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非线性所得税的政治经济学
本文引用了有关投票、最优所得税、实施和纯公共物品的文献，以解决通过投票决定通过所得税来资助公共物品的问题。与以前的文章不同，本文允许征收影响工作和投票的消费者的劳动休闲决策的一般非线性所得税。不确定性起着重要作用，因为政府不知道从已知分布中抽取的消费者能力的真实实现，但必须满足与实现相关的预算；税收制度必须是稳健的。即使备选方案空间是无限维的，原始条件也能确保多数规则均衡的存在。JEL 编号：D72、D82、H21、H41 关键词：投票；所得税；公共物品；稳健性
在Terahertz频率非线性光学响应HGCDTE
常规激光器通常支持良好的模式梳子。将许多谐振器耦合在一起形成较大的复杂腔，可以设计模式的空间和光谱分布，以实现敏感和可控制的片上光源。网络激光器由染料掺杂聚合物互连的波导形成，尽管与增益漂白具有高度敏感和可定制的激光光谱，但具有随机激光的巨大潜力。此处介绍了片上半导体网络激光器，并通过将键入的INP结合键入粘合到SIO 2∕Si Wafer上，作为可重现，稳定且可设计的随机激光器，具有丰富的多态光谱和较低的室温和室温较低的室温。阈值低至60°JCM -2脉冲-1。在实验和数字上进一步显示，网络密度直接影响模式空间分布，并且在大型密集网络中仅在10-20个连接的链路上将激光模式定位在空间上。INP网络激光器也稳定以泵送照明，并对泵图案中的小变化敏感。这些研究为在强大的半导体平台中量身定制的随机激光器的未来设计奠定了基础，对感应，信号处理，密码和机器学习产生了影响。
基础，格林的功能和非线性指纹
检测和归因（DA）研究是气候科学的基石，为政策决策提供了重要的证据。他们的目标是通过最佳指纹方法（OFM）将观察到的气候变化模式与人为和天然驱动器联系起来。我们表明，非平衡系统的响应理论为OFM提供了物理和动力学基础，包括用于归因的因果关系的概念。我们的框架阐明了该方法的假设，优势和潜在的弱点。我们使用我们的理论来执行DA，用于在能量平衡模型和低分辨率耦合气候模型上执行的典型气候变化实验。我们还解释了退化指纹的基础，该指纹识别提供了倾斜点的预警指标。最后，我们将OFM扩展到非线性响应制度。我们的分析表明，OFM在各种随机系统中具有广泛的适用性，这些随机系统受时间依赖性强迫的影响，与生态系统，定量社会科学和金融等潜在相关。
延迟的非线性schrödinger方程：封闭形式和广义可分离解决方案
摘要：首次考虑具有恒定延迟的非线性Schrödinger方程。这些方程是具有立方非线性的经典schrödinger方程的概括，而更复杂的非线性schrödinger方程包含功能任意性。从物理的角度来看，考虑了数学物理学非线性方程延迟出现的可能原因。为了构建精确的解决方案，使用了相关方程解的结构类比。获得了具有延迟的非线性schrödinger方程的新精确解，这些方程在基本函数或四函数中表示。还发现了一些具有广义分离变量的更复杂的解决方案，这些解决方案是通过普通微分方程的混合系统描述的，而无需延迟或延迟的普通微分方程。这项工作的结果对于开发具有延迟的非线性schrödinger方程所描述的新数学模型可能很有用，并且给定的精确解决方案可以作为旨在评估数值方法准确性的测试问题的基础，以评估非线性偏差方程与延迟集成非线性偏差方程。
非线性schrödinger的封闭式解决方案...
∗这是一篇文章的预印本，该文章将发表在《混乱》，《孤子与分形》期刊上，2025年，第1卷。191，115822; doi：10.1016/j.chaos.2024.115822。
预测和观察分形非线性光学的拓扑模式
从《新闻与观点》类别中发表的《新闻与观点》类别的此项目：科学与应用程序旨在提供最近在参考文献中发表的理论和实验结果的摘要。[24]，它证明了高阶拓扑 - 绝缘子（HOTI）类型的非线性光学波导中的角模式的创建。实际上，这些是二阶Hotis，其中拓扑保护的边缘模式的横向尺寸小于2的散装尺寸（在光向指导的情况下为2），这意味着被保护模式的零维数，实际上是在角落或缺陷的尺寸。工作[24]报告了具有分形横向结构的Hoti中各种形式的角模式的预测和创建，由Sierpiński垫圈（SG）表示。波导材料的自我关注的非线性将角模式转化为角孤子，几乎所有这些都稳定。孤子可以连接到基础SG产生的外部或内部角落。此N＆V项目概述了参考文献中报告的这些新发现。[24]和其他最近的作品，以及有关该主题进一步工作的方向的简要讨论。
补充材料：非线性波导阵列中的可调生成空间纠缠
由GAAS底物上的分子束外延生长的外延结构由6个周期Al 0组成。8 GA 0。 2 as/al 0。 25 GA 0。 75作为Bragg反射器（下视镜），A 350 nm Al 0。 45 GA 0。 55作为核心和4个周期Al 0。 8 GA 0。 2 as/al 0。 25 GA 0。 75作为Bragg反射器（上镜）。 两个Bragg镜子在NIR范围内为泵梁提供了光子带隙垂直限制，也为电信范围内生成的SPDC光子的总内部反射覆盖提供了。 因此，泵和SPDC模式的特征是不同的分散曲线，允许单波导相匹配条件Δβ（0）= 0（等式 （s6）下面）要在关注的光谱范围内满足。 外延结构是通过分子束外延生长的，样品通过电子光刻（使用高分辨率HSQ抗性）处理，然后是ICP干蚀刻。 SPDC电信模式的模拟耦合常数为C TE = 2。 7 mm -1在TE极化中，C TM = 2。 48 GA 0。2 as/al 0。25 GA 0。 75作为Bragg反射器（下视镜），A 350 nm Al 0。 45 GA 0。 55作为核心和4个周期Al 0。 8 GA 0。 2 as/al 0。 25 GA 0。 75作为Bragg反射器（上镜）。 两个Bragg镜子在NIR范围内为泵梁提供了光子带隙垂直限制，也为电信范围内生成的SPDC光子的总内部反射覆盖提供了。 因此，泵和SPDC模式的特征是不同的分散曲线，允许单波导相匹配条件Δβ（0）= 0（等式 （s6）下面）要在关注的光谱范围内满足。 外延结构是通过分子束外延生长的，样品通过电子光刻（使用高分辨率HSQ抗性）处理，然后是ICP干蚀刻。 SPDC电信模式的模拟耦合常数为C TE = 2。 7 mm -1在TE极化中，C TM = 2。 425 GA 0。75作为Bragg反射器（下视镜），A 350 nm Al 0。45 GA 0。 55作为核心和4个周期Al 0。 8 GA 0。 2 as/al 0。 25 GA 0。 75作为Bragg反射器（上镜）。 两个Bragg镜子在NIR范围内为泵梁提供了光子带隙垂直限制，也为电信范围内生成的SPDC光子的总内部反射覆盖提供了。 因此，泵和SPDC模式的特征是不同的分散曲线，允许单波导相匹配条件Δβ（0）= 0（等式 （s6）下面）要在关注的光谱范围内满足。 外延结构是通过分子束外延生长的，样品通过电子光刻（使用高分辨率HSQ抗性）处理，然后是ICP干蚀刻。 SPDC电信模式的模拟耦合常数为C TE = 2。 7 mm -1在TE极化中，C TM = 2。 445 GA 0。55作为核心和4个周期Al 0。8 GA 0。 2 as/al 0。 25 GA 0。 75作为Bragg反射器（上镜）。 两个Bragg镜子在NIR范围内为泵梁提供了光子带隙垂直限制，也为电信范围内生成的SPDC光子的总内部反射覆盖提供了。 因此，泵和SPDC模式的特征是不同的分散曲线，允许单波导相匹配条件Δβ（0）= 0（等式 （s6）下面）要在关注的光谱范围内满足。 外延结构是通过分子束外延生长的，样品通过电子光刻（使用高分辨率HSQ抗性）处理，然后是ICP干蚀刻。 SPDC电信模式的模拟耦合常数为C TE = 2。 7 mm -1在TE极化中，C TM = 2。 48 GA 0。2 as/al 0。25 GA 0。 75作为Bragg反射器（上镜）。 两个Bragg镜子在NIR范围内为泵梁提供了光子带隙垂直限制，也为电信范围内生成的SPDC光子的总内部反射覆盖提供了。 因此，泵和SPDC模式的特征是不同的分散曲线，允许单波导相匹配条件Δβ（0）= 0（等式 （s6）下面）要在关注的光谱范围内满足。 外延结构是通过分子束外延生长的，样品通过电子光刻（使用高分辨率HSQ抗性）处理，然后是ICP干蚀刻。 SPDC电信模式的模拟耦合常数为C TE = 2。 7 mm -1在TE极化中，C TM = 2。 425 GA 0。75作为Bragg反射器（上镜）。 两个Bragg镜子在NIR范围内为泵梁提供了光子带隙垂直限制，也为电信范围内生成的SPDC光子的总内部反射覆盖提供了。 因此，泵和SPDC模式的特征是不同的分散曲线，允许单波导相匹配条件Δβ（0）= 0（等式 （s6）下面）要在关注的光谱范围内满足。 外延结构是通过分子束外延生长的，样品通过电子光刻（使用高分辨率HSQ抗性）处理，然后是ICP干蚀刻。 SPDC电信模式的模拟耦合常数为C TE = 2。 7 mm -1在TE极化中，C TM = 2。 475作为Bragg反射器（上镜）。两个Bragg镜子在NIR范围内为泵梁提供了光子带隙垂直限制，也为电信范围内生成的SPDC光子的总内部反射覆盖提供了。因此，泵和SPDC模式的特征是不同的分散曲线，允许单波导相匹配条件Δβ（0）= 0（等式（s6）下面）要在关注的光谱范围内满足。外延结构是通过分子束外延生长的，样品通过电子光刻（使用高分辨率HSQ抗性）处理，然后是ICP干蚀刻。SPDC电信模式的模拟耦合常数为C TE = 2。7 mm -1在TE极化中，C TM = 2。4
薄液含液液的非线性频率混合器
摘要：薄膜硅锂（TFLN）光子学的最新进展导致了新一代的高性能电磁设备，包括调节器，频率梳子和微波炉到光传感器。然而，依赖于全光非线性的TFLN基于TFLN的设备受到了准阶段匹配（QPM）的敏感性的限制，该设备通过铁电极通过制造公差实现。在这里，我们提出了一个可扩展的制造工艺，旨在改善TFLN中光频率混合器的波长 - 准确性。与常规的极前蚀刻方法相反，我们首先定义了TFLN中的波导，然后执行铁电孔。此序列允许在波导定义之前和之后进行精确的计量学，以完全捕获几何缺陷。系统误差也可以通过测量设备的子集进行校准，以填充QPM设计，以在晶圆上剩余的设备。使用这种方法，我们制造了大量的第二次谐波生成设备，旨在生成737 nm的光，其中73％的靶标在目标波长的5 nm之内。此外，我们还通过覆层沉积展示了设备的热点调整和修剪，前者将约96％的测试设备带到了目标波长。我们的技术使集成量子频转换器，光子对源和光学参数放大器的快速增长，从而促进基于TFLN的非线性频率混合器集成到更复杂和功能性光子系统中。
Willems的非线性系统的基本引理，带有Koopman线性嵌入
摘要 - Koopman操作员理论和Willems的典型诱饵都可以为非线性系统提供（近似）数据驱动的线性表示。但是，为Koopman操作员选择提升功能是具有挑战性的，并且来自Willems的基本引理中数据驱动模型的质量无法保证对上的非线性系统。在本文中，我们将Willems的基本引理扩展到接受Koopman线性嵌入的一类非线性系统。我们首先表征非线性系统的轨迹空间与其Koopman线性嵌入的关系之间的关系。然后，我们证明了Koopman线性嵌入的轨迹空间可以通过非线性系统的丰富轨迹的线性组合形成。结合这两个结果会导致非线性系统的数据驱动表示，该系统绕过了对提升函数的需求，从而消除了相关的偏差误差。我们的结果表明，轨迹库的宽度（更多轨迹）和深度（较长的轨迹）对于确保数据驱动模型的准确性很重要。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'