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纳米级光学非注册性，非线性跨膜
光学非转录表现为相反的激发方向的光的传播差异。非重生光学器件传统上是通过基于法拉第旋转的相对较大的组件（例如光学隔离器）实现的，从而阻碍了光学系统的微型化和整合。在这里，我们通过跨表面的自由空间非偏置传输，该跨表面由由二氧化硅与二氧化钒杂交的二维纳米孔阵列组成（vo 2）。这种效果来自谐振器支持的MIE模式之间的磁电耦合。纳米孔子的非转化响应无需外部偏见而发生；取而代之的是，互惠因触发vo 2相变的入射光即以一个方向的速度而损坏。非偏置传输是在λ= 1.5 µm附近的电信范围内覆盖100 nm以上的宽带。每个纳米架单位电池的体积仅占据〜0.1λ3，跨表面厚度的测量约为半微米。我们的自偏纳米唱片剂在150 w/cm 2或每纳米甲孔子的速度上表现出非股骨的强度下降到非常低的强度。我们估计皮秒级传输降落时间和亚微秒尺度的传输升高。我们的示范将低功率，宽带和无偏见的光学非转录带给纳米级。
经济增长和失业的非线性建模...
摘要：这项研究使用了从1994年第1期到2019年第4期的季度数据，研究了南非经济增长与失业率之间的非线性关系，并通过Okun（1969）的法律作为研究的基础。使用不同方法在南非进行的先前研究产生了不同的结果。一些研究证明了Okun定律的证据，而另一些研究则没有。使用Shin，Yu和Greenwood-Nimmo（2013）提出的非线性自回旋分配滞后方法，这些发现表明，尽管失业并不能解释经济增长的变化，但它会对它产生积极影响。这意味着由于资本密集型方法产生的产量增加了1至20个百分点的失业率。但是，在短期内，积极的失业率和负失业率都是负面和重要的，这表明当失业率减少时，经济增长会增加。短期内这些关键发现与Okun的定律（1969）一致。因此，南非政府和政策制定者需要采用扩张政策，这将导致刺激更高和增加的经济增长，同时减少失业率。很明显，从长远来看，使用资本密集型方法会导致失业增长，但是在短期内，创造就业机会会导致失业率下降，经济在充分就业水平上产生。
非线性谐振器中的捏磁滞回路
本文表明，可以在简单的非线性共振电路中观察到捏合的滞后，该谐振电路包含一个单个二极管，该二极管表现为电压控制开关。数学模型是串联和并行谐振电路的数值验证的。发现捏合环的叶面积随着频率的增加而增加，并且有多个捏合点可以使用奇怪的对称非线性（例如立方非线性）。实验，以证明具有单个二极管和两个抗平行二极管的捏滞存在。在这些电路中形成了一个捏合环的形成：1）捏合歇斯底里不是熟人的固定器，而2）非线性的存在对于产生这种行为至关重要。最后，验证了数字逻辑电路中的应用程序。
最佳非线性控制在整个大脑中的应用......
我们应用最优非线性控制框架来控制 FitzHugh-Nagumo 振荡器的全脑网络的动态。其节点对应于基于图谱的人类大脑皮层分割的皮质区域，节点间耦合强度来自人类大脑连接组的扩散张量成像数据。节点采用无延迟的加法方案耦合，并由具有固定均值和加性高斯噪声的背景输入驱动。节点的最佳控制输入是通过最小化成本函数来确定的，该成本函数惩罚与期望网络动态的偏差、控制能量和空间非稀疏控制输入。使用背景输入的强度和整体耦合强度作为序参数，网络的状态空间分解为由高振幅极限环分隔的低活动和高活动固定点区域，所有这些区域都定性地对应于孤立网络节点的状态。然而，沿着边界，可以观察到额外的极限环、异步状态和多稳态。将最优控制应用于几个状态切换和网络同步任务，并将结果与同一连接组的线性控制理论的可控性度量进行比较。我们发现，后者关于节点在控制网络动态方面的作用的直觉（仅基于连接组特征）通常不会延续到非线性系统中，正如之前所暗示的那样。相反，在最优非线性控制下，节点的作用关键取决于指定的任务和系统在状态空间中的位置。我们的研究结果为大脑网络状态的可控性提供了新的见解，并可能为设计新的非侵入性脑刺激范式提供灵感。
基于非线性动力学的机器学习
机器学习的核心元素是灵活的通用函数逼近器，可以对其进行训练并适应数据。现代机器学习的主要挑战之一是理解非线性和复杂性在这些通用函数逼近器中的作用。在本研究中，我们专注于非线性复杂系统，并展示它们在表示和学习不同函数方面的能力。复杂的非线性动力学和混沌自然会产生几乎无限多样的动态行为和功能。物理、生物和工程系统可以利用这种多样性来实现自适应、鲁棒的行为和操作。非线性动态系统可以被视为不同可能行为或功能的集合的体现，从中可以选择不同的行为或功能来响应不同的条件或问题。这个选择过程可以是手动的，即可以通过直接设置参数手动挑选正确的功能。或者，我们可以自动化这个过程，让系统本身学习如何去做。这创建了一种机器学习方法，其中非线性动力学表示并体现不同的可能功能，并且它通过训练学习如何从这个功能空间中选择正确的功能。我们报告了如何利用非线性动力学和混沌来设计和制造基于非线性动力学的可变形硅硬件，作为不同可能功能的物理体现。我们展示了这种灵活的可变形硬件如何通过学习和搜索算法（例如遗传算法）来学习以实现不同的所需功能。在这种方法中，我们将两种强大的自然和生物现象——达尔文进化论和非线性动力学与混沌结合起来，作为一种面向动力学的方法来设计具有应用的智能自适应系统。非线性动力学在硬件层面体现不同的功能，同时利用进化方法来找到实现正确功能的参数。
非线性开放经济中的转换波动
在危机前后，一个政权的经济不确定性可能会发生巨大变化。诸如欧元区全球金融危机之类的输入性危机凸显了外部冲击的影响。通过估计包括马尔可夫转换波动性冲击的欧元区和美国开放经济非线性动态随机一般均衡模型，我们发现，与平静期相比，这些冲击在全球金融危机期间更为显著。我们描述了美国实体经济和金融市场的冲击如何影响欧元区经济，以及全球金融危机期间短期和长期债券之间的重新分配是如何发生的。重要的是，当国内外金融市场影响经济时，估计的非线性不容忽视。市场相关变量的非线性行为凸显了高阶估计对于向政策制定者提供额外解释的重要性。关键词：DSGE、波动性冲击、马尔可夫转换、开放经济、金融危机、非线性。JEL 分类：C61、E32、F21、F41。
量子比特-量子纠缠见证的非线性改进
纠缠见证 (EW) [4] 为纠缠检测提供了重要的可行方法，且不需要量子态的全部信息。EW 是厄米算子，其所有可分离态的平均值都是非负的，但对于至少一个纠缠态可以为负。[5] 证明，任何纠缠态都可以被至少一个 EW 检测到。然而，对于未知的纠缠态，构造相应的 EW 通常非常困难。针对某些特定的纠缠态，已经提出了几种 EW 构造方法，例如 [6, 7]。EW 还可用于量化纠缠 [8] 和设计独立于测量设备的纠缠检测方法 [9]。EW 的实验设备也已在不同的物理系统中实现 [10, 11]。
非线性所得税的政治经济学
本文引用了有关投票、最优所得税、实施和纯公共物品的文献，以解决通过投票决定通过所得税来资助公共物品的问题。与以前的文章不同，本文允许征收影响工作和投票的消费者的劳动休闲决策的一般非线性所得税。不确定性起着重要作用，因为政府不知道从已知分布中抽取的消费者能力的真实实现，但必须满足与实现相关的预算；税收制度必须是稳健的。即使备选方案空间是无限维的，原始条件也能确保多数规则均衡的存在。JEL 编号：D72、D82、H21、H41 关键词：投票；所得税；公共物品；稳健性
定量非线性均质化：振荡的控制
线性椭圆运算符的定量随机均质化已经被众所周知。在此贡献中，我们向前迈进了具有P-生长的单调操作员的非线性设置。这项工作致力于定量的两尺度扩展结果。通过处理2≤p<∞的指数范围d≤3，我们能够考虑真正的非线性椭圆方程和系统，例如 - a（x）（x）（1 + |∇| p-p-p-2）∇u = f（使用随机，非不必要的对称）。从p = 2到p> 2时，主要困难是分析相关的线性化操作员，其系数是退化的，无限的，并取决于通过非线性方程的解决方案的随机输入a。我们的主要成就之一是控制这种复杂的非线性依赖性，导致迈耶对线性化运算符的估计值，这是我们得出的最佳定量两尺度扩展结果的关键（这在周期性设置中也是新的）。
Terahertz频率的非线性光学物理
摘要：Terahertz（THZ）波在6G/7G通信，传感，非促进检测，材料调制和生物医学应用中表现出了有希望的前景。随着高功率THZ源的发展，投资了越来越多的非线性光学效应，并且投资了THZ诱导的非线性光学现象。这些研究不仅显示了电子，离子和分子的清晰物理图片，而且还提供了许多在感应，成像，通信和航空航天中的新型应用。在这里，我们回顾了THZ非线性物理学和THZ诱导的非线性光学现象的最新发展。本综述提供了一个概述和幻觉的示例，说明了如何实现强大的非线性现象以及如何使用THZ波来实现非线性材料调制。