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![矢量涡流梁的液晶设备操纵和量子信息应用[邀请]](/simg/b/b613d55c89f660fae3794948df61c95c207d46e0.webp)
矢量涡流梁的液晶设备操纵和量子信息应用[邀请]
液体晶体（LC）是一种出色的电磁材料，在液体和晶体固体之间具有中间结构。它具有较大的光学各向异性，其光学特性可以通过中等外部磁场轻松修饰，从而使光的放大和相位调制。LC显示基于光的幅度或两极分化的模拟，已成为巨大的商业成功。同时，在光子学领域探索了许多LC设备的新型非显示器应用[1-6]。lc光学元素在操纵不同程度的光中发现了新的作用，尤其是在矢量梁的工程中，具有简单配置，方便使用，低成本和高转换效率的优势。向量场[7 - 9]，其中横梁横平的光极化是空间变化的，引起了很多关注。矢量梁作为对矢量螺旋方程的自然解决方案。它们经常被生成具有正交极化状态的正交标量场的超级位置，为
通过两相局部/非局部应力驱动模型纳米梁的断裂行为
通过两相局部 /非局部应力驱动模型 / scorza的纳米梁的断裂行为，d。; Luciano，R。； Vantadori，S ..-在：复合结构。- ISSN 0263-8223。-280：（2022），p。 114957.114957。[10.1016/j.compsctuct.2021.114957]
在EEG源定位中的源取向检测和时空LCMV时的加速算法
本文说明了脑电图（EEG）数据的两个有效源定位算法的开发，旨在增强实时大脑信号重建，同时解决传统方法的计算挑战。准确的EEG源定位对于在认知神经科学，神经康复和脑部计算机界面（BCIS）中的应用至关重要。为了在精确的源方向检测和改进的信号重建方面取得重大进展，我们介绍了加速的线性约束最小方差（ALCMV）波束形成工具箱和加速的大脑源方向检测（AORI）工具箱。ALCMV算法通过利用递归协方差矩阵计算来加快EEG源重建，而与常规方法相比，AORI将源方向检测从三个维度简化了66％。使用模拟和实际脑电图数据，我们证明了这些算法保持高精度，方向误差低于0.2％，并且信号重建精度在2％以内。这些发现表明，所提出的工具箱代表了脑电图源定位的效率和速度的重大进步，使其非常适合实时神经技术应用。
具有海森堡限制相干性和亚硫化束光子光子统计
最近已经证明，激光可能会产生具有相干性（量化为光谱峰处的平均光子数）的固定光束，该光束缩放为激光器中存储的平均激发数的第四幂，这比标准或schawlow-limtlate limatation the the the the the激励数量。，nat。物理。17，179（2021）]。此外，在分析上证明，这是CW激光器定义条件下的最终量子限制（海森堡极限）的缩放，以及关于输出光束的性质的强有力的假设。在我们的相关工作中[Ostrowski等。，物理。修订版Lett。 130，183602（2023）]我们表明，后者可以被较弱的假设所取代，该假设允许高度亚dososonian输出梁，而无需更改上限尺度或其可实现性。 在本文中，我们提供了相关论文中给出的计算的详细信息，并介绍了三个激光模型家族，这些模型可能被认为是该工作中介绍的模型的概括。 这些激光模型中的每个家族都由一个实数P = 4对应于原始模型的实际数字P = 4。 这些激光家族的参数空间进行了数值研究，我们在其中探讨了这些参数对激光束相干性和光子统计的影响。 可以根据P的选择来识别两个不同的连贯性方案，在P> 3中，每个模型都表现出Heisenberg-Limimimited Beam的连贯性，而对于P <3，Heisenberg极限不再达到。 15，而不是p = 4。Lett。130，183602（2023）]我们表明，后者可以被较弱的假设所取代，该假设允许高度亚dososonian输出梁，而无需更改上限尺度或其可实现性。在本文中，我们提供了相关论文中给出的计算的详细信息，并介绍了三个激光模型家族，这些模型可能被认为是该工作中介绍的模型的概括。这些激光模型中的每个家族都由一个实数P = 4对应于原始模型的实际数字P = 4。这些激光家族的参数空间进行了数值研究，我们在其中探讨了这些参数对激光束相干性和光子统计的影响。可以根据P的选择来识别两个不同的连贯性方案，在P> 3中，每个模型都表现出Heisenberg-Limimimited Beam的连贯性，而对于P <3，Heisenberg极限不再达到。15，而不是p = 4。此外，在以前的政权中，我们得出了与数字一致的这三个激光家族中每个激光族的光束相干性的公式。我们发现最佳参数实际上是p≈4。
ACR – AAPM外束辐射的技术标准...
考虑到所有情况下，从业人员必须做出有关任何特定程序或行动方案的适当判断。因此，与本文档中的指导不同的方法独自站立，并不一定意味着该方法低于护理标准。相反，认真的从业人员可以负责任地采取与本文档中规定的行动方案，而在从业人员的合理判断中，这种行动方案由患者状况，可用资源的局限性或本文档出版后知识或技术的局限性等变量表示。但是，采用与本文档指南大不相同的方法的从业者可以考虑在患者记录信息中记录足以解释所采用的方法。
通过机器学习3D光束成型的机器学习检索复杂的传输矩阵
摘要 - 使用多模纤维用于越来越多的应用，例如光电信，内窥镜成像或激光束成型，这是一个上升趋势，这些应用需要了解纤维特性。在本文中，我们提出了一种新方法，用于从一组没有干涉测量的斑点输出模式中学习多模光纤的复杂传输矩阵。在第一步中，我们的方法找到了一个模型，可以预测多模纤维远端相干光束的强度模式。在第二步中，通过在远场中使用一些额外的强度图像来改进该模型，从而预测了实际的3D复合场，而无需使用参考光束，就可以预测离开多模纤维。我们的两步方法通过标准的50µm核直径踏板纤维在数值和实验上进行了验证，该纤维在1064nm时指导高达140 LP模式。在实验上，使用验证集，我们在近场和远场的纤维输出处获得了预测和真实斑点图像之间的相似性和98.5％的相似性，证明了检索到的复杂传输矩阵的准确性。最后，我们成功地在两个平面中同时证明了图像的投影，以证明复杂场塑造的证明。索引术语 - 机器学习，多模纤维，复杂传输矩阵，无参考方法，可变形镜
在si nanobeams中用于微波声子激发的集成波导和光学腔的耦合
摘要：光学微/纳米图案的高质量制造的可用性为基于光学机械（OM）声音和光的相互作用而开发的可扩展电路和设备的道路铺平了道路。在这项贡献中，我们提出了一项有关OM腔的新研究，可以使其与紧密整合的波导对其耦合进行精确控制，这是增强模式激发和波浪能陷入诱因的必要条件，为波浪指导，滤波，滤波，填料，结合和传感打开了许多潜在应用的可能性。此外，可以避免对笨重的实验设置和/或光纤维耦合/激发的需求。同时，优化了在腔体中共鸣的机械和光学模式的质量因素，以及它们的OM耦合系数：两种激发的高度结合是实现其声音（AO）相互作用的先决条件。为此，腔体的横向大小已被抛物面，具有将腔分离的额外好处和远离耦合区域的集成波导。有限元方法已用于执行全波分析，并提供了有关正确描述光学散射和辐射所需的模拟设置的准确讨论。
X射线ptychography带有多个光束
X射线Ptychography的未来（一种连贯的衍射成像方法）有望实现的分辨率和实验效率，同时探测了越来越复杂的样品的特征。这是通过复杂的成像方法启用的，结合了高度优化的硬件，软件和过程。在本文中，解决了X射线ptychography实验的几个方面，强调了通过使用多个光束实现的增强的多功能性和有效性。从对纳米化的全面理解开始，讨论了聚焦X射线光学的生产。具体而言，开发了直接作品的岩性过程，并描述了其细节，特别强调了在50 kV加速度电压下在化学上半弹性抗性的情况下进行电子束光刻。此过程既多功能又精确，最终促进了菲涅尔区板（FZP）的制造。因此，论文报告了几个并联的几个FZP的应用，用于生成多个X射线梁以执行Ptychography。特别是研究了对标准Ptychographic方法的新型扩展。对多光束X射线PTYChography的研究始于紧密间隔的FZP，以线性阵列排列在同一芯片上，模拟和推进了先前关于该主题的研究，并证明了自制硬件的准备就绪，以实现更复杂的实现。最值得注意的是，FZP彼此之间的接近48 µm，并且最多可以使用三个梁，从而将视场（FOV）扩展了三倍。接下来，引入了一种新颖的设置，在多光束X射线ptychography的背景下促进了适应性的概念，这要归功于堆叠和机动的FZP。在测量之间将焦点光学元件移动的可能性赋予上述设置前所未有的多功能性。对于实验，样本更改或检测条件的每个新迭代，光学元件不必重新设计。足以使用各自的电机并将设置适应新的测量值。金纳米晶簇用各种梁的间距成像，从而在样品上同样间隔区域进行成像，并将FOV扩展到两个倍。这种设置的成功导致其在更复杂的测量中实现，最终导致表现出同时的多光束和多块Ptychography，这两个从未被放在一起。两层样品，与单光束Ptychographichographic测量值相比，层到层的分离范围从1400 µm降至100 µm，分辨率没有损害。最后，FZP的聚焦作用与策划