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在南大西洋的涡流边缘的某些海洋积雪类型的强烈和局部出口
摘要。生物碳泵（BCP）包括将有机碳从表面转移到深海的各种过程。这导致了长期的碳固执。没有BCP，AT-MospherCO 2浓度将高约200 ppm。 这项研究表明，中尺度和子尺度的海洋动力学可能会对颗粒有机物（POM）垂直分布产生重大影响。 我们的结果表明，诸如中尺度涡流之间的强烈尺度额叶区域可能导致从混合层深度（MLD）（MLD）向中质区域的重要积累和POM转运。 要得出这些结论，采用了多方面的方法。 它进行了原位测量和来自配备有水下视觉效果器（UVP6），卫星高度学数据和Lagrangian diag-Nostics的BGC-Argo河口的海洋积雪图像。 我们将研究重点放在非洲西南开普盆地17个月长的射流任务中观察到的三个强烈的雪分布特征。 这些特征位于中尺度涡流之间的额叶区域。 我们的研究表明，由额叶生成驱动的机制诱导的颗粒损伤泵具有通过增加将碳注入到水柱中的深度来增强生物泵的有效性。 这项工作还强调了建立针对涡流之间接口区域的重复采样活动的重要性。 这可以改善我们的没有BCP，AT-MospherCO 2浓度将高约200 ppm。这项研究表明，中尺度和子尺度的海洋动力学可能会对颗粒有机物（POM）垂直分布产生重大影响。我们的结果表明，诸如中尺度涡流之间的强烈尺度额叶区域可能导致从混合层深度（MLD）（MLD）向中质区域的重要积累和POM转运。要得出这些结论，采用了多方面的方法。它进行了原位测量和来自配备有水下视觉效果器（UVP6），卫星高度学数据和Lagrangian diag-Nostics的BGC-Argo河口的海洋积雪图像。我们将研究重点放在非洲西南开普盆地17个月长的射流任务中观察到的三个强烈的雪分布特征。这些特征位于中尺度涡流之间的额叶区域。我们的研究表明，由额叶生成驱动的机制诱导的颗粒损伤泵具有通过增加将碳注入到水柱中的深度来增强生物泵的有效性。这项工作还强调了建立针对涡流之间接口区域的重复采样活动的重要性。这可以改善我们的
经典电动力学中的排斥相互作用
摘要：在此，我们在感应方程（麦克斯韦方程之一）中引入了一个附加项。应用标量和矢量势的相关拉格朗日形式适用于此修改的麦克斯韦方程。在哈密顿原理的框架内，我们能够推导出场变量电场 E 和磁感应 B 具有负“质量项”的克莱因-戈登方程。我们可以从方程的数学结构得出结论，出现了排斥相互作用。可以计算出当前情况下的惠勒传播子，由此可以讨论场的时间演化。尽管这些方程具有快子解，但结果符合因果关系原理。根据该理论，场中可能会出现自发电荷分离过程。
YANG-MILLS理论中的全球仪表对称性和空间渐近边界条件
在阳米尔斯仪表上的欧几里得凯奇表面表面表面含有直接经验意义的仪表对称性组通常被认为是g des = g des = g i /g∞0，其中g i是一个具有边界的符号对称性和g∞0是其由构成理论构成的构成的构成的转化。这些群体分别被识别为渐近变化的仪表变换，以及渐近身份的量规变换。在Abelian案例中G = U（1）然后将其标识为全球仪表对称组，即u（1）本身。然而，在数学上还是概念上，这一说法的已知派生都是不精确的。我们针对阿贝里安和非亚伯仪理论严格得出了物理量规组。我们的主要新观点是，限制g i的要求不仅源于能量的有限，而要依赖于Yang-Mills理论的Lagrangian的要求，以在切实的捆绑包上定义以配置空间。此外，我们解释了为什么商恰好由每个同型类别的全球仪表组的副本组成，即使各种规范变换显然具有不同的渐近速率收敛速率。最后，我们在框架中考虑了Yang-Mills-Higgs理论，并表明渐近边界条件在不间断和破碎的相处有所不同。1
一种用于日间优化的混合稳健随机优化方法......
复杂的自然环境和市场环境带来的不确定性对梯级水电系统的高效运行构成了巨大挑战。为了克服这些挑战，本文研究了在电价和天然来水不确定的重组电力市场中梯级水电系统的日前调度。为了正确地模拟不确定性，我们考虑了这两类不确定性的独特特征，并分别通过不确定性集和随机场景来捕捉它们。开发了一种混合鲁棒随机优化模型来同时对冲这两类不确定性，该模型被表述为具有混合整数追索权的大规模非凸优化问题。在引入非线性项的线性化之后，采用结合拉格朗日松弛和 Dantzig-Wolfe 分解的定制混合分解方案来实现所提模型的高效计算。通过两个实际案例来证明所提模型和算法的能力和特点。
在大密度下QCD的定量精度
我们研究了在不均匀性手性凝结阶段中带有修饰的锥分散关系的带电倾斜对的歼灭过程的DILEPTON生产速率。我们假设双性手性密度波是一种不均匀的手性冷凝物，并在不均匀性手性凝结相中获得Nambu-Goldstone模式的分散关系。我们基于Oð4Þ对称性使用低能效率的拉格朗日，该对称是由顺序参数扩展到第六阶的。获得的分散关系是各向异性和二次动量的。我们使用所获得的分散关系通过带电的Pion-Pair歼灭作为不变质量的函数评估电子轴体生产速率。基本上，不均匀性手性凝结相中的生产率相对于不变质量的总斜率比同质性手性凝结相的质量陡峭。因此，当不变质量的质量约为两倍时，可能会提高生产率。
英国移民当局可以使用DNA指纹识别
，我们在超导电路中提出了一个循环函数的方案，该电路由三个约瑟夫森交界环和三个函数组成。在这项研究中，我们通过从基本边界条件中得出有效潜力来获得系统的精确拉格朗日。随后我们表明，我们可以选择性地选择在执行循环器函数的三个连接的分支的电流方向。此外，我们将此循环函数用于Majorana零模式（MZM）的非Abelian编织。在系统的分支中，我们引入了一对MZM，这些MZM通过三个阶段相互相互作用。循环器函数确定了三个函数的相位，从而确定MZM之间的耦合以产生编织操作。我们修改了系统，以便将MZMS耦合到外部系统以在可扩展设计中执行量子操作。
波流诱导的近岸海洋阵线
摘要：沿海阵线会影响材料的跨货架交换，例如浮游生物和营养素，这些材料对大陆货架上的生态系统很重要。在这里，使用数值模拟，我们演示了波流引起的近岸前沿。波流是沿表面波方向的底部欧拉电流，它是由波底耗散引起的。波流驱动着内架上的拉格朗日倾覆，并将深水和冷水泵入倾覆的循环中。由于波流式增强的粘度，倾覆循环中的水被快速混合和冷却。然而，倾覆循环外的近海水保持分层和温暖。因此，前部在倾覆的循环中和外部的水之间发展。前部是不稳定的，并产生了子尺度的架子涡流，这会导致越过正面的近海运输。本研究提出了一种新的沿海额叶发生机制。
雅典娜/宽场成像器仪器背景标题的增强模拟
摘要。宽场成像仪（WFI）是高能天体物理学的高级望远镜（雅典娜）的两种焦平面仪器之一，ESA的下一个大型X射线天文台计划于2030年代初发射。当前的基线光环轨道在L2左右，并且正在考虑太阳 - 地球系统的第二个Lagrangian点。对于潜在的光环轨道，辐射环境，太阳能和宇宙质子，电子和Heions都将影响仪器的性能。对仪器背景的进一步关键贡献是由未关注的宇宙硬X射线背景产生的。重要的是要了解和估算预期的工具背景并研究措施，例如设计模式或分析方法，这可以改善预期的背景水平，以达到具有挑战性的科学要求（<5×10 - 3计数∕ cm 2 ∕ cm 2 kev kev s s in 2至7 kev）。通过考虑到L2处的质子通量的新信息，可以改善Geant4中进行的WFI背景模拟。此外，已对WFI仪器的模拟模型及其在Geant4模拟中采用的周围环境进行了完善，以遵循WFI摄像机的技术开发。©作者。由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1.jatis.7.3.034001]
用于计算机视觉，机器人技术和机器学习的线性代数
近年来，计算机视觉，机器人技术，机器学习和数据科学一直是一些为技术取得重大进展做出贡献的关键领域。任何在上述领域看论文或书籍的人都将被一个奇怪的术语所付诸实践，其中涉及异国情调的术语，例如内核PCA，脊回归，套索回归，支持向量机（SVM），Lagrange乘数，KKT条件等。支持向量机可以追赶牛以某种超级套索抓住他们吗？不！，但是人们会很快发现，在术语后面，总是带有新的场（也许是为了使局外人远离俱乐部），这是许多“经典”线性代数和优化理论中的技术。是主要的挑战：为了了解和使用机器学习，计算机视觉等的工具，需要在线性代数和优化理论中具有企业背景。老实说，还应包括一些概率理论和统计数据，但我们已经有足够的能力与之抗衡。许多有关机器学习的书籍与上述问题。如果一个人不了解拉格朗日二元框架，那么一个人如何忍受脊回归问题的双重变量是什么？同样，如何在不了解拉格朗日框架的情况下讨论SVM的双重公式？简单的出路是将这些困难范围扫到地毯下。如果只是我们上面提到的技术的消费者，那么食谱食谱方法可能就足够了。这些包括：但是，这种方法对真正想进行认真研究并做出重要贡献的人不起作用。要这样做，我们认为一个人必须具有线性代数和优化理论的坚实背景。这是一个问题，因为这意味着要投入大量时间和精力研究这些领域，但我们认为毅力将得到充分的回报。我们的主要目标是介绍线性代数和优化理论的基础，请注意机器学习，机器人技术和计算机视觉的应用。这项工作由两卷组成，第一卷是线性代数，第二个是一种优化理论和应用，尤其是用于机器学习。这首卷涵盖了“经典”线性代数，直至主要构成和约旦形式。除了涵盖标准主题外，我们还讨论了一些对应用程序重要的主题。
用于计算机视觉，机器人技术和机器学习的线性代数
近年来，计算机视觉，机器人技术，机器学习和数据科学一直是一些为技术取得重大进展做出贡献的关键领域。任何在上述领域看论文或书籍的人都将被一个奇怪的术语所付诸实践，其中涉及异国情调的术语，例如内核PCA，脊回归，套索回归，支持向量机（SVM），Lagrange乘数，KKT条件等。支持向量机可以追赶牛以某种超级套索抓住他们吗？不！，但是人们会很快发现，在术语后面，总是带有新的场（也许是为了使局外人远离俱乐部），这是许多“经典”线性代数和优化理论中的技术。是主要的挑战：为了了解和使用机器学习，计算机视觉等的工具，需要在线性代数和优化理论中具有企业背景。老实说，还应包括一些概率理论和统计数据，但我们已经有足够的能力与之抗衡。许多有关机器学习的书籍与上述问题。如果一个人不了解拉格朗日二元框架，那么一个人如何忍受脊回归问题的双重变量是什么？同样，如何在不了解拉格朗日框架的情况下讨论SVM的双重公式？简单的出路是将这些困难范围扫到地毯下。如果只是我们上面提到的技术的消费者，那么食谱食谱方法可能就足够了。这些包括：但是，这种方法对真正想进行认真研究并做出重要贡献的人不起作用。要这样做，我们认为一个人必须具有线性代数和优化理论的坚实背景。这是一个问题，因为这意味着要投入大量时间和精力研究这些领域，但我们认为毅力将得到充分的回报。我们的主要目标是介绍线性代数和优化理论的基础，请注意机器学习，机器人技术和计算机视觉的应用。这项工作由两卷组成，第一卷是线性代数，第二个是一种优化理论和应用，尤其是用于机器学习。这首卷涵盖了“经典”线性代数，直至主要构成和约旦形式。除了涵盖标准主题外，我们还讨论了一些对应用程序重要的主题。