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基于分形空间的表面无量纲分析...
尽管有一些经验方法可以预测表面沉降，但理论分析很少见，而且初步[1-4]。修改的经验啄式公式用于预测水丰富的沙质鹅卵石地层中的表面沉降[5]。lu等。[6]提出了一个基于表面沉降的大量观察数据的高斯函数模型，该模型可以描述表面沉降的几何形状。基于Mair的理论，Yang等。 [7]提出了一种用于在表面和地下土壤长期沉降的计算方法，而Macklin [8]使用负载因子参数来预测体积损失。 所有经验方法都有明显的局限性，它们需要所有难以获得的隧道条件。 尽管许多科学家一直在试图开发普遍的理论[9-11]，但没有明确的成功，这是极其困难的。 通过多功能数值方法提供了一种替代方法[12-14]，但是未知的边界条件和未知的地面特性阻止了实际应用中成功的数值分析。 大数据理论和机器学习成为一个热门话题，因为它们在大多数复杂问题上的多功能应用程序[15-19]。 尽管在预测表面结算方面取得了一些成功[20-22]，但机器学习方法不是隧道过程的选择方法，因为丢失的数据使实时预测不可能。基于Mair的理论，Yang等。[7]提出了一种用于在表面和地下土壤长期沉降的计算方法，而Macklin [8]使用负载因子参数来预测体积损失。所有经验方法都有明显的局限性，它们需要所有难以获得的隧道条件。尽管许多科学家一直在试图开发普遍的理论[9-11]，但没有明确的成功，这是极其困难的。通过多功能数值方法提供了一种替代方法[12-14]，但是未知的边界条件和未知的地面特性阻止了实际应用中成功的数值分析。大数据理论和机器学习成为一个热门话题，因为它们在大多数复杂问题上的多功能应用程序[15-19]。尽管在预测表面结算方面取得了一些成功[20-22]，但机器学习方法不是隧道过程的选择方法，因为丢失的数据使实时预测不可能。
睡眠的分形周期，一种新的非周期性活动
摘要 睡眠周期被定义为非快速眼动 (non-REM) 睡眠周期，随后是 REM 睡眠周期。分形或非周期性神经活动是用脑电图测量的觉醒和睡眠阶段的明确标记。我们引入了睡眠“分形周期”的新概念，其定义为分形活动的时间序列下降到局部最小值并上升到下一个局部最大值的时间间隔。我们评估了分形和经典（即非 REM – REM）睡眠周期持续时间与跳过 REM 睡眠的研究周期之间的相关性。样本包括 205 名健康成人、21 名儿童和青少年以及 111 名抑郁症患者。我们发现分形和经典周期持续时间（89±34 vs 90±25 分钟）呈正相关（r =0.5，p<0.001）。儿童和青少年的分形周期比年轻人短（76±34 vs 94±32 分钟）。分形周期算法在 91-98% 的病例中检测到跳过 REM 睡眠的周期。与未服药状态（107±51 vs 92±38 分钟）和年龄匹配的对照组（104±49 vs 88±31 分钟）相比，服用药物的抑郁症患者的分形周期更长。总之，分形周期是一种客观、可量化、连续且生物学上合理的显示睡眠神经活动及其周期的方法。
Spin Chern insulator in a phononic fractal lattice
旋转的Chern拓扑阶段在固态系统中更为自然，被认为存在于两个或三个维度。迄今为止，尚无证据表明在非全能维度中存在旋转的Chern拓扑阶段。分形提供了一个平台，用于探索非企业维度中新颖的拓扑阶段和现象。在这里，基于语音分形晶格，我们在非智能尺寸中实验证明了旋转阶段的存在。我们发现，与晶体晶格相比，旋转的Chern相在分形晶格中被压缩。我们还强调了自旋极化拓扑保护边缘状态的鲁棒性和单向性，即使动量空间不明显也是如此。有趣的是，声音在分形晶格的边界上的传播速度比晶格晶格的传播速度快。丰富的自旋偏边状态和增加的速度不仅可以激发其他非智能尺寸系统的进一步研究，而且还为设计多通道片上通信设备的设计提供了机会。
利用分形拓扑码进行量子纠错
最近，在豪斯多夫维数为 2+ ϵ 的分形格上构造了一类分形表面码 (FSC)，此类码可采用容错非 Clifford CCZ 门 [1]。我们研究了此类 FSC 作为容错量子存储器的性能。我们证明了在豪斯多夫维数为 2 + ϵ 的 FSC 中，存在针对位翻转和相位翻转错误具有非零阈值的解码策略。对于位翻转错误，我们通过对分形格中孔洞的边界进行适当的修改，将为常规 3D 表面码中的串状综合征开发的扫描解码器应用于 FSC。我们对 FSC 的扫描解码器的改进保持了其自校正和单次特性。对于相位翻转错误，我们采用针对点状综合征的最小权重完美匹配 (MWPM) 解码器。对于具有豪斯多夫维数 DH ≈ 2 . 966 的特定 FSC，我们报告了扫描解码器在现象噪声下的可持续容错阈值（∼ 1 . 7% ）和 MWPM 解码器的代码容量阈值（下限为 2 . 95% ）。后者可以映射到分形晶格上限制希格斯跃迁临界点的下限，该下限可通过豪斯多夫维数进行调整。
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。
体内通信分形天线研究的最新趋势
分形结构是一种独特的几何形状，在自然界中的许多物体中都可以看到，例如云、海岸线、DNA、树木甚至菠萝。这种结构具有多种几何形状、自相似性和空间填充特性。由于这些特性，分形几何形状是无线通信中天线小型化的首选。许多情况都需要小型紧凑型天线，包括体内通信。在本文中，我们回顾了分形天线研究的最新趋势和进展，特别是用于体内通信的可植入天线的小型化。该综述来自从 IEEE、PubMed、Nature、MDPI、Elsevier 和 Google Scholar 等在线图书馆收集的文章。因此，我们收集了 60 多篇与分形植入式天线和体内通信相关的文章。事实上，在过去的几十年里，许多研究人员已经提出了一种具有分形几何的可植入紧凑型天线。分形几何允许在天线的较小区域内布线更长的电气长度。然而，设计分形天线仍有几个挑战，包括带宽、制造复杂性和单元间干扰。关键词：分形几何、分形天线、体内通信、无线通信、可植入天线简介
分形石墨烯贴片天线和太赫兹通信革命
摘要。分形天线已经并将继续受到未来无线通信的关注。这是因为它们具有宽频和多频带功能、分形几何结构驱动多个谐振的机会，以及能够制造更小更轻、元件更少、辐射元件增益更高的天线。由石墨烯制成的小尺寸（即微米和纳米级）和超高频（太赫兹或 THz 范围）分形天线有可能以前所未有的数据速率（即每秒约 10 12 比特）增强无线通信。分形石墨烯天线是一种用于 THz 频谱无线电通信的高频可调天线，可实现无线纳米网络等独特应用。这是因为（单层）石墨烯是碳的一个原子厚的二维同素异形体，具有已知的最高电导率，目前任何其他材料（包括金和银等金属）都无法提供这种电导率。因此，将石墨烯的特性与微米和纳米级分形的自近似特性相结合，有可能彻底改变通信，至少在近场（几米的数量级）低功耗系统。在本文中，我们考虑了与这种颠覆性新技术的开发相关的基本物理和一些主要数学模型，以便为那些从事当前和未来研究的人提供指导，分形石墨烯天线就是用于高要求应用的先进材料的一个例子。这包括一些由石墨烯组成的分形贴片天线产生的 THz 场模式的示例模拟，根据“Drude”模型，其电导率与频率的倒数成比例。还探索了使用石墨烯生成 THz 源的方法，该方法基于红外激光泵浦以感应 THz 光电流。
基于分形维数和多维重构的智能态势感知
摘要：为实现态势感知的自主化、智能化，本文提出了一种基于分维信息挖掘和多维信息重构的智能态势感知模型。首先，通过对输入的融合信息进行3D重构建立空间态势感知，4D重构完成态势理解，5D重构寻求态势预测。将三级态势估计模型优化为更加鲁棒的态势估计三元模型。结合数据库系统、推理学习机制和多样化的人机界面理念，完成了智能态势感知的基本框架。其次，论证了系统的灵活配置方法。第三，给出了智能态势感知性能指标和多节点一致性的一些基本评估方法。第四，本文给出了钻井平台的典型电磁态势估计算例，对理论进行了说明和验证。最后对下一步智能态势感知系统的建设提出了几点建议。
EEG分形分析反映了中风后的大脑障碍 肝内胆管癌的全身疗法
1神经科学系，帕多瓦大学康复科，朱斯蒂尼亚3，35128 Padova，意大利PD； emanuela.formaggio@unipd.it（e.f.）; roberto.dimarco@unipd.it（R.D.M.）; stef.masiero@unipd.it（S.M.）; Alessandra.delfelice@unipd.it（a.d.f.）2 Villa Beretta康复中心，Valduce医院，N。Sauro17，23845 Costa Masnaga，意大利LC； franco56.molteni@gmail.com（F.M. ）; eleonora.guanziroli@gmail.com（例如） 3帕多瓦大学医院的3卒中单元和神经学实验室，通过朱斯蒂尼尼3，35128 Padova，PD，意大利； claudiobaracchini@gmail.com（c.b. ）; mario.ermani@unipd.it（m.e。） 4英国皇后广场UCL女王广场神经病学研究所临床和运动神经科学系，英国伦敦WC1N 3BG； n.ward@ucl.ac.uk 5 Padova Neuroscience Center，Padova大学，Via，Orus，35128 Padova，PD，PD，意大利 *通信：Maria.rubega@unipd.it2 Villa Beretta康复中心，Valduce医院，N。Sauro17，23845 Costa Masnaga，意大利LC； franco56.molteni@gmail.com（F.M.）; eleonora.guanziroli@gmail.com（例如）3帕多瓦大学医院的3卒中单元和神经学实验室，通过朱斯蒂尼尼3，35128 Padova，PD，意大利； claudiobaracchini@gmail.com（c.b.）; mario.ermani@unipd.it（m.e。）4英国皇后广场UCL女王广场神经病学研究所临床和运动神经科学系，英国伦敦WC1N 3BG； n.ward@ucl.ac.uk 5 Padova Neuroscience Center，Padova大学，Via，Orus，35128 Padova，PD，PD，意大利 *通信：Maria.rubega@unipd.it
通过分形维数表征抗癫痫药物对脑电图神经动力学的影响
到目前为止，ASM 反应的两个最可靠的 EEG 生物标志物是发作间期癫痫样放电和功率谱分析，而个体 Alpha 频率 (IAF) 峰值的使用仍存在争议，但可能代表一种有前途的生物标志物 (Reynolds et al., 2023 )。然而，这些线性方法主要捕捉 EEG 信号的振荡分量，不考虑 EEG 信号中存在的非平稳性和非线性 (Stam, 2005; Klonowski, 2009 )。正如 Cole 和 Voytek 以及 Jones 及其同事 (Jones, 2016; Cole 和 Voytek, 2017) 所述，脑信号不仅仅代表特定频率的持续振荡，而是代表间歇性重复的短暂活动 (Feingold 等人, 2015; Lundqvist 等人, 2016)。神经调节研究表明，在调节大脑（Somers 和 Kopell，1993 年；Fröhlich 和 McCormick，2010 年；Fröhlich，2015 年；Dowsett 和 Herrmann，2016 年；Cottone 等人，2018 年；Porcaro 等人，2019 年）和调节大脑节律（Somers 和 Kopell，1993 年；Dowsett 和 Herrmann，2016 年）方面，复杂非正弦波形的应用比正弦振荡器更有效。分形维数分析等非线性方法捕获的这种“隐藏信息”可能是线性方法的补充和补充，可以揭示健康人以及患有神经病理学疾病的患者的生理神经通讯、计算和认知（Goldberger，2001；Goldberger 等人，2002；Zhang 和 Raichle，2010；Rodríguez-Bermúdez 和 García-Laencina，2015；Porcaro 等人，2017、2019、2020a、b、2022）。这就是为什么时间序列分形分析越来越多地用于从基础到科学的不同研究领域的原因