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对多阶段轴向压缩机空气动力学的深度学习建模和建立变化
深度学习对物理模拟（例如计算流体动力学）的应用最近引起了人们的兴趣，并且在不同领域中证明了它们的生存能力。但是，由于高度复杂，湍流和三维流，尚未证明它们可用于涡轮机械应用。用于燃气轮机应用的多阶段轴向压缩机代表了一个非常具有挑战性的情况，这是由于几何和操作变量的流场回归的高差异性。本文展示了深度学习框架的开发和应用，以预测多阶段轴向压缩机的流动场和空气动力学性能。一种基于物理的降低性降低方法解锁了流场预测的潜力，因为它将回归问题从非结构化的问题重新构建为结构化的问题，并减少了自由度的数量。与传统的“ Black-Box”替代模型相比，它通过识别相应的空气动力学驱动程序来为整体性能的预测提供解释性。该模型适用于制造和建造变化，因为已知相关的性能散布对CO 2排放产生重大影响，这构成了巨大的工业和环境相关性的挑战。事实证明，所提出的体系结构可实时实现与CFD基准的准确性，以实时与工业相关的应用。部署的模型很容易集成到燃气轮机的制造和建造过程中，从而提供了通过可行和可解释的数据来分析评估对性能的影响的机会。
听觉睡眠调制方法对脑振荡和心血管动力学的影响
睡眠代表了促进大脑和身体健康的强大系统。建议在过多的功能中发挥作用，例如清除有毒副产品[1-3]，突触稳态[4]，记忆巩固[5-11]，代谢[12]和心血管肢体功能[13-16]和身体核心组织[13-16]，以及身体核心组织的转换[17]。尤其是，已经提出了非剥夺性眼动（NREM）的大幅度，低频慢波来指导这些有益的效果（例如，在参考文献中进行了审查。18）。神经元活性的时期反映在慢波上的相过程中，神经元沉默的周期反映了慢波的下坡[19]，从而协调了丘脑皮层睡眠纺锤体之间的时间相互作用，以支持长波波旋转的长期记忆，这是21 21 retime retive [20] [20]。然而，慢速波是否是维持健康大脑和身体的必不可少的驱动因素，仍然在很大程度上没有探索。为了阐明慢波在大脑和身体功能中的功能作用，需要调节这些振荡。在过去的几年中，尤其是听觉刺激已成为一种有希望的，无创和可行的方法，可在深度睡眠期间选择性地调节慢波[9，22-24]。但是，存在各种刺激方案，导致对行为结果的发现不一致（例如在参考文献中进行了审查。25）和关于有效性增强或减少慢波的疗效方法的核对片。这种夜间设计消除了任何NGO及其同事[9]是第一个报告靶向较慢的慢波上升的上升相似的人似乎对隔夜记忆巩固的改善似乎很重要。的下相刺激表明会干扰慢波和声明性和运动记忆的巩固[9，26]。然而，除了选择听觉刺激的适当目标阶段外，序列中的刺激数量是可变的，例如两种音调刺激方案随后刺激断裂[9，23]或窗户的刺激，其中仅在预定义长度的窗口中出现听觉刺激[7，8，22]。除了在一定程度上依赖于慢波（闭环刺激）的一定程度的所有程序外，已经证明完全开环听觉刺激也可以增强慢波[11，27]。需要考虑的另一项参数是刺激的量以及刺激是通过耳机还是通过扬声器播放。此外，一些研究使用了50至60 dB之间的固定体积[9,23,28]或个体和/或自适应体积在30至60 dB之间[10，11，22]。尽管已经采用了许多刺激方法，但听觉刺激仍处于起步阶段。因此，为此目的，还没有利用听觉刺激的全部潜力，并且需要更加了解其影响。此外，目前尚不清楚听觉刺激的功效是否在睡眠周期中保持稳定，以及是否在几秒钟的刺激中甚至保持了刺激功效。为了促进对听觉慢波调制的理解，我们在这里提出了一种新型的方法，可以使用窗口的10 s刺激（听觉刺激）在单个睡眠期内对不同的听觉刺激条件进行调查（没有听觉刺激），然后使用10 s（没有听觉刺激播放）方法。
造血干细胞动力学的随机建模
鉴于该过程的复杂调控以及观察干细胞小裂中细胞相互作用的困难，造血细胞（HSC）维持和分化以提供造血系统的研究和分化提供了独特的挑战。定量方法和工具已成为解决此问题的宝贵机制；但是，HSC的随机性在数学建模中提出了重大挑战，尤其是在弥合理论模型和实验验证之间的差距时。在这项工作中，我们为长期HSC（LT-HSC）和短期HSC（ST-HSC）（ST-HSC）建立了灵活且用户友好的随机动力学和空间模型，该模型可捕获实验观察到的细胞变异性和异质性。我们的模型实现了LT-HSC和ST-HSC的行为，并预测了它们的稳态动力学。此外，可以修改我们的模型以探索各种生物学情景，例如由凋亡介导的压力诱导的扰动，并成功地实施了这些疾病。最后，该模型结合了空间动力学，通过将布朗运动与空间分级参数相结合，在2D环境中模拟细胞行为。
对随机葡萄糖 - 胰岛素动力学的统计见解：用Michaelis-Menten功能建模胰岛素降解
摘要。在这项研究中，使用随机微分方程分析了具有Michaelis-Menten功能的葡萄糖 - 胰岛素模型，作为胰岛素降解的速率。此外，我们使用米尔斯坦法解决了随机葡萄糖胰岛素模型，该方法基于截短的ITO-Taylor膨胀。随机和确定性模型的近似解的比较。一个模型允许在葡萄糖胰岛素疾病中随机波动。此外，随机葡萄糖胰岛素模型的数值解决方案还可以洞悉其变异性。该模型准确地预测了葡萄糖 - 胰岛素动力学，这是管理糖尿病的强大工具。分析和仿真结果是一致的。可能会导致改进的治疗策略和个性化的医疗干预措施。治疗和胰岛素注射对这些参数敏感。数值模拟证实了理论结果。2020数学主题分类：34L99关键词和短语：统计见解，随机葡萄糖 - 胰岛素动力学，建模胰岛素降解，Michaelis-Menten函数
探索年轻讲师的工作满意度和创新动力学的动态印度尼西亚
简介/主要目标：本研究目的是研究工作自主权，工作制作，工作满意度和创新工作行为之间的复杂关系。背景问题：自主权，制定和工作满意度如何与印度尼西亚不断变化的教育环境中的年轻讲师的创新工作行为相关联，这是一个主要问题。新颖性：这项研究具有突出的重要性，因为它将自决理论应用于印度尼西亚的这种特殊学术背景。它强调了文化变异对年轻讲师的动机和行为的影响。它提供了一种创新的观点，即面对以快速速度发生的教学和技术变化，年轻讲师如何具有创新性和适应性。研究方法：研究使用一种混合方法方法，其中印度尼西亚州立大学的382名年轻讲师参加了调查，深入的访谈和参与性观察。通过使用Lisrel使用结构方程建模（SEM）并通过NVivo进行系统编码，可以分析变量之间的复杂相互关系。查找/结果：创新行为上的工作满意度和工作满意度的工作制定具有重大的积极影响。相比之下，工作自主权对讲师的工作满意度没有重大影响。没有援助的过度自主权和干扰将降低讲师的工作满意度。在动态的教育环境中，鼓励年轻讲师使用创意教学技术并获得机构支持可以提高其创造力。结论：通过这项研究，人们敏锐的关注是自主权与在数字教育方面迅速发展的世界中对年轻讲师的足够支持的平衡。因此，大学中存在压力，以确保年轻讲师在工作中享受便利，并支持他们，以确保他们获得数字时代所需的机构支持和工作工具。
迷幻介导的全身麻醉和脑动力学的逆转
1密歇根大学麻醉学系； Ann Arbor，美国48109，美国。2神经科学研究生课程，密歇根大学； Ann Arbor，美国48109，美国。 3密歇根大学意识科学中心； Ann Arbor，美国48109，美国。 密歇根大学密歇根州迷幻中心； Ann Arbor，美国48109，美国。 5密歇根大学药理学系； Ann Arbor，美国48109，美国。 6密歇根大学分子与综合生理系； Ann Arbor，美国48109，美国。2神经科学研究生课程，密歇根大学； Ann Arbor，美国48109，美国。3密歇根大学意识科学中心； Ann Arbor，美国48109，美国。密歇根大学密歇根州迷幻中心； Ann Arbor，美国48109，美国。 5密歇根大学药理学系； Ann Arbor，美国48109，美国。 6密歇根大学分子与综合生理系； Ann Arbor，美国48109，美国。密歇根大学密歇根州迷幻中心； Ann Arbor，美国48109，美国。5密歇根大学药理学系； Ann Arbor，美国48109，美国。 6密歇根大学分子与综合生理系； Ann Arbor，美国48109，美国。5密歇根大学药理学系； Ann Arbor，美国48109，美国。6密歇根大学分子与综合生理系； Ann Arbor，美国48109，美国。6密歇根大学分子与综合生理系； Ann Arbor，美国48109，美国。
关于等离子体的动力学理论和磁性水力学的讲座
这些是我关于等离子体物理学的讲座的注释，自2014年以来作为牛津大学MMATHPHYS/MSCMTP计划的一部分教授。第一部分包含有关等离子体动力学的讲座，这些讲座构成了“动力学理论”核心课程的一部分。血浆讲座旨在作为该主题概念和方法的总体介绍，以及中性气体动力学（由Paul Dellar教）和引人入胜的颗粒动力学（由James Binney教授，由Jean-Baptiste Fouvry和Chris Hamilton继承，然后是每次提供其自身的讲座。第二部分组装的更高级的部分涵盖了在2020年可怕的三位一体期间，在Covid-19锁定下，在可怕的三位一体学期中首次教授的材料。从这些笔记中提取的摘录也用于我在2017年和2023年的Ecole de physique de physique de physique de physique de ecole de ecole de ecole sessions的讲座中。第三部分是磁性水力动力学的介绍，它是我在2015 - 21年教授的“高级流体动力学”课程的一部分（Paul Dellar涵盖了该课程的另一部分，专门针对复杂的流液）。这些笔记源于两个早期课程：“高级等离子体理论”，在2008年在帝国学院教授，“磁水动力学和湍流”，在2005-06年在剑桥的数学第三课程中任教了三次。最后，第四部分致力于动力学和MHD的婚姻。这些年来，这些讲座已经吸收了很多材料，这并不是所有这些显然是一个好主意，至少在与该主题的第一次相遇时，教书或学习的确是一个好主意。它起源于2013年和2015年的Les Houches讲座（以及Mate kunz和我曾经计划写的KMHD的审查的未完成的草稿），自从Plamen Ivanov and It Dripra上 我已经在小字体中进行了一致的效果，以首次阅读的零件排版，尽管在初始博览会中可能会感到不必要的东西有时会在以后更加重要，技术和/或概念。 我将感谢学生，导师和同情者的任何反馈。我已经在小字体中进行了一致的效果，以首次阅读的零件排版，尽管在初始博览会中可能会感到不必要的东西有时会在以后更加重要，技术和/或概念。我将感谢学生，导师和同情者的任何反馈。
Takens 定理用于评估脑电图轨迹：脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi（通讯作者） 非线性科学中心，系
使用 Takens 定理评估 EEG 轨迹：大脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi（通讯作者） 美国德克萨斯州登顿市北德克萨斯大学物理系非线性科学中心 1155 Union Circle, #311427 Denton, TX 76203-5017 USA tozziarturo@libero.it Ksenija Jaušovec 马里博尔大学心理学系 ksenijamarijausovec@gmail.com 摘要 Takens 定理 (TT) 证明动态系统的行为可以在多维相空间内有效重建。这为检查时间序列数据的时间依赖性、维度复杂性和可预测性提供了一个全面的框架。我们应用 TT 来研究健康受试者 EEG 大脑动力学的生理区域差异，重点关注三个关键通道：FP1（额叶区域）、C3（感觉运动区域）和 O1（枕叶区域）。我们使用时间延迟嵌入为每个 EEG 通道提供了详细的相空间重建。重建的轨迹通过测量轨迹扩展和平均距离进行量化，从而深入了解传统线性方法难以捕捉的大脑活动的时间结构。发现三个区域的变异性和复杂性不同，显示出明显的区域差异。FP1 轨迹表现出更广泛的扩展，反映了与高级认知功能相关的额叶大脑活动的动态复杂性。参与感觉运动整合的 C3 表现出中等变异性，反映了其在协调感觉输入和运动输出方面的功能作用。负责视觉处理的 O1 显示出受限且稳定的轨迹，与重复和结构化的视觉动态一致。这些发现与不同皮质区域的功能特化相一致，表明额叶、感觉运动和枕叶区域具有自主的时间结构和非线性特性。这种区别可能对增进我们对正常大脑功能的理解和促进脑机接口的发展具有重要意义。总之，我们证明了 TT 在揭示脑电图轨迹区域变化方面的实用性，强调了非线性动力学的价值。关键词：脑电图分析；脑动力学；相空间重建；区域变化。引言人类大脑是一个复杂的非线性系统，善于通过动态交互处理大量信息（Khoshnoud 等人，2018 年；Zhao 等人，2020 年；Dai 等人，2022 年；Biloborodova 等人，2024 年）。脑电图 (EEG) 是一种非侵入性、高分辨率的脑活动研究方法。尽管如此，传统的线性分析技术往往无法表示脑电图信号复杂的非线性特征（Alturki 等人，2020 年）。为了解决这一限制，非线性动力学和混沌理论已成为理解大脑活动的有力框架，其中 Takens 定理（以下简称 TT）奠定了基础。TT 确定了动态系统的行为可以在多维相空间中使用来自观测数据的单个时间序列的时间延迟版本重建（Takens 1981）。在 EEG 分析中，TT 提供了一种强大的数学工具来研究时间演变，揭示了线性方法无法发现的特性（Rohrbacker 2009）。通过重建相空间，研究人员可以分析关键的 EEG 动态特性，例如时间依赖性、维度复杂性和可预测性（Kwessi 和 Edwards，2021）。这种方法已被证明可用于识别与各种认知和病理状况相关的神经动力学变化（Fell 等人，2000 年）。先前的研究强调了 TT 在分析脑电信号方面的有效性，尤其是在识别癫痫、阿尔茨海默病和精神分裂症等病理状况方面（Kannathal 等人，2005 年；Altındi ş 等人，2021 年；Cai 等人，2024 年；Al Fahoum 和 Zyout，2024 年）。然而，人们较少关注这种方法在正常条件下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域 (FP1) 与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层 (C3) 控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域 (O1) 处理视觉信息。尽管这些区域的作用独特，但它们之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而，人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域（FP1）与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层（C3）控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域（O1）处理视觉信息。尽管它们的作用独特，但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而，人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域（FP1）与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层（C3）控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域（O1）处理视觉信息。尽管它们的作用独特，但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。
全球植被动力学的生态进化建模和CO 2 1
LGM F0 PI PI 99.1 F1，LGM LGM LGM PI PI 84.3，LGM PI LGM PI 86.9 F3，LGM PI LGM PI LGM PI LGM 100.3 F12，LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM 75.4 F13，LGM LGM LGM LGM LGM LGM 84.6。 f23, LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM 75.7 MH f0 PI PI 109.6 f1, MH MP PI PI 1111.5 f2, MH PI PI 107.0.0fflow, MH PI 110.6f23, MH PI PI 110.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6f. MH PI 109.1 F13，MH MH PI 112.5 F23，MH PI 108.1 F123，MH MH MH MH 110.1 310 310
纳米膜振动动力学的定量研究
在这项工作中，我们提出了一种通过分析从连续光测量获得的平均干扰条纹来表征纳米/微膜共振器的方法。随着膜的振动，干扰条纹显示出模糊和对比度的降低，我们从中建立了振动幅度与模糊区域之间的直接关系。此方法提供了一种快速，直接的方法来表征膜振动并确定分散关系。此外，它可以同时提取多个振动模式，提供可用于重建动态振动轮廓的模式数字和相位差异。其效率和广泛的频率范围使其特别适合高频应用和快速数据收集。