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World File Search System收敛
矢量allen -cahn方程向多相平均曲率流的定量收敛
摘要。相位模型（例如Allen-CaHn方程）可能会引起几何形状的形成和演变，这种现象可以在适当的缩放方案中进行严格分析。在其尖锐的界限限制下，已经猜想了具有n 3不同最小值的电势的矢量allen-cahn方程，以通过多相平均曲率流量来描述分支接口的演变。在目前的工作中，我们在两个和三个环境维度和适当的一类潜在的情况下给出了严格的证据：只要存在多态度平均曲率流的强大解决方案，就可以解决矢量allen-cahn方程，并具有良好的初始数据汇总到多型固定固定构型固定端口的限制范围内的范围范围范围的弯曲范围范围范围的范围，我们甚至建立了收敛速度。”1 = 2 /。我们的方法基于Allen-Cahn方程的梯度流结构及其限制运动：基于用于多相平均曲率流的最新概念“梯度流校准”的概念，我们引入了矢量allen – Cahn方程的相对熵的概念。这使我们能够克服其他方法的局限性，例如避免需要对艾伦 - 卡纳操作员进行稳定性分析，或在积极时为能量的其他收敛假设。
分散的联合政策梯度，具有拜占庭断层耐受性和快速收敛
在联邦强化学习（FRL）中，代理人旨在与每个代理商在其本地环境中行动而无需交换原始轨迹时进行协作。FRL的现有方法（a）都不提供任何容忍度的保证（针对行为不当的代理商），或（b）依靠可信赖的中央代理（单点失败）来汇总更新。我们提供了第一个分散的拜占庭式耐受性FRL法。为此，我们首先提出了一种新的集中式拜占庭故障稳定性政策梯度（PG）算法，该算法仅依赖于非耐受性PG的假设标准来改善现有方法。然后，作为我们的主要贡献，我们展示了如何利用强大的聚合和拜占庭式共识方法的结合，以消除对受信任的中央实体的需求。由于我们的结果代表了拜占庭式耐断层的非征料非凸优化的第一个样本复杂性分析，因此我们的技术贡献可能具有独立的利益。最后，我们为常见的RL环境证实了我们的理论结果，证明了分散的联邦W.R.T.的加速。对各种拜占庭攻击的参与代理的数量和弹性。
矢量allen -cahn方程向多相平均曲率流的定量收敛
摘要。相位模型（例如Allen-CaHn方程）可能会引起几何形状的形成和演变，这种现象可以在适当的缩放方案中进行严格分析。在其尖锐的界限限制下，已经猜想了具有n 3不同最小值的电势的矢量allen-cahn方程，以通过多相平均曲率流量来描述分支接口的演变。在目前的工作中，我们在两个和三个环境维度和适当的一类潜在的情况下给出了严格的证据：只要存在多态度平均曲率流的强大解决方案，就可以解决矢量allen-cahn方程，并具有良好的初始数据汇总到多型固定固定构型固定端口的限制范围内的范围范围范围的弯曲范围范围范围的范围，我们甚至建立了收敛速度。”1 = 2 /。我们的方法基于Allen-Cahn方程的梯度流结构及其限制运动：基于用于多相平均曲率流的最新概念“梯度流校准”的概念，我们引入了矢量allen – Cahn方程的相对熵的概念。这使我们能够克服其他方法的局限性，例如避免需要对艾伦 - 卡纳操作员进行稳定性分析，或在积极时为能量的其他收敛假设。
通过准二级，局部参数化优化的合同量子本质量的加速收敛
摘要：通过将其集成（或收缩）与两电子空间求解，合同的量子本素（CQE）为多电子schro方程找到了解决方案的解决方案。当将CQE迭代应用于CSE（ACSE）的抗赫米特部分时，CQE迭代优化了波函数，相对于一般产品ANSATZ的两体指数式统一变换，可以精确地求解Schro dinger dinger方程。在这项工作中，我们通过经典优化理论的工具加速了CQE及其波函数ANSATZ的收敛性。通过将CQE算法视为局部参数空间中的优化，我们可以应用准二级优化技术，例如准牛顿方法或非线性共轭梯度方法。实际上，这些算法会导致波函数的超线性收敛到ACSE的溶液。收敛加速度很重要，因为它既可以最大程度地减少近期中等规模量子（NISQ）计算机上噪声的积累，又可以在未来易受断层量子设备上实现高度准确的解决方案。我们演示了算法以及与减少成本考虑有关的一些启发式实现，与其他常见方法（例如变异量子eigensolvers）的比较以及CQE的无费用编码形式。
采样加速了对收敛导电性和辐射特性的声子散射速率的预测
热导率和辐射特性的预测至关重要。然而，计算声子散射，尤其是对于四声子散射，可能非常昂贵，并且在考虑四光子散射后，硅的导热率显着较低，而在文献中没有融合。在这里，我们提出了一种使用最大似然估计的少量散射过程样本来估算散射速率的方法。散射速率和相关导热率和辐射特性的计算大大加速了三到四个数量级。这使我们能够使用32×32×32的前所未有的Q -MENS（在相互空间中离散的网格）来计算硅的四频散射并实现收敛的导热率值，从而同意实验更好。我们方法的准确性和效率使其非常适合对热和光学应用的材料进行高通量筛选。
非局部allen – cahn方程与体积保留平均曲率流的定量收敛
适用于（6）的适当定期解决方案。再次，进化仅限于“ submanifold” =∂⊂rd：| | = M，其中包含体积构成。takasao在非常温和的假设下表明（1） - （2）在Brakke的意义上将（1） - （2）融合到弱溶液的平均曲率流量[3]；环境尺寸的第一个d = 2，3 [20]，最近，在所有维度上的略微触发（1） - （2）[21]。另一种方法受到勒克豪斯和Sturzenhecker [16]的工作的启发：第二作者和Simon [14]表明，在[16]中，在自然能量的假设下，限制是对体积预留平均曲率流量的分布解决方案，在所有空间尺度中都可以使用多个阶段的阶段。为了证明我们，我们使用相对能量法。在阶段场模型的收敛性背景下，这种方法是由[5]中的Fischer，Simon和第二作者引入的，但是相对能量与Simon和Simon和[14]中的第二作者引入的弥漫性倾斜度非常紧密相关。也可以用来合并边界接触，如Hensel和Moser [9]和Hensel以及第二作者[8]所示。由于该方法不依赖最大原则，因此它也可以用于矢量问题。liu和第二作者[13]将相对的能量与convergendergencemethodstoderivethescalingscalingscalinglimitoftransitions在液晶中的各向同性和列相之间。fischer和marveggio [6]表明，该方法也可以用于矢量allen -cahn方程，至少在环境尺寸d = 2、3中，以及带有三个井的原型电势。thenlocalallen – cahnequationishysphysphysimitigatedModel，这是尖锐的界面极限。，但也可以将其视为一种近似方案（在数值或理论上）解决方案以保留平均曲率流量。构建解决方案的其他方法包括可在短时间内使用的PDE方法[4]； Almgren，Taylor和Wang [1]的最小化运动方案的版本，以及Mugnai，Seis和Spadaro [18]的第一版，后来由Julin和Julin和Niinikoski [10]进行。阈值方案在数值上也有效，请参见Swartz和第二作者的工作[15]。
ajp_20230736_重新思考精神分裂症的首次发作：识别发展过程中的收敛机制并走向预测
长期以来，精神分裂症的神经发育假说认为，传统上定义该疾病的主要精神病症状（最常出现在青春期晚期或成年早期）是大脑发育过程早期中断的晚期表现（1-3）。在过去的二十年里，两大研究机构的发现越来越支持这一假说，并开始确定精神分裂症更具体的致病过程以及未来精神病的早期标志。特别是，大规模的遗传学研究越来越多地将涉及突触信号传导和可塑性的基因与精神分裂症的发病机制联系起来，对精神病高危人群的研究表明，后来患上精神分裂症的人早在出现全面精神病症状之前，认知、社交、运动和神经生物学过程就已经发生了改变（详见 4、5）。平均而言，在后来患上精神病的个体中，认知和更广泛的社会心理功能障碍在整个发育过程中会逐渐增加，而且尽管阳性症状得到了成功治疗，但这些障碍通常仍会持续存在，从而导致与该疾病相关的慢性残疾 (6, 7)。这组研究还强调了在第一次精神病发作前几年内，个体临床症状的异质性和未分化性。总之，这些发现为关注早期干预措施铺平了道路，这些干预措施可以降低高危人群患上全面精神病的可能性。然而，随着人们越来越认识到导致精神病风险的具体遗传和环境因素往往因人而异，并且与其他疾病的风险重叠，未来研究的一个关键目标是明确哪些干预措施对谁最有效，以及如何优化疾病预测模型。
分布式自适应信号和特征融合问题的统一算法框架 - 第二部分：收敛属性
I.在[1]中引入的分布式自适应信号融合（DASF）算法可用于以分离的方式解决广泛的空间滤波和信号融合问题，例如，无线传感器网络（WSN）。此类问题的示例包括基于广义特征值分解[3]，规范相关性分析[4]，[5]，最小方差波束[6]等的最小平方英尺误差估计，判别分析[3]等。DASF算法旨在应对WSN的典型带宽或能量限制。WSN中的典型空间过滤或信号融合问题涉及根据网络中每个节点收集的传感器数据优化成本函数。与需要在融合中心汇总的每个节点的传感器数据相反，DASF算法要求节点在彼此之间仅共享压缩数据。然后将此数据用于在每次迭代时在节点中局部构建全局优化问题的压缩版本。结果，全球（集中）的任何求解器
在不同姿势下的外源空间注意力的触觉 - 视觉联系：心理物理学和ERP的收敛证据
空间注意力的机制优先考虑与其他位置相对于其他位置的感官信息。这些机制已通过多种方法进行了深入的研究，包括心理物理学，事件型大脑电位，功能成像和单细胞记录（例如，参见Parasuraman，1998年，有关所有这些方法的发现）。这项工作导致了许多可复制的发现和一些重要的区别。的秘密关注转移（例如Mangun，Hillyard和Luck，1993； Posner，1978）。刺激驱动的外源机制已与预期驱动的内源性机制区分开来（例如Hopfinger＆Mangun，1998; Jonides，1981; Posner，1978）。通常通过使用空间非预测的外围提示来研究前者，后者通过中央提示或指示可能目标位置的指令进行研究。两种形式的提示都可以在提示的位置带来性能优势，但是外源和内源性机制被认为在几种方面有所不同，包括其效果的时间过程（例如，外源性效应通常更短暂地遵循
作者校正：CRISPR屏幕揭示了针对癌症进化上不同化学抗性的收敛靶向策略
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