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动态结构-功能相关性提供了人类意识的稳健且可推广的特征
静息态功能性磁共振成像是通过一系列功能连接模式发展而来的，这些模式可能反映正在进行的认知以及意识的内容。我们研究了对这些状态的动态探索是否可以为人类参与者的意识状态提供稳健且可推广的标记，涵盖全身麻醉或慢波睡眠引起的意识丧失。通过对功能连接的瞬时状态进行聚类，我们证明了无意识期间的大脑活动主要由结构连接介导的循环模式主导，并且转换到其他模式的能力降低。我们的研究结果提供了证据，支持了意识和无意识大脑状态在全脑动态方面的显著差异；特别是，维持以熵为衡量标准的丰富大脑动态是意识的一个关键方面。总的来说，我们的研究结果可能对我们理解意识和人类意识的神经基础具有重要意义，也有助于发现可推广到不同大脑状况的稳健意识特征。
动态平均场理论算法及量子计算机实验
原子尺度模拟的量子计算算法和实验的发展主要集中在分子的量子化学上，而它们在凝聚态系统中的应用却很少被探索。在这里，我们提出了一种量子算法，用于在目前可用的量子计算机上对凝聚态系统进行动态平均场理论 (DMFT) 计算，并在两个量子硬件平台上进行了演示。DMFT 需要正确描述具有强关联电子的一大类材料。计算上的挑战部分来自于解决与浴耦合的相互作用杂质的有效问题，该问题在传统计算机上随着系统规模呈指数级增长。量子计算机有望实现指数级加速，但迄今为止提出的算法都是基于波函数的实时演化，这需要高深度电路，因此量子硬件的噪声水平必须非常低。我们在此提出了一种替代方法，该方法使用基态和激发态的变分量子本征求解器 (VQE) 方法获得所需的量，作为精确对角化杂质求解器的一部分。我们提出了双位点 DMFT 系统的算法，我们使用传统计算机上的模拟以及超导和捕获离子量子比特上的实验对其进行了基准测试，证明了该方法适用于在当前可用的量子硬件上运行 DMFT 计算。
中微子向扇区的平衡和原始元素丰度
摘要在本文中，我们得出了被称为f（r，g）坟墓的修饰的高斯 - 邦纳特重力方程，用于非friedmann-Robertson-Warker（FRW）SpaceTime。我们利用动力学系统方法来研究由辐射和物质组成的两种不同类别的F（r，g）模型的宇宙动力学（冷的深色矩阵和最终物质）。研究了固定点周围的线性扰动，以探索相应的稳定点。在f（r，g）= f 0 r n g 1-n和f（r，g）= f 0rα + f 1gβmod- ems中研究了宇宙学的意义，以鉴定宇宙的定性演化，并使用频段时间。详细讨论了所考虑的模型类之间的质量差异。与宇宙的延迟加速和放射相对应的固定点将存在于模型中，但是，与物质二号阶段相对应的固定点的存在将取决于f（r，g）的功能形式。此外，自主系统可用于研究cosmographic参数以及状态发现诊断。
任意子系统中多体非厄米趋肤效应的动态抑制
非厄米趋肤效应 (NHSE) 是非平衡系统中一种令人着迷的现象，其中本征态大量局限于系统边界，将系统中加载的（准）粒子单向泵送到边界。最近，它与多体效应的相互作用得到了广泛的探索，并且已经证明粒子间排斥或费米简并压力会限制 NHSE 在其本征解和动力学中引起的边界积累。然而，在这项工作中，我们发现任意子统计数据可以更深远地影响 NHSE 动力学，抑制甚至逆转状态动力学朝着 NHSE 的局部方向。当涉及更多粒子时，这种现象更加明显。该系统中量子信息的传播显示出更加奇特的现象，其中 NHSE 仅影响热集合的信息动力学，而不会影响单个初始状态。我们的研究结果为探索由 NHSE 与任意子统计之间的相互作用引起的新型非厄米现象开辟了一条新途径，并有可能在超冷原子量子模拟器和量子计算机中得到证明。
一种研究基于人工智能的动态系统稳定性的玩具模型
过去几年，人们做出了许多努力，试图将人工智能 (AI) 应用于大气和气候建模。有一条研究路线试图开发新的数据驱动的参数化方案来取代部分大气模型（例如，Brenowitz & Bretherton，2018 年；Gentine 等人，2018 年；O'Gorman & Dwyer，2018 年）；学习基于 ML 的参数化方案意味着学习预测亚网格尺度大气过程（例如湍流和对流）的时间导数。尽管它们承诺为低分辨率大气模型（例如气候模型）提供数值上可承受但准确的物理结果，但当前最先进的 AI 参数化仍然存在偏差，更重要的是，它们面临数值不稳定的问题。据 Rasp (2020) 报道，当与大规模大气流体力学求解器结合时，神经网络 (NN) 通常在数值上不稳定（例如，Brenowitz & Bretherton，2019；Rasp 等人，2018）。据报道，基于随机森林 (RF) 的参数化是稳定的（Yuval & O'Gorman，2020）。但是，与离线相比，基于 NN 的参数化似乎优于基于 RF 的参数化（Brenowitz、Henn 等人，2020）。
线性时间不变的动态系统 - 杜克人
现在考虑和谐强制强制稳态输入和输出，作为u（t）= r（s）e st形式的谐波输入，以及y（t）= y（s）e ST的谐波输出。允许拉普拉斯变量复杂，s∈C，这些假定的解决方案可以代表谐波和指数函数。将假定的溶液替换为微分方程，并从两侧分解e st，从而在拉普拉斯域中表示微分方程。
动态自定义的4D打印形状内存聚合物生物医学设备：评论
摘要由于难以控制配置和性能，不完整的部署等而导致各种类型医疗设备的并发症甚至手术失败的风险增加。形状内存聚合物（SMP）基于4D打印技术提供了创建具有复杂配置的动态，个性化和准确控制的生物医学设备的机会。SMP是智能材料的典型代表，能够响应刺激和按需动态重塑而进行编程变形。4D打印的SMP医疗设备不仅可以主动控制配置，性能和功能，而且还可以为微创治疗和可远程控制部署开辟道路。在这里，审查了主动可编程SMP的形状记忆机制，驱动方法和打印策略，并在骨架，气管支架，心血管支架，细胞形态学调节和药物输送等领域的4D打印SMP的尖端进步得到了强调。此外，讨论了4D印刷SMP生物医学设备的有前途和有意义的未来研究方向。4D打印的SMP医疗设备的开发与医生之间的深入合作不可分割
动态缩小的季节性海洋预测北美东海岸生态系统
摘要。使用西北大西洋的1 /12°区域模型（MOM6-NWA12），我们从1°全球前铸型模型中降低了回顾性季节性预测的阶段。为了评估降尺度是否提高了表面温度，盐度和腐蚀温度的预测技能，将彼此的全局和缩放预测进行比较，并使用异常相关性进行了持久性的参考预测。还根据平均偏差和集合扩散评估了两组预测。我们发现，在美国东北部大型海洋生态系统中，缩小缩小显着提高了每月海面温度异常的预测技能，这是全球模型在历史上努力熟练地预先预先预先预测的地区。在大多数初始化月份和交货时间中，该区域的降量表海面温度（SST）的预测也比胜任基线更熟练。尽管此阶段中的某些SST预测技能源于最近的快速变暖趋势，但在删除趋势的贡献后，通常保持持久性的预测技能，并且还保留了可预测过程的技能模式。虽然缩小缩小主要提高了美国东北部地区的SST异常预测技能，但它改善了北美东海岸许多海洋生态系统的底部温度和海面盐度异常技能。al-尽管通过降尺度的异常预测改善无处不在，但混合了降尺度对预测偏差的影响。降尺度通常会降低全球模型中发现的平均表面盐度偏见，特别是在具有清晰盐度梯度的区域（北部
dirac-born-Infeld标量宇宙宇宙学的动力学系统分析concinter f（q）重力 *
摘要：在本文中，我们在修改后的重力上下文中介绍了狄拉克出生的标量标量场的动态系统分析。我们考虑了修饰重力的多项式形式，使用了两种不同类型的标量，多项式和指数，并找到了一个封闭的方程式动力学系统。我们分析了这种系统的固定点，并评估了该模型中延迟加速度减速的条件。我们注意到这两个模型的相似性，并表明我们的结果与先前关于爱因斯坦重力的研究一致。我们还通过绘制EOS（ω），能量密度（ω）和减速参数（Q）W.R.T。来研究了模型的现象学意义。到e-folt时间，并与现在的值进行比较。我们通过观察动态系统分析在修饰的重力方面有何不同，并介绍我们研究的未来范围，从而结束了本文。
动态系统和混乱理论
动态系统。（v）通过使用软件模拟非线性系统和混乱系统，为参与者提供动手体验，以观察不同混沌系统及其吸引子的行为。（vi）探索蝴蝶效应的概念，并增强参与者了解小变化如何导致结果的显着差异。（vii）通过使用算法生成分形的实践练习来增强对参与者的理解，并探索产生的分形的自相似特性。（viii）通过基于混乱的加密或数据安全机制，提供实用问题及其解决方案的暴露。（ix）提供了设计和建模混乱系统的练习，并培训参与者创建自己的混乱模型并分析其行为。（x）探讨混乱理论在物联网和密码域中的含义和应用。课程目录L1：动力学系统简介：逻辑图。l2：时间逆转不变性，可观察的数量，不断发展和不变概率度量。t1：logistic图和其他一维离散动态系统的发展和不变概率的模拟。l3：liouville方程。l4：求解liouville方程式和使用fokker-planck方程。t2：简单连续的一维动力系统的发展和不变概率的模拟以及概率的数值计算。l5：牙齿和混合。l10：玻尔兹曼方程。L6：混乱理论和非线性系统简介。蝴蝶效应和对初始条件的敏感依赖性。T3：混沌系统的模拟。产生分形并理解自相似性。l7：混沌系统中的分形和自相似性。l8：混乱和奇怪吸引者的动态。t4：物联网设备和网络中的混乱应用程序。设计混乱的系统模型。l9：混乱及其在物联网和密码学中的应用。L11：简单动力学系统的线性和精确响应的比较。L12：耗散函数和一般反应理论。 T5：简单分子动力学系统中的响应。L12：耗散函数和一般反应理论。T5：简单分子动力学系统中的响应。