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物理学家揭示平面交变磁体中量子几何引起的非线性传输
“因此，据我们所知，它们是第一类以三阶响应为主要非线性响应的材料。此外，我们表明，由于这些材料中的自旋分裂较大，这种响应非常大。此外，交替磁体的弱自旋轨道耦合（与磁交换项相比）也出现在其非线性响应中，为这类新材料提供了一种新颖的传输特性，而这种特性以前仅限于寻找线性异常霍尔电导率。”
光学薄膜中的非线性自旋轨道耦合
可调的涡流梁在各种领域具有相关性，包括通信和传感。在本文中，我们证明了具有二阶非线性敏感性的材料薄膜中非线性自旋轨道相互作用的可行性。值得注意的是，非线性张量可以混合泵场的长界线和横向成分。我们在从心理上观察到了我们从第二次谐波生成过程中的理论预测。尤其是，我们证明非线性薄膜可用于产生第二谐光灯的矢量涡流束，当时被圆形偏振的高斯束激发时。
基于非线性预算约束的供应链网络安全投资策略：调节
摘要。在数字供应链网络快速发展的背景下，处理日益增长的网络安全威胁并制定有效的安全投资策略以防御网络攻击风险是供应链管理中的核心问题。网络安全投资决策是企业供应链管理中的关键战略任务。传统的游戏理论模型和线性编程方法使处理复杂问题（例如在供应链中参与，资源限制和风险不确定性）等复杂问题，导致企业面临高风险和网络安全领域的不确定性。为了有效地应对这一挑战，这项研究提出了基于变异不平等和投影收缩算法的非线性预算限制的网络安全投资优化模型。这种方法通过引入市场份额变量，结合了变异不平等和生产收缩算法来模拟市场竞争对安全投资的影响，以解决模型，并分析不同变量的影响，例如预算约束，网络攻击损失，以及市场份额对供应连锁网络的安全。在数值分析中，该模型分别在两个零售商和两个需求市场的实验场景中达到了0.96和0.95的高网络安全水平，预算约束分析重新促进了预算约束对网络安全投资的深远影响。通过数值实验和比较分析，验证了该方法在改善供应链网络安全方面的有效性和可操作性。
光致发光和三链螺旋物的金属甲基分子体系结构的光发光和非线性光学特性
K。Waszkowska，Y。Cheret，A。Zawadzka，A。Korcala，J。Strzelecki等人。光致发光和基于三链螺旋物的金属金属螺旋体 - 苏普朗分子体系结构的光致发光和非线性光学特性。染料和颜料，2021，186，pp.109036-。10.1016/j.dyepig.2020.109036。hal-03492998
Terahertz线性/非线性异常大厅电导率...
遗传医学在一项早期的安全试验中，将摄入症的患者大脑递送到患者的大脑中。至少有六家公司正在追求牙周临时痴呆症治疗前素蛋白途径（表1）。他们发现的不仅可能证明这种罕见疾病的变革性，而且可以代表治疗其他类型痴呆症的门户。“这个空间中有几家公司的事实确实令人兴奋，这对于FTD和神经退行性疾病的患者来说，这是令人兴奋的，” Passage Bio的总裁兼首席执行官William Chou说。ftd是60岁以下的人中最常见的痴呆形式。症状通常在45至65岁之间预先出现，但有时最早出现在30岁。由于该病破坏了大脑的额叶和颞叶，导致皮质神经元丧失，因此第一个迹象表现在行为不稳定，无法控制情绪，难以使用单词以及执行日常任务的能力下降。最多40％的FTD病例是遗传性的，主要是涉及的三个基因之一：MAPT（微管相关蛋白TAU），编码tau；开放的读框C9orf72，其蛋白质产物未充分表征。和颗粒蛋白基因（GRN），编码前植物。在继承GRN R493X突变的人中，在其中用终止信号代替了精氨酸密码子，从受影响的基因产生了较少的先进蛋白。几个
使用深度预期的SARSA和非线性时间差学习
摘要 - 在本文中，我们使用原始加固学习（RL）方法提出了一种基于学习的非线性模型预测控制器（NMPC），以学习NMPC方案的最佳权重。控制器用作深度预期SARSA的当前动作值函数，其中通常用次级NMPC获得的后续动作值函数与神经网络（NN）近似。在现有方法方面，我们添加了NN的输入NMPC学习参数的当前值，以便网络能够近似行动值函数并稳定学习性能。另外，在使用NN的情况下，实时计算负担大约减半而不会影响闭环性能。此外，我们将梯度时间差异方法与参数化的NMPC结合在一起，作为预期的SARSA RL方法的函数近似函数，以克服函数近似中存在非线性时克服潜在参数的差异和不稳定性问题。仿真结果表明，所提出的方法在没有不稳定性问题的情况下收敛到本地最佳解决方案。
森林流：预测Lyman-α森林聚类从线性到非线性尺度
在大范围内，Lyman-α森林提供了对宇宙膨胀历史的见解，而在小尺度上，它对生长历史，暗物质的性质和中微子质量的总和施加了严格的限制。这项工作引入了ForestFlow，这是一个新颖的框架，它弥合了大型和小规模分析之间的差距，这些分析传统上依赖于不同的建模方法。使用条件归一化的流量，ForestFlow预测了两种lyman-α线性偏见（Bδ和Bη）和六个参数，描述了三维频谱功率谱（P 3D）的小规模偏差（p 3D），从线性理论作为体体和核学中培养基的功能。随后将它们与Boltzmann求解器相结合，以对P 3D和从其衍生的任何其他统计数据进行一致的预测，从任意大的尺度到非线性制度。在30个固定和分配的宇宙流体动力学模拟的套件中训练，跨越z = 2至4.5的红移，森林流在描述P 3D和一维闪光功率谱（p 1d）中获得了3和1.5％的精度，从线性量表到k = 5 mpc- = 5 mpc- = 5 mpc-k. = 5 mpc-k. = 4 mpc- = 4 mpc = 4 Mpc = 4 mpc = 4 mpc。由于其条件参数化，森林流对电离历史和两个λCDM模型扩展（大量中微子和曲率）显示出相似的性能，尽管训练集中都不包含这些扩展。该框架将对DESI调查的Lyman-α森林测量结果进行全面宇宙学分析。
应用数学和非线性科学
本文旨在解决UHV转换器设备中故障样本不足的问题，这阻碍了他们的智能操作和检查。用于对UHV转换器设备的操作和检查，本文提出了多模式的学习样品时空相关生成方法。此方法从缺陷失误开发时间序列过程中获取典型的故障样本，并通过融合时间序列演变定律和相邻样品的相似性，使用最近的邻居生成段技术创建样品。基于转换器和转换器阀的物理模型，我们分析了部分放电，高温过热和微动磨损的断层发育定律。通过整合时间序列故障演化机制和多模式状态数量之间的空间相关性，建立了具有嵌入式断层机制的多模式故障样品生成模型。模拟表明，类似大脑的学习会产生嵌入在539列中的转换器部分放电和转换器阀IGBT微动磨损的样品中，包括376个转换器和163个转换器阀案例。生成的样品和实际样品之间的一致性超过90％，从而促进了脑部样模型的培训，以对高压转换器设备的健康评估，故障诊断和趋势预测进行培训。
运动学 SAMI：一种用于非线性模态识别的新型实时多传感器数据同化策略
摘要。在许多工程应用中，结构的振动分析需要设置大量传感器。这些研究大多在后处理中进行，并基于线性模态分析。然而，许多研究的设备强调模态参数取决于振动水平非线性，并使用加速度计等传感器来修改设备的动态特性。这项工作提出了一种基于实时识别非线性参数（固有频率和阻尼）的模态测试的重大发展，这些参数以线性模态为基础进行跟踪。这种方法称为运动学-SAMI（用于多传感器同化模态识别），首先在已知非线性的数值情况下进行评估，其次在具有非接触式测量技术（高速高分辨率摄像机）的经典悬臂梁框架中进行评估。最后，讨论了该方法的效率和局限性。
非线性藻类芯片中光量子状态的产生：工程和应用
量子技术使我们能够利用量子力学定律来进行诸如通信，计算，计算或传感和计量学等任务。随着第二次量子革命的持续，我们希望看到第一个新颖的量子设备因其出色的性能而取代经典的DECECES。从基础研究到广泛可访问的标准有很大的动力来形成量子技术。量子通讯承诺通过量子密钥分布具有绝对安全性的未来；量子模拟器和计算机可以在几秒钟内执行计算，其中世界上最强大的超级武器需要数十年的时间；量子技术实现了高级的成像技术。可能会出现进一步的申请。全球市场已经意识到了量子技术的巨大潜力。Menlo Systems是该领域的先驱，为这些新型挑战提供了商业解决方案。光子学与量子物理学之间的联系很明显。量子模拟和计算在这些类型的实验中使用冷原子和离子作为Qubits，实验室全球使用光学频率梳子和超稳定激光器。量子通信通常依赖于单个光子，这些光子是在近红外（-IR）光谱范围内精确同步飞秒激光脉冲产生的。量子传感和计量学需要频率梳和激光技术的最高稳定性和准确性。和 - 值得突出显示的应用程序 - 正在替换国际单位系统（SI）中第二个定义的光原子时钟。