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具有各向异性的电影中的磁性天空和bimerons ...
我们考虑局部在拓扑上是非平凡的磁纹理 - 天际，反对者和bimerons在薄的磁纤维中，具有各向异性界面dzyaloshinskii-moriya相互作用（IDMI）。我们使用微磁模拟和分析考虑来研究这些纹理的磁间结构和稳定性。Skyrmion和Antiskyrmion即使对于小各向异性，沿IDMI张量的主轴变成了椭圆形和正向。相比之下，Bimeron（抗映体）方向随着IDMI各向异性的变化而变化。取决于IDMI各向异性，Bimeron可能由涡流和抗Vortex对组成或“刺猬”状态和抗Vortex。在实验中，可以通过施加到磁纤维的菌株来诱导所考虑的IDMI各向异性。我们开发了一种现象学方法来建立菌株IDMI关系。
耦合的su-schrieffer-heeger波导阵列中的拓扑孤子
我们研究了在两个和三个耦合的平行Schrieffer-Heeger（SSH）波导阵列的边缘的多极拓扑孤子的形成。我们表明，耦合波导阵列中的波导间距（二聚体）中波导间距的独立变化导致其在几个具有不同内部对称性的多个拓扑边缘状态的边缘出现。新兴边缘状态的数量取决于拓扑非平凡的阶段的数组数量。在存在非线性的情况下，这种边缘状态引起了具有独特稳定性特性的多极拓扑边缘的家族。我们的结果表明，准二维拓扑结构之间的耦合基本上丰富了它们中存在的各种稳定拓扑边缘孤子。
优化和机器学习中的统计物理方法
这套讲座将讨论概率模型，并专注于来自统计，机器学习和优化的问题，同时使用统计物理学的工具和技术。焦点将比实用性更大，因此您已经被警告！我们的目标是展示统计物理学的某些方法如何使我们能够为许多数学问题得出精确的答案。正如阿基米德（Archimedes）指出的那样，一旦给出了这些答案，即使它们是通过启发式方法获得的，也要严格证明它们是一项更简单的任务（但仍然是不平凡的）。在过去的几十年中，理论物理学和应用数学之间的兴趣和方法越来越多，许多统计物理学和计算机科学领域的理论和应用作品都依赖于与自旋眼镜的统计物理学的联系。本课程的目的是介绍进入这个快速发展领域所需的背景。
量子 Sherrington-Kirkpatrick 模型基态的变分假设
这里，我们考虑一个变分族，其动机是广义群论相干态 [36] 的概念，它扩展了乘积态 Ansatz，引入了更丰富的纠缠结构。这些状态的特殊结构使我们能够引入非平凡的量子关联，同时保留有效计算变分基态的能力，最大系统规模为 N ¼ 200 个自旋。我们还开发了一种研究基态纠缠结构的方法。我们的结果显示了纠缠的体积定律，这表明尽管 QSK 模型涉及所有自旋相互作用，但纠缠一夫一妻制并不提供缩放约束。此外，这种纠缠结构也在量子信息背景下引入的一组状态中得到识别，即
具有纠缠光子对的非线性量子干涉光谱
我们开发了干涉光谱装置中纠缠光子对引起的时间分辨光子计数信号的封闭表达式。推导出刘维尔空间中的超算子表达式，可以解释耦合到浴槽引起的弛豫和失相。干涉装置将物质和光变量非平凡地混合，这使它们的解释变得复杂。我们为该装置提供了一个直观的模块化框架，以简化其描述。基于检测阶段和光物质相互作用过程的分离，我们表明对纠缠时间和干涉时间变量控制着观察到的物理时间尺度。在纠缠时间较小的极限情况下，只有少数过程对样品响应有贡献，并且可以挑出特定的贡献。
扩散模型中的高阶累积物
分析扩散模型如何学习高斯阶层以外的相关性，我们研究了在前进过程和向后过程下高阶累积物的行为。我们就远期过程的初始数据和属性的分布来介绍矩和累积生成功能的显式表达式。我们在分析上表明，高阶累积物在纯扩散下是在纯扩散下保守的，即在没有漂移的模型中，在正向过程中，因此，正向过程的终点维持了非平凡的相关性。我们证明，由于这些相关性是在得分函数中编码的，因此在从正常先验开始时，在向后过程中也很快学习了高阶累积物。我们在可解决的玩具模型和标量晶格场理论中确认了我们的分析结果。
儿童兵问题 - 里昂第三大学
11 联合国报告提到 20 世纪 80 年代末有 200,000 人Graça Machel（莫桑比克前教育部长）在1996年向联合国提交的报告中提到，大约有25万名儿童兵。2001年，结束使用儿童兵的联盟提出了30万的数字数字再次向上修正。一位塞拉利昂将军早在 2001 年就提到了 500,000 的数字。我们正在处理 300,000 这个数字，因为它是唯一可用的数字，而且最重要的是唯一一个达成共识的数字。各处提出的不同数字也让我们能够从正确的角度看到一种现象如何从平凡到真正的社会现象。但我们还要注意，从人权的角度来看，数字并没有发挥那么重要的作用。个体是不可分割的。
机器人敏捷 - 处理我们的未来 - 计划论文
灵巧的操纵是广泛采用机器人技术的关键瓶颈。巧妙地操纵物体具有广泛属性的对象的能力将能够自动化各个部门的常规任务，如表1所述。这样的任务通常是针对人类工人的繁重的，范围从重复性和受伤到平凡而低薪的范围，并且经常发生在下水道，工厂，化学植物或回收设施等危险环境中。自动化这些任务有望通过提高经济生产力来重塑社会，同时释放人类以获得更多有意义的任务[1,2]。由于我们的人口老龄化和生产率较低，英国的好处在英国尤其很大。一项研究估计，英国仓库物流部门的机器人密度可能会从2020年的每百万小时每百万小时到2035年增长，从而增加了25％的劳动生产率[2]。