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可视化石墨烯中轨道角动量引起的单个波前脱位
相奇异性是波幅度为零的相位划分点，表现为相位顶点或波前位错。在光学和电子束的领域中，已经广泛探索了相位奇异性，证明了与轨道角度膜的密切联系。直接对轨道角动量对纳米级奇异性的影响的直接局部成像仍然具有挑战性。在这里，我们通过扫描隧道显微镜和光谱研究来研究轨道角动量在石墨烯中，尤其是在原子水平上的相位奇异性中的作用。我们的实验表明，由局部旋转对称性势能引起的不同轨道角动量状态之间的散射可以产生额外的相位单位，并在真实空间中导致稳健的单波偏位。我们的结果为探索轨道自由度对准粒子干扰过程中量子相的影响铺平了道路。
硬件变异性对用Docker和Guix包装的应用的影响：神经成像中的案例研究
在过去几年中，跨计算环境的神经成像分析的可重复性引起了人们的关注。已经部署了软件容器化解决方案，例如Docker和奇异性，以掩盖软件诱导的可变性的影响，但硬件体系结构的变化仍然不明显地导致了不清楚的结果。我们研究了硬件变异性对FSL Flirt Application产生的线性注册结果的影响，FSL Flirt Application是神经成像数据分析中广泛使用的软件组件。使用Grid'5000基础架构，我们使用两个软件包装系统（Docker and GUIX）研究了九种不同的CPU模型的效果，我们将所得的硬件变异性与随机圆形测量的数值变异性进行了比较。结果表明，硬件，软件和数值可变性导致类似幅度的扰动 - 尽管不相关 - 表明这三种可变性
在有限温度临界点处量子纠缠的结构
我们引入了一个框架，以区分远程量子纠缠与近距离经典关系，靠近量子系统中的有限温度临界点。特别是，我们采用了一种混合国家纠缠措施“三方纠缠负面性”，以取消纯粹是古典的关键相关性。作为一种应用，我们研究了一个准确的可解决模型，发现三方负面性在整个过渡过程中没有任何奇异性。这表明长距离临界频率完全是经典的，并且它可以定义“量子相关长度”，尽管物理相关长度有分歧，但在过渡时仍然有限。是由我们的模型激励的，我们还研究了具有U（1）和时间反向对称性的玻色子的紧密结合模型中的混合状态纠缠。通过采用格劳伯 - 苏德山（Glauber-Sudarshan）代表，我们发现这种状态的纠缠零一个令人惊讶的结果。
量子黑洞是什么样的？
我们考虑在有限温度下的多个标量场的自由理论，并研究了通过标量场的自由流通过本作者提出的方法作为ADS/CFT对应的建设性方法的可能候选方法。我们发现全息照相指标具有以下特性：i）它是一个渐近抗DE保姆（ADS）黑色brane度量标准，具有一些未知的物质贡献。ii）它没有坐标的奇异性和温和的曲率奇异性。iii）其时间成分在某个ADS径向切片上成倍衰减。我们发现，该物质在整个空间中蔓延开来，我们推测这是由于无限期许多无质量的较高自旋场的热激发所致。我们猜想以上三个是通过流动方程方法实现的黑洞全息的通用特征。
魔鬼涡旋菲涅尔透镜的实验实现……
光学涡旋描述的是电磁场中强度消失的奇点。光学涡旋是由电场的相消干涉引起的，在奇点附近，电场的相位从零上升到 2π 的整数倍。人们早在 1931 年就对电磁场中的这种奇点进行了讨论 [1]。然而，随着 Nye 和 Berry 发表了关于波列中位错的开创性论文 [2]，以及证明光学涡旋光束实际上携带轨道角动量 [3]，这一主题获得了新的发展动力。随着计算机生成的螺旋相位板 [4] 及其动态可编程对应物液晶空间光调制器 [5] 的推出，光学涡旋引起了更多的关注。演示内容包括捕获和旋转粒子[6]、制造微机械泵[7]、存储量子信息[8]、增强显微镜检查[9]等。
机器学习sasakian和G2拓扑与Calabi-yau 7-manifolds
我们提出了一种机器学习方法，以研究与Sasakian和g 2斜角相关的拓扑数量，接触Calabi-yau 7-manifolds。具体来说，我们计算了某些Sasakian Hodge数字的数据集，以及对于7555可能的7555 P 4（W）Phoppactive空间中的7549，在7549的7549中为7549的7549（w）7549（w）的75倍（W），为crowley-n oddstrom的自然g 2结构的不变性。这些拓扑数量是通过高性能得分学习的，其中仅使用神经网络和符号回归器学习Sasakian Hodge数字，分别达到0.969和0.993。此外，相应的grobner碱基的性能是良好的，导致计算速度的大幅提高，这可能具有独立的关注。数据生成和分析进一步引起了要提出的新型猜想。
机器学习sasakian.pdf
我们提出了一种机器学习方法，以研究与Sasakian和𝐺2-接触Calabi -yau 7 -manifolds的几何形状相关的拓扑数量。特别是，我们计算某些Sasakian Hodge数字的数据集，以及针对自然𝐺2-结构的crowley -nördstrom不变性的7-维型calabi -yau的7维链接3-折叠高度超出态度的奇异性7549，对于7549，可能是7549，可能是7555 -space。这些拓扑数量是通过高性能得分学习的，其中仅使用神经网络和符号回归器，从ℙ4（W）重量学习Sasakian Hodge数字，分别获得0.969和0.993的符号回归。此外，相应的Gröbner基础的特性是良好的，导致计算速度的大幅提高，这可能具有独立的关注。数据生成和分析进一步引起了要提出的新型猜想。
使用 Luigi 分析工作流对分布式资源进行分析自动化的设计模式
摘要。在粒子物理学中，工作流管理系统主要用作蒙特卡罗事件生成等专用领域的定制解决方案。然而，执行数据分析的物理学家通常需要手动控制各自的工作流程，这很耗时，而且经常导致特定工作负载之间没有记录的关系。我们介绍了 Luigi Analysis Workflows (Law) Python 包，它基于最初由 Spotify 开发的开源流水线工具 Luigi。它为任意规模和复杂性的分析建立了通用的设计模式，并将重点从执行转移到定义分析逻辑。Law 提供了构建块来无缝集成可互换的远程资源，但并不局限于特定的基础设施选择。特别是，它鼓励并实现了分析算法与运行位置、存储位置和软件环境的分离。为了满足端到端 HEP 分析的复杂需求，Law 支持在 WLCG 基础设施（ARC、gLite）以及本地计算集群（HTCondor、LSF）上执行作业，通过 GFAL2 库通过最常用协议进行远程文件访问，以及支持 Docker 和 Singularity 容器的环境沙盒机制。此外，这种新颖的方法最终旨在实现开箱即用的分析保存。Law 完全独立于实验，并且是开源开发的。它已成功用于 t¯ tH 截面测量，并使用 CMS 实验寻找双希格斯玻色子的产生。
braker3：使用RNA的完全自动基因组注释...
基因预测长期以来一直是生物信息学研究的活跃领域。仍然，大核基因组中的基因预测提出了一个挑战，必须通过新算法来解决。转录组和蛋白质组可获得的词的数量和意义在基因组，基因甚至单个基因之间都不同。需要应对此类数据异质性的用户友好，准确的注释管道。先前的注释管道Braker1和Braker2分别使用RNA-Seq或蛋白质数据，但并非两者都使用。最近发布的Genemark-ETP进行了进一步的显着改进，整合了所有三种数据类型。我们在这里提出了基于Genemark-Etp和Augustus的Braker3管道，并使用Tsebra Combiner进一步提高了准确性。braker3使用短阅读RNA-Seq和大蛋白数据库的真核基因组中的蛋白质编码基因，以及针对靶标的迭代和专门学习的统计模型。，我们在目标物种蛋白质组与可用蛋白质组的相关性水平下基于11种基因组的新管道。Braker3优于Braker1和Braker2。平均成绩单级别的F1得分平均增加约20个百分点，而对于具有较大和复杂基因组的物种，差异最为明显。Braker3还胜过其他现有工具，Maker2，FunAntotate和Finder。Braker3的代码可在GitHub上获得，作为一个现成的Docker容器，可用于使用Docker或Singularity执行。总体而言，Braker3是真核基因组注释的准确，易于使用的工具。
膨胀时空的过去完备性
我们讨论了膨胀时空是否可以在无限的过去中是测地线完备的。测地线完备性是避免永恒膨胀期间出现初始奇点的必要条件。人们经常争论说，膨胀速度足够快（平均哈勃膨胀率 H avg > 0 ）的宇宙学模型在零和类时间过去方向上必定是不完整的。这个众所周知的猜想依赖于哈勃参数在过去指向的类时间或零测地线上积分的特定界限。如上所述，我们表明这一说法是一个悬而未决的问题。我们表明，对于给定的时空，H avg 的计算会产生一系列结果，这些结果基于底层的拓扑假设。我们提出了 H avg 的改进定义，并引入了一组不可数无限的宇宙学解，尽管 H avg > 0 ，但它们是测地线完备的。我们讨论了膨胀时空的标准化定义以及对物理上合理的尺度因子的量子（半经典）宇宙学关注。