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硅中的多光子吸收和三阶非线性...
摘要：近年来，基于硅的非线性光子学已在电信波长上进行了广泛的研究。然而，在中红外波长的硅中对硅非线性的研究仍然有限。在这里，我们报告了光谱中三阶非线性的波长依赖性范围从1.6 µm到6 µm，以及在同一范围内的多光子吸收系数。在波长为2.1 µm的波长下，以1.65×10-13 cm 2 /w的峰值为1.65×10-13 cm 2 /w测量三阶非线系数n 2，然后以非线性折射率n 2的衰减，最高2.6 µm。我们的最新测量值将波长扩展到6 µm，n 2的急剧降低超过2.1 µm，并且稳步保持在3 µm以上。此外，在2.3 µm至4.4 µm的波长范围内同时进行三光子吸收和四光子吸收过程的分析。此外，详细讨论了多光子吸收对硅非线性功绩的影响。
二维炮的非线性光学活动...
图1。晶体学结构和材料表征几层气体 - 纳米片。粘液和球格式的气体晶体表示。（a）三层气体的侧视图，表现为单位电池C =17.425Å由三个气体层组成。（b）气体晶体的顶视图。在这里，GA和S原子分别用绿色和蓝色球表示。（c）SEM图像（LPE样本：左上角和ME样本：右上方）和EDS配置文件（底部）的exfoliated Gas Nanoseets。EDS轮廓中的插图指示所获得的纳米片的原子比。在（d）GA 3D和（E）S 2P和GA 3S结合能区域中气纳米的高分辨率XPS光谱。（f）具有相同强度轴的3L，10L，LPE和散装气体的拉曼光谱。散装气体的拉曼振动模式被标记为𝐸1𝑔
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。
非线性优化的量子计算算法...
现实世界优化问题的日益复杂凸显了这项研究的重要性，因为经典算法无法在这些情况下提供有效的答案。由于非线性优化问题在许多领域普遍存在，因此需要创新方法来快速且可扩展地解决这些问题。由于量子计算具有叠加原理和内在并行性，因此它在加速优化过程和克服经典限制方面具有巨大的潜力。然而，将量子算法 (I-QA) 集成到现实世界的应用中并不总是一帆风顺的。在保持量子相干性、纠正错误和在硬件限制内工作方面存在重大挑战。为了能够通过量子并行性同时探索解空间，本研究提出了混合量子梯度-经典方法 (HQG-CA)，该方法利用参数化量子电路来表示可能的解。此外，通过将量子梯度信息应用于量子态空间中的直接优化来提高收敛速度。金融投资组合的优化、机器学习模型参数的调整以及物流路线的优化是 HQG-CA 在许多行业中的一些应用。本摘要探讨了这些应用，突出了 HQG-CA 在解决现实世界中的优化问题方面的革命性潜力。通过全面的模拟实验评估了 HQG-CA 的有效性。基于广泛的测试和与传统替代方案的比较，讨论了算法加速、解决方案准确性和可扩展性等性能指标。本研究对 HQG-CA 解决非线性优化问题的潜力进行了全面评估。
使用非线性自动表征糖尿病足...
糖尿病足是糖尿病 (DM) 的主要并发症。糖尿病导致足部血液循环减少，因此足底温度降低。热成像是一种非侵入性成像方法，使用红外 (IR) 摄像机查看热模式。它可以定性和视觉记录血管组织的温度波动。但手动诊断这些温度变化很困难。因此，计算机辅助诊断 (CAD) 系统可能有助于准确检测糖尿病足，以防止溃疡和下肢截肢等创伤性后果。在本研究中，拍摄了 33 名健康人和 33 名 2 型糖尿病患者的足底热图。使用离散小波变换 (DWT) 和高阶谱 (HOS) 技术分解这些足部图像。从分解图像中提取各种纹理和熵特征。这些组合 (DWT+HOS) 特征使用 t 值进行排序，并使用支持向量机 (SVM) 分类器进行分类。我们提出的方法仅使用五个特征就实现了 89.39% 的最大准确度、81.81% 的灵敏度和 96.97% 的特异性。所提出的基于热成像的 CAD 系统的性能可以帮助临床医生对糖尿病足的诊断提出第二意见。
三个组件的非线性对流模式... div>
1俄罗斯科学学院的机械学研究所，俄罗斯，俄罗斯联合会2珀斯州国家研究大学，珀普，俄罗斯联邦，俄罗斯联合会麻木调查了由甲烷（35％），乙烷（35％）和丁烷（35％）和丁烷（30％）的混合物的出现和非线性对流，在水平的环境中在地热梯度的影响下。该区域具有实体的固体边界，并由两个水平层形成，其高度相关为1：3。这些层的特征是孔隙率相等，但渗透性不同。选择了孔隙率和渗透率的大小，接近砂岩，砂岩或石灰石的真实介质的值。分析的混合物的成分属于石油和天然气田土壤中存在的主要化合物。因此，所述的构型是碳氢化合物沉积的模型。情况，相反，下层比上层更可渗透。在整个计算区域中，多孔环境的其余参数被认为是相同的。考虑到热量扩散效应，该问题在DARSI -Bussisles模型的框架内解决。追踪了局部特征的暂时演变以及新兴过程的结构和混合物组成部分的分布。在更较小的高度层中，显示了对流的“局部”性质。如果渗透性更大，则在厚层中观察到类似的涡流位移。与此层中的高度和渗透率的组合结合在一起，流动出现了，在对流的过程中，它开始渗透到较不渗透性的层中，但是形成涡流的中心明显转移到更渗透性的层。在这种情况下，对流本质上是“大的”。
社论：先进的非线性光学材料和器件
非线性光学 (NLO) 材料在光电/光子学、光通信、光学成像、光学/THz 频率转换和光信号处理等各个领域的发展中发挥着重要作用。近十年来，人们研究了几种新型二阶和三阶 NLO 材料，以发现适合各种应用要求的合适且可定制的特性 [1-5]。本期特刊旨在重点介绍先进 NLO 材料的最新发展。本期特刊以 Zhang 等人的一篇文章开篇。[6] 该文章描述了使用飞秒 (fs) 掺铒光纤激光器在光纤中产生超连续谱 (SCG)。作者声称他们的系统高效、紧凑且价格低廉。他们可以在他们的混合高度非线性光纤中实现 20 dB 带宽（覆盖 1,020 – 2,230 nm 的范围）内跨度约为一个倍频程的 SCG。 Ahmed 等人[7]研究了四种结构不受约束的绿色荧光蛋白 (GFP) 发色团的飞秒 (800 nm, 70 fs) 三阶 NLO 特性。他们通过实验和理论计算观察到分子中具有强的二阶超极化率 (γ ~ 10 − 33 esu)。他们还报告了这些发色团的良好光限幅行为。它们还发现了在成像和非线性频率转换方面即将得到应用。Wu 等人[8]研究了在溶液中生长的一系列 98% 氘代 DKDP 晶体的非线性吸收。使用 Z 扫描技术以皮秒 Nd:YAG 激光脉冲产生的四次谐波波长 (266 nm) 获得了这些 98% 氘代 DKDP 晶体的非线性吸收系数 (β ~10 − 1 cm/GW)。 Hwang 等人 [9] 研究了可能的偏振变化，并利用全息图结果中的值分析了最佳偏振匹配状态。此外，他们还利用这些结果作为研究，以提高全息图的效率
循环脉冲神经网络的非线性动力学与机器学习
人们对由相对少量相互作用的神经元组成的各种集合和大型神经形态系统进行了研究 [1±6]。在《Physics Uspekhi》中，许多综述介绍了使用非线性物理方法研究大脑和神经集合中的动态过程的相关主题 [7±18]。最近，对工作大脑的认知和功能特性进行建模已经成为神经动力学的前沿 [19±21]。尤其是，人们对这一主题越来越感兴趣，这与创建能够重现自然智能关键特性的人工智能系统有关 [22, 23]。为了解决这类问题，有必要建立新的动态模型，这些模型首先可以重现复杂的层次组织，其次可以重现神经元结构的可塑性，因为它们的组成以及结构之间和结构内的连接会根据信息输入的存在与否而变化。迄今为止，已经开发出两种动态建模方法 [24, 25]。其中一种方法是所谓的自上而下的方法，模型采用大脑活动模式——模拟大脑高级过程的积分变量 [20]。另一种方法自下而上，对于可以重现大脑高级功能的神经结构模型，首先，基于对神经元和结构之间连接的真实描述，建立单个神经元的模型 [25, 26]。显然，这两种方法的生物学相关模型都应该基于实验数据。在神经生理学家对大脑进行的实验研究中，神经元的活动是在受试者休息时或受试者执行某项任务时记录的。基于实验数据的模型可以通过两种方式开发。第一种是数据驱动建模，即重建一个动态系统，该系统产生的时间序列在数量上接近实验记录的时间序列。第二种方式是基于所考虑的行为问题建模，即
药物的实体关系图非线性数据融合……
动机：预测可靠的药物-靶标相互作用 (DTI) 是计算机辅助药物设计和再利用中的一项关键任务。在这里，我们提出了一种基于数据融合的 DTI 预测新方法，该方法建立在 NXTfusion 库之上，通过将矩阵分解范式扩展到实体关系图上的非线性推理来推广它。结果：我们在五个数据集上对我们的方法进行了基准测试，并将我们的模型与最先进的方法进行了比较。我们的模型优于大多数现有方法，同时保留了预测 DTI 作为二元分类和实值药物-靶标亲和力回归的灵活性，可与为每个任务明确构建的模型相媲美。此外，我们的研究结果表明，DTI 方法的验证应该比之前一些研究中提出的更严格，更多地侧重于模拟真实的 DTI 设置，其中需要预测以前未见过的药物、蛋白质和药物-蛋白质对。这些设置正是将异构信息与我们的实体-关系数据融合方法集成的好处最明显的环境。