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生成对抗网络的收敛动力学
拟合神经网络通常求助于随机（或类似）的梯度下降，这是梯度下降动力学的耐噪声（且有效的）分辨率。它输出了一系列网络参数，这些参数在训练步骤中会演变。梯度下降是极限，当学习率较小并且批处理大小不限时，在训练过程中获得的这组越来越最佳的网络参数。在此贡献中，我们研究了机器学习中使用的生成对抗网络中的收敛性。我们研究了少量学习率的限制，并表明，与单个网络培训类似，GAN学习动力趋于消失学习率至一定的限制动态。这导致我们考虑度量空间中的进化方程（这是我们称为双流的自然框架）。我们给出了解决方案的正式定义，并证明了这种转化。该理论然后将其应用于甘斯的特定实例，我们讨论了这种见解如何有助于理解和减轻模式崩溃。关键字：gan;公制流；生成网络
模拟微生物群中的主宿内动力学
微生物群是人类和动物有机体细菌的主要储层。它是众多共生物种的家园，其中一些物种可能是感染的来源，例如金黄色葡萄球菌[1]。虽然越来越了解微生物群的组成和特性，但由于种类繁多的物种及其相互作用，它们的动态仍然难以建模。广义Lotka Volterra（LV）模型特别有趣，因为它允许模拟大量相互作用的微生物种群。但是，校准该模型需要丰富的数据，而量化微生物群组成的经典元基因组分析仅提供“频率”数据，即目前每个人群的比例。目前，为了解决这个问题，使用了总微生物群丰度的不精确代理[2]，或者对系统进行了强有力的假设，例如，假设总丰度是固定的[3]。在不使用此类假设的情况下将此模型应用于微生物群数据是一个关键挑战： - 我们在频率数据上以分析表征LV模型的可识别性条件。- 我们在分析上证明了这种可识别性在一般情况下是可能的，而无需强大的假设。- 我们通过对微生物动力学的仿真分析来验证这一结果。
使用CEO2纳米结构材料对布洛芬的光降解：反应动力学，建模和热力学
Noemi Gallucci，Maryam Hmoudah，EugénieMartinez，Amjad El-Qanni，Martino Di Serio等。使用CEO2纳米结构材料对布洛芬的光降解：反应动力学，建模和热力学。环境化学工程杂志，2022，10（3），pp.107866。10.1016/j.jece.2022.107866。CEA-04565951
长期温度转移对活化污泥微生物组动力学和微污染物去除的影响
微污染物的去除效率在不同的有氧废水处理厂有很大变化，从而导致其在地表和地下水中经常检测。季节性温度变化是影响植物性能的主要因素，但目前尚不清楚温度变化的延长时期如何影响微生物组和微污染物生物转化。这项工作研究了活性污泥系统中长期温度变化对微生物动力学的影响，以及对微污染物生物转化的影响。测序批次反应器用作模型系统，研究了4 - 40℃的温度范围。16S rRNA扩增子测序表明，温度驱动微生物结构（GDNA）和活性（RNA），而不是时间，并且在15°C低于15℃和高于25℃的情况下，微生物群落在20℃时具有最丰富，更多样化，而在急剧和更具体的分类中则占优势，并且更具体的分类占高度的高度，以更高的时间高度高度的温度，并且占优势。这表明较少的分类单元可能负责在极端温度下维持活化污泥中的生物转化能力。微施加剂生物转化速率主要偏离15℃以下的经典Arrhenius模型，高于25℃，这表明长期暴露于温度变化会导致温度引起的分类转移，从而导致不同的生物转化途径超过不同温度范围的不同集合。
破坏复制对称性和激活动力学
1.2. REM 的相图。获取 REM 相图的一个简单方法是使用微正则系综。对于给定的样本，即对于 2 N 能量 E ( C ) 的给定实现，让 N ( E ) 表示能量在区间 ( E, E + δE ) 内的配置数（我们选择 δE 小于 N ，但不小于 N 的指数级）。显然，样本中 N ( E ) 的平均值是 ⟨N ( E ) ⟩ = 2 NP ( E ) δE 。然后，由于能量是独立的，对于典型样本 N ( E ) ≃⟨N ( E ) ⟩，在 ⟨N ( E ) ⟩≫ 1 的能量范围内（即当 | E/N | < J √ log 2 时），有且有 N ( E ) = 0，在 ⟨N ( E ) ⟩≪ 1 的范围内。这立即告诉我们基态能量为 E GS /N = − J √ log 2，并且在 | E | /N < J √ log 2 范围内的熵由 S ( E ) = N log 2 − E 2 / ( NJ 2 ) 给出。在此范围之外，没有能级（对于典型样本），因此 S ( E ) = −∞ 。综上所述，
优化分子动力学的阳离子 - π力场...
图1：我们的模拟研究中涉及的离子，溶剂分子和TBT单体的插图。面板（a）和（b）分别描绘了有机溶剂分子1,3-二氧烷（DOL）和1,2-二甲基乙烷（DME）。面板（c）显示锂离子（li +），而面板（d）则显示BIS（三氟甲烷）磺胺酰亚胺（TFSI-）。面板（E）说明了4（噻吩-3-基）有益的阳离子 - π相互作用态，当苯环为z = 0平面时，带有锂的乙二醇（TBT），带有锂离子li +，而平面噻吩环则是硫烯环使角度呈角度，θ= 34。31◦使用Z = 0平面。TBT和Li +离子的苯环之间的最小距离为z min = 1。84˚A。面板（F）说明当将噻吩环放置在Z = 0平面时，相同TBT分子的阳离子-π相互作用状态，苯环的平面使角度θ= 34。31◦使用Z = 0平面。在这种配置中，噻吩环和li +离子之间的最小距离为z m in = 2。0°A。
接近平衡分子动力学的热导率
纳米尺度对热传输的影响有望在先进半导体架构的散热中发挥重要作用，并提高新型热电材料的效率。热传输测量通常在宏观尺度上进行，并给出多材料结构（包括各种界面和材料）的整体响应。纳米级材料和界面中热传输的原子计算机模拟有助于分析实验，了解尺寸和时间尺度的限制效应，并评估相关的宏观模型。1 到目前为止，通过分子动力学 (MD) 模拟对原子尺度上的热传输进行建模主要遵循两种方法。第一种方法称为平衡 MD，2 基于在给定温度下平衡的系统中热流波动的量化。最终使用 Green-Kubo 或爱因斯坦涨落关系来提取块体材料的热导率。第二种方法称为非平衡 MD 或直接法 3，其基础是在热源和热沉之间建立稳态热流，并从温度梯度的斜率或不连续性中分别提取热体积电导率或界面电导率。在目前的研究中，我们开发了一种不同的方法，称为 AEMD，即“接近平衡” MD。通过划定一个与其他部分温度不同的加热部分，最初将系统设置为非平衡状态。然后监测接近平衡的情况，即两部分之间的温差随时间的变化。可以证明，对于大多数实际关注情况，温度衰减呈指数增长。通常在几十分之一到几百皮秒内达到平衡，因此，与平衡MD中自相关函数的计算和非平衡MD中稳态热流的建立相比，计算成本大大降低。此外，AEMD方法基于平均
左旋多巴诱导的非周期性爆发动力学变化与帕金森病的个体临床改善有关
1. 艾克斯·马赛大学，CNRS，INT，德拉蒂莫内神经科学研究所，13005，马赛，法国。 2. 艾克斯-马赛大学、INSERM、INS、系统神经科学研究所，13005，马赛，法国 3. 中央地中海学院，13013，马赛，法国。 4. APHM，马赛大学医院，蒂莫内医院神经病学和运动障碍科，13005，法国。 5. 斯特拉斯堡大学神经科学认知与适应性实验室，67000 斯特拉斯堡，法国。 6. 罗马生物医学大学校园工程系非线性物理和数学模型组，意大利 00128。 7. 外科癫痫病科、功能性和立体定向神经外科，蒂莫内大学医院，13005，马赛，法国。8. 艾克斯马赛大学，UMR INSERM 1106，功能性神经外科系，13005，马赛，法国。¡ 资深作者 * 通讯作者：hasnae.agouram@univ-amu.fr，pierpaolo.sorrentino@univ-amu.fr
系统瘤对理解科学动力学的贡献
从对科学的非常通用的定义开始为“ 1）知识，2）方法和3）认识的方式”（Abell＆Lederman 2007），本文提出了一个问题，即在第2和3点上对知识的进化可以说的是什么。我们在这里开发了一种独立于任何特定协议的方法，尽管其应用要求有足够的共识来描述与知识体体合法记录相对应的材料（例如同行评审的论文）。尽管我们将这种知识体的演变称为“科学的演变”，但应清楚地说明，为了避免混乱，本文也不涉及科学方法的演变，也不涉及科学知识的演变。
与年龄有关的“皮质” 1/f 动力学变化与心脏活动有关
图 1：使用 M/EEG 和 ECG 研究的非周期性活动的文献分析。A) 时域和频域中不同类型非周期性活动的说明。BC) 我们使用 LISC 21（一个用于收集和分析科学文献的软件包）分析了 PubMed 上索引的 489 篇摘要。B) 该分析表明，非周期性活动的变化与神经和心脏活动测量中的相似特征、状态和疾病有关。C) 我们进一步注意到，在摘要中提到心脏和皮质非周期性活动的研究（N=4）有微小的重叠。然而，这些研究都没有考虑心脏非周期性活动对皮质非周期性活动测量的混杂影响。D) 我们还发现，2020 年代与神经非周期性活动研究相关的研究急剧增加，凸显了神经科学界对该主题的当前兴趣。 EF) 我们进一步下载并分析了免费提供的 M/EEG 研究全文，这些研究调查非周期性活动，以了解心脏活动的处理程度和处理方式。该分析显示，只有 17.1% 的 EEG 研究消除了心脏活动，只有 16.5% 的研究测量了 ECG（对于 MEG，45.9% 消除了心脏活动；31.1% 提到测量了 ECG）。我们进一步希望确定哪些伪影抑制方法最常用于消除心脏活动，例如独立成分分析 (ICA 22 )、奇异值分解 (SVD 23 )、信号空间分离 (SSS 24 )、信号空间投影 (SSP 25 ) 和去噪源分离 (DSS 26 )。我们发现 EEG 和 MEG 记录中最常用的方法是独立成分分析 (ICA)。GH) 任意选择以前的研究（N = 60）表明，大量不同的频率范围用于研究非周期性活动。虽然大量研究调查了~0.1-50 Hz 之间的范围