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在有限温度下的真实频率图蒙特卡洛
图解扩展是处理相关电子系统的中心工具。在热平衡下，它们最自然地定义了Matsubara形式主义。但是，从Matsubara计算中提取任何动态响应函数最终需要从虚构到实频域到实频域的错误分析延续。最近提出了[物理学。修订版b 99，035120（2019）]，可以使用符号代数算法分析进行任何相互作用膨胀图的内部Matsubara总结。总结的结果是复杂频率而不是Matsubara频率的分析函数。在这里，我们应用了此原理并开发了一种示意的蒙特卡洛技术，该技术直接在实际频率轴上产生。我们介绍了在非平凡参数方面的掺杂32x32环状方晶格哈伯德模型的自我能量σ（ω）的结果，其中pseudogap的特征似乎靠近antinode。我们讨论了在实频轴上的扰动序列的行为，尤其表明，在使用截短的扰动系列上使用最大熵方法时，必须非常小心。在分析延续很困难的情况下，我们的方法对将来的应用具有巨大的希望，而中阶扰动理论可能会融合结果。
成人大脑的神经元接线图
Sven Dorkenwald 1,2 , Arie Matsliah 1 , Amy R Sterling 1,3 , Philipp Schlegel 4,5 , Szi-chieh Yu 1 , Claire E. McKellar 1 , Albert Lin 1,6 , Marta Costa 5 , Katharina Eichler 5 , Yijie Yin 5 , Will Silversmith 1 , Casey Schneider-Mizell 7 , Chris S. Jordan 1 , Derrick Brittain 7 , Akhilesh Halageri 1 , Kai Kuehner 1 , Oluwaseun Ogedengbe 1 , Ryan Morey 1 , Jay Gager 1 , Krzysztof Kruk 3 , Eric Perlman 8 , Runzhe Yang 1,2 , David Deutsch 1,9 , Doug Bland 1 , Marissa Sorek 1,3 , Ran卢 1 , Thomas Macrina 1,2 , Kisuk Lee 1,10 , J. Alexander Bae 1,11 , Shang Mu 1 , Barak Nehoran 1,2 , Eric Mitchell 1 , Sergiy Popovych 1,2 , Jingpeng Wu 1 , Zhuan Jia 1 , Manuel Castro 1 , Nico Kemnitz 1 , Dodam Ih 1 , Alexander Shakeel Bates 4,5,12,13 , Nils Eckstein 14 , Jan Funke 14 , Forrest Collman 7 , Davi D. Bock 15 , Gregory SXE Jefferis 4,5 , H. Sebastian Seung 1,2 * , Mala Murthy 1 *, FlyWire 联盟 +
成人大脑的神经元接线图
Sven Dorkenwald 1,2 , Arie Matsliah 1 , Amy R Sterling 1,3 , Philipp Schlegel 4,5 , Szi-chieh Yu 1 , Claire E. McKellar 1 , Albert Lin 1,6 , Marta Costa 5 , Katharina Eichler 5 , Yijie Yin 5 , Will Silversmith 1 , Casey Schneider-Mizell 7 , Chris S. Jordan 1 , Derrick Brittain 7 , Akhilesh Halageri 1 , Kai Kuehner 1 , Oluwaseun Ogedengbe 1 , Ryan Morey 1 , Jay Gager 1 , Krzysztof Kruk 3 , Eric Perlman 8 , Runzhe Yang 1,2 , David Deutsch 1,9 , Doug Bland 1 , Marissa Sorek 1,3 , Ran卢 1 , Thomas Macrina 1,2 , Kisuk Lee 1,10 , J. Alexander Bae 1,11 , Shang Mu 1 , Barak Nehoran 1,2 , Eric Mitchell 1 , Sergiy Popovych 1,2 , Jingpeng Wu 1 , Zhuan Jia 1 , Manuel Castro 1 , Nico Kemnitz 1 , Dodam Ih 1 , Alexander Shakeel Bates 4,5,12,13 , Nils Eckstein 14 , Jan Funke 14 , Forrest Collman 7 , Davi D. Bock 15 , Gregory SXE Jefferis 4,5 , H. Sebastian Seung 1,2 * , Mala Murthy 1 *, FlyWire 联盟
量子随机能量模型的非平衡相图
本文研究了德里达随机能量模型的量子版本的非平衡相图，这是最简单的平均场自旋玻璃模型。我们将其在 Fock 空间中的相应量子动力学解释为非常高维的单粒子问题，并应用针对高维晶格的不同理论方法：前向散射近似、Rosenzweig-Porter 模型映射和腔方法。我们的结果表明存在两条过渡线和三个不同的动力学相：低能下的完全多体局域相、高能下的完全遍历相和中间能下的多重分形“坏金属”相。在后者中，特征函数占据发散的体积，但在整个希尔伯特空间中呈指数级减小。我们讨论了近似的局限性以及与先前研究的关系。
poly（vdf-ter-trfe-ter-ctfe）共聚物的相图
François讨价还价，Damien Thuau，Georges Hadziioannou，Fabrice Domingues Dos Santos，SylvieTencé-Girault。聚（VDF-TRFE-TRFE-TER-CTFE）共聚物的相图：晶体结构与材料特性之间的关系。聚合物，2021，213，pp.123203。10.1016/j.polymer.2020.123203。hal-03008499
Hubbard模型的平均场解：磁相图
在我们的凝结物理学的研究生讲座（主1或Master 2的第一个学期的第二学期）中，我们发现了哈伯德模型的均值解决方案，这是一种非常有用的工具，可用于接近对材料的现实描述。所需的是对第二量化形式主义的一般知识，与相应的第一个量化波函数相比，研究生通常更容易可视化的创建和歼灭操作员更容易可视化。然后，通过傅立叶变换到⃗k空间和矩阵对角线化，以横扫方式获得了哈伯德模型的均值解决方案。尽管工作量相对较少，但学生可以学到的教训非常丰富：他可以自己构建磁性相图，并以这种方式理解为什么铁磁性（FM）或防铁磁性（AFM）可以通过coulomb coulomb排斥，带能量和平均值的方式来确定相互依靠的材料，从而朝着独立的材料来确定，这是一个独立的材料，即相关的材料。尽管有关哈伯德模型的文献是广泛的，但该模型通常仅在所谓的两极近似中处理，例如原始的哈伯德论文1-3中，在这种情况下，使用相当复杂的数学工具（例如绿色功能方程），强制性的数学工具是强制性的。相反，与通常的单粒子方法相比，我们的均值范围解决方案允许处理连续性，而不是不连续性方面：这可能允许在凝结物理学的后者和更高级的研究处理之间填补差距。目前的论文如下：在第2节中，我们介绍了哈伯德的哈密顿式及我们的符号。第3节专用于平方晶格上的均值近似值中模型的解。我们选择了平方晶格，以解决一个逼真的情况（例如，在Cuo 2平板中，超导粉提土中的铜位点）同时保持简单的几何形状。在第4节中，我们描述了获取基本相图所需的计算细节，并就感兴趣的物理参数进行了讨论。最后，在第5节中，我们将可能的概括作为学生的长期练习并得出结论。
一项有关分析区块链在供应链数据安全性和开发概念图
本研究探讨了区块链技术在增强现代供应链中数据安全性方面的作用。随着全球供应链变得越来越复杂，容易受到诸如欺诈，伪造和数据泄露等风险的影响，区块链为应对这些挑战提供了有希望的解决方案。通过利用其核心特征区块链可以提高供应链操作中的透明度，信任和可追溯性。本研究研究了这些区块链特征如何确保关键数据元素，例如产品出处，库存管理和财务交易，从而确保其完整性和真实性。该研究还讨论了区块链的技术利益，包括防止未经授权访问，减少欺诈并增强供应链参与者之间的协作的能力。尽管有优势，但该研究确定了一些局限性，包括采用障碍，可伸缩性问题和监管问题。发现，尽管区块链有潜力彻底改变供应链安全，但仍需要进一步的研究来克服这些挑战并探索其在各个行业中更广泛的适用性。未来的研究应集中于提高可扩展性，探索特定于部门的实施以及解决区块链采用所需的法律框架。
仪器框图
准确度——它被定义为指示值和实际值之间的差异。实际值可能是一个已知标准，通过将其与获得的值进行比较可获得准确度。如果差异很小，准确度就很高，反之亦然。准确度取决于其他几个参数，如滞后、线性、灵敏度、偏移、漂移等。它通常以跨度百分比、读数百分比甚至绝对值表示。标准值由政府设定，以维持标准。 读数准确度：是读数时与真实值的偏差，以百分比表示。仪器的绝对准确度是以数字而不是百分比表示的与真实值的偏差。 跨度——它可以定义为仪器从最小到最大刻度值的范围。对于温度计，其刻度从-40°C到100°C。因此，其跨度为140°C。如前所述，准确度定义为跨度的百分比。它实际上是以跨度的百分比表示的与真实值的偏差。 精度——可定义为信号可读取的极限。例如，如果考虑一个模拟刻度，其刻度设置为 0.2 psi，则可估计仪器指针的位置在 0.02 psi 以内。因此，该仪器的精度为 0.02 psi。 范围——可定义为仪器可测量的最低读数和最高读数之间的测量值。温度计的刻度为 −40°C 至 100°C。因此，范围从 −40°C 到 100°C。 再现性——可定义为仪器在相同条件下重复读取相同输入后重复产生相同输出的能力。 灵敏度——也可称为过程的传递函数。它是仪器输出变化与相应测量变量变化之间的比率。对于良好的仪器或过程，灵敏度应始终较高，从而产生更高的输出幅度。 偏移——偏移是零输入仪器的读数。
利用生成AI创建和理解体系结构图
架构图是软件开发，系统设计和通信的必需工具。他们通过提供组件，关系和数据流的视觉表示来促进对复杂系统的理解。但是，创建和解释这些图可能是耗时的，需要大量的专业知识。生成人工智能（AI）提供了一种潜在的解决方案，以使创建过程自动化并提高理解。本文探讨了如何利用生成AI来自动从文本描述和代码存储库中生成各种体系结构图。此外，研究还研究了AI技术如何帮助理解和分析现有图表，从而减轻维护，文档和利益相关者的沟通。本文讨论了这个不断发展的领域的现有方法，新兴技术，挑战和未来的方向。我们的发现表明，生成的AI可以显着减少创建图并改善分析的努力，同时还可以探索当前模型的局限性。