一维粒子模拟 (PIC) 用于分析新视野号绕冥王星太阳风 (SWAP) 仪器在距离太阳约 34 天文单位处观测到的行星际激波上游区域测得的能谱。使用单个种群模拟不同的太阳风离子 (SWI) 和拾取离子 (PUI) 种群,我们可以清楚地识别出每个种群对全球能谱的贡献。强调了激波前沿倾斜度在沿磁场流回远离前沿的上游区域的 PUI 形成中的重要作用。在本模拟中可以很好地恢复 SWAP 实验测得的能谱。详细分析表明:(1) 能谱的最高部分主要由回流的 PUI-H + 和 PUI-He + 形成; (2) 能谱的中间部分由太阳风 SW-H + 和 SW-He 2+ 入射离子组成,这些离子叠加在 PUI-H + 粒子群上,(3) 低能范围由入射 PUI-H + 组成。使用 PUI-H + 粒子群的初始填充壳分布(而不是零厚度壳),可以提高实验结果与模拟结果之间的一致性,因为这会强烈影响光谱的低能部分。这意味着 PUI-H + 离子在日光层中首次被拾取后,有足够的时间扩散到壳分布并填充壳分布,这表明随后的冷却对全球能谱有重要影响。
摘要目的本系统综述的目的是描述反应转移效应的流行率和幅度,用于不同的响应转移方法,人群,研究设计和患者报告的结果指标(PROM)s。方法在Medline,Psycinfo,Cinahl,Emahl,Embase,社会科学引文指数和论文和本次全球范围内进行了文献搜索,以识别2021年以前发布的Proms的纵向定量研究。根据报告的统计信息或手稿中所述,确定了每个响应转移效应(效应大小,R平方或受访者的百分比)。在两个分析级别(研究和效应水平),重新校准和重新定位/重新概念化/重新概念化以及不同的反应转移方法以及种群,研究设计和舞会特征下,总结了响应转移效应的流行和响应效果的幅度。进行了两次分析:(a)包括所有研究和样本,以及(b)仅包括无关研究和独立样本。150项研究的结果包括研究,130(86.7%)检测到了反应转移效应。在研究的4868效应中,793(16.3%)揭示了反应转移。可以确定105个研究(70.0%)的效应尺寸,总共有1130个效果,其中537(47.5%)导致响应转移的检测。效果大小差异很大,大多数重新校准效应大小(Cohen's D)在0.20至0.30之间,并且在整个特征中,重置重新定位/重新概念化效应的中位数较少超过0.15。从无关的研究中获得了相似的结果。结论结果引起人们对理解响应转移结果的理解的需求的关注:谁会经历响应变化,在何种情况下以及在哪些情况下?
在这项工作中,我们表明,通过利用连续量子非破坏性测量,即使在存在独立的失相噪声(通常是最有害的噪声类型)的情况下,也可以在频率估计(或磁力测量)测量方案中保留量子优势。因此,我们验证了这种增强是由于非经典关联(即自旋压缩)而得以保留的,这些关联是由测量本身动态产生的。值得注意的是,我们的方案不需要准备任何纠缠或非经典关联的探针状态:探针在经典相干自旋状态中初始化,量子增强所需的资源在条件演化过程中动态创建。此外,我们提供了证据,证明我们的结果是稳健的,并且在各种噪声强度下甚至在存在低效测量设备的情况下都适用。
形态测量表征是描述神经元培养和识别表型差异的重要程序。这项任务通常需要劳动密集型的测量和对大量培养神经元中的众多神经突进行分类。为了自动执行这些测量,我们编写了 AutoNeuriteJ,这是一个 imageJ/Fiji 插件,可以测量和分类大量神经元中的神经突。我们表明,Auto-NeuriteJ 能够检测由已知会影响神经元生长的几种化合物引起的神经突生长变化。在这些实验中,在几个小时内获得了每种条件下超过 5000 个小鼠神经元的测量结果。此外,通过分析缺乏微管相关蛋白 6 (MAP6) 的小鼠神经元和野生型神经元,我们说明 AutoNeuriteJ 能够检测轴突长度的细微表型差异。总体而言,使用 AutoNeuriteJ 将提供快速、无偏和准确的神经元形态测量。
g。 4可转让证券:以下证券,证券(尤其是未认证的证券和基于账本的证券),衍生品和中介证券在资本市场上可谈判的证券,但付款工具除外:1。公司和其他证券,其他证券,未持有的证券和基于证券的证券,衍生性证券和其他公司的证券,派生型和中间人的股份,及其他参与者,及其他参与者,并在公司中竞争,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给了公司和证券。关于股票,2。债券或其他形式的证券化债务的收据,包括有关此类证券的存放债务,3。
g。 4可转让证券:以下证券,证券(尤其是未认证的证券和基于账本的证券),衍生品和中介证券在资本市场上可谈判的证券,但付款工具除外:1。公司和其他证券,其他证券,未持有的证券和基于证券的证券,衍生性证券和其他公司的证券,派生型和中间人的股份,及其他参与者,及其他参与者,并在公司中竞争,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给公司,分配给了公司和证券。关于股票,2。债券或其他形式的证券化债务的收据,包括有关此类证券的存放收据,3。
基于梯度的优化方法的加速度是一个显着实用和理论上重要性的主题,尤其是在机器学习应用中。虽然已经有很多关注是在欧几里得空间内进行优化的,但在机器学习中优化概率度量的需求也激发了这种情况下加速梯度的探索。为此,我们引入了一种类似于欧几里得空间中基于动量的方法的哈密顿流量方法。我们证明,在连续的时间设置中,基于这种方法的算法可以达到任意高阶的收敛速率。我们用数值示例补充了发现。关键字:加速度方法,基于动量的方法,哈密顿流,瓦斯恒星梯度流,重球方法。
在本篇综述中,我们讨论了非平衡状态下能量涨落的统计描述,这种涨落源于量子系统与测量仪器之间的相互作用,该相互作用应用了一系列重复的量子测量。为了正确量化有关能量涨落的信息,我们推导并解释了交换热概率密度函数和相应的特征函数。然后,我们讨论了 Jarzynski 形式涨落定理 ⟨ e − βQ ⟩ = 1 的有效性条件,从而表明涨落关系对于测量时间间隔内的随机性具有鲁棒性。此外,我们还分析了热特征函数在许多中间量子测量的热力学极限下的后期渐近性质。在这样的极限下,除非系统的哈密顿量和中间测量可观测量共享一个共同的不变子空间,否则量子系统趋向于最大混合状态(因此对应于具有无限温度的热状态)。然后,在此背景下,我们还讨论了当系统在量子芝诺机制下运行时,能量涨落关系如何变化。最后,针对目前在量子应用和技术中普遍存在的二能级和三能级量子系统的特殊情况,说明了理论结果。
本文的主要目的是将量子测量理论的一些重要元素系统地整合到论文 [6, 3, 7, 5, 4] 中提出的色彩感知数学框架中。该框架描述了一种量子相对论色彩感知理论,该理论基于与 CIE(国际照明委员会)开发的经典比色法中假设的范式完全不同的范式,本质上可以将其归结为物理色彩刺激空间的同色异谱还原,例如,请参阅 [32, 11, 16] 中对该方法的数学导向描述。由于在同色异谱还原过程中光刺激和感知色彩之间的直接联系会丢失,并且人类视觉系统的精细化将这两个概念进一步分开,因此我们决定不考虑物理色彩刺激,而仅基于众所周知的色彩感知经验证据来建立我们的模型。正如我们稍后将详细介绍的那样,这一策略已被重要的科学家所采用。如果不参考实验环境和观察仪器,就无法研究这些经验色彩感知定律,正如逻辑学家 B. Russell 在 [45] 中一针见血地指出的那样:“在日常生活中,当我们谈论桌子的颜色时,我们只指在通常的光线条件下,从普通角度看桌子对普通观察者来说似乎具有的那种颜色。但在其他条件下出现的其他颜色也同样有权被视为真实的;因此,为了避免偏袒,我们不得不否认桌子本身具有任何一种特定的颜色。”理解依赖于实验环境和观察条件的经验证据的需要是引发数学形式化的动机之一
通过实现清洁工业交易中概述的共同目标所需的特定投资活动的活动,该沟通补充了现有的国家援助指南。与其他国家援助指南相比,在这种交流中,包括有关气候援助,环境保护和能源援助的指南(“ CEEAG”)2,这是有道理的,鉴于需要加速特定的投资以及对这种沟通范围内部贸易和竞争对内部市场的潜在影响和竞争的低风险,这是合理的。本沟通中概述的兼容性规则是基于案件实践和委员会收集的相关经验,也是根据临时危机和过渡框架的应用(“ TCTF”)的应用。3
