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物理学理学硕士 - 课程结构和教学大纲
牛顿运动定律，牛顿力学的缺点。拉格朗日力学：约束、广义坐标、虚功原理、达朗贝尔原理、保守和非保守系统的拉格朗日运动方程、达朗贝尔原理的拉格朗日方程、拉格朗日公式的应用。汉密尔顿力学：广义动量和循环坐标、汉密尔顿原理和拉格朗日方程、汉密尔顿运动方程、汉密尔顿公式的应用、鲁斯公式。中心力：两体中心力问题、轨道微分方程、开普勒定律、维里定理、中心力场中的散射、卢瑟福散射。变分原理和最小作用原理。正则变换。泊松和拉格朗日括号、刘维尔定理、相空间动力学、稳定性分析。汉密尔顿-雅可比方程和向量子力学的过渡。耦合振子。刚体动力学。非惯性坐标系。对称性、不变性和诺特定理。狭义相对论和相对论力学基础。四矢量公式。电动力学协变公式基础。
计算神经科学/脑物理学博士后研究奖学金
成功候选人将开发并应用基于物理的计算方法来模拟在皮层内部（局部场电位；LFP）和外部（EEG、MEG）测量的电和磁脑信号。有关这种生物物理建模方法的评论，请参阅 Einevoll 等人的《自然神经科学评论》，2013 年。在 COBRA 中，这项建模工作将与在 UiO 生物科学系 Marianne Fyhn 实验室进行的小鼠视觉皮层内部实验记录进行比较。因此，该项目还涉及开发小鼠视觉皮层网络模型。
496 Gosheva L. I.物理...
有锻炼强度和规律性的差异。运动可能是急性和慢性的。急性运动是突然的短期活动。它对认知产生积极影响，但效果略有下降，并且随着时间的推移而下降。慢性运动被认为是最好的运动，因为它会导致体内和大脑中的许多长期自适应变化。这些长期的变化是：改善大脑的血液循环，某些促炎物质的量减少，神经营养信号的增加并减少应激激素。这些生理变化是行为水平的变化的基础。运动强度也会影响大脑。太疲惫的练习会对大脑和认知产生负面影响。这一事实主要是通过对神经组织的葡萄糖供应不足，不保持血液流动和体温升高。
通过科学和物理知识的机器学习降低模型来加速数值模拟
○ITHACA，实时高级计算应用程序，是整合已经建立了良好的CSE/CFD开源软件○RBNICS作为新手ROM用户（培训）的教育计划（FEM）。○ Argos A dvanced R educed order modellin G O nline computational web server for parametric S ystems ○ PINA a deep learning library to solve differential equations ○ EzyRB data-driven model order reduction for parametrized problems ○ PyDMD a Python package designed for Dynamic Mode Decomposition ( in collaboration with University of Texas, CERN, and University of Washington)
物理评论A 109，043318（2024）阶段检索...
Bose-Einstein凝结（BEC）是骨颗粒在单个特征状态中形成宏观种群的量子状态。预测该状态的理论[1]在实验室[2，3]中等待了70年，这是一个里程碑的成就，在超级原子和量子模拟的领域中启动了将近三十年的富有成果的研究[4]。尽管取得了进展，但BEC的常用测量技术在它们提供的信息中是不完整的。成像是BEC测量技术的核心。通过通过原子云闪耀光并记录其铸造的阴影，可以在给定状态下提取原子的密度。通常可用两种成像模式：原位，在陷阱内部或旋转时间（TOF）时对云进行成像。通过打开陷阱并记录云膨胀后的原子密度来执行后者[5]；它是测量光学“远场”强度的类似物。如果粒子在扩展过程中不相互作用，并且云的初始尺寸相对于最终扩展的大小而忽略了，则TOF图像提供了云的动量分布，这是波函数的空间傅立叶变换的幅度。如果存在相互作用，但最终密度足够低，以至于它们变得可以忽略不计，则测得的动量分布的动能会反映初始动力学加相互作用能。然而，BEC是量子对象，因此它们是物质波[6]，其特征是幅度和相位。这些成像方式仅捕获状态的一部分，因为它们在单个时间点和单个平面上，原位或TOF中单独测量密度。因此，要表征一个BEC，随着它们的发展，必须在空间中获得其幅度和相位的完整地图。因此，依靠这两种方式，Inno-
凝结物理学中的现场理论
在此类中，我将通过示例表明现场理论如何描述凝结物理学中的某些重要现象。在经典和量子力学中，用一维谐波链说明了从离散到连续描述的过渡。自发对称性破裂是用弱相互作用的玻色气体的超流体现象引入的。这是对经典非线性sigma模型的研究，以及如何使用重新归一化的方法来治疗。还详细讨论了kosterlitz-无尽的相位过渡。通过在随机相近似级别的电子模型中引入筛选概念。超导性在平均场和随机相近似中描述。在约瑟夫森交界处的背景下，用于耗散的Caldeira-Leggett模型用于说明Instantons在量子力学中所起的作用。如果时间允许，则琼脂化将以（1+1）维空间覆盖。
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
物理综合的3D高斯用于生成动力学
我们介绍了Physgaussian，这是一种新方法，将物理扎根的牛顿动力学无缝地集成在3D高斯人中，以实现高质量的新型运动合成。采用自定义材料方法（MPM），我们的方法丰富了3D高斯内核，具有物理意义的运动学变形和机械应力属性，所有这些都符合连续力学原理。我们方法的定义特征是物理模拟和vi-sual渲染之间的无缝集成：这两个组件都利用相同的3D gaus-sian内核作为离散表示。这否定了三角/四面体缝合，行进的立方体，“笼子网格”或任何其他几何嵌入的必要性，突出了“您所看到的就是您所见的原则（WS 2）。”我们的方法证明了各种材料（包括弹性实体，塑料金属，非牛顿液和颗粒状材料）的特殊效果，展示了其在创建具有新颖观点和运动的Di-Verse视觉内容方面的强大能力。我们的项目页面是：https：//xpandora.github。io/ physgaussian/。
毫米级、大面积均匀半导体器件分层，用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、P
毫米级、大面积均匀半导体器件分层用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、Paul Fischione EA Fischione Instruments，Export，宾夕法尼亚州，美国* 通讯作者：p_nowakowski@fischione.com 不断发展的微电子设备设计越来越复杂、越来越紧凑和越来越小。这些设计可能包括越来越多的层、三维 (3D) 垂直堆叠、气隙和不同的材料成分。大批量半导体器件制造需要强大的质量控制和故障分析过程。过去几十年来，已经开发出了许多故障分析技术，包括非破坏性和破坏性技术 [1-3]。一种非常流行的技术是器件分层，即从上到下控制地去除器件层。通过这种技术获得的信息可以支持质量控制、故障分析工作、成品和工艺改进数据以及逆向工程。