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介质量子热力学：实验物理学的新领域
在过去的十年中，实验者已经证明了他们在量子镜中控制机械模式的令人印象深刻的能力，直到量子水平：现在有可能创建机械的fock状态，从不同的物体中纠缠机械模式，存储量子信息或将其从一个量子位转移到另一个量子位，并在当今的文献中发现的许多可能性。的确是量子，就像旋转或电磁自由度一样。，所有这些尤其被称为量子技术的新工程资源。，但除了这一功利主义方面，还有更多的东西：援引布拉金斯基和洞穴的原始讨论，其中量子振荡器被认为是经典场的量子检测器，即引力波，也是量子量的独特感应能力。研究主题是机械模式与之耦合的浴室，让它们在自然界中是已知或未知的。这封信是关于这种新的潜力的，它解决了随机热力学的问题，可能是量子版本，搜索最近在最近的理论中假定的基本基础（随机）领域，这些字体可以与波浪功能崩溃模型的类别相吻合，以及呈现出浓缩模型的更为开放的问题，以及在所有机制中都具有两种含义的对象，并且在两个机构中都具有两种方式）。但是，这些研究比使用几种量子力学模式要大得多：必须确定所有已知的浴缸，必须对实验进行实验，而“机械师”一词必须通过在适当的驱动式音调时进行实质性地进行实质性的能力来构成实质性的能力。
分子动力学中采样过渡路径的生成方法
分子动力学旨在模拟原子的物理运动，以便采样Boltzmann – Gibbs的概率度量和相关的轨迹，并使用Monte Carlo估计值来计算宏观特性[1，17]。执行这些数值模拟时的主要困难之一是标准化：该系统倾向于将其捕获在相空间的某些区域，通常在目标概率度量的局部最大值附近。在这种情况下，从一个亚稳态到另一个状态的过渡在复杂的系统中特别感兴趣，因为它们表征例如结晶或酶促反应。与分子时间尺度相比，这些反应长期尺度发生，因此对逼真的罕见事件的模拟在计算上很难。
整体预测策略的新趋势：粗网格计算流体动力学的不确定性定量
工业和地球物理流体的抽象数值模拟通常无法求解确切的Navier-Stokes方程。因此，它们会通过强烈的本地错误。对于某些应用程序（例如耦合模型和测量结果），需要准确量化这些错误，而整体预测是实现此目标的一种方式。本文回顾了朝着这个方向提出的不同的处理。通过谎言运输对位置不确定性和随机对流的模型特别关注。此外，本文引入了一种新的基于能量预算的随机亚网格方案，以及在不确定性下进行参数化模型的新方法。最后，提出了新的整体预测模拟。将新随机参数化的技能与位置不确定性下的动力学和随机初始条件方法的动力学进行了比较。
神经2024 ML4CFD竞赛：用于机翼设计中计算流体动力学的机器学习
用于解决复杂物理问题的机器学习（ML）技术的整合越来越被认为是加快模拟的有前途的途径。但是，评估ML衍生的物理模型在工业环境中的采用构成了重大挑战。本竞赛旨在促进创新的ML方法来应对身体挑战，利用我们最近引入的统一评估框架，称为学习工业物理模拟（LIPS）。建立在2023年11月至2024年3月1日举行的初步版本上，该迭代以良好的物理应用为基础的任务为基础：使用我们建议的Airfrans数据集，翼型设计模拟。竞争基于各种标准评估解决方案，包括ML准确性，计算效率，分布外部性能和遵守物理原理。值得注意的是，这项竞争代表了探索ML驱动的替代方法的开创性努力，旨在优化物理模拟中计算效率和辅助性之间的权衡。托管在Codabench平台上，比赛为所有参与解决方案提供了在线培训和评估。
多周期反应网络中动力学不对称的分析建立了自主分区化的分子棘轮的原理
Emanuele Penocchio，1.6， *艾哈迈德·巴希尔（Ahmad Bachir），2.6 Alberto Credi，3.4 Raymond Dean Astamian，2.5， *和Giulio Ragazzon 2.7， * 1 * 1， * 1， * 1， * 1， * 1， * 1，埃文斯顿西北大学，60208，60208，USA 2 CNRS，8 All'E Gaspard Monge，67000 Strasbourg，法国3氏族中心激活的纳米结构，有机合成与骨质阶级研究所，国家研究委员会，通过Gobetti 101，40129 Boologna，意大利意大利意大利40129工业化学局40129' 40136意大利博洛尼亚5物理与天文学系，缅因州奥罗诺大学，ME 04469，使用6这些作者的贡献Equilly 7 Lead Contact *通信 *通信：Emanuele.penocchio@northwestern.edu（E.P.），astumian@maine.edu（R.D.A. ），girls@unist.fr（g.r。） https://doi.org/10.1016/j.chempr.2024.07.038），girls@unist.fr（g.r。）https://doi.org/10.1016/j.chempr.2024.07.038
学习如何使用基于BCI的学习环境来生成动力学运动图像：基于指导或试验方法的比较研究
摘要 - Kinesthetic Motor图像（KMI）是一项心理任务，如果正确执行，则在运动训练或康复中使用脑部计算机界面（BCI）可能非常相关。不幸的是，这项心理任务通常很复杂，并且可以导致其执行情况高度可变性，从而减少其潜在的好处。KMI任务如此困难的原因是因为没有标准化的方式来指导该主题在这项心理任务中。这项研究提出了一种创新的BCI，称为Grasp-It，以支持KMI任务的学习，并评估两种不同的学习方法：（i）第一个由实验者和渐进率指导的，基于渐进率的概念，（ii）第二个学习者是单独的，并且通过试验和错误进行了学习和练习。基于脑电图分析的发现和主观问卷调查验证了grasp-it bci的设计，并为KMI学习方式开辟了观点。索引项 - Kinesthetic Motor图像；大脑计算机界面； grasp-it;中风康复； BCI学习环境；人类计算机相互作用
抗铁磁体中的连贯的旋转动力学超越...
受控的具有最高频率和最短波长的相干旋转波是旋转和镁质的基石。在这里，使用Heisenberg Antiferromagnet RBMNF 3，我们证明激光诱导的Thz旋转动力学对应于对应于相互一致的反向传播波的成对，波向量到Brillouin区域的边缘，无法用磁性和抗模型（antiferromagnotic）旋转（nneellomagnetial）dictive（nneellomagnetial）。相反，我们建议使用自旋相关函数对这种自旋动力学进行建模。我们得出了后者的量子力学运动方程，并强调与磁化和抗磁磁性不同不同，抗铁磁体中的自旋相关性不表现出惯性。
机械动力学的机器学习替代模型
图1：通过正交投影（绿色三角形）校正a）校正a）纠正预测，嘈杂和划分的浓度（蓝色三角形），b绿色三角形）b）在缩放模型的缩放范围的缩放范围的范围（缩放量表）中的缩放范围（缩放量表）的正交投影（）缩放量表的标准循环范围（）浓度空间和与来自A）的thogonal投影进行了比较。
基准进行经典分子动力学模拟...
图2：（a）实验离子电导率的奇偶校验图对计算上的相似。红点带有液化石油气电荷，蓝色的指控带有DFT电荷。最左侧的离子电导率，使用nernst-Einstein方法计算。中心，用nernst-Einstein方法计算的离子电导率。用惠勒 - 纽曼方法计算的最直接的离子电导率。（b）实验玻璃传输温度的奇偶校验图针对计算计算的温度。金点是对纯聚合物的模拟，而绿色的聚合物与LITFSI的聚合物。（c）实验离子电导率对计算模拟的奇偶校验图，其中每个聚合物在经过验证测得的玻璃转变温度下模拟，并由玻璃转变偏移温度从纯聚合物（金）或用盐（绿色）计算的聚合物计算出的玻璃过渡偏移温度。（d）Spearman and Pearson等级相关指标，用于t exp的模拟。（e）在实验温度下模拟的最佳结果与离子电导率变化下的结果相比。
自主量子设备：什么时候可以实现而没有额外的热力学成本？
量子热力学的资源理论一直是一个非常成功的理论，并且在社区中产生了很多后续工作。，它要求在系统，浴室和催化剂上实施能源的统一操作，作为其范式的一部分。到目前为止，这种统一的操作被认为是该理论中的“免费”资源。但是，这只是一个不必要过程的理想化。在这里，我们包括一个额外的辅助控制系统，该系统可以通过打开或关闭交互来自主实现统一。”但是，由于统一的实施，控制系统将不可避免地会降低。我们得出了控制装置质量的条件，因此热力学定律不会通过使用良好的量子时钟来改变并证明量子力学定律允许反应足够小，从而可以满足这些条件。我们将非理想的控制纳入资源框架也会引起有趣的前景，在考虑理想化的控制时，这是不存在的。除其他外，第三定律的出现而无需假设光锥。我们的结果和框架将自动量热机器的自动量量子资源理论统一，并为所有量子加工设备与完全自主机统一的所有量子处理设备奠定了基础。