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量子参量振荡器中共振力引起的对称性破缺
参量振子的量子动力学越来越受到理论和实验界的关注 [1-16]。在一定程度上，这种兴趣来自于参量振子的新应用，特别是在量子信息领域的应用。在更广泛的背景下，此类振子为研究远离热平衡的量子动力学和揭示其迄今未知的方面提供了一个多功能平台，隧穿新特征和新的集体现象就是例子。动力学特征之一是多态量子系统中详细平衡的出现和特征，这也是本文的动机之一。在很大程度上，参量振子的重要性在于其对称性。此类振子是具有周期性调制参数（如特征频率）的振动系统，其振动频率为调制频率 ω p 的一半。经典上，振动态具有相等的振幅和相反的相位 [17]，这是周期倍增的一个基本例子。量子力学上，振动态可被认为是符号相反的广义相干态 [18]。弗洛凯本征态是频率为 ω p / 2 的振动态的对称和反对称组合。一般来说，在量子信息中使用参量振子需要进行破坏其对称性的操作，参见文献 [19]。对称性破坏可以通过在频率为 ω p / 2 处施加额外的力来实现。从经典角度来看，这种力的作用可以从图 1(a) 中理解。由于振动态具有相反的相位，因此力可以与两个状态中的其中一个同相，从而增加其
季节性气候异常对预期的厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）的影响如何？
摘要：洪加加（Hunga Tonga）爆发后，注入平流层的水蒸气量是前所未有的，因此目前尚不清楚这可能对地面气候意味着什么。我们使用化学 - 气候模型模拟来评估类似于HTHH引起的平流层水蒸气（SWV）异常的长期表面影响，但忽略了喷发量相对较小的气溶胶载荷。模拟表明，SWV异常会导致北半球冬季的北半球陆地的强烈而持续的变暖，在喷发几年后，澳大利亚的澳大利亚冬季冷却，表明大型SWV强迫可以在衰老的时间尺度上产生表面影响。我们还强调，对SWV异常的表面响应比由于温室强迫而引起的简单变暖更为复杂，并且受到区域循环模式和云反馈等因素的影响。需要进一步的研究，以充分了解SWV异常的多年效应及其与Elniño（如南方振荡）等气候现象的关系。
超导能隙振荡: 到底来自配对密度波还是拆对散射?
在1965年在Sinica Acta Physica发表的开创性作品中，Yu Lu指出，超导间隙在超导体中表现出较弱的调制较弱。在过去的十年中，一系列的高分辨率扫描隧道显微镜工作报告了某些超导体中的超导差距调制弱，并将这些现象解释为成对密度波。与Yu Lu的发现一致，Lee D H等。指出，在许多情况下，成对散射的干扰效应也会导致空间中的超导间隙调制。我们将讨论这两种机制的区别和统一，以及它们与最近的实验观察的相关性。
CMIP6偏见的驱动器驱动器。第一部分：北半球 多样性对未来大西洋热带的影响... 北极云对Noresm2气候模型中冰的微物理过程的敏感性 无线电掩盖建模实验（Romex） 季节性气候异常对预期的厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）的影响如何？ 大平流层水蒸气的长期气候影响 在非沉积层云中控制夹带和液态水对气雾扰动的过程 2022年气候状态：北极-AMS期刊 通过地形PV梯度抑制中尺度涡流混合 气候变化评估的新热应力指数 北大西洋上从海洋到大气的多年代变化：桥梁的扰动势能 海洋热收敛和北大西洋多年代热含量变异性 深度学习模拟器对区域气候模型预测的可转让性和解释性：未来应用的观点
摘要：气候模型代表热带风暴轨迹的能力对于提供有用的预测至关重要。在先前的工作中，发现北半球的热带风暴轨迹的表示已从耦合模型比较项目（CMIP）的第5阶段改善。在这里，我们通过将仅大气模拟（AMIP6）与历史库型模拟（CMIP6）进行了对比，从而研究了CMIP第6阶段模型中的剩余和持久偏差。对AMIP6和CMIP6模拟的比较表明，冬季跨北部Paci -fean的耦合模拟中海面温度（SST）的偏见改变了大气温度梯度，这与风暴轨迹的赤道偏置有关。在北大西洋中，旋风在耦合的模拟中没有足够的杆子传播，该模拟部分是由格陵兰岛南部的冷SST驱动的，从而减少了潜在的热量。在夏季，中亚和藏族高原的过度加热会降低当地的斜压性，导致更少的气旋形成并从中国东部传播到耦合和大气中的模拟物中。当规定SST时，耦合模型中描述的几种偏差大大减少。例如，北极风暴轨迹的赤道偏置显着减少。然而，在CMIP6和AMIP6中，其他偏见都显而易见（例如，夏季东亚的轨道密度密度和循环发生的持续降低）与其他过程有关（例如，土地表面温度）。
纤维肌痛中的自适应和补偿性神经特征：静止状态和刺激诱发的EEG振荡的分析
1个神经调节中心和临床研究中心，Spaulding Rehabilitation Hospital and Massachusetts综合医院，哈佛医学院，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州02115； lcamargo@mgh.harvard.edu（L.C.）; kevin.pacheco.barrios@gmail.com（K.P.-B。）2 Unidad deResjuctivacióntolaGeneraceción y y y y y sinties证据En Salud，San Ignacio de Loyola大学，利马15024，秘鲁3精神卫生部，圣卡斯萨·德·斯卡萨（Paulo） lucasmurins@gmail.com 4里奥格兰德大学（UFRGS）联邦大学医学院，巴西Porto Alegre 90010-150； wcaumo@hcpa.edu.br 5疼痛和神经调节实验室，医院Declíricasde Porto Alegre（HCPA），Porto Alegre 90035-903，巴西 *通信：Fregeni.felipe.felipe@mgh.harvard.edu;电话。： +1-617-952-6153;传真： +1-617-952-6150†这些作者对这项工作也同样贡献。
神经振荡表明在过早的大脑中听觉节拍处理期间进行周期性编码
图1相位振幅耦合分析。（a）在收听duple/triple节奏（顶部）时，脑电图（底部）的频谱。（b）最高数字在2-30 Hz的频率范围内呈现了六个基础序列过程中的功率调制。底部图显示了3 Hz窄带滤波后的频率范围7-12 Hz（基线校正）的平均功率波动，以更好地可视化。（c）PAC强度（左）强度的地形分布以及耦合的首选阶段（右;绿色代表Alpha功率阶段引导刺激阶段）在频率范围7-12 Hz中与BEAT（由模拟的3 Hz正弦曲线建模的频率范围7-12 Hz）的功率平均。点代表簇，其中PAC与替代数据相比具有重要意义。
使用数据驱动的振荡模式预测改进了南亚季风降雨的季节预测
E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。 “使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。 国民议会E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。“使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。国民议会
量子层析成像中的量子层析成像中的三阶集成光学参数振荡器
简介。新型的光子量子技术依赖于非经典光的集成来源，从而产生了从单光子到明亮场的纠缠状态的范围。光学参数振荡器（OPO）被广泛用于此目的。纳米光子学的发展将这些设备带入了微观领域[1]。如今，它们代表了纠缠光子的可靠来源[2]，是实现综合信息信息协议的基础[3]。在连续变量域中，实现了几个重要的里程碑，例如使用第二（χ（2））[4，5]和三阶（χ（3））非线性[6-11]的片上光学挤压。尤其是硅光子学引起了人们的极大兴趣，因为它们与CMOS（互补的金属 - 氧化物 - 氧化型）制造过程的兼容性，从而使光子和微电源在同一芯片中无缝整合。由其成熟的制造业杠杆作用，低损失波导是局部制造的，导致超高质量因子光学微型洞穴[12]。在这里，我们首次介绍了在片上OPO中产生的完整高斯州的完整量子断层扫描。是针对这些系统中纠缠的观察，在参考文献中进行了理论预测。[13，14]，我们使用谐振辅助
厄尔尼诺 - 南方振荡是否是气候系统中的小费元素？
摘要观察到的厄尔尼诺 - 南部振荡（ENSO）在数十年之间具有高ENSO振幅和更加东部太平洋（EP）的ElNiño事件，并且数十年来，ENSO振幅较低，主要是弱ElNiño事件。基于使用CESM1模型的实验，ENSO可能会在温暖的气候 + 3.7 K温暖的气候下锁定到极端的EP ElNiñoDonive状态中，而在-4.0 K凉爽的气候中，ENSO可能会将ENSO锁定到弱的ElNiñoDomindom -domined状态下。通过全球变暖的ENSO的状态转移可以通过在东部赤道太平洋上最强的变暖的位置和振幅来解释，这会扩大BJERKNES的反馈，并允许向南迁移到Intropical Acctgence Crockence区域，这是对位置的赤道，这是极端的Ep Ep ElNiñños的前提。根据这些结果，我们讨论了ENSO的状态在多大程度上可能是气候系统中的小费元素。
45 nm CMOS中的环振荡器和电流饥饿VCO的比较和性能分析
因此，随着时钟速度的增加，需要更加间隔的多相时钟。常规的CMOS环振荡器已被普遍用于这些应用程序，因为它们由于高速操作和简单的结构而可以提供多相时钟信号。在常规环振荡器中，振荡频率取决于单个延迟之和的两倍的倒数。此外，传统环振荡器中的最小龙头间距不能小于两个逆变器延迟。在这里，我们必须添加更多的逆变器才能获得更多的输出阶段，从而降低了最大工作频率。要获得一个较小的间距，由一系列耦合环振荡器组成的阵列振荡器，可以将延迟分辨率延迟到逆变器延迟，从而提出了将逆变器延迟除以除以环的数量。因为该电路基于阵列结构，但是，多相输出的数量仅限于环中阶段的倍数。