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![arXiv:2202.13555v2 [nucl-th] 2022 年 5 月 17 日](/simg/4\4d9a60065a8cb035a875f8d78c5033d0daedddd1.webp)
arXiv:2202.13555v2 [nucl-th] 2022 年 5 月 17 日
重夸克是电磁场和高能核碰撞中产生的夸克胶子等离子体 (QGP) 物质初始条件的重要探针。在与 (3+1) 维粘性流体动力学模型耦合的改进的朗之万模型中，我们探索了重介子及其衰变轻子的定向流系数 (v 1 ) 的起源，以及它在相反电荷之间的分裂 (∆v 1)。我们发现，虽然重夸克 v 1 的快速度依赖性主要由 RHIC 能量下 QGP 相对于纵向的倾斜能量密度分布驱动，但它主要受 LHC 能量下的电磁场影响。∆v 1 可作为电磁场时空演化分布的一种新探针。我们对 D 介子及其衰变电子的研究结果与 RHIC 和 LHC 上现有的数据一致，而且我们对重味衰变μ子的预测可以通过未来的测量进一步检验。
![arxiv：2312.05989v2 [cs.lg] 15 Sep 2024](/simg/4\4a113b15883d212e8cc7acc710d29df13fa90cfd.webp)
arxiv：2312.05989v2 [cs.lg] 15 Sep 2024
有两种主要的扩散模型方法：降解扩散概率模型（DDPMS）（Sohl- Dickstein等，2015； Ho等，2020）和基于得分的生成模型（Song＆Ermon，2019）（SGMS）（SGMS）。以前的DDPM逐渐通过向前过程将样品从目标分布转换为噪声，并训练向后的过程逆转转换并用于生成新样品。另一方面，SGM使用得分匹配技术（Hyvärinen＆Dayan，2005; Vincent，2011）来学习数据生成分布的得分函数的近似，然后使用Langevin Dynamics生成新样本。由于对于现实世界的分布，得分功能可能不存在，Song＆Ermon（2019）建议在训练样本中添加不同的噪声水平以覆盖整个实例空间，并训练神经网络以同时学习所有噪声水平的得分函数。
粗粒模型的耗散粒子动力学
我们开发了一种基于耗散粒子动力学（DPD）的计算方法，该方法将溶剂的水动力相互作用引入了溶质的粗粒模型，例如离子，分子或聚合物。dpd-solvent（DPDS）是一种完全非驻留方法，可以直接通过任何基于粒子的溶质模型以所需的溶剂粘度，可压缩性和溶质扩散率直接掺入流体动力学。溶质仅通过DPD恒温器与溶剂相互作用，这确保了溶质系统的平衡性能不受引入DPD溶剂的影响，而恒温器耦合强度则设定了所需的溶质扩散率。因此，DPD可以用作替代传统分子动力学恒温器，例如Nosé -Hoover和Langevin。我们证明了在聚合物动力学和通过纳米孔电流流动的情况下，DPD的适用性。该方法应广泛用作将流体动力相互作用引入现有的粗粒溶质和软材料模型的一种手段。
海森堡-朗之万方程方法
利用海森堡-朗之万方程的解和相应的算子矩方程，讨论了确定开放量子系统刘维尔函数特征频率的等效方法。分析了一个简单的阻尼两级原子，以证明这两种方法的等效性。建议的方法用于揭示相应运动方程的动力学矩阵的结构和特征频率，以及它们对一般二次哈密顿量描述的相互作用玻色子模式的退化。明确讨论了两种模式的量子刘维尔例外点和恶魔点及其退化。观察到了量子混合恶魔例外点（继承、真实和诱导）和隐藏例外点，这些点在振幅谱中无法直接识别。通过海森堡-朗之万方程提出的方法为详细分析无限维开放量子系统中的量子例外点和恶魔点铺平了道路。
中央管脑脊液双向流动的起源和作用
1 法国巴黎索邦大学、UPMC 巴黎 06 大学、INSERM、CNRS、AP-HP、Pitie´ -Salpétrie` re 医院；2 法国巴黎 ESPCI、PSL 大学、CNRS、朗之万研究所；3 瑞士洛桑联邦理工学院流体力学与不稳定性实验室；4 法国巴黎巴黎精神病学和神经科学研究所、圣安妮医院、笛卡尔大学、INSERM U1266；5 挪威特隆赫姆挪威科技大学医学院 Kavli 系统神经科学研究所、神经计算中心； 6 挪威特隆赫姆挪威科技大学医学院临床与分子医学系
威廉·M·（MAC）·索恩贝里 2021 财政年度国防授权法案
SUSAN A. DAVIS，加利福尼亚州 JAMES R. LANGEVIN，罗德岛 RICK LARSEN，华盛顿州 JIM COOPER，田纳西州 JOE COURTNEY，康涅狄格州 JOHN GARAMENDI，加利福尼亚州 JACKIE SPEIER，加利福尼亚州 TULSI GABBARD，夏威夷州 DONALD NORCROSS，新泽西州 RUBEN GALLEGO，亚利桑那州 SETH MOULTON，马萨诸塞州 SALUD O. CARBAJAL，加利福尼亚州 ANTHONY G. BROWN，马里兰州，副主席 RO KHANNA，加利福尼亚州 WILLIAM R. KEATING，马萨诸塞州 FILEMON VELA，德克萨斯州 ANDY KIM，新泽西州 KENDRA S. HORN，俄克拉荷马州 GILBERT RAY CISNEROS，Jr.，加利福尼亚州 CHRISSY HOULAHAN，宾夕法尼亚州 JASON CROW，科罗拉多州 XOCHITL TORRES SMALL，新墨西哥州 ELISSA SLOTKIN，密歇根州 MIKIE SHERRILL，新泽西州 VERONICA埃斯科巴，得克萨斯州 DEBRA A. HAALAND，新墨西哥州 JARED F. GOLDEN，缅因州 LORI TRAHAN，马萨诸塞州 ELAINE G. LURIA，弗吉尼亚州 安东尼·布林迪西，纽约
集合数据生成的生成无序流量
基于流量的生成模型已经证明了广泛的数据模式（例如图像和文本）的有希望的性能。但是，很少有工作探索其扩展到无序数据（例如，空间点集），这并不是很微不足道，因为以前的模型主要是为自然订购的向量数据设计的。在本文中，我们提出了无序的流，这是一种基于流程的基于设定数据生成的生成模型。具体来说，我们将未订购的数据转换为适当的函数代表，并通过功能值流量匹配来了解此类表示的概率度量。对于从函数表示到未排序数据的逆映射，我们提出了一种类似于粒子过滤的方法，Langevin Dynamics首先要热身初始粒子和基于梯度的搜索，以更新它们直至结合。我们已经在多个现实世界数据集上进行了广泛的实验，这表明我们的无序流模型在生成集合结构化数据方面非常有效，并且显着胜过先前的基线。
2025 年 1 月 5 日公报
1 月 6 日星期一 圣安德烈贝塞特（St. Andre Bessette），宗教 12:15 pm - Vi Langevin 要求朋友 1 月 7 日星期二 圣雷蒙德佩尼亚福特（St. Raymond of Penyafort），神父 4:00 pm - Harold McCray 要求家人 1 月 8 日星期三 10:00 am - Pete Schroeder 要求家人 1 月 9 日星期四 12:15 pm - *特殊意向 Gary Webster 要求家人 1 月 10 日星期五 无弥撒 1 月 11 日星期六 4:00 pm – Jeanette Hanson 要求 Suzanne Hanson Matt Sabol 要求 Karen Sabol 1 月 12 日星期日 主的洗礼 9:00 am - Helen Kruszewski 要求家人 Edward & Marguerite Maciag 要求家人 11:00 am - Raymond A. Hoste 要求朋友 Gary Sheipline 要求 Bruce & Mary Sheipline Fr. Richard Thomas 要求 Rose DeAnda
两亲物模拟转录簇在细胞核中的扩散
可以使用完全合成的，分离的DNA-纳米动物模仿生物分子冷凝物，从而模仿相位分离，从而在几种功能性纳米材料中实现明显的控制和性能的增加。干细胞表现出控制和执行基因转录到RNA的大分子的突出簇，这也通过相分离机制形成。由于两亲性效应，被转录的基因可以展开甚至分散这些簇。在这里，我们用具有纳米固定剂的聚胸腺素尾巴部署两亲性DNA的纳米t，以重现由DNA-纳米动物形成的液滴的生物学观察到的诱导型。我们使用多能斑马鱼胚细胞中转录簇的超分辨率显微镜图像作为生物参考数据。延时显微镜，两亲性滴定实验和Langevin动力学模拟表明，将两亲 - 莫蒂夫添加到合成系统中会重现胚胎细胞中转录簇看到的形状变化和分散。我们的工作说明了生物模型系统的组织原理如何指导实施新的方法来控制合成纳米材料的介观组织。
pos（lattice2024）039-科学论文
复杂的langevin（Cl）动力学，其中自由度被分析扩展，提供了潜在的解决方案，因为它不依赖重要性采样，而是通过随机过程探索复杂的流形[4，5]。它是随机定量的扩展[6，7]，相当于路径积分定量。cl已显示在三个[8]和四个[9]欧几里得维度的晶格场理论中起作用，其中包括严重的符号问题，包括在QCD [10-14]中，但即使在简单模型[15-17]中，它也可能失败。几年前[18-20]阐明了这种情况[18-20]，这是通过在实际歧管上的复杂分布与复杂歧管上的真实和正分布之间形式关系的推导，该分布在CL过程中有效地进行了采样，从而导致了正确性的正确标准，需要证实后者验证。然而，问题仍然存在，该方法的可靠性取决于对Cl漂移中无穷大和近杆的分布行为的精确理解。最近的工作可以在例如参考。[21 - 25]。