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抗铁磁性纳米结构中Terahertz少量的激发：理论和实验Safin，A。; Nikitov，S。； Kirilyuk，A.I。； Kalyabin，D.V。;悲伤
摘要 - 已经回顾了抗铁磁纳米结构中木元的激发，检测和传播的理论和实验研究。抗铁磁材料的特性，例如不存在宏观磁化，存在强交换相互作用以及复杂的磁晶体结构，使实施新型的内存和功能电子设备使得有可能。微观和纳米级的抗铁磁材料中可能的镁效应的研究需要新的实验和理论方法。在这篇综述中，描述并系统化了磁振荡激发的最新结果 - 磁磁性的抗铁磁材料。提出了抗铁磁铁和多层抗磁性异质结构的主要理论结果。模型用于描述包括纳米层结构中电流和光脉冲引起的现象，包括抗铁磁体。通过布里鲁因散射研究抗铁磁微体和纳米结构的方法，以及抗铁磁性纺纱型和镁质的应用的前景。
理论分析扩大了对拓扑超导的搜索
超导体自20世纪初的第一次实验演示以来就引起了科学家的兴趣。这不仅是因为它们具有许多应用程序，包括对量子计算的巨大希望，还因为超导体拥有丰富的基本物理学，使物理学家能够对材料科学有了更深入的了解。
经典物理学的三个非局部定理
本文始于对传统因果关系和地区概念的调查。本文介绍了特殊相对论和计算机科学的第一个非平凡综合，详细介绍了[EPS]中包含三个定理的工作，证明了古典物理学本身是非本地的。因此，第2和第3节中详细介绍的局部因果关系的概念不再适用于古典物理学。再次，这是有经过验证的定理，而不是假设或猜想的。具有动力学非局部性，我们将详细介绍算法熵是非局部性的半度性定义的算法。所有闭合和孤立的系统随着时间的流逝而在整个宇宙中演变而来，具有未同步的算法熵。具有统一的非局部性，存在算法时，如果可以访问停止序列，则可以推断出具有类似空间分离的系统的算法熵分数。具有相关性非局部性，我们表明，在宇宙中的所有系统中，熵的第二种算法定义是粗粒熵的。
冥想与流浪思维：基本神经认知机制的理论框架
在冥想的实践中，自我生成和自发的思想的发生以及思想从冥想的预期目标中徘徊的倾向是无处不在的，并构成了冥想的基本教义：对我们的注意力的提高和我们注意的内容的认识，是我们注意力的内容的认识。挥舞着思维方式为个人提供了一个独特而亲密的机会，可以仔细研究流浪思维的本质，培养人们对正在进行的思维模式的认识，同时培养平等（偶数的脾气或性格），并培养对思想，解释和身体上的感觉的内容。在这篇综述中，我们提供了一个理论框架，强调了神经认知机制，通过这种框架，沉思实践影响了自发思想的神经和现象学过程。我们的理论模型集中于几种融合机制：元意识在促进自发思维过程的瞬间意识中的提高时刻的作用，冥想实践对自上而下的认知过程的关键结构的影响，以及在关注和情绪调节中均涉及跨越的认知过程，以及在跨越的效果中，以及在现代效果下的影响，并影响了现代性的效果。脱钩。
量子理论中的边界和模拟上下文相关性
我们介绍了在广义上下文情景中的一组量子相关集的半限定性放松的层次结构。这构成了一个简单且通用的工具，用于界定量子上下文的大小。为了说明其效用，我们使用它来确定对以前最大违规行为的最大量子违规违规。然后，我们走得更远，并使用它来证明无法用纯净的状态来解释某些制备上下文的相关性，从而表明混合状态是上下文中必不可少的资源。在本文的第二部分中，我们将注意力转移到了一般操作理论中制备上下文相关性的模拟中。我们介绍了模拟制备上下文性的信息成本，该信息成本量化了在古典模型或量子模型中模拟上下文相关性所需的附加（否则禁止）的信息。在这两种情况下，我们都表明，使用我们半限制放松的层次结构的变体可以将模拟成本限制在有效的界限上，并且我们以奇怪的多样化的最简单上下文性场景进行了精确计算。
单脑理论
III. 单个神经元作为电化学通用逻辑门 逻辑门是执行单个布尔计算/函数/操作的构建块（基本组件），当它们组合在一起时，它们构成组合逻辑电路。逻辑门的例子包括 AND、OR、NOT 等。通用逻辑门是一种逻辑门，它可以通过与类似的通用逻辑门组合来执行所有类型的布尔计算/函数/操作，而无需任何其他类型的逻辑门。例子包括 NAND 和 NOR。只需使用一种类型的通用逻辑门组合，就可以创建用于执行任何特定任务/操作的功能组合逻辑电路。众所周知，神经元通过电化学信号进行通信。单个神经元从其树突接收电化学输入，并通过其轴突末端/突触输出电化学信号。根据单脑理论，单个神经元是一种通用逻辑门，它以不同的组合方式可以执行所有可能的布尔运算并形成电化学组合逻辑电路。我们已经知道，大脑的不同部分/区域执行不同的功能，单脑理论认为，大脑的这些不同部分/区域是执行不同任务的不同电化学组合逻辑电路，每个电路都由如上所述的大量神经元组成。
OMB编号0925-0046，传记草图格式页面西奥多·罗斯（Theodore Roth）
专利•西奥多·罗斯（Theodore Roth）。“美国专利11,033,584个目标替代内源性T细胞受体”，加利福尼亚大学摄政王•西奥多·罗斯（Theodore Roth）。“美国专利9,308,163个治疗和预防中枢神经系统疾病和疾病的方法”，国立卫生研究院
量子场理论（C004506）
本课程进一步建立在自然的量子力学描述中，如量子力学1和2中的早期所研究。重点是量化具有多个自由度的系统或连续限制的现场理论。由此产生的量子场理论描述了一种普遍的结构，该结构在许多情况下出现，其中连续描述适当。主要用作基本粒子物理语言的主要用途，也是量子重力模型的基础（例如，字符串理论），量子场理论也与描述固态物理学中的关键现象有关。用量子电动力学（QED）作为主要例子说明了这些概念。重点是理解物理概念及其与数学模型的关系。
模块化多模式的机器学习，用于提取长期科学文档中定理和证据的模块化
数学领域中的学术文章通常包括定理（和其他类似定理的环境）及其证明。本文建立在我们以前的作品[11]的基础上，该论文旨在将科学文献从PDF文章的集合转变为以定理为中心的开放知识基础（KB）。在本文中，我们主要集中于[11]中引入的管道的提取方面。我们深入探索了多种模式方法，并评估了模型的长期段落序列的影响。要澄清，在本文中，我们使用定理的意义与L a t e X中使用的定理相同（例如，按\ new Theorem命令）：一个定理的环境是一种结构化的陈述，可能是以特定方式进行编号的，用于以特定的方式进行编号，用于正式（通常是数学）的陈述：也可以代表一个正式的陈述：也可以是empormem，emporm a remem，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，等等，等等，等等，等等。定理，我们的意思是任何此类陈述。 通过证明，我们的意思是在证明环境中通常在L A T E X中呈现的内容：结果的证明或证明草图。 我们通过根据多模式机器学习来签署一种方法来解决定理 - 防护识别问题，该方法将文章的每个每个款分类为基于科学语言的基本，定理和证明标签，以印刷信息和PDF文档的视觉渲染为基础。 此外，定理，我们的意思是任何此类陈述。通过证明，我们的意思是在证明环境中通常在L A T E X中呈现的内容：结果的证明或证明草图。我们通过根据多模式机器学习来签署一种方法来解决定理 - 防护识别问题，该方法将文章的每个每个款分类为基于科学语言的基本，定理和证明标签，以印刷信息和PDF文档的视觉渲染为基础。此外，