系统
辛辛那提——杜克能源公司正在监测和准备应对冬季风暴系统，该系统可能导致俄亥俄州西南部和肯塔基州北部停电。预计从周三清晨开始到周五早上，大雪、雨夹雪、冻雨和强风将席卷该地区。“随着严寒天气的临近，我们鼓励我们服务区域内的客户为可能发生的停电做好准备，”杜克能源公司应急准备总经理凯文·摩根说。“我们的团队正在做好准备，确保尽快为受影响的客户恢复供电。”雪本身通常对电力系统影响很小甚至没有影响。然而，厚厚的湿雪堆积、冻雨和强风可能会吹倒树木、树枝和电线。这类冬季风暴还会造成危险的驾驶条件，这可能会延迟和阻碍杜克能源公司工作人员评估风暴损害和恢复电力的能力。杜克能源公司已从州外公用事业公司调集了 300 名额外的响应人员——包括线路工人、损害评估员和植被工作人员——来补充当地工作人员并加快电力恢复。工作人员将昼夜不停地工作，尽快恢复受影响社区的电力供应。树木、树枝、电线上结厚厚的冰雪，导致树木和树枝掉落在电线上，这通常是冬季风暴期间停电的主要原因。具体来说，四分之一英寸或以上的冰雪堆积通常是导致树木和树枝倒塌的临界值。
群集和叠加的关系之间的关系 -
1。引入统计力学思想和工具在八十年代中期发起的随机优化问题[1]的应用，这是由于发现在约束满意度问题（CSP）的第五年前的相变的重新兴趣所带来的。brie ploge，一个人想决定是否在一组变量（至少）解决一个解决方案上是否会随机绘制的一组约束。当变量的数量在每个变量的约束时以固定比率α的固定比率α，答案突然从（几乎可以肯定的是）是的，是否，当比率越过一些临界值αs时。统计物理研究指出，在YES区域中存在另一种相变[2，3]。一组解决方案从以某种比例αd <αs的比例连接到断开的簇的集合，这是一种在均值式旋转玻璃理论中识别的副本对称性破坏过渡的优化术语的翻译。预计这种聚类过渡可能会产生动态后果。作为副本对称性打破信号的遗传性丧失，采样算法（例如蒙特卡洛程序）在该过渡时遇到问题。在[4]中，对于k -xorsat模型的情况，对MC方案的放缓进行了定量研究，其中约束仅是k布尔变量的线性方程（Modulo 2）（有关简介，请参见[5]和其中的参考文献）。目前的论文是谦虚的然而，发现解决方案原则上应该比抽样容易，并且分辨率算法的性能与表征解决方案空间的静态相变的性质的确切性质远非显而易见[6]。
失眠与2型糖尿病患者的焦虑和抑郁症的关联：一项横断面研究
抽象背景：2型糖尿病（T2DM）与睡眠障碍有关，这又可能导致焦虑和抑郁。睡眠剥夺会损害葡萄糖代谢，导致胰岛素敏感性和葡萄糖耐受性降低。本研究旨在确定T2DM患者的失眠与焦虑和抑郁的关联。方法：2020年，在隶属于阿斯塔纳医科大学（哈萨克斯坦阿斯塔纳）的城市临床医院内分泌部№1的内分泌部研究。该研究中总共包括376例T2DM代理的患者。使用匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）和失眠严重程度指数（ISI）评估失眠症。使用医院焦虑和抑郁量表（HADS）评估焦虑和抑郁。多变量逻辑回归用于评估失眠与焦虑和抑郁的关联。结果：所有患者均显示出睡眠障碍的迹象。基于HADS临界值> 8，分别在48（12.80％）和46名（12.20％）患者中观察到焦虑和抑郁。PSQI，ISI和HADS指标与焦虑和抑郁症状的风险增加有关。在焦虑方面，PSQI和ISI得分的调整后比值比分别为1.09（p = 0.08）和1.07（p = 0.01）。这些抑郁症分别为1.10（p = 0.06）和1.07（p = 0.01）。结论：睡眠质量是T2DM患者，尤其是表现出焦虑和抑郁症状的患者心理健康的重要指标。
![arXiv:2407.21203v1 [quant-ph] 2024 年 7 月 30 日](/simg/a\a0e7575594f46cf3dc518fd36b1a33fb7d2f5419.png)
arXiv:2407.21203v1 [quant-ph] 2024 年 7 月 30 日
我们研究二维架构中的随机恒定深度量子电路。虽然这些电路只在晶格上产生邻近量子比特之间的纠缠，但可以通过测量输出状态的量子比特子集来产生长距离纠缠。据推测，当电路深度至少为恒定临界值 d ∗ 时，这种长距离测量引起的纠缠 (MIE) 会激增。对于由 Haar 随机双量子比特门组成的电路，人们还认为这与从输出分布中采样的经典难度中的量子优势相变相吻合。在这里，我们提供了随机 Clifford 电路设置中量子优势相变的证据。我们的工作扩展了恒定深度量子电路和经典电路计算能力之间近期分离的范围，证明了这种优势存在于规范随机电路采样任务中。具体来说，我们表明，在任何随机浅 Clifford 电路架构中，长程 MIE 的存在都会产生无条件的量子优势。相比之下，任何满足短程 MIE 属性的深度为 d 的二维量子电路都可以用经典方法高效模拟，深度为 O(d)。最后，我们引入了一种二维、深度为 2 的“粗粒度”电路架构，由作用于 O(log(n)) 个量子比特的随机 Clifford 门组成，我们证明了长程 MIE 的存在并建立了无条件的量子优势。
经导管主动脉瓣更换的发展中国家短期临床结果
作为手术风险评分高估死亡率，严重主动脉狭窄（AS）接受经导管主动脉瓣植入（TAVI）的患者的风险预测仍然是一个尚未解决的问题。因此，我们研究了新型生物标志物中肾上腺素甲素（MR-PRODM）和生长分化因子15（GDF-15）是否可以为风险评估增加价值。收集了92例患者的血清水平，并通过生存分层。不仅出示了在随访期间死亡的患者较高的生物标志物水平（（MR-PRODM（幸存者：0.922 nmol/L（0.706-1.202）与死者：1,347 nmol/l（1,038-1,678），1,038-1,678），1,038-1,678），P = 0.0003），P = 0.0003）；（GDF-15）（GDF-15（GDF-15）167.67.675.M.25（M.25）PRE：25; 2524.4）与死者：2770.0 pg/ml（2401.0-3701.0），p = 0.0006）））），但是通过使用kaplan-meyer分析，结合了youden index，我们能够确定一个特定的临界值，我们能够确定一个良好的差异（MR-P-P-peckivival forection forectional）。 0.85），p = 0.002）;将提出的生物标志物纳入二进制逻辑回归进一步提高了经典风险预测因子的预后价值（AUC = 0.811（标准误差0.05; 95％CI（0.693; 0.899））。此外，TAVI后幸存的患者的血清促ADM水平显着降低。因此，新型的生物标志物具有通过提供个性化和客观信息的TAVI患者的风险分层的潜力。