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通过 BET 方程计算的表面积的可重复性如何？
Johannes WM Osterrieth, James Rampersad, David Madden, Nakul Rampal, Luka Skoric, Bethany Connolly, Mark D. Allendorf, Vitalie Stavila, Jonathan L. Snider, Rob Ameloot, João Marreiros, Conchi Ania, Diana Azevedo, Enrique Vilarrasa-Garcia, Xinca F, Buan, Buan, Hanze, Hanze, Neil. R. Champness, Sarah L. Griffin, Banglin Chen, Rui-Biao Lin, Benoit Coasne, Seth Cohen, Jessica C. Moreton, Yamil J. Colón, Linjiang Chen, Rob Clowes, François-Xavier Coudert, Yong Cui, Bang Hou, Deanna M. D'Alessandro, Payne Dohen, Doen, Doe, Sun, Christian. Michael Thomas Huxley, Jack D. Evans, Paolo Falcaro, Raffaele Ricco, Omar Farha, Karam B. Idrees, Timur Islamoglu, Pingyun Feng, Huajun Yang, Ross S. Forgan, Dominic Bara, Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sukho Khamed, Khammed Murji, Murji Murji, Matthew R. Saum. diq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu Kitagawa, Ken-ichi Otake, Ryan P. Lively, Stephen JA DeWitt, Phillip Llewellyn, Bettina V. Lotsch, Sebastian T. Ender, Alexander M. Pati M. Pati M. al, Javier García-Martínez, Noemi Linares, Daniel Maspoch, Jose A. Suárez del Pino, Peyman Moghadam, Rama Oktavian, Russel E. Morris, Paul S. Wheatley, Jorge Navarro, Camille Petit, David Danaci, Matthew J. Rosseinsky, Alexandros P., Kat Schunder, Martin Xu, Sergeant, Sergian, Sergeant. s Mouchaham, David S. Sholl, Raghuram Thyagarajan, Daniel Siderius, Randall Q. Snurr, Rebecca B. Goncalves, Shane Telfer, Seok J. Lee, Valeska P. Ting, Jemma L. Rowlandson, Takashi Uemura, Tomoya Iiyuka, Monique A. van der Revere, David Revere, Speed, M.J. and Lamaire, Krista S. Walton, Lukas W. Bingel, Stefan Wuttke, Jacopo Andreo, Omar Yaghi, Bing Zhang, Cafer T. Yavuz, Thien S. Nguyen, Felix Zamora, Carmen Montoro, Hongcai Zhou, Angelo Kirchon, and David Fairen-Jimenez*
用于脑成像的正则化电通量体积积分方程
摘要 — 用于在频域中对生物组织进行建模的体积积分方程通常会在高介电常数对比度和低频下出现病态。这些条件故障严重损害了这些模型的准确性和适用性，并使其尽管具有众多优点但仍不切实际。在本文中，我们提出了一个电通量体积积分方程 (D-VIE)，当在生物兼容的单连接物体上计算时，它没有这些缺点。这种新公式利用仔细的光谱分析来获得体积准亥姆霍兹投影仪，该投影仪能够治愈两个病态源。特别是，通过材料介电常数对投影仪进行归一化允许对方程进行非均匀重新缩放，从而稳定高对比度故障和低频故障。数值结果表明这种新公式适用于真实的大脑成像。
通过 BET 方程计算的表面积的可重复性如何？
Johannes WM Osterrieth, James Rampersad, David Madden, Nakul Rampal, Luka Skoric, Bethany Connolly, Mark D. Allendorf, Vitalie Stavila, Jonathan L. Snider, Rob Ameloot, João Marreiros, Conchi Ania, Diana Azevedo, Enrique Vilarrasa-Garcia, Xinca F, Buan, Buan, Hanze, Hanze, Neil. R. Champness, Sarah L. Griffin, Banglin Chen, Rui-Biao Lin, Benoit Coasne, Seth Cohen, Jessica C. Moreton, Yamil J. Colón, Linjiang Chen, Rob Clowes, François-Xavier Coudert, Yong Cui, Bang Hou, Deanna M. D'Alessandro, Payne Dohen, Doen, Doe, Sun, Christian. Michael Thomas Huxley, Jack D. Evans, Paolo Falcaro, Raffaele Ricco, Omar Farha, Karam B. Idrees, Timur Islamoglu, Pingyun Feng, Huajun Yang, Ross S. Forgan, Dominic Bara, Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sukho Khamed, Khammed Murji, Murji Murji, Matthew R. Saum. diq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu Kitagawa, Ken-ichi Otake, Ryan P. Lively, Stephen JA DeWitt, Phillip Llewellyn, Bettina V. Lotsch, Sebastian T. Ender, Alexander M. Pati M. Pati M. al, Javier García-Martínez, Noemi Linares, Daniel Maspoch, Jose A. Suárez del Pino, Peyman Moghadam, Rama Oktavian, Russel E. Morris, Paul S. Wheatley, Jorge Navarro, Camille Petit, David Danaci, Matthew J. Rosseinsky, Alexandros P., Kat Schunder, Martin Xu, Sergeant, Sergian, Sergeant. s Mouchaham, David S. Sholl, Raghuram Thyagarajan, Daniel Siderius, Randall Q. Snurr, Rebecca B. Goncalves, Shane Telfer, Seok J. Lee, Valeska P. Ting, Jemma L. Rowlandson, Takashi Uemura, Tomoya Iiyuka, Monique A. van der Revere, David Revere, Speed, M.J. and Lamaire, Krista S. Walton, Lukas W. Bingel, Stefan Wuttke, Jacopo Andreo, Omar Yaghi, Bing Zhang, Cafer T. Yavuz, Thien S. Nguyen, Felix Zamora, Carmen Montoro, Hongcai Zhou, Angelo Kirchon, and David Fairen-Jimenez*
通过 BET 方程计算的表面积的可重复性如何？
Johannes WM Osterrieth, James Rampersad, David Madden, Nakul Rampal, Luka Skoric, Bethany Connolly, Mark D. Allendorf, Vitalie Stavila, Jonathan L. Snider, Rob Ameloot, João Marreiros, Conchi Ania, Diana Azevedo, Enrique Vilarrasa-Garcia, Xinca F, Buan, Buan, Hanze, Hanze, Neil. R. Champness, Sarah L. Griffin, Banglin Chen, Rui-Biao Lin, Benoit Coasne, Seth Cohen, Jessica C. Moreton, Yamil J. Colón, Linjiang Chen, Rob Clowes, François-Xavier Coudert, Yong Cui, Bang Hou, Deanna M. D'Alessandro, Payne Dohen, Doen, Doe, Sun, Christian. Michael Thomas Huxley, Jack D. Evans, Paolo Falcaro, Raffaele Ricco, Omar Farha, Karam B. Idrees, Timur Islamoglu, Pingyun Feng, Huajun Yang, Ross S. Forgan, Dominic Bara, Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sukho Khamed, Khammed Murji, Murji Murji, Matthew R. Saum. diq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu Kitagawa, Ken-ichi Otake, Ryan P. Lively, Stephen JA DeWitt, Phillip Llewellyn, Bettina V. Lotsch, Sebastian T. Ender, Alexander M. Pati M. Pati M. al, Javier García-Martínez, Noemi Linares, Daniel Maspoch, Jose A. Suárez del Pino, Peyman Moghadam, Rama Oktavian, Russel E. Morris, Paul S. Wheatley, Jorge Navarro, Camille Petit, David Danaci, Matthew J. Rosseinsky, Alexandros P., Kat Schunder, Martin Xu, Sergeant, Sergian, Sergeant. s Mouchaham, David S. Sholl, Raghuram Thyagarajan, Daniel Siderius, Randall Q. Snurr, Rebecca B. Goncalves, Shane Telfer, Seok J. Lee, Valeska P. Ting, Jemma L. Rowlandson, Takashi Uemura, Tomoya Iiyuka, Monique A. van der Revere, David Revere, Speed, M.J. and Lamaire, Krista S. Walton, Lukas W. Bingel, Stefan Wuttke, Jacopo Andreo, Omar Yaghi, Bing Zhang, Cafer T. Yavuz, Thien S. Nguyen, Felix Zamora, Carmen Montoro, Hongcai Zhou, Angelo Kirchon, and David Fairen-Jimenez*
具有物理信息神经网络的时间相关狄拉克方程：计算和性质
本文研究使用物理信息神经网络 (PINN) 计算时间相关的狄拉克方程，PINN 是科学机器学习中一个强大的新工具，它避免了使用微分算子的近似导数。PINN 以参数化（深度）神经网络的形式搜索解，其导数（时间和空间）由自动微分实现。计算成本的增加源于需要使用随机梯度法求解高维优化问题，并在训练网络中使用大量类似于标准偏微分方程求解器离散化点的点。具体而言，我们推导了一种基于 PINN 的算法，并展示了其应用于不同物理框架下的狄拉克方程时的一些关键基本性质。
基于分岔图生成工具的广义逻辑方程新方法
摘要 本文提出了两种新的逻辑函数泛化，分别基于非广义热力学、q-逻辑方程和任意阶逻辑方程。它通过将混沌理论与逻辑方程相结合来展示混沌理论的影响，并揭示了微小的参数变化如何将系统行为从确定性行为转变为非确定性行为。此外，本文还介绍了 BifDraw——一个使用经典逻辑函数及其泛化绘制分岔图的 Python 程序，说明了系统对条件变化的响应的多样性。该研究通过研究其复杂的动力学并提供可能在热力学基本状态和熵方面具有新意义的新泛化，为逻辑方程在混沌理论中的地位提供了关键作用。此外，本文还研究了方程的动力学性质及其中的分岔图，这些图呈现出复杂性和令人惊讶的动态系统特征。BifDraw 工具的开发体现了理论概念的实际应用，有助于进一步探索和理解混沌理论中的逻辑方程。这项研究不仅加深了对逻辑方程和混沌理论的理解，还介绍了可视化和分析其行为的实用工具。
双燃料技术平衡住宅电动HVAC方程|白皮书
在寒冷的月份，房主观察到标准电动热泵根本无法提供足够的舒适度。当它们只能产生低于平均体温（98.6°F）的最高空气温度时，在这些寒冷条件下的电热泵的热量不会产生足够的舒适度。当加热载荷超过电动热泵的能力时，热泵关闭，内部辅助加热，以电条加热的形式打开，以满足较低温度下增加的热负载。在辅助加热模式下，鼓风机以高速运行，这可以将气流速率提高到通常高于管道工作的水平，可以支持并降低热泵系统的整体性能。在温度较低的地区，直接电力用于辅助加热，由于电力的使用增加，间接温室气体排放量显着较高。
在杨 - 巴克斯特方程构建的哈密顿模型中的作用：相关性的纠缠和度量
量子相关性是执行各种量子插入和计算任务的里程碑资源，例如密钥分布，密码学，超密集的代码和传送，这些量子在经典上并非经典[1]。在执行这样一项任务时，长期保存和维持相关性至关重要[2]。然而，众所周知，它们在任何量子操作（例如噪声环境中的量子通道）下减少[3]。实际上，基于量子信息和计算科学的新技术的现实应用应用中，称为解相关的相关性丧失是现实世界中的主要障碍[4，5]。因此，寻找控制相关性降低并在信息技术中提供的新方法具有很大的兴趣[5，6]。我们将要处理的两分部分中生活的量子相关性的众所周知的量度是形成（EOF）的纠缠（eof），该纠缠量量化了根据最大纠结对准备某个量子状态所需的最低成本和所需量的量子通信[7-11]。
研究文章通过林业碳固化：一种微分方程方法
通过林业进行的碳固化代表了一种有希望的方法，可以部分抵消驱动气候变化的人为温室气体排放。树生长自然从大气中去除二氧化碳，将其作为生物量储存。可持续管理的森林可以有效地充当碳汇。但是，确定最佳林业政策涉及平衡复杂的生态动态与经济限制。这项研究开发了微分方程模型，以定量捕获森林生长，木材收获和碳固算动力学。逻辑模型首先是为了模拟代表性树种的生物量积累。生命周期的生长模式跨越了成熟的阶段，并结合了气候效应。生物量水平与大气中的二氧化碳去除率成正比。通过纳入收获诱导的生物量减少来分析森林砍伐的影响。实施可持续性限制，以确保收获旋转的最小可行树密度。优化技术然后确定给定生态稳定考虑因素最大化经济回报的管理指南。目标是为旋转长度，播种密度以及允许的削减量提供定量见解，以维持气候变化缓解和商业需求。发现可以为基于科学的林业政策提供信息，以利用森林作为可持续的天然碳汇。
初始重子停止的限制和定向流的状态方程
量子色动力学 (QCD) 相图的探索在很大程度上依赖于在不同束流能量下进行的重离子碰撞实验 [ 1 , 2 ]。这些碰撞跨越不同阶段，演变过程错综复杂，需要一个多阶段的理论框架。该框架已成功描述了大量测量结果。最终强子的集体流为我们了解早期动力学、传输特性和所产生的致密核物质的状态方程 (EoS) 提供了至关重要的见解 [ 3 ]。定向流 (v 1 ) 表示集体侧向运动，对早期演化和状态方程尤其敏感 [ 3 , 4 ]。dv 1 / dy | y = 0 的非单调行为（v 1 ( y ) 在中快速度附近的斜率）已被提出作为强子物质和夸克胶子等离子体 (QGP) 之间一级相变的指示 [ 3 , 5 , 6 ]。这是因为相变引起的 EoS 软化可能导致膨胀过程中定向流的减少，从而导致 dv 1 / dy | y = 0 与束流能量的关系达到最小值 [3]。然而，强调 v 1 ( y ) 对各种动力学方面的敏感性至关重要。人们已经利用各种模型来计算从 AGS 到最高 RHIC 能量的 v 1 ( y )，结果差异很大，但没有一个能有效地描述跨束流能量测量的主要特征 [7,8]。在本文中，我们使用具有参数初始条件的 (3 + 1) 维混合框架解释了介子和重子的 v 1 ( y )，并揭示了它对有限化学势下重子初始停止和致密核物质 EoS 的约束能力 [9]。