人们认为,诱导磁层的磁场以叠加场为主。理论上,这种叠加场的方向应该与行星际磁场的 yz 方向一致。然而,观测表明,诱导磁层的磁场方向与行星际磁场方向相反。利用天问一号和 MAVEN 的联合观测,我们获得了火星诱导磁层在精确 MSE 坐标系下的平均磁场图,并计算了其标准差。标准差证实了平均磁场分布与稳态假设一致。磁场图显示,平均磁场在 yz 平面上顺时针旋转,发生在火星诱导磁层的白天和夜间。根据磁感应方程,当磁层内等离子体流速存在差异时,就会发生磁场的这种顺时针旋转。值得注意的是,其他非磁化行星的感应磁层表现出与火星相似的定性特性,表明它们具有可比的磁场特征。
模拟开放量子系统的动力学对于实现实用量子计算和理解新型非平衡行为至关重要。然而,在当今的实验平台上,耦合到工程储层的多体系统的量子模拟尚未得到充分探索。在这项工作中,我们将工程噪声引入一维十量子比特超导量子处理器,以模拟通用多体开放量子系统。我们的方法源于主方程的随机解开。通过测量端到端相关性,我们确定了源于强对称性的多个稳定态,该强对称性是通过 Floquet 工程在修改后的汉密尔顿量上建立的。此外,我们通过将初始状态准备为五量子比特链上不同扇区内状态的叠加来研究稳态流形的结构。我们的工作为开放系统量子模拟提供了一种可管理且硬件高效的策略。
版权所有:John Gowdy 和 Lisi Krall,2024 您可以在 http://rwer.wordpress.com/comments-on-rwer-issue-no-108/ 上对本文发表评论 简介 自 1970 年代以来,稳定状态经济 (SSE) 的概念一直是可持续发展辩论的核心 (Daly, 1973, 1977)。 尤其是在北美,生态经济学与 SSE 有着强烈的联系。 其最著名的倡导者 Herman Daly 使用这一概念对经济增长进行了雄辩的批评,帮助建立了生态经济学的基础。 他孜孜不倦地普及经济增长对人类福祉和自然 ZRUOd 的不利影响。 如果不研究它的创造论核心,我们就无法完全理解 aUgXe WhaW DaO\¶ 对 SSE 的表述。 1 在许多文章中,包括一篇他死后在本期刊上发表的文章(Daly,2022),他对进化和进化理论的既定事实提出了虚假的主张。他的观点没有任何可靠的证据或相关科学文献的参考。戴利拒绝接受当代进化生物学的基本理解及其对生命起源和人类在生物圈中地位的自然主义(非超自然)解释。对戴利来说,接受新达尔文主义 2 进化论就等于接受一种极端观点,即我们周围的世界是严格预先确定的,没有人类能动性和目的的空间。这个想法是他制定 SSE 的出发点。他认为,走出这种僵局的方法是拒绝新达尔文主义唯物主义,接受一种价值体系,这种价值体系将提供一种客观评价不同 VWaWeV Rf Whe ZRUOd aQd gXide SROic\ 的方法。 IQ DaO\¶V YieZ, RbjecWiYe YaOXe iV giYeQ b\ JXdeR -基督教和这个系统 Rf YaOXe ZiOO Oead WR Whe VWead\ VWaWe。每一个 cRPSRQeQW Rf DaO\¶V fUaPeZRUN iV 都是有问题的,连接它们的逻辑也是如此。几十年来,Daly 在许多出版物中都支持这些观点(Daly,1977、1995、1999、2002、2013b、2019、2022)。AOWhRXgh he dReV QRW XVe Whe WeUP,DaO\ adYRcaWeV ³iQWeOOigeQW deVigQ´ aV aQ aOWeUQaWiYe WR eYROXWiRQaU\ 生物学。他认为,如果没有神的干预,生命就不可能从非生命中起源,同样,人类的思想(意识、智力、灵魂)也无法用科学来解释,必须 aOVR 是 Whe UeVXOW Rf diYiQe iQWeUYeQWiRQ。 DaO\ XVeV WheVe cOaiPV WR aWWacN ³PaWeUiaOiVW QaWXUaOiVP´ aV a
摘要:作为一种广泛使用的脑机接口(BCI)范式,基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的BCI具有信息传输速率高、对伪影容忍度高、在不同用户之间表现稳健等优势。然而,长时间重复刺激导致心理疲劳的发生率是基于SSVEP的BCI的一个关键问题。音乐通常被用作一种方便、非侵入性的缓解心理疲劳的方法。本研究通过在长时间的SSVEP-BCI任务中引入不同模式的背景音乐,探讨音乐对心理疲劳的补偿作用。通过脑电图功率指数、SSVEP幅度和信噪比的变化来评估被试的心理疲劳。研究结果表明,在SSVEP-BCI任务中引入激动人心的背景音乐可有效缓解被试的心理疲劳。此外,对于连续的 SSVEP-BCI 任务,在休息间隔阶段使用舒缓背景音乐的音乐模式组合被证明能更有效地减少用户的精神疲劳。这表明背景音乐可以为长时间的基于 SSVEP 的 BCI 实现提供切实可行的解决方案。