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点状缺陷下重介子的量子信息熵
塞阿拉联邦大学 (UFC)，物理系，Pici 校区，福塔莱萨-CE，60455-760，巴西。 b 马来西亚玻璃市大学工程数学研究所，02600 Arau，玻璃市，马来西亚。 c 马来西亚玻璃市大学电子工程技术学院，马来西亚。 d 尼日利亚卡拉巴尔十字河科技大学物理系。 e 先进通信工程 (ACE) 卓越中心，马来西亚玻璃市大学，01000 Kangar，玻璃市，马来西亚。 f 哈利法大学数学系，阿布扎比 127788，阿拉伯联合酋长国。
合成DNA数据存储的熵编码器的旋转标记
摘要 - 过去几年，数据存储需求的不断增长的趋势激发了对替代数据存储系统的研究。由于其生化特征，合成DNA分子被认为是新存储范式的潜在候选者。由于这种趋势，在过去几年中提出了几种编码解决方案，以将数字信息存储到DNA中。尽管是一个有前途的解决方案，但DNA存储仍面临两个主要障碍：合成的巨大成本和测序过程中引入的噪声。此外，当未尊重生化定义的编码约束时，这种噪声会增加：避免均聚物和模式以及平衡GC含量。本文描述了一种新颖的熵编码器，该编码器可以嵌入到任何基于块的图像编码模式中，并旨在鲁棒化解码结果。我们提出的解决方案在生成的第四纪流中引入了可变性，减少了均聚物和重复模式的量，以降低发生错误的可能性。在限制代码以更好地满足约束的同时会降低压缩效率，但在这项工作中，我们提出了一种替代方法，以进一步稳健地稳健地稳健不存在的代码而不会影响压缩率。为此，我们将提出的熵编码器集成到了四个现有的JPEG启发的DNA编码器中。然后，我们通过提供特定的评估指标来评估所有不同方法的编码数据的质量。
非线性耦合连续变量二分系统的量子经典熵分析
摘要：对应原理在量子力学中起着基础性作用，这自然会促使我们探究是否有可能在相空间中找到或确定量子态的接近经典类似物——这是经典和量子密度统计描述符的共同交汇点。本文通过研究在去除与给定纯量子态相关的 Wigner 分布函数所显示的所有干扰特征后出现的经典类似物的行为来解决此问题。因此，在两个四次振荡器在规则和混沌条件下非线性耦合的情况下，对连续变量二分系统进行线性和冯诺依曼熵的动态演化数值计算，并与相应的经典对应物进行比较。考虑了整个系统的三个量子态：高斯态、猫态和贝尔态。通过比较量子和经典熵值，特别是它们的趋势，表明这些熵不是纠缠产生，而是为我们提供有关系统（量子或经典）离域的信息。这种信息的逐渐丢失意味着量子和经典领域的增长，这与双方自由度之间相关性的增加直接相关，在量子情况下，这通常与纠缠的产生有关。
基于第一性原理的高通量筛选耐腐蚀高熵合金的方法
由于合金的成分空间几乎是无限的，因此设计耐腐蚀高熵合金 (CR-HEA) 具有挑战性。为此，需要高效可靠的高通量探索性方法。为此，当前的工作报告了一种基于第一性原理的方法，利用功函数、表面能和耐腐蚀性之间的相关性（即，根据定义，功函数和表面能分别与合金固有的耐腐蚀性成正比和反比）。使用由密度泛函理论 (DFT) 计算得出的离散表面能和功函数，评估了 fcc Co-Cr-Fe-Mn-Mo-Ni 功函数和表面能的两个贝叶斯 CALPHAD 模型（或数据库）。然后使用这些模型对不同的 Co-Cr-Fe-Mn-Mo-Ni 合金成分进行排序。观察发现，排序后的合金具有与之前研究的耐腐蚀合金相似的化学特性，这表明所提出的方法可用于可靠地筛选具有潜在良好固有耐腐蚀性的 HEA。
大质量引力黑洞的隧穿辐射和量子熵
时间反演性质与量子力学中蕴含的幺正理论相吻合，这一结果揭示了广义相对论与量子力学的不相容性，并导致了“信息悖论”。黑洞信息悖论已被列为本世纪十大物理难题之一，但物理学家们始终坚持信息永远不会丢失。二十多年后，Parikh和Wilczek建议将霍金辐射视为量子隧穿效应，并认为势垒由发射粒子自身的能量决定，因此粒子从黑洞辐射时满足能量守恒。他们用这种方法计算了粒子的修正辐射光谱
骑自行车可以降低人类成年人大脑皮层神经活动的熵
大脑复杂性 (BC) 已成功应用于研究健康和疾病状态下的脑电图信号 (EEG)。在本研究中，我们采用递归熵来量化与运动神经生理学相关的 BC，通过比较静息状态和骑车运动下的 BC。我们测量了 24 名健康成年人的脑电图，并将电极放置在大脑左右两侧的枕叶、顶叶、颞叶和额叶部位。我们根据骑车和静息状态下的脑电图测量结果计算了递归熵。对于所有分析的大脑区域，静息状态下的熵都高于骑车状态下的熵。这种复杂性的降低是骑车过程中重复运动的结果。这些运动会导致持续的感觉反馈，从而降低熵和感觉运动处理。
利用量子熵挖掘有效特征进行幽默识别
在过去的几年中，人们已经使用几种不同的方法对幽默识别进行了研究。然而，现有的幽默识别研究并没有理解产生幽默的机制。本文受不协调理论的启发，任何笑话都可以分为两个部分（设置和妙语）。这两个部分都有多种可能的语义，并且它们之间存在不协调的关系。我们分别使用密度矩阵来表示设置和妙语的语义不确定性，并借助量子熵设计量子熵不确定性（QE-Uncertainty）和量子熵不协调性（QE-Incongruity）作为幽默识别的特征。在 SemEval2021 Task 7 数据集上的实验结果表明，所提出的特征比基线更有效，可用于识别幽默和非幽默文本。
涡旋熵和超大型不足的BI2SR2CACU2O8+x超导体的超导波动
超导体中的涡旋可以帮助识别出现现象，但是涡流的基本方面（例如它们的熵）仍然很众所周知。在这里，我们通过测量磁耐药性和对超薄纤维（≤2个单位细胞）的磁性抗性和Nernst效应，研究了不足的BI 2 SR 2 CACU 2 CACU 2 O 8+X中的涡旋熵。我们从具有不同掺杂水平的样品上的磁传输测量中提取伦敦穿透深度。它揭示了超级流动相位刚度ρs与超级传导过渡温度t c线性缩放，直至极不足的情况。在相同批次的超薄纤维上，我们通过芯片温度计测量Nern的效果。一起，我们获得了涡旋熵，并发现它用t c或ρs呈指数衰减。我们进一步分析了高斯超导波动框架中t c上方的nernst信号。在二维极限中电气和热电测量的组合提供了对高温超导性的新见解。
具有旋转运动微生物的生物对流磁流体中的熵产生
纳米流体具有特殊的特性，使其成为更适用的材料。纳米材料在传热增强方面具有创新的特性。Buongiorno 3 给出了传统液体传热速率增强的理论模型。他强调，只有随机和热泳扩散才是热传输增强的主要机制。纳米材料在提高混合动力发动机、电子设备、核系统冷却器、家用冰箱等的热效率方面非常重要。Shahzad 等人 4 分析了两个旋转盘之间的生物对流对流加热微极纳米材料流。Waqas 等人 5 讨论了具有产热的粘弹性纳米材料的混合对流磁流体动力学流。Anjum 等人 6 探讨了
DNA损伤和心脏肥大的核形态变化是由SNRK通过肌动蛋白去聚合
5药物和生物化学系，德国图宾根大学的药物基因组学与药物研究中心，德国Tübingen * *通讯作者的关键字多尺度熵，神经发育，eeg，eeg，eeg，fnirs摘要，自然界的生物学系统，例如人类大脑，包括复杂的动力学和非网络动力学。 量化信号复杂性的一种方法是多尺度熵（MSE），它适用于在不同时间尺度下具有远距离相关的结构。 在发育神经科学中，MSE可以作为大脑成熟的指数，并可以区分健康和病理发展。 在我们目前的工作中，我们根据30个同时发生的EEG - 妊娠27至34周的胎龄（WGA）探索了MSE的发育趋势。 为了探索影响MSE的潜在因素，我们确定了MSE与EEG功率谱密度（PSD）与自发活性瞬变（SATS）之间的关系。 结果，通过WGA，在脑电图上计算出的MSE增加，因此反映了脑网络中的成熟过程，而在FNIRS中，MSE降低，这可能表明脑血液供应的成熟。 此外，我们建议Beta频段（13-30 Hz）中的EEG功率可能是EEG中MSE的主要贡献者。 最后，我们强调了SATS确定MSE的重要性，该MSE是从FNIRS记录中计算得出的。 突出显示生物系统显示复杂和非线性动力学。 使用多尺度熵（MSE），我们研究了早产婴儿的同时脑电图。5药物和生物化学系，德国图宾根大学的药物基因组学与药物研究中心，德国Tübingen * *通讯作者的关键字多尺度熵，神经发育，eeg，eeg，eeg，fnirs摘要，自然界的生物学系统，例如人类大脑，包括复杂的动力学和非网络动力学。量化信号复杂性的一种方法是多尺度熵（MSE），它适用于在不同时间尺度下具有远距离相关的结构。在发育神经科学中，MSE可以作为大脑成熟的指数，并可以区分健康和病理发展。 在我们目前的工作中，我们根据30个同时发生的EEG - 妊娠27至34周的胎龄（WGA）探索了MSE的发育趋势。 为了探索影响MSE的潜在因素，我们确定了MSE与EEG功率谱密度（PSD）与自发活性瞬变（SATS）之间的关系。 结果，通过WGA，在脑电图上计算出的MSE增加，因此反映了脑网络中的成熟过程，而在FNIRS中，MSE降低，这可能表明脑血液供应的成熟。 此外，我们建议Beta频段（13-30 Hz）中的EEG功率可能是EEG中MSE的主要贡献者。 最后，我们强调了SATS确定MSE的重要性，该MSE是从FNIRS记录中计算得出的。 突出显示生物系统显示复杂和非线性动力学。 使用多尺度熵（MSE），我们研究了早产婴儿的同时脑电图。在发育神经科学中，MSE可以作为大脑成熟的指数，并可以区分健康和病理发展。在我们目前的工作中，我们根据30个同时发生的EEG - 妊娠27至34周的胎龄（WGA）探索了MSE的发育趋势。为了探索影响MSE的潜在因素，我们确定了MSE与EEG功率谱密度（PSD）与自发活性瞬变（SATS）之间的关系。结果，通过WGA，在脑电图上计算出的MSE增加，因此反映了脑网络中的成熟过程，而在FNIRS中，MSE降低，这可能表明脑血液供应的成熟。此外，我们建议Beta频段（13-30 Hz）中的EEG功率可能是EEG中MSE的主要贡献者。最后，我们强调了SATS确定MSE的重要性，该MSE是从FNIRS记录中计算得出的。突出显示生物系统显示复杂和非线性动力学。使用多尺度熵（MSE），我们研究了早产婴儿的同时脑电图。EEG中 MSE在胎龄增加，FNIRS中的MSE降低。 eeg功率谱密度和自发活性瞬变有助于MSE。MSE在胎龄增加，FNIRS中的MSE降低。eeg功率谱密度和自发活性瞬变有助于MSE。