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都是方程，没有人类：人工智能模型的短视
过度关注模型，效益太小 我和我的同事通过实证研究发现 [3]，开发人员和研究人员对模型开发的巨大关注源于各种激励因素，例如出版声望、住院医师职位的评估方式、竞争差异化等等。现在，通过课程和纳米学位，人工智能教育变得更容易获得，但仍然主要侧重于模型构建，而不是解决收集数据或部署和测量系统的现实挑战，而这些挑战从业者越来越必须做这些。过分关注模型往往以忽视被征召参与构建或使用这些系统的弱势群体的基本关切为代价。随着人工智能模型越来越多地寻求干预政府、民间社会和政策制定者历史上一直难以应对的领域，这种立场变得有问题。
探究初始重子停止和状态方程...
使用具有参数初始条件的 (3+1) 维混合框架，我们研究了重离子碰撞中已识别粒子（包括介子、K介子、质子和 Lambda 粒子）的快速度相关定向流 v 1 ( y )。考虑了涉及 Au+Au 碰撞的情况，在 √ s NN 下进行，范围从 7.7 到 200 GeV。使用测量的带电粒子伪快速度分布和净质子快速度分布来约束束流方向的动态。在该框架内，介子的定向流由倾斜源的侧向压力梯度驱动，重子的定向流主要由于横向扩展驱动的相对于束流轴的初始不对称重子分布。我们的方法成功地再现了介子和重子的 v 1 快速度和束流能量依赖性。我们发现重子的v 1 ( y )对重子的初始停止有较强的约束力，而定向流与介子的v 1 ( y )一起可以探究有限化学势下致密核物质的状态方程。
使用无监督学习
经颅超声疗法越来越多地用于非侵入性脑疾病治疗。然而，常规数值波求机的计算量过于昂贵，无法在治疗过程中在线使用，以预测经过头骨的声学字段（例如，考虑主题特定的剂量和靶向变化）。作为实时预测的一步，在当前工作中，使用完全学习的优化器开发了2D中异质Helmholtz方程的快速迭代求解器。轻型网络体系结构基于一个修改的UNET，其中包括一个学识渊博的隐藏状态。使用基于物理的损失功能和一组理想化的音速分布对网络进行训练（完全无监督的训练（不需要真正的解决方案）。学习的优化器在测试集上表现出了出色的性能，并且能够在训练示例之外良好地概括，包括到更大的计算域，以及更复杂的源和声速分布，例如，从X射线计算的颅骨图像中得出的那些。
使用结构方程模型进行影响评估
Roman Römisch、Stefan Jestl 和 Ambre Maucorps 是维也纳国际经济研究所 (wiiw) 的经济学家。本文的研究由奥地利国民银行周年基金资助（项目编号 17796）。衷心感谢奥地利国民银行为本研究提供的支持。
学习使用水和智能手机的镜头方程式/......
在实验室实验中，研究人员制作了由水滴制成的透镜，用于放大智能手机/平板电脑屏幕的像素，并验证了透镜方程。简而言之，将一台 iPad（第 6 代，型号 MR7K2LL/A）（屏幕朝上）放置在平坦的表面上。在将水滴放到 iPad 屏幕上之前，建议学生打开一个应用程序（例如 GoodNotes）以生成均匀的白色背景，并在屏幕上画几条水平线作为参考线（图 1[c] 中的黑线）。此外，要求学生写下所需的水滴体积（以毫升为单位）（图 1[c] 中的数字 10、12、14、16 和 18）。这些参考线和数字可帮助学生整理水滴和要获取的数据。此外，在 iPad 上靠近屏幕边缘的位置放置了一把有标记的尺子。
流体力学（伯努利方程及其应用）
一根由直径为 15 厘米的管道组成的虹吸管用于从油箱 A 中排出煤油（RD = 0.80）。虹吸管在 1.00 米的高度处排入大气。油箱中的油面在 4.00 米的高度。虹吸管在其最高点 C 的中心线在 5.50 米的高度。估计 (i) 管道中的排放量，以及 (ii) 点 C 处的压力。管道中的损失可假设为从顶部到顶部 0.5 米，从顶部到出口 1.2 米。
布洛赫方程使物理信息神经网络成为可能......
摘要 — 磁共振成像 (MRI) 是临床诊断中一种重要的非侵入性成像方法。除了常见的图像结构之外，参数成像还可以提供内在的组织特性，因此可用于定量评估。新兴的深度学习方法提供了快速准确的参数估计，但仍然缺乏网络解释和足够的训练数据。即使有大量的训练数据，训练数据和目标数据之间的不匹配也可能导致错误。在这里，我们提出了一种仅依赖于目标扫描数据而不需要预定义训练数据库的方法。我们提供了一个概念验证，将 MRI 的物理规则 Bloch 方程嵌入到物理信息神经网络 (PINN) 的损失中。PINN 能够学习 Bloch 方程，估计 T2 参数，并生成一系列物理合成数据。在幻像和心脏成像上进行了实验结果，以证明其在定量 MRI 中的潜力。
用超子约束状态的中子星程...
异国情调的自由度，例如超子，暗物质和脱糊状的夸克物质，在紧凑型物体（如中子恒星）的理论模型中引起了显着的关注，如中子恒星，这些恒星具有极高的密集核心。我们的目标是在高密度环境中探索这些颗粒的形成，同时保持中子恒星的稳定性并满足中子恒星的观察性约束。我们采用相对论密度的功能方法，用于辐射阶段，并结合了超子和玻色子暗物质，通过相过渡到非本地nambu - jona-lasinio模型与颜色超导性描述。我们评估了模型与观察数据的兼容性，并使用贝叶斯分析来限制其参数。
传输方程的有效和故障安全量子算法
在本文中，我们提出了一种可扩展的算法易于故障的计算机，用于在两个和三个空间维度中求解传输方程，以用于可变网格尺寸和离散速度，其中对象壁与笛卡尔网格，与笛卡尔电网相关，每个变化的veer veel veel的相对差异均与裁缝相关范围。我们提供了量子传输方法（QTM）的所有步骤的详细描述和复杂性分析，并为Qiskit中生成的2D流的数值结果作为概念证明。我们的QTM基于一种新型的流媒体方法，该方法可与先进的量子流方法相比，导致减少CNOT门的数量。作为本文的第二个亮点，我们提出了一种新颖的对象编码方法，该方法降低了编码墙壁所需的CNOT门的复杂性，该墙壁现在变得独立于墙壁的大小。最后，我们提出了粒子离散速度的新型量子编码，该量子能够以反映粒子速度的成本进行线性加速，现在它变得独立于编码的速度量。我们的主要贡献包括详细描述量子算法的故障安全实现，用于转移方程的反射步骤，可以在物理量子计算机上容易实现。这种故障安全实现允许各种初始条件和粒子速度，并导致墙壁，边缘和障碍物的颗粒流动行为在物理上纠正粒子流动行为。
薛定谔方程的量子模拟
量子计算是物理学研究中最有前途的活跃领域之一。这是因为量子算法有潜力超越经典算法。与经典线性搜索相比，Grover 搜索算法的速度提高了二次方。与经典模拟相比，薛定谔方程的量子模拟具有指数级的内存节省。本文回顾了量子计算的思想和工具。以 Grover 算法为例进行了研究和模拟。使用 Qiskit 量子计算库，开发了一个模拟一维粒子薛定谔方程的代码，在本地进行模拟，并在实际的 IBM 量子计算机上运行。在零势场、谐波势场和线性势场中演化出几个初始状态。将得到的结果与文献中的类似结果进行了比较。