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量子力学的应用 - PhilSci-Archive
摘要：精确科学中存在一种基本的子集-分区对偶性。更具体地说，它是子集元素与分区区别之间的对偶性。从更抽象的角度来看，它是范畴论的反向箭头，为数学提供了重要的结构。本文首先发展了子集的布尔逻辑与分区逻辑之间的对偶性。然后，概率论和信息论（基于逻辑熵）被证明是从子集和分区的定量版本开始的。集合类别中的一些基本通用映射属性被开发出来，这些属性先于范畴论的抽象对偶性。但迄今为止，主要应用是阐明和解释量子力学。由于经典力学说明了完全不同的布尔世界观，因此量子力学自然会基于其特征叠加态的不确定性，这在集合级别上由分区（或等价关系）建模。这种解释量子力学的方法不是对量子力学的临时或临时的尝试，而是精确科学中基本对偶性的自然应用。
迈向更光明的星座：脊髓和大脑神经和血管动力学的多器官神经成像
新兴生物现象（例如哺乳动物的行为）本质上依赖于不同子系统进行的多种计算以及它们之间的实时交互。尽管对孤立子系统进行迭代研究可能非常有益，但跨系统的联合动力学对于理解系统功能也至关重要，它可以反映分布式共享计算或不同计算的基本交互更新。因此，要理解这些复杂的相互依赖关系还需要同时记录多个器官的生物活动。疼痛是依赖于多个子系统的复杂新兴现象的典型例子。这一临床上至关重要的问题仍未得到充分理解和解决。疼痛感由外周病因的伤害性信号传导进化而来，涉及多种化学相互作用和细胞类型（图 1 列出了一组相关信号）。这些信号从皮肤传递到脊髓，再上升到大脑。虽然这种经典的“前馈”通路描述是直观的，但可折返反馈回路存在于影响疼痛感觉的各个层面，包括局部反射回路、1、2 下行投射 3 和运动行为改变。1、4、5
通过整合量子，统计，平衡和非平衡热力学的定量预测理论
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二维过渡金属二硫属化物中激子动力学的瞬态纳米显微镜
2D 过渡金属二硫属化物的电子和光学特性主要受强激子共振控制。激子动力学在许多微型 2D 光电器件的功能和性能中起着关键作用；然而，纳米级激子行为的测量仍然具有挑战性。据报道，这里使用近场瞬态纳米显微镜探测衍射极限以外的激子动力学。作为概念验证演示，研究了单层和双层 MoS 2 中的激子复合和激子-激子湮没过程。此外，通过访问局部位置的能力，可以解决单层-双层界面附近和 MoS 2 纳米皱纹处有趣的激子动力学。如此纳米级的分辨率凸显了这种瞬态纳米显微镜在激子物理基础研究和功能器件进一步优化方面的潜力。
使用有机阳离子异构体在2D钙钛矿中形成动力学的玻璃
2D金属卤化物钙钛矿（MHP）以其多样化的晶体结构而闻名，允许其集成的有机和无机性/功能，3个吸引了ScientiC社区，其在Photovoltaics，4 - 6 Emitters，4 - 6 Emitters，7,8和传感器中具有巨大的潜力。9 - 11个专门阐明其复杂性能的广泛研究导致了设备性能的改善，从而推动了技术进步的界限。脱离了传统的信念，即杂交钙钛矿独家存在于结晶状态下，这种变革性观察出现了，在示例性的2d MHP中发现了玻璃形成[（s） - （ - - 1-（ - ）-1-（1-甲基甲基）2 pbbr 4（常见于SNP），snp and snpe s snpe and snpbbr 4（snpred as s snpe）澄清异构体的选择）12,13和一系列3D有机金属骨滑石14通过低温熔化的液化时间表（分钟尺度）。12,13,15 MHP的玻璃状态具有扩展其性能范围的潜力，尤其是由于相对于晶体状态的短和远距离顺序的变化，类似于其他玻璃半导体中观察到的情况。16此外，在玻璃状和晶状状态之间可逆切换的能力12开设了用于MHP应用的新途径，包括内存，17,18
来自三个海洋盆地的热带岛屿的钩端螺旋化动力学的气候驱动模型
我们调整了来自七个热带岛屿（瓜德罗普（Guadeloupe），团圆岛，斐济，菲尼亚（Fiji），芬图纳（Futuna），新喀里多尼亚（Futuna）和塔希提（Tahiti）的钩端螺旋病监测数据的机器学习模型，以研究气候对疾病季节性动态的影响，i。e。，中心的季节性剖面和2）年际异常，i。e。，与季节性轮廓的发病率偏差。然后使用该模型估计瓦努阿图和波多黎各的钩端螺旋体病的季节性动态，那里疾病发病率数据没有。可以构建一个可靠的模型，该模型可以构建跨越岛的交叉验证，并基于当前和2个月的滞后降水以及电流和1个月的滞后温度，可以构建以估算钩端螺旋体病的季节性动态。在反对派中，气候决定因素及其在估算次群岛际异常方面的重要性，在整个岛屿之间高度差异。
具有多尺度扩散动力学的高级离子尖峰模式
抽象的流体离子基质是成为实现神经形态回路的独特平台，其特征是它依赖于与大脑相同的水性培养基和离子信号载体。借助了离子尖峰电路的最新理论进步以及形成流体回忆录的锥体离子通道的动态电导，我们扩大了离子型电路中提出的神经元尖峰动力学的曲目。通过模型的电路包含带有双极表面电荷的通道，我们提取阶段爆发，混合模式尖峰，补品爆发和阈值可变性，所有这些都带有哺乳动物神经元典型范围内的尖峰电压和频率。由于典型的电导记忆保留时间在通道长度上的强烈依赖性，因此这些特征是可能的，使得时间表从单个尖峰到单个电路中多个尖峰的爆发不等。这些高级形式的神经元状尖峰支持探索水离子化作为神经形态回路的有趣平台。
基于晶格动力学的实心电解质的机器学习预测模型
r m/tot，r a/tot，r h/tot rt e g能量带隙 + +组的振动范围 + +组的热量 + v f.u，v m，v m，v m，v a，v tot量的每个配方量，每个配方单位，移动离子离子，anion and atm
通过压缩加速量子动力学的实验
我们通过实验证明，使用幺正压缩协议可以增强（放大）涉及量子谐振子的一大类相互作用。虽然我们的演示使用了单个被捕获的 25 Mg + 离子的运动状态和内部状态，但该方案通常适用于仅涉及单个谐振子的汉密尔顿量以及将振荡器与另一个量子自由度（如量子比特）耦合的汉密尔顿量，涵盖了量子信息和计量应用中大量感兴趣的系统。重要的是，该协议不需要了解要放大的汉密尔顿量的参数，也不需要压缩相互作用与系统动力学其余部分之间有明确的相位关系，这使得它在信号或相互作用的某些方面可能未知或不受控制的情况下非常有用，例如寻找新形式的暗物质。
AI-mole：未知非线性动力学的自主迭代运动学习，具有广泛的实验验证*
摘要 - 这项工作提出了自主迭代运动学习（AI-mole），该方法使具有未知的非线性动力学系统可以自主学习解决参考跟踪任务。该方法迭代地将输入轨迹应用于未知动力学，基于实验数据训练高斯过程模型，并利用该模型更新输入轨迹，直到达到所需的跟踪效果为止。与现有方法不同，所提出的方法会自动确定必要的参数，即ai-mole Works插件播放，而无需手动参数调整。此外，AI-mole仅需要输入/输出信息，但也可以利用可用的状态信息来加速学习。通常仅在模拟或使用手动调谐参数的单个现实世界测试床上验证其他方法，但我们介绍了在三个不同的现实世界机器人上验证所提出的方法的前所未有的结果，总共九个不同的参考跟踪任务而无需任何先前的模型信息或手动参数调谐。在所有系统和任务上，AI摩尔迅速学习以跟踪参考文献，而无需任何手动参数调整，即使仅提供输入/输出信息。