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非线性schrödinger的封闭式解决方案...
∗这是一篇文章的预印本，该文章将发表在《混乱》，《孤子与分形》期刊上，2025年，第1卷。191，115822; doi：10.1016/j.chaos.2024.115822。
线性和非旋光光谱（1）
Quote：Sidiki Zongo，Fabrice Bado，TongonmanegdeLéonardOuedraogo，Moussa Sougoti，SiéZacharieKam等。（2024）MNTPYP-PMMA复合锡膜的线性和非线性光谱表征，J纳米纳斯基纳米技术应用程序8：104
预测和观察分形非线性光学的拓扑模式
从《新闻与观点》类别中发表的《新闻与观点》类别的此项目：科学与应用程序旨在提供最近在参考文献中发表的理论和实验结果的摘要。[24]，它证明了高阶拓扑 - 绝缘子（HOTI）类型的非线性光学波导中的角模式的创建。实际上，这些是二阶Hotis，其中拓扑保护的边缘模式的横向尺寸小于2的散装尺寸（在光向指导的情况下为2），这意味着被保护模式的零维数，实际上是在角落或缺陷的尺寸。工作[24]报告了具有分形横向结构的Hoti中各种形式的角模式的预测和创建，由Sierpiński垫圈（SG）表示。波导材料的自我关注的非线性将角模式转化为角孤子，几乎所有这些都稳定。孤子可以连接到基础SG产生的外部或内部角落。此N＆V项目概述了参考文献中报告的这些新发现。[24]和其他最近的作品，以及有关该主题进一步工作的方向的简要讨论。
补充材料：非线性波导阵列中的可调生成空间纠缠
由GAAS底物上的分子束外延生长的外延结构由6个周期Al 0组成。8 GA 0。 2 as/al 0。 25 GA 0。 75作为Bragg反射器（下视镜），A 350 nm Al 0。 45 GA 0。 55作为核心和4个周期Al 0。 8 GA 0。 2 as/al 0。 25 GA 0。 75作为Bragg反射器（上镜）。 两个Bragg镜子在NIR范围内为泵梁提供了光子带隙垂直限制，也为电信范围内生成的SPDC光子的总内部反射覆盖提供了。 因此，泵和SPDC模式的特征是不同的分散曲线，允许单波导相匹配条件Δβ（0）= 0（等式 （s6）下面）要在关注的光谱范围内满足。 外延结构是通过分子束外延生长的，样品通过电子光刻（使用高分辨率HSQ抗性）处理，然后是ICP干蚀刻。 SPDC电信模式的模拟耦合常数为C TE = 2。 7 mm -1在TE极化中，C TM = 2。 48 GA 0。2 as/al 0。25 GA 0。 75作为Bragg反射器（下视镜），A 350 nm Al 0。 45 GA 0。 55作为核心和4个周期Al 0。 8 GA 0。 2 as/al 0。 25 GA 0。 75作为Bragg反射器（上镜）。 两个Bragg镜子在NIR范围内为泵梁提供了光子带隙垂直限制，也为电信范围内生成的SPDC光子的总内部反射覆盖提供了。 因此，泵和SPDC模式的特征是不同的分散曲线，允许单波导相匹配条件Δβ（0）= 0（等式 （s6）下面）要在关注的光谱范围内满足。 外延结构是通过分子束外延生长的，样品通过电子光刻（使用高分辨率HSQ抗性）处理，然后是ICP干蚀刻。 SPDC电信模式的模拟耦合常数为C TE = 2。 7 mm -1在TE极化中，C TM = 2。 425 GA 0。75作为Bragg反射器（下视镜），A 350 nm Al 0。45 GA 0。 55作为核心和4个周期Al 0。 8 GA 0。 2 as/al 0。 25 GA 0。 75作为Bragg反射器（上镜）。 两个Bragg镜子在NIR范围内为泵梁提供了光子带隙垂直限制，也为电信范围内生成的SPDC光子的总内部反射覆盖提供了。 因此，泵和SPDC模式的特征是不同的分散曲线，允许单波导相匹配条件Δβ（0）= 0（等式 （s6）下面）要在关注的光谱范围内满足。 外延结构是通过分子束外延生长的，样品通过电子光刻（使用高分辨率HSQ抗性）处理，然后是ICP干蚀刻。 SPDC电信模式的模拟耦合常数为C TE = 2。 7 mm -1在TE极化中，C TM = 2。 445 GA 0。55作为核心和4个周期Al 0。8 GA 0。 2 as/al 0。 25 GA 0。 75作为Bragg反射器（上镜）。 两个Bragg镜子在NIR范围内为泵梁提供了光子带隙垂直限制，也为电信范围内生成的SPDC光子的总内部反射覆盖提供了。 因此，泵和SPDC模式的特征是不同的分散曲线，允许单波导相匹配条件Δβ（0）= 0（等式 （s6）下面）要在关注的光谱范围内满足。 外延结构是通过分子束外延生长的，样品通过电子光刻（使用高分辨率HSQ抗性）处理，然后是ICP干蚀刻。 SPDC电信模式的模拟耦合常数为C TE = 2。 7 mm -1在TE极化中，C TM = 2。 48 GA 0。2 as/al 0。25 GA 0。 75作为Bragg反射器（上镜）。 两个Bragg镜子在NIR范围内为泵梁提供了光子带隙垂直限制，也为电信范围内生成的SPDC光子的总内部反射覆盖提供了。 因此，泵和SPDC模式的特征是不同的分散曲线，允许单波导相匹配条件Δβ（0）= 0（等式 （s6）下面）要在关注的光谱范围内满足。 外延结构是通过分子束外延生长的，样品通过电子光刻（使用高分辨率HSQ抗性）处理，然后是ICP干蚀刻。 SPDC电信模式的模拟耦合常数为C TE = 2。 7 mm -1在TE极化中，C TM = 2。 425 GA 0。75作为Bragg反射器（上镜）。 两个Bragg镜子在NIR范围内为泵梁提供了光子带隙垂直限制，也为电信范围内生成的SPDC光子的总内部反射覆盖提供了。 因此，泵和SPDC模式的特征是不同的分散曲线，允许单波导相匹配条件Δβ（0）= 0（等式 （s6）下面）要在关注的光谱范围内满足。 外延结构是通过分子束外延生长的，样品通过电子光刻（使用高分辨率HSQ抗性）处理，然后是ICP干蚀刻。 SPDC电信模式的模拟耦合常数为C TE = 2。 7 mm -1在TE极化中，C TM = 2。 475作为Bragg反射器（上镜）。两个Bragg镜子在NIR范围内为泵梁提供了光子带隙垂直限制，也为电信范围内生成的SPDC光子的总内部反射覆盖提供了。因此，泵和SPDC模式的特征是不同的分散曲线，允许单波导相匹配条件Δβ（0）= 0（等式（s6）下面）要在关注的光谱范围内满足。外延结构是通过分子束外延生长的，样品通过电子光刻（使用高分辨率HSQ抗性）处理，然后是ICP干蚀刻。SPDC电信模式的模拟耦合常数为C TE = 2。7 mm -1在TE极化中，C TM = 2。4
薄液含液液的非线性频率混合器
摘要：薄膜硅锂（TFLN）光子学的最新进展导致了新一代的高性能电磁设备，包括调节器，频率梳子和微波炉到光传感器。然而，依赖于全光非线性的TFLN基于TFLN的设备受到了准阶段匹配（QPM）的敏感性的限制，该设备通过铁电极通过制造公差实现。在这里，我们提出了一个可扩展的制造工艺，旨在改善TFLN中光频率混合器的波长 - 准确性。与常规的极前蚀刻方法相反，我们首先定义了TFLN中的波导，然后执行铁电孔。此序列允许在波导定义之前和之后进行精确的计量学，以完全捕获几何缺陷。系统误差也可以通过测量设备的子集进行校准，以填充QPM设计，以在晶圆上剩余的设备。使用这种方法，我们制造了大量的第二次谐波生成设备，旨在生成737 nm的光，其中73％的靶标在目标波长的5 nm之内。此外，我们还通过覆层沉积展示了设备的热点调整和修剪，前者将约96％的测试设备带到了目标波长。我们的技术使集成量子频转换器，光子对源和光学参数放大器的快速增长，从而促进基于TFLN的非线性频率混合器集成到更复杂和功能性光子系统中。
Willems的非线性系统的基本引理，带有Koopman线性嵌入
摘要 - Koopman操作员理论和Willems的典型诱饵都可以为非线性系统提供（近似）数据驱动的线性表示。但是，为Koopman操作员选择提升功能是具有挑战性的，并且来自Willems的基本引理中数据驱动模型的质量无法保证对上的非线性系统。在本文中，我们将Willems的基本引理扩展到接受Koopman线性嵌入的一类非线性系统。我们首先表征非线性系统的轨迹空间与其Koopman线性嵌入的关系之间的关系。然后，我们证明了Koopman线性嵌入的轨迹空间可以通过非线性系统的丰富轨迹的线性组合形成。结合这两个结果会导致非线性系统的数据驱动表示，该系统绕过了对提升函数的需求，从而消除了相关的偏差误差。我们的结果表明，轨迹库的宽度（更多轨迹）和深度（较长的轨迹）对于确保数据驱动模型的准确性很重要。
零件的双线性模型和生成对抗网络中的外观
摘要 - 对生成对抗网络（GAN）的理解进步已导致视觉编辑和合成任务的显着进步，并利用了嵌入在预训练的gan的潜在空间中的丰富语义。但是，现有方法通常是针对特定的gan体系结构量身定制的，并且仅限于发现不促进局部控制的全球语义方向，或者需要通过手动提供的区域或细分口罩进行某种形式的监督。从这个角度来看，我们提出了一种建筑敏锐的方法，该方法共同发现代表空间部分及其外观的因素，以一种完全无监督的方式。这些因素是通过在特征图上应用半非谐音张量分解来获得的，这反过来又可以通过像素级控制来实现上下文感知的本地图像编辑。此外，我们表明发现的外观因子对应于无需使用任何标签的概念的显着图。对广泛的GAN体系结构和数据集进行了实验，表明，与最新的状态相比，我们的方法在训练时间方面更有效，最重要的是，提供了更准确的局部控制。
基于线性回归的算法仍可以成功识别微生物官能团，尽管生态函数的非线性
微生物群落在各种环境中起关键作用。预测它们的功能和动力学是微生物生态学的关键目标，但是这些系统的详细描述可能是非常复杂的。一种处理这种复杂性的方法是诉诸于更粗糙的表示。几种方法试图以数据驱动的方式识别微生物物种的有用群体。最近的工作在从头发现时，使用像线性回归这样简单的方法来预测给定功能的粗略表示，对多个物种甚至单个这样的群体（Ensemble-Biterient优化（EQO）方法）进行了一些经验成功。将社区功能建模为单个物种贡献的线性组合似乎很重要。但是，确定生态系统的预测性过度的任务与预测功能的任务不同，并且可以想象，前者可以通过比后者更简单的方法来完成。在这里，我们使用资源竞争框架来设计一个模型，在该模型中，要发现的“正确”分组是良好的定义，并使用合成数据来评估和比较基于回归的三种方法，即先前提出的两个和我们介绍的两个方法。我们发现，即使函数明显非线性，基于回归的方法也可以恢复分组。该多组方法比单组EQO具有优势。至关重要的是，模拟器（线性）方法的表现可以胜过更复杂的方法。
在Xile教授的实验室中生物催化的博士后位置...
在过去的十年中已经完成了巨大的工作，以使芯片上有效2（𝜒𝜒（2））和3阶非线性过程。虽然具有强大的材料（2）表现出巨大的希望，但在制造或可靠性方面，它们仍然面临许多挑战，并且保持CMO不兼容。为了克服这些局限性，我们将开发宽带的带隙第三代半导体碳化硅SIC。博士项目将着重于开发高级设计和技术，以利用和增强非线性矿石，并以Phosl的专业知识为基础。
通过Koopman Control家族对非线性控制系统进行建模：通用形式和子空间不变性接近
本文介绍了Koopman Control家族（KCF），这是一个用于建模通用（不一定是控制效果）离散时间非线性控制系统的数学框架，目的是为在具有输入的系统中使用基于Koopman的方法提供可靠的理论基础。我们证明，KCF的概念捕获了非线性控制系统在（潜在无限维）功能空间上的行为。通过在KCF下采用广义的子空间不变性概念，我们为有限维模型建立了通用形式，该模型涵盖了常用的线性，双线性和线性切换模型作为特定实例。如果在KCF下子空间不变的情况下，我们提出了一种以一般形式近似模型的方法，并使用不变性接近概念来表征模型的准确性。我们结束了讨论所提出的框架如何自然地借给控制系统的数据驱动建模。