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NGN3振荡表达控制人类胰腺内分泌分化的时间
了解蛋白质表达动力学对于对细胞分化的机械理解至关重要。我们研究了NGN3的动力学，NGN3的动力学是胰腺内分泌发育至关重要的转录因子，包括其功能和解码机制。敲击内源性报告基因表明，Ngn3蛋白的表达在人IPS衍生的内分泌祖细胞中具有13小时的周期性振荡，并且随着细胞与β样细胞和α样细胞的分化而被关闭。增加NGN3蛋白的稳定性会导致一个宽的表达峰，而不是振荡，而较大的峰到槽变化。这导致早熟的内分泌与β样细胞和α样细胞以及关键NGN3靶基因的早熟表达。对动力学，数学建模和生物信息学的单细胞分析表明，NGN3振荡的解码是通过折叠式检测通过不一致的前馈基序进行的，该基序解释了正常和早熟的分化。我们的发现表明振荡性NGN3动力学控制分化的时机，但不能控制命运规范。
伪数的数量产生来自嵌入在微控制器中的维也纳振荡器刺激的约瑟夫森连接
摘要。本文给出了WIEN桥振荡器（JJSWBO）刺激的Josephson结数（PRNG）的推导及其微控制器验证。通过JJSWBO的数值研究，构成系统参数的不同坐标空间中的百科全书动态图明确阐述了呈现最大Lyapunov指数（GLE）的系统的全局行为。混乱的行为被捕获，以大于零的GLE，而GLE的周期性行为小于零。此外，分叉特征暴露了可周期性的振荡和可周期性的周期性振荡，可周期性的兼诊途径，可与可混乱的混乱途径，可行的常规行为的拦截以及可混乱的表现，共存的吸引者，单稳定的混乱动力学和内在的现象现象。提出了JJSWBO的微控制器验证（MCV），以验证数值仿真结果。从描述JJSWBO的混沌方程式，设计了一个线性反馈移位寄存器（LFSR）作为后处理单元的PRNG。通过使用NIST 800-22测试套件成功测试了来自建议的基于JJSWBO的PRNG的生成二进制数据的随机性。此结果有助于确认JJSWBO对加密方案和其他基于混乱的应用程序的适用性。
Kerr介质中驱动参数振荡器的量子动力学
在本文中，我们第一次分析了质量和频率时间依赖性的参数振荡器。我们表明，可以从另一个参数振荡器的进化算子获得恒定质量和时间依赖频率的进化算子，然后是时间转换t→r t 0 dt'1 / m（t'）。然后，我们通过研究沿振荡器运动的时间依赖性力的影响，在Kerr培养基的影响下，在Kerr培养基中，参数振荡器的量子动力学进行。从分析和数值的观点分析了时间依赖性振荡器的量子动力学，这是两个主要策略：（i）小kerr参数χ，以及（ii）小构件参数k。在以下内容中，为了调查生成状态的特征和统计特性，我们计算自相关函数和mandel Q参数，并且为了更详细地说明，我们在相位空间上获得了（Quasi）概率分布，例如Glauber -Sudarshan P-功能和Husimi分布，并作为非classicality Criteriation。
狄拉克和非相对论量子振子的信息论分析
在过去的几十年里，人们对利用不同密度泛函研究量子力学系统的兴趣日益浓厚。信息论 [1] 提供的强大工具的使用受到了特别的关注，该工具旨在根据系统的代表性或特征概率分布对系统进行精确描述。这些工具的应用范围广泛，包括复杂程度各异的物理和化学对象，从少粒子系统 [2] 到结构复杂的分子 [3,4]，再到多电子原子和离子 [5,6]。此外，对于给定系统，我们通常可以根据所追求的精度水平以及所考虑的变量来考虑不同的描述模型。在时间独立的量子力学框架中，对给定状态下的单粒子或多粒子系统的完整描述，需要了解相应的波函数 (r 1 , . . . , rn )，它是特征值方程的相应解
用隐藏的高斯图形光谱模型识别振荡性脑网络
识别基于间接观察到的过程的功能网络构成了神经科学或其他领域的反问题。对此类反问题的解决方案估算为第一步，该活动从脑电图或MEG数据中从功能网络中出现。这些脑电图或MEG估计是对功能性脑网络活动的直接反映，其时间分辨率是其他体内神经图像无法提供的。第二步估计了此类活动pseudodata的功能连通性，揭示了与所有认知和行为密切相关的振荡性脑网络。对此类MEG或EEG逆问题的模拟还揭示了由任何最新的反溶液确定的功能连接性的估计误差。我们揭示了估计误差的重要原因，该原因源自将任一个逆解决方案步骤的功能网络模型的错误指定。我们介绍了指定这种振荡性脑网络模型的隐藏高斯图形光谱（HIGGS）模型的贝叶斯识别。在人EEGα节律模拟中，以ROC性能为单位测得的估计错误在我们的HIGG逆溶液中不会超过2％，而最先进的方法中的估计误差则达到20％。猕猴同时发生的EEG/ECOG记录为我们的结果提供了实验性确认，根据Riemannian距离，其一致性比最新的方法高的1/3倍。
参数将量子振荡器驱动到异常
物理理论中使用的数学对象并不总是很好。爱因斯坦的时空理论允许时空的奇异性和范霍夫奇异性在凝聚的物理学中出现，而强度，相位和极化奇异性则遍布波浪物理学。在受矩阵控制的耗散系统中，奇异点出现在参数空间的特殊点上，因此某些特征值和特征向量同时合并。但是，在开放量子系统方法中描述的量子系统中产生的特殊点的性质的研究少得多。在这里，我们考虑了参数驱动的量子振荡器，并遭受损失。这个挤压系统在描述其第一矩和第二矩的动力学方程中表现出一个特殊的点，这是两个具有独特物理后果的阶段之间的边境。尤其是我们讨论种群，相关性，挤压二次和光谱如何取决于高于或低于特殊点的光谱。我们还评论临界点上存在耗散相变的存在，这与liouvillian间隙的闭合有关。我们的结果邀请了在两光子驱动器下对量子谐振器的实验探测，并且可能更广泛地重新评估了耗散量子系统内的特殊和关键点。
社论：脑振荡活动在人类感觉运动控制和学习中的作用：桥接理论与实践
神经振荡，自发发生以及大脑从事任务的振荡活动的节奏模式，在功能网络内部和跨功能网络的神经交流中起着至关重要的作用。在感觉运动网络中，MU（8-13 Hz）中的振荡，β（13.5-25 Hz）和γ（30-90 Hz）频率范围通常会锁定为运动开始时，并且在逐渐振幅（desynchroncrization）中逐渐降低（ERNCHRONING）（ERCHRORINCER）（ERCHRORCH）（ERCHRORCH）（ERCHRORCH）（ERNCHRORIAN）的特征（ERNCHRORINCER）（ERNCH）（ERNCRORIN）（ERNCRORINCERNINCERRORN）（ERNCRORCH）（EVENTRORIN）（EVENTRORIN）。尽管他们的功能作用仍在争论中，但MU，Beta和γ振荡在几种神经精神病学条件下发生了改变（Peter等，2022），并被认为与感觉运动控制，学习和可塑性有关（Pfurtscheller and Lopes da Silva da Silva，1999; 1999; Engel and Frard; ghillies; ghillies; ghillies;该研究主题展示了有关皮质振荡在运动控制和学习中的作用以及这种知识的转化适用性的研究。它包含涉及实验和方法研究和文献综述的五篇文章。
克尔介质中驱动参量振荡器的量子动力学
相干态是一个重要的概念，其特征值关系为 ˆ a | α = α | α as，是研究和描述辐射场的一个非常方便的基础，它是由薛定谔于 1926 年在对量子谐振子的研究 1 – 4 中首次提出的。然而，基于相干态和光电检测的量子相干理论已由 Glauber、Wolf、Sudarshan、Mandel、Klauder 等人在 20 世纪 60 年代初发展起来，它与经典辐射场中的量子态最为相似，因此被认为是经典力学和量子力学的边界。Glauber 的创新工作于 2005 年获得诺贝尔奖，以表彰他。事实上，相干态已经成为量子物理学中最常用的工具之一，在各个领域，特别是在量子光学和量子信息中发挥着非常重要的作用。相干态使我们能够使用 Wigner 等人早期开发的准概率来描述光在相空间中的行为 7 。相干态的重要性在于它们的概括已被证明能够呈现非经典辐射场特性 8 – 10 。激光作为一种极具潜力的相干光的表现标志着对光与物质之间非线性相互作用的广泛研究的开始 11 。这可以通过实验通过将相干态穿过克尔介质来实现，这是由于出现了可识别的宏观相干态叠加，即所谓的猫态 12 。当克尔介质的入口状态是正则相干态时，Kitagawa 和 Yamamoto 引入了克尔态作为克尔介质的输出 13 。克尔效应会产生正交压缩，但不会改变输入场光子统计特性，即它仍然是泊松分布，这是正则相干态输入的特性，用于产生相干态的叠加 14 – 16 。这里值得注意的是，光在克尔介质中的扩散也以非谐振荡器样本为特征，非谐项取为 ˆ np ，其中 p 为整数（p > 1）17 , 18 。该振荡器模式可以被评估为描述注入具有非线性磁化率的传输线（例如光纤）的相干态的演变。用相干态的量子力学描述的激光束在通过非线性介质时会经历各种复杂的改变，包括量子态的崩溃和复活。在任何线性或非线性的演变中，耗散总是会发生。耗散效应通常导致振幅的减小，但是，如果相互作用发生在原子尺度上，量子效应就会很显著 19。非线性相干态是标准相干态最突出的概括之一 20 。一个合适的问题是：如果初始相干态的时间演化受到时间相关谐振子哈密顿量的影响，并与时间相关外部附加势 21 – 24 耦合，会发生什么情况？时间相关谐振子有很多种，例如参数振荡器 11、25 、卡尔迪罗拉-卡奈振荡器 26、27 和具有强脉动质量的谐振子 28 。
使用随机振荡器网络进行在线量子时间序列处理
储层计算是一种强大的机器学习范例，可用于在线时间序列处理。由于其独特的高计算能力和低训练成本组合，它在混沌时间序列预测和连续语音识别等任务中达到了最先进的性能，这使它有别于传统训练的循环神经网络等替代方案，此外，它还适合在专用硬件中实现，有可能实现极其紧凑和高效的储层计算机。最近有人提出使用随机量子系统，利用量子动力学的复杂性进行经典时间序列处理。然而，在不干扰量子系统状态的情况下从量子系统中提取输出是有问题的，并且可以预期会成为此类方法的瓶颈。在这里，我们提出了一种受储层计算启发的方法，用于在线处理由量子信息组成的时间序列，从而避开测量问题。我们通过将两个典型的基准任务从经典储层计算推广到量子信息，并引入一个没有经典模拟的任务来说明其强大功能，其中训练一个随机系统来在从不直接交互的系统之间创建和分配纠缠。最后，我们讨论只有输入或只有输出时间序列是量子的部分概括。
