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具有激发正常模式的涡流散射
Abelian-Higgs模型[1]是一种相对论场理论，其在（2Þ1）维度中的激发采用拓扑稳定的孤子的形式，称为涡旋。该场理论由一个复杂的标量场φ组成，该场φ耦合到u - 1Þ量规场Aμ。静态理论等同于有效的金茨堡 - 兰道理论[2]，它描述了一个通过涡旋数量量化的超导体的磁场。涡流解决方案的动力学是这两种理论不同的地方。 Abelian-Higgs模型具有Lorentz不变性[3-5]的二阶动力学[3-5]，而依赖时间的Ginzburg-Landau模型则表现出一级动力学[6,7]。这是我们将在本文中重点关注的前二阶动力。请注意，在（3þ1）中的尺寸涡流显示为像弦类似的物体，所产生的宇宙字符串，如果存在，则可以通过对早期宇宙宇宙学的重力贡献来检测到它们[8]。涡流散射已经对单个参数λ的所有值进行了很好的研究[3 - 5,9,10]。此参数将模型分为两种类型； I型I（λ<1）其中涡流表现出长距离吸引力，而II型（λ> 1），其中涡旋在远距离排列。相比之下，在临界耦合（λ¼1）处，
机器学习辅助测量Lepton-Jet方位角角度不对称在HERA的深弹性散射中
在深度无弹性正面散射中，使用与HERA的H1检测器收集的数据测量Lepton-Jet方位角不对称性。When the average transverse momentum of the lepton-jet sys- tem, lvert ⃗ P ⊥ rvert , is much larger than the total transverse momentum of the system, lvert⃗q ⊥ rvert , the asymmetry between parallel and antiparallel configurations, ⃗ P ⊥ and ⃗q ⊥ , is expected to be gener- ated by initial and final state soft gluon radiation and can be predicted using perturbation theory.量化不对称的角度特性提供了对强力的额外测试。研究不对称性对于通过横向动量依赖（TMD）Parton分布函数（PDFS）产生的固有不对称的未来测量很重要，其中这种不对称构成了主要背景。方位角不对称的力矩是使用机器学习方法来测量不需要归安宁的。
对月球，火星和月球之间的月球地震散射和比较的定量评估
摘要Apollo Lunar地震数据中看到的强烈地震散射是最具特征的特征之一，这使地震信号与在地球上观察到的信号大不相同。散射被认为归因于地下异质性。虽然月球的异质结构反映了过去的地质活动和进化过程，但详细的描述仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们提出了通过完整的3D地震波传播模拟得出的上月壳中的地下异质性的新模型。我们的模拟成功地重现了阿波罗地震观测，从而导致了月球散射特性的重大更新。结果表明，月球的散射强度比地球上异质区域的散射强度高约10倍。量化的散射参数可能会使我们对月球的表面演化过程有限制，并使比较研究能够回答一个基本问题，即为什么地震特征在各种行星体上有所不同。
散射矩阵方法，用于对谷光子晶体中拓扑保护进行定量评估
图1：（a）TPC的几何形状以及相互空间和相关的高对称点的表示。（b）每个原始细胞内两个孔的TPC的分散图（黑色）或不同的（红色）半径1和R 2。（c）浆果曲率和山谷Chern数模拟了为疾病的TPC（r 1 = 180 nm和r 2 = 80 nm）。（d）边缘模式的色散曲线（实心蓝线）沿着胡须界面在两个半偶然的镜像对称TPC之间，平行于γk方向（浅蓝色背景表示投射的散装模式）。实心红线显示无限TPC的分散曲线。插图比较界面的FBZ（厚蓝线与长度为2π/b 0）和无限TPC的FBZ。（e）模拟（左图）中使用的典型单元电池和边缘模式的磁场振幅的分布（右图）。
bragg反射器对电磁波的散射...
摘要。我们解决了平面波在由DC横向磁场控制的铁氧体1D磁磁晶体上散射的问题。基于Floquet-Bloch理论的混合边界条件的山山方程溶液以分析形式获得。明确发现色散方程及其根。根据铁氧体层的材料参数，对结构的分散性质进行分析。确定具有有限周期数量的陀螺仪的传输和反射系数。考虑了两个特征情况：旋转层有效渗透性的正值和负值。在晶体时期确定电磁场组件的空间分布的表达。结果提供了对具有控制旋转元素的多层介质中电磁波传播行为的更深入的理解。此外，获得的分析表达式简化了这种复杂介质中波过程的分析。
离子强度对神经丝衍生的蛋白质刷的形态，散射和机械反应的影响
蛋白质刷不仅在神经丝的功能中起关键作用，而且在生物医学材料中也具有广泛的应用。在这里，我们使用连续的空间自洽场理论研究了离子强度对蛋白质刷形态的影响。开发了一个粗粒的多块多块带电的大分子模型，以捕获氨基酸序列的化学认同。对于pH 2.4的神经丝重（NFH）刷子，我们预测三种形态学方案：肿胀的刷子，冷凝的刷子和共存的刷子，这些刷子由密集的内层和弥漫性外层组成。我们的理论预测的刷子高度与实验数据非常吻合，具有多种离子强度。急剧的高度降低是静电筛选引起的从重叠状态到共存刷子隔离状态的转换的结果。我们还研究了伴随形态变化的散射和机械反应的演变。反射率光谱中的振荡表征了内部冷凝层的存在和微观，而力光谱中的肩膀表示形态肿胀。
动态光散射仪器（DLS）快速启动指南
14 Zeta电位使用电压来测量样品的电泳迁移率。这包括pH滴定测量值15材料的化学兼容性和由于紧密的电极间距而产生低压的强电压的能力所必需的，16样品浓度可以对散射水平产生影响，而扩散17过滤器降低到20 nm，应考虑使用非级别的材料时使用非溶液的化学兼容性，
材料分类的光谱地下散射
在众多科学学科的挑战期间，识别物体或场景的物质组成一直是一种构成。一种方法，植根于牛顿，弗劳恩霍夫（Fraunhofer）和其他许多方法的早期作品，它利用了从物体反射的光中的光谱变化。由于材料通常具有不同的光谱吸收曲线，因此反射率的光谱分析在检查具有各种尺度的材料方面已经与众不同：诸如粉末[28,47]和食品[29,44]，地理材料分布[9,19,22]，以及Celestial对象的组成[18,18,336]。在场景中的光线运输远远超出了反射。当对象被照亮时，它不仅反射出照明点，而且经常穿透表面。这种现象称为“地下散射”，对于我们感知到它们的出现至关重要，并且在许多应用中引起了广泛关注，包括光传输建模[45]，逆光传输[5]，场景分析[30]和材料分类[6,26,38,40,40,40,41]。值得注意的是，地下散射也受到入射光波长的显着影响。光谱特征和地下散射之间的这种强大协同作用为增强材料分类提供了独特的机会。也许，了解具有地下散射光传输的最有用的物理测量是光谱双向散射频率分布函数（BSSRDF）[45]。因此，测量