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World File Search System吸引子
热等离子体纳米胶体的光驱动自振荡
自激振荡（系统在非周期性刺激下的周期性变化）对于在软机器人技术中创建低维护自主设备至关重要。宏观尺寸的软复合材料通常掺杂有等离子体纳米粒子，以增强能量耗散并产生周期性响应。然而，虽然目前尚不清楚光子纳米晶体的分散体是否可以作为软致动器对光作出反应，但对纳米胶体在液体中自激振荡的动态分析也缺乏。这项研究提出了一种用于照明胶体系统的新型自激振荡模型。它预测热等离子体纳米粒子的表面温度及其簇的数密度在从次声到声学值的频率范围内共同振荡。对自发聚集的金纳米棒的新实验，其中光热效应在宏观尺度上改变了光（刺激）与分散系统的相互作用，有力地支持了该理论。这些发现拓展了目前对自激振荡现象的认识，并预测胶体状态的物质将成为容纳光驱动机械的合适载体。从广义上讲，我们观察到一种复杂的系统行为，从周期性解（霍普夫-庞加莱-安德罗诺夫分岔）到由纳米粒子相互作用驱动的新动态吸引子，将热等离子体与非线性和混沌联系起来。
青少年发展的行为和神经动力学的变化
摘要44 45青春期是一个重要的发育时期，在此期间发生重大变化46在大脑功能和行为中发生。执行功能的几个方面，包括响应47抑制作用，在此期间有所改善。相应地，结构成像研究的皮质和皮质下灰质体积有48个记录的一致降低，而49个验尸组织学研究发现，在50个前额叶皮质中，兴奋性突触的大幅度降低（〜40％）。最近的计算建模工作表明，突触51密度的变化是任务性能的改进。这些模型还可以预测与吸引子盆地深度相关的52个神经动力学的变化，其中更深层次的盆地可以在53个更好的任务绩效基础上进行。在这项研究中，我们分析了在青春期早期至后期的一大批纵向（男性和女性）中，分析了与任务相关的神经动力学。55我们发现年龄与埃里克森侧翼任务中的行为表现呈正相关。56名较旧受试者在特定的认知操作期间围绕与任务相关的更深吸引者盆地的特征是诱发了57个脑电图。因此，与检查兴奋性突触修剪的效果的计算58模型一致，老年青少年在任务性能过程中表现出更强的59个吸引力动力学。60 61
使用多种分解方法和聚类分析来查找和分类运动想象脑机接口实验中的典型脑电图活动模式
本研究调查了运动想象脑机接口 (BCI) 控制实验中的脑电活动来源。根据不同的标准比较了 16 种脑电源分离的线性分解方法。标准是源活动之间的互信息减少和生理合理性。后者通过估计源地形图的偶极性（即通过单个电流偶极子的电位分布近似地图的准确性）以及不同运动想象任务的源活动特异性来测试。还根据发现的共享组件数量比较了分解方法。结果表明，大多数偶极分量是由独立分量分析方法 AMICA 和 PWCICA 发现的，它们也提供了最高的信息减少。这两种方法还发现了所使用的盲源分离算法中最具任务特异性的脑电模式。在模式特异性方面，它们仅次于非盲共同空间模式方法。使用活动性增加的吸引子神经网络对所有方法发现的成分进行聚类。聚类分析的结果揭示了实验中最常见的电活动模式。这些模式反映了眨眼、眼球运动、运动想象过程中的感觉运动节律抑制以及两个半球楔前叶、辅助运动区和运动前区的激活。总体而言，多方法分解以及随后的聚类和任务特异性估计是一种可行且信息丰富的程序，可用于处理电生理实验的记录。
基于混乱理论和细胞自动机的使用的使用
通过公共渠道交换大量信息已成为日常发生，这种情况在可能发生网络攻击的情况下会产生巨大的风险，并激发学术和科学界制定新的强大安全计划。该研究的目的是使用数学和人工智能工具来提出新的安全计划。下面介绍了用于文本的加密货币算法的设计和实现。所采用的方法包括使用细胞自动机检测载体图像的边缘，利用颜色对比度的多样性以及Tinkerbell混沌吸引子生成两个伪随机序列：一种用于加密方案，而另一个用于选择载体图像的边缘像素图像的边缘像素图像隐藏。此外，还包括一个验证阶段，其中接收器提供了一个代码以确认未更改stegoimage。使用Diffie-Hellman算法在发件人和接收方之间共享系统密钥。对所提出的算法进行了一系列地理和加密性能测试，包括熵分析，均方根误差（MSE），相关系数，关键敏感性，峰值信号 - 噪声比（PSNR），归一化的根平方误差（NRMSE）以及结构相似性指数（SSI）。将PSNR，MSE和SSI测试的结果与科学基准进行了比较，揭示了与信息安全标准保持一致的指标。最后，由于学术练习的结果，对加密货币算法进行了整合，其指标使其可能适用于现实世界中的环境。
利用循环神经网络从神经测量中重建计算动力学
使用循环神经网络从神经测量重建计算动力学 Daniel Durstewitz 1,2,3,*、Georgia Koppe 1,4、Max Ingo Thurm 1 1 海德堡大学医学院中央精神卫生研究所理论神经科学系 2 海德堡大学跨学科科学计算中心 3 海德堡大学物理与天文学院 4 海德堡大学医学院中央精神卫生研究所精神病学和心理治疗诊所* 通讯作者：daniel.durstewitz@zi-mannheim.de 关键词：动力系统理论、机器学习、循环神经网络、吸引子、混沌、多个单元记录、神经生理学、神经成像 摘要 神经科学中的机械和计算模型通常采用微分或时间递归方程组的形式。此类系统的时空行为是动力系统理论 (DST) 的主题。 DST 提供了一个强大的数学工具箱，用于描述和分析从分子到行为的任何级别的神经生物学过程，几十年来一直是计算神经科学的支柱。最近，循环神经网络 (RNN) 成为一种流行的机器学习工具，用于研究神经或行为观察背后的非线性动力学。通过在与动物受试者相同的行为任务上训练 RNN 并剖析其内部工作原理，可以产生关于行为的神经计算基础的见解和假设。或者，可以直接在手头的生理和行为时间序列上训练 RNN。理想情况下，一旦训练好的 RNN 将能够生成具有与观察到的相同的时间和几何属性的数据。这称为动态系统重建，这是机器学习和非线性动力学中一个新兴的领域。通过这种更强大的方法，就其动态和计算属性而言，训练过的 RNN 成为实验探测系统的替代品。然后可以系统地分析、探测和模拟训练过的系统。在这里，我们将回顾这个令人兴奋且迅速发展的领域，包括机器学习的最新趋势，这些趋势在神经科学中可能还不太为人所知。我们还将讨论基于 RNN 的动态系统重建的重要验证测试、注意事项和要求。概念和应用将通过神经科学中的各种示例进行说明。简介理论神经科学的一个长期原则是，神经系统中的计算可以用底层的非线性系统动力学来描述和理解（Amit & Brunel，1997；Brody & Hopfield，2003；Brunel，2000；Durstewitz，2003；Durstewitz 等，1999、2000、2021；Hodgkin & Huxley，1952；Hopfield，1982；Izhikevich，2007；Machens 等，2005；Miller，2016；Rinzel & Ermentrout，1998；Wang，1999，2002；Wilson，1999；Wilson & Cowan，1972）。相关思想可以追溯到 40 年代 McCulloch & Pitts (1943)、Alan Turing (1948) 和 Norbert Wiener (1948) 的工作，并在 80 年代早期通过 John Hopfield (1982) 的开创性工作获得了发展势头，该工作将记忆模式嵌入为简单循环神经网络中的固定点吸引子。Hopfield 网络的美妙之处在于它们免费提供了生物认知系统的许多特性，例如自动模式完成、通过部分线索进行内容可寻址记忆检索或对部分病变和噪声的鲁棒性。通过动态系统理论 (DST) 的视角来观察神经计算特别有力，因为一方面，许多（如果不是大多数）物理和生物过程都是自然形式化的
开放格子场论的量子算法
某些酉量子系统的某些方面可以通过非厄米有效汉密尔顿量的演化得到很好的描述，例如自发衰变的维格纳-魏斯科普夫理论。相反，任何非厄米汉密尔顿量的演化都可以通过推广的维格纳-魏斯科普夫理论在相应的酉系统 + 环境模型中得到适应。这证明了量子动力学中异常点等新特征的物理相关性，并为研究耦合常数复平面中的许多体系统开辟了道路。在格点场理论的情况下，稀疏性为这些通道提供了在标准化量子硬件上进行有效模拟的希望。因此，我们考虑了与经历非幺正时间演化的晶格场理论的 Suzuki-Lie-Trotter 近似相对应的量子操作，这些操作可能适用于研究具有拓扑项的有限化学势下的自旋或规范模型，以及量子相变（一系列具有符号问题的模型）。我们开发了非厄米量子电路，并在基准（具有复杂纵向磁场的量子一维 Ising 模型）上探索了它们的前景，表明可观测量可以探测 Lee-Yang 边缘奇点。复杂耦合空间中吸引子的发展超过了临界点，这表明近期有噪声硬件的研究潜力。
受过训练的复发性神经网络在工作内存任务中开发相锁的极限周期
神经振荡无处不在。这些振荡的一个提出的功能是它们充当内部时钟或“参考框架”。信息可以通过与此类振荡相相对于神经活动的时间来编码。与这一假设一致，大脑中这种相位代码的经验观察有多种经验观察。在这里我们问：什么样的神经动力学支持神经振荡的信息的阶段编码？我们通过分析经过工作记忆任务培训的经常性神经网络（RNN）来解决这个问题。净作品可以访问外部参考振荡并任务产生振荡，以使参考和输出振荡之间的相位差保持瞬态刺激的身份。我们发现网络收敛到稳定的振荡动力学。逆向工程这些网络表明，每个相位编码的内存都对应于单独的极限周期吸引子。我们表征了吸引力动力学的稳定性如何取决于参考振荡振幅和频率，即可以在实验上观察到的特性。要了解这些动态基础的连通性结构，我们表明训练有素的网络可以描述为两个相耦合的振荡器。使用此洞察力，我们将训练有素的网络凝结为由两个功能模块组成的简化模型：一个生成振荡的模块和一个在内部振荡和外部参考之间实现耦合函数的模型。总而言之，通过对训练有素的RNN的动态和连通性进行反向工程，我们提出了一种机制，神经网络可以利用该机制来利用参考振荡以进行工作记忆。具体来说，我们建议一个相编码网络生成自动振荡，并以多稳定的方式将其与外部参考振荡耦合。
通过阶段肖像和模糊复发图探索大脑功能中的非线性动态
自然界中发现的许多复杂性和多样性都是由非线性现象驱动的，这对于大脑而言是正确的。非线性动力学理论已成功地从生物物理学的角度来解释大脑功能，统计物理学领域在理解大脑的连接性和功能方面继续取得了重大进展。这项研究使用生物物理非线性动力学方法研究了复杂的大脑功能连通性。我们的目标是在高维和非线性神经信号中发现隐藏的信息，以期为分析功能复杂的网络中的信息过渡提供有用的工具。利用相肖像和模糊复发图，我们研究了复杂大脑网络功能连通性中的潜在信息。我们的数值实验包括合成线性动力学神经时间序列和生物物理逼真的神经质量模型，表明相位肖像和模糊复发图对神经动力学的变化非常敏感，并且还可以用于基于结构连接的功能连接性来预测功能连接性。此外，结果表明，神经元活性的相轨迹编码低维动力学，以及相位肖像形成的极限循环吸引子的几何特性可用于解释神经动力学。此外，我们的结果表明，相肖像和模糊复发图可以用作功能连接性描述，并且两个指标都能够捕获和解释特定认知任务期间的非线性动态行为。总而言之，我们的发现表明，作为功能连通性描述符，相位肖像和模糊复发图可以非常有效，从而为大脑的非线性动力学提供了宝贵的见解。
kazi Nazrul大学 - 物理系
系统。回顾拉格朗日形式主义； Lagarange方程的一些特定应用；小振荡，正常模式和频率。（5L）汉密尔顿的原则；变异的计算；汉密尔顿的原则；汉密尔顿原则的拉格朗日方程式； Legendre Transformation和Hamilton的规范方程；从各种原理中的规范方程式；行动最少的原则。（6L）规范变换；生成功能；规范转换的例子；集体财产； Poincare的整体变体；拉格朗日和泊松支架；无穷小规范变换；泊松支架形式主义中的保护定理；雅各比的身份；角动量泊松支架关系。（6L）汉密尔顿 - 雅各比理论；汉密尔顿汉密尔顿原理功能的汉密尔顿雅各比方程；谐波振荡器问题；汉密尔顿的特征功能；动作角度变量。（4L）刚体；独立坐标；正交转换和旋转（有限和无穷小）；欧拉的定理，欧拉角；惯性张量和主轴系统；欧拉方程；重型对称上衣，带有进动和蔬菜。（7L）非线性动力学和混乱；非线性微分方程；相轨迹（单数点和线性系统）；阻尼的谐波振荡器和过度阻尼运动； Poincare定理；各种形式的分叉；吸引子；混乱的轨迹； Lyaponov指数；逻辑方程。（6L）相对论的特殊理论；洛伦兹的转变； 4个向量，张量，转换特性，度量张量，升高和降低指数，收缩，对称和反对称张量； 4维速度和加速度； 4-Momentum和4 Force;
缓慢但灵活还是快速但僵硬？离散和连续过程比较
在处理由多个步骤组成的复杂任务时存在权衡。高级认知过程可以找到在不确定环境中实现目标的最佳动作序列，但是它们很慢，需要大量的计算需求。相比之下，较低级别的处理允许快速对环境刺激做出反应，但能力有限，无法确定最佳作用或在无法满足期望时进行重新启动。通过重申相同的任务，生物生物可以找到最佳的权衡：从动作原始素中，复合轨迹逐渐通过创建特定于任务的神经结构而逐渐出现。主动推理的两个框架 - 最近的大脑范式，将动作和感知视为同样的自由能最小化的势在必行 - 很好地捕获了人类行为的高级和低级过程，但是在这些术语中如何进行任务专业尚不清楚。在这项研究中，我们比较了动态选择任务上的两种策略：具有计划功能的混合（离散连续）模型和具有固定过渡的连续模型。这两个模型都依赖于层次结构（内在和外部）结构，非常适合定义到达和掌握运动。我们的结果表明，仅连续模型的性能更好，并且资源消耗最少，但其灵活性较小。最后，我们提出了离散的动作如何导致连续吸引子并将两个框架与不同的运动学习阶段进行比较，从而为对生物启发的任务适应的进一步研究奠定了基础。