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World File Search System不变性
二维空间中 skyrmion 的量子态......
Skyrmion 从高能物理进入材料科学 1 ，在那里它们被引入来模拟原子核 2-4 。它们是拓扑保护磁存储器的潜在候选者 5-7 。 Skyrmion 的拓扑稳定性源于连续场在连续几何空间上映射的离散同伦类，例如，将三分量恒长自旋场映射到磁性薄膜的二维空间。它依赖于二维海森堡模型的平移（准确地说是共形）不变性。一旦这种不变性被晶格破坏，skyrmion 就会变得不稳定，不会坍缩 8 ，必须通过额外的相互作用来稳定，比如 Dzyaloshiskii-Moriya、磁各向异性、塞曼等。在典型的实验中，skyrmion 的大小由磁场控制。当尺寸低于一定值时，交换相互作用总是占上风，而 skyrmion 会坍缩 9。观察到的 skyrmion 纹理通常包含数千个自旋。即使是实验中最小的纳米级 skyrmion 也包含数百个自旋。此类 skyrmion 由 Lorentz 透射电子显微镜 10 成像，通常被视为经典物体。然而，随着 skyrmion 变得越来越小，人们必须预料到量子力学在某个时候会发挥作用。这项工作的动机是观察到 skyrmion 经典坍缩为晶格的一个点与量子力学相矛盾。它与不确定性原理相矛盾，就像电子坍缩到质子上一样。然而，当前的问题比氢原子的问题要困难得多。skyrmion 拥有的大量自旋自由度类似于多电子原子的问题，对于多电子原子，无法对其进行量子态的分析计算。过去，人们已经研究过 skyrmion 量子行为的某些方面。基于 Thiele 动力学与磁场中带电粒子运动的类比，人们研究了 skyrmion 在钉扎势中的量子运动 11 。人们通过从自旋场的拉格朗日量推导出 Bolgoliubov-de Gennes 哈密顿量，解决了手性磁体中的磁振子-skyrmion 散射 12 。通过开发
早期路径主导地位是神经发育的原理
我们执行了针对性的攻击，这是网络的系统计算链接，以通过其巨型群集分析其对整个大脑网络的全局通信的影响。在英国生物库中的个体，青少年的脑认知发展研究和发展人类连接的项目中，我们发现针对较长的白质界长度和密度对衰老和疾病的不变性明显不变。时间逆转攻击计算提出了一种用于大脑发展方式的机制，我们使用渗透理论得出一个分析方程。基于理论与实验之间的紧密匹配，我们的结果表明，限制了从已经在神经发育中最早的巨型群集和最早的区域中散发出来的区域是那些成为最长和最密集的。
准德西特可观测量的量子德西特根
在膨胀宇宙学中，准德西特优雅退出使我们能够测量原始 dS 相的量子特征，特别是由谱指数 ns 参数化的尺度不变性的缺乏。在本文中，我们总结了之前关于如何在 dS 平面基态 (dSQFI) 的 dS 量子 Fisher 信息中实现底层原始标度定律的工作。在大尺度上，dSQFI 明确地将 ns 的值设置为 0.9672，而无需任何 qdS 输入。该值与张量与标量之比无关，该比的值需要模型相关的输入。此外，dSQFI 预测，在大尺度上，小规模的运行与当前的实验结果兼容。dSQFI 对小尺度的其他现象学后果将在未来的出版物中讨论。© 2022 Elsevier BV 保留所有权利。
机器学习sasakian和G2拓扑与Calabi-yau 7-manifolds
我们提出了一种机器学习方法，以研究与Sasakian和g 2斜角相关的拓扑数量，接触Calabi-yau 7-manifolds。具体来说，我们计算了某些Sasakian Hodge数字的数据集，以及对于7555可能的7555 P 4（W）Phoppactive空间中的7549，在7549的7549中为7549的7549（w）7549（w）的75倍（W），为crowley-n oddstrom的自然g 2结构的不变性。这些拓扑数量是通过高性能得分学习的，其中仅使用神经网络和符号回归器学习Sasakian Hodge数字，分别达到0.969和0.993。此外，相应的grobner碱基的性能是良好的，导致计算速度的大幅提高，这可能具有独立的关注。数据生成和分析进一步引起了要提出的新型猜想。
不可避免的RNA图案和结构服务器
[1]可根据旋转不变性的最小值RNA结构基序的可扩展且可解释的识别，撰写的，Zhou，Malik，Tang，Mathews和Huang。重新梳理202 5。预印本：https：//arxiv.org/abs/2402.17206。[2]通过竞争对手结构的产生和结构分解，Zhou，Tang，Mathews和Huang通过竞争结构的产生和结构分解识别。RECOMB 2024，LNCS 14758的RECOMB会议记录，Springer。https://arxiv.org/abs/2311.08339 [3] RNA设计通过structure-ware Multi-Frontier合奏优化，作者：Zhou，Dai，Li，Li，Ward，Mathews和Huang。ISMB 2023的会议记录；生物信息学，39（supp。 1）。 https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad252ISMB 2023的会议记录；生物信息学，39（supp。1）。https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad252
金融领域的网络安全-IJRPR
通过在计算机网络上分发数据，区块链使黑客很难妥协财务数据的完整性。该技术的固有特征（例如不变性和透明度）确保一旦记录了交易，就无法将其更改，从而促进参与者之间的信任。区块链在金融各个方面找到了应用程序，包括比特币等加密货币，该货币引入了新的数字货币范式；智能合约自动执行协议而无需中介；并确保数据共享，这允许提供信息的机密和防篡改信息。尽管具有潜力，但区块链的采用仍面临诸如可伸缩性问题，能源消耗问题，监管不确定性以及与现有金融系统集成的挑战。需要解决这些因素，以充分利用金融服务中的区块链。
JHEP01（2025）064
到目前为止，有关全息复杂性的文献几乎完全集中在（dÞ1） - 维抗 - de Sitter时空的背景下，而不是字符串或M理论中的全部高维仪表/重力二元性。我们提供了一个框架来研究全二元性中全息复杂性，从而解释了较高维理论中复杂性功能与抗抗清时空中的复杂性功能的关系，并且当复杂性功能可以普遍应用于衡量/重力二元性时，而不是特定的双对。我们还表明，仪表不变性以10维超级强度动作为关键示例来限制复杂性函数的边界项。最后，我们提出了按照这些考虑因素的新的通用复杂性函数，包括修订的规格不变的动作复杂性。
机器学习sasakian和G2拓扑与Calabi-yau 7-manifolds
我们提出了一种机器学习方法，以研究与Sasakian和g 2斜角相关的拓扑数量，接触Calabi-yau 7-manifolds。具体来说，我们计算了某些Sasakian Hodge数字的数据集，以及对于7555可能的7555 P 4（W）Phoppactive空间中的7549，在7549的7549中为7549的7549（w）7549（w）的75倍（W），为crowley-n oddstrom的自然g 2结构的不变性。这些拓扑数量是通过高性能得分学习的，其中仅使用神经网络和符号回归器学习Sasakian Hodge数字，分别达到0.969和0.993。此外，相应的grobner碱基的性能是良好的，导致计算速度的大幅提高，这可能具有独立的关注。数据生成和分析进一步引起了要提出的新型猜想。
量子电路复杂性作为物理可观测量
这项工作提出将量子电路复杂性（实现量子变换所需的最少基本操作数）确立为合法的物理可观测量。我们证明电路复杂性满足物理可观测量的所有要求，包括自伴随性、规范不变性和具有明确不确定关系的一致测量理论。我们开发了用于测量量子系统复杂性的完整协议，并展示了其与规范理论和量子引力的联系。我们的结果表明，计算要求可能构成与能量守恒一样基本的物理定律。该框架提供了对量子信息、引力和时空几何出现之间关系的洞察，同时提供了实验验证的实用方法。我们的结果表明，物理宇宙可能受能量和计算约束的支配，这对我们理解基础物理具有深远的影响。关键字
(G*) 置换不变自旋系综中任意状态的确定性构造
原子和固态自旋集合是有前途的量子技术平台，但实际架构无法解析单个自旋。不可解析的自旋集合的状态必须遵循置换不变性条件，但目前尚不清楚生成一般置换不变 (PI) 状态的方法。在这项工作中，我们开发了一种系统策略来生成任意 PI 状态。我们的协议首先涉及用工程耗散填充特定的有效角动量状态，然后通过改进的 Law-Eberly 方案创建叠加。我们说明了如何通过现实的能级结构和相互作用来设计所需的耗散。我们还讨论了可能限制实际状态生成效率的情况，并提出了脉冲耗散策略来解决这些问题。我们的协议解锁了以前无法访问的自旋集合状态，这可能有利于量子技术，例如更强大的量子存储器。