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在增强拓扑图上应用软计算...
基于嵌入方法的图形表示可以更轻松地分析网络结构，可用于各种任务，例如链接预测和节点分类。这些方法已被证明在各种环境中都是有效的，并且已成为图形学习领域的重要工具。这些方法易于实施，它们的预测会产生可解释的结果。但是，大多数图形嵌入方法仅依赖于图形结构信息，并且不考虑节点/边缘属性，从而限制其适用性。在本文中，我们提出了图理论设计，以将节点和边缘属性纳入拓扑结合，从而使图形装饰方法无缝地在属性图上无缝工作。为了找到给定属性图的理想表示形式，我们提出了原始网络中的增强特殊子图结构。我们讨论了所提出的方法的潜在挑战，并证明了其一些理论局限性。我们通过比较15个标准生物信息学数据集上的最先进的图形分类模型来测试方法的功效。与原始图上的结果相比，在增强图上，在增强图上的分类精度最高可提高高达5％的分类精度。©2023 Elsevier B.V.保留所有权利。
细化粗粒度分子拓扑
摘要 分子动力学 (MD) 模拟对于预测不同分子体系的物理和化学性质至关重要。虽然全原子 (AA) MD 提供了高精度，但其计算成本高昂，这促使了粗粒度 MD (CGMD) 的发展。CGMD 将分子结构简化为具有代表性的微珠，以降低成本，但会牺牲精度。像 Martini3 这样的 CGMD 方法，经过实验数据校准后，在各个分子类别中具有良好的泛化能力，但往往无法满足特定领域应用的精度要求。本研究引入了一种基于贝叶斯优化的方法来优化 Martini3 拓扑结构，使其能够适应特定应用，从而确保精度和效率。优化后的 CG 势能适用于任何聚合度，提供与 AA 模拟相当的精度，同时保持与 CGMD 相当的计算速度。通过弥合效率和精度之间的差距，该方法推动了多尺度分子模拟的发展，使各个科学技术领域能够以经济高效的方式发现分子。 1. 引言粗粒度分子动力学 (CGMD) 1,2 已成为材料开发的重要工具，为了解聚合物 3 、蛋白质 4 和膜 5 等复杂分子系统提供了关键信息。CGMD 的主要优势在于它能够在更大长度尺度和更长时间范围内探索分子现象，超越了传统全原子分子动力学 (AAMD) 6–8 模拟的能力，后者通常提供更高的分辨率，因此特别擅长捕捉详细的界面相互作用 9 。具体而言，CGMD 通过将原子团有效地表示为珠子 10–15 来实现这种加速，从而将模拟能力在时间上从皮秒扩展到微秒，在空间上从纳米扩展到微米。因此，粗粒度技术为传统 AAMD 无法获得的复杂分子现象提供了前所未有的洞察，从而能够研究聚合物自组装行为等复杂现象 16 。新兴的CGMD建模工具集依赖于两个关键组件来学习潜在的分子间关系：珠子映射方案和珠子间相互作用的参数化。这些组件的开发主要采用两种方法：自上而下10–12和自下而上13–
凝聚态物质的拓扑和分析方面...
摘要：受最近对超导量子处理器的实验 [Mi et al., Science 378, 785 (2022)] 的启发，我们研究了随机场 Floquet 量子 Ising 模型中边缘模式的稳定性及其对时间边界自旋-自旋关联的后果。边缘模式在多体 Floquet 谱中引起配对，分裂指数接近零（Majorana 零模式或 MZM 相）或 π（Majorana π 相或 MPM 相）。我们发现随机横向场会导致两种类型的分裂呈对数正态分布。相反，随机纵向场对零分裂和 π 分裂的影响截然不同。随机纵向场迅速提升零配对，同时加强 π 配对，同时边界自旋-自旋相关性也随之变化。我们用低阶 Floquet 微扰理论解释结果。随机纵向场对 π 配对的加强可能在量子信息处理中有应用。
Quasicrystals中的拓扑超导性
[1] MH，https://harvest.usask.ca/handle/10388/13865 [2] MH，R。Ghadimi，T。Sugimoto，T。T. tohyama和K. Tanaka，J。Tanaka，Jps Conf。proc。38，011062（2023）。[3] MH，R。Ghadimi，T。Sugimoto，T。Tohyama和K. Tanaka，JPS Conf。proc。38，011065（2023）。[4] MH，R。Okugugawa，K。Tanaka和T. Tohyama，要提交。[5] R. Ghadimi，MH，T。Sugimoto和T. Tohyama，Phys。修订版b 108，125104（2023）。[6] MH，T。Sugimoto，Y。Hashizume和T. tohyama，要提交。
分子和材料科学中的路径拓扑
摘要：分子和材料的结构决定了它们的功能。了解结构和功能关系是分子和材料科学的圣杯。然而，尽管努力数十年，但具有理想功能的分子和材料的合理设计仍然是一个巨大的挑战。一个主要障碍是缺乏将特定函数归因于特定功能的固有数学特征。这项工作引入了持久的路径拓扑（PPT），以有效地表征从功能单元中提取的定向网络，例如宪法异构体，顺式 - 反式异构体，手性分子，Jahn- teller- teller异构主义和高素质合金催化剂。路径同源性（pH）理论用于破译镜像对称sublattices的作用，从而阻碍了无定形固体中周期性单位细胞的形成。拓扑扰动分析（TPA）提出揭示血液凝结系统中的关键目标。所提出的拓扑工具可以直接应用于分子和材料科学的系统生物学，法学科学，拓扑材料以及机器学习研究。
拓扑优化的有限元方法应用于...
摘要：本研究采用有限元法（FEM）对层压复合材料结构进行拓扑优化数值研究。在该方法中，层片方向被排除在优化之外。介绍了中空长航时无人机机身结构框架的几何优化。目标函数中使用了最小应变能，优化约束为减重20%。在进行初步分析之前，对以前发表的文献中不考虑方向的拓扑优化进行了基准研究。进行了收敛研究，以获得FEM技术中合适的网格尺寸，该技术利用了四节点壳单元。有限元分析与优化结果表明，新型框架复合材料机身中空长航时无人机结构设计满足适航标准STANAG 4671规定的结构强度要求。
通过拓扑超导体接触的量子点的瞬态效应
我们研究了两个量子点的逐渐发展，这些量子点附着在拓扑超导纳米线的相对侧，托有边界模式。特别是，我们探索通过零能量的主要模式在这些量子点之间传递的非平衡互相关。我们的分析和数值结果揭示了电子配对的瞬态行为中可观察到的非本地特征，随后杂交结构朝着其渐近稳态构造进化。我们估计这些暂时现象的持续时间。使用时间依赖性数值重新归一化组技术的非扰动方案，我们还分析了与接近度诱导的电子配对竞争的相关效应的非平衡特征。这些动力学过程可以使用超导杂交纳米结构对拓扑和 /或常规的超导量子位施加的编织方案表现出来。
1拓扑kagome磁铁和超导体jia- ...
一个kagome晶格自然具有其电子结构中的Dirac Fermions，Flat Band和Van Hove奇异性。Dirac Fermions编码拓扑结构，平面带偏爱相关现象，例如磁性，而Van Hove的奇异性可以导致对远程多个体型的不稳定性，从而完全可以实现和发现一系列拓扑kagome磁铁，并具有带有exotic特性的超导体。探索kagome材料的最新进展揭示了由于几何，拓扑，自旋和相关性之间的量子相互作用而产生的丰富的新兴现象。在这里，我们回顾了该领域的这些关键发展，从Kagome晶格的基本概念开始，再到Chern和Weyl拓扑磁性的实现，再到各种平坦的多体型相关性，然后再到非常规的电荷密度密度波和超导导性的难题。我们强调了理论思想和实验观察之间的联系，以及kagome磁铁和kagome超导体内的量子相互作用之间的键，以及它们与拓扑绝缘子，拓扑超导体，Weyl Semimetals和高磁性超管制的概念之间的关系。这些发展广泛地桥接了拓扑量子物理学，并将多体物理物质相关联，并在各种散装材料中与拓扑量子问题的前沿相关。
代数，拓扑，差分和优化...
7决定因素209 7.1排列，签名置换。。。。。。。。。。。。。。。。。。。209 7.2交替多线性地图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。213 7.3决定因素的定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。217 7.4逆矩阵和决定因素。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。226 7.5线性方程式和决定因素的系统。。。。。。。。。。。。。。。。229 7.6线性图的决定因素。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。231 7.7 Cayley-汉密尔顿定理。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 232 7.8 permannt。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 237 7.9摘要。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。231 7.7 Cayley-汉密尔顿定理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。232 7.8 permannt。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。237 7.9摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>239 7.10进一步读数。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>241 711问题。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>241 div>