带有Moir'E超级晶格的纳米光子设备目前由于光子的独特性和高效率控制而引起了广泛的兴趣。到目前为止,实验研究主要集中在单层设备上,即,将两个或多层光子晶体图案合并并蚀刻在单一材料中。相比之下,具有多层材料的扭曲的光子晶体在纳米化技术中引起了挑战,因为上层材料的生长通常需要没有纳米结构的光滑底层。在此,我们在石墨/Si 3 N 4异质结构中制造了扭曲的杂波光子晶体。我们使用干燥转移方法将石墨堆放在底部Si 3 N 4的顶部,并具有预蚀刻的光子晶体图案。选择性干蚀刻食谱用于蚀刻两个光子晶体层,从而提高了对齐的质量和准确性。在实验中清楚地观察到了从Moir´e位点的可见波长约700 nm处的腔光子模式。这些结果揭示了杂词纳米光量设备的实验图,并为在新的自由度下设计灵活性和控制光子开辟了道路。
动态降尺度通常涉及使用数值天气前词(NWP)求解器将粗数据完善到更高的空间分辨率。数据驱动的模型(例如Fourcastnet)已成为传统NWP模型的预测模型。一旦训练了这些模型,它们就可以在几秒钟内提供预测,而与经典的NWP模型相比,它们要快数千倍。然而,作为交货时间,因此,它们的预测窗口增加,这些模型显示出不稳定的不稳定,因为它们倾向于与现实不同。在本文中,我们建议使用数据同化方法来稳定它们进行缩小任务。数据同化使用来自三种不同来源的信息,即基于部分微分方程(PDE),嘈杂的观察值以及不确定性反射的不完美计算模型。在这项工作中,在进行动态缩小尺度时,我们将用“弱约束的4DVAR框架”中的FourcastNet替换了基于PDE的NWP模型,该模型解释了隐含模型错误。我们证明了这种方法对飓风追踪问题的功效;此外,4DVAR框架自然可以表达和量化不确定性。我们使用ERE5数据证明了我们的方法的性能优于集合卡尔曼过滤器(ENKF)和未稳定的四castnet模型,这是根据预测准确性和预测不确定性的。
微生物的社会组织长期以来一直是生物学和社会学的一个令人着迷且具有挑战性的主题。在这些生物体中,个人的作用远不如社区的主导性,而社区起着超生物的作用。通过称为法规传感的通信机制实现了协调。当社区健康时,法定人数可以使其能够规范潜在有害个人的发展。本研究采用基于代理的法定人数传感模型来探索代谢功能与社会行为之间的关系。它还研究了多养殖如何响应其成分的代谢特征的变化。最后,我们确定了一种特别稳定的状况,其中组件合作以最大化殖民地的整体健康状况。我们将这种状态称为生命的共鸣
在这项工作中,我们提出了一种使用傅立叶变换红外光谱法(FTIR)来确定薄超级传导膜的中红外折射率。尤其是,我们在波长范围为2.5至25 µm的波长范围内对10 nm厚的NBN和15 nm厚的MOSI膜进行了FTIR传播和反射测量,对应于12-120 THz或光子的频率50-500 MEV。To extract the mid-infrared refractive indices of the thin films from FTIR measure- ments, we used the Drude-Lorentz oscillator model to represent the dielectric functions of the films and implemented an optimization algorithm to fit these oscillator parameters, minimizing the error between the measured FTIR spectra and the simulated spectra calculated using the dielectric func- tions of the films.为了评估提取的介电函数的一致性,我们比较了从紫外线中这些介电功能到近红外波长的折射率值与使用光谱椭圆法分别测量的值。为了进一步验证,我们从其提取的Drude振荡器参数中计算出膜的薄片电阻,并与实验值进行了比较。可以扩展这种基于FTIR的折射率测量方法,以测量超过25 µm的波长的薄膜的折射率,这对于设计高效的光子探测器和光子设备非常有用,在中型和远足波长中具有增强的光学吸收。
应用于蛋白质多序列比对(MSA)数据集的最新生成学习模型包括简单且基于可解释的物理的POTTS协方差模型和其他机器学习模型,例如MSA-Transformer(MSA-T)。最佳模型准确地重现了蛋白质内的生物物理约束引起的MSA统计数据,从而提出了哪种功能形成最佳模型的问题。POTTS模型通常是由有效的电位(包括成对残基 - 残基相互作用项)所指出的,但有人建议MSA-T可以捕获由效能电位引起的效应,这些电势包括成对相互作用和隐式相互作用以及MSA中的系统发育结构。在这里,我们比较了POTTS模型和MSA-T的能力,重建了反映复杂生物学序列约束的高阶序列统计。我们发现,模型性能在很大程度上取决于序列之间系统发育关系的处理,这可以诱导MSA中的非生物物理突变协方差。在使用系统发育依赖性的明确校正时,我们发现Potts模型在检测生物物理起源的上皮相互作用方面优于MSA-T。
其复杂性限制了融合能量和高能量应用中的进步,由等离子体物理学,超出经典计算限制的多尺度现象驱动。这些变革性解决方案,尤其是在等离子体模拟中,为指数加速是可能的,代表了对可持续能源和极端国家研究的突破的重要希望。在这篇综述中,量子计算(QC)被探索为通过提供融合能和高能系统等应用来推动等离子体物理模拟的一种手段。这包括用于模拟湍流,波粒相互作用以及具有接近量化效率的磁流失动力学(MHD)不稳定性的计算方法。我们表明,通过将QC整合到等离子研究中,可以求解大规模的线性方程,计算特征值并优化复杂系统,比经典方法更好。本讨论研究了血浆物理学的量子计算的潜力,突出了其当前局限性,包括硬件限制以及对适用于精确模拟复杂等离子体现象的专门算法的需求。尽管存在这些挑战,QC仍有可能显着改变血浆建模并加快融合反应器的发展。QC代表了一种新的方法,可以使工程师摆脱计算瓶颈,提供了对可持续能量突破所需的血浆行为前所未有的观点。这项工作的结果强调了在等离子体物理学外面持续的重要性,以实现质量控制在推进高能科学方面的全部潜力。
在过去的十年中,实验者已经证明了他们在量子镜中控制机械模式的令人印象深刻的能力,直到量子水平:现在有可能创建机械的fock状态,从不同的物体中纠缠机械模式,存储量子信息或将其从一个量子位转移到另一个量子位,并在当今的文献中发现的许多可能性。的确是量子,就像旋转或电磁自由度一样。,所有这些尤其被称为量子技术的新工程资源。,但除了这一功利主义方面,还有更多的东西:援引布拉金斯基和洞穴的原始讨论,其中量子振荡器被认为是经典场的量子检测器,即引力波,也是量子量的独特感应能力。研究主题是机械模式与之耦合的浴室,让它们在自然界中是已知或未知的。这封信是关于这种新的潜力的,它解决了随机热力学的问题,可能是量子版本,搜索最近在最近的理论中假定的基本基础(随机)领域,这些字体可以与波浪功能崩溃模型的类别相吻合,以及呈现出浓缩模型的更为开放的问题,以及在所有机制中都具有两种含义的对象,并且在两个机构中都具有两种方式)。但是,这些研究比使用几种量子力学模式要大得多:必须确定所有已知的浴缸,必须对实验进行实验,而“机械师”一词必须通过在适当的驱动式音调时进行实质性地进行实质性的能力来构成实质性的能力。
tau Lepton留下了低能颗粒的喷雾或射流,其射流中的微妙图案使人们可以将它们与其他颗粒产生的喷气式区分开。该射流还包含有关tau Lepton的能量的信息,该能量分布在子颗粒之间,并在途中腐烂。当前,最佳算法使用组合设备和计算机视觉的多个步骤。