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World File Search System光谱特性
计算化学中的量子力学方法
抽象的量子机械方法构成了计算化学的基石，在原子量表上提供了对分子行为和特性的前所未有的见解。这些方法阐明了通过求解Schrödinger方程来理解各种化学系统至关重要的基本电子结构，能量和性能。在这些方法中，密度功能理论（DFT）在研究原子，分子和固体的电子特性方面具有多功能性，它植根于精确的Hohenberg-kohn定理和Kohn-Sham方程。本评论探讨了计算化学中量子机械方法的宽敞景观，突出了它们在推进科学理解和技术创新方面的关键作用。许多领域，包括材料科学，催化和药物开发，利用这些技术来增强分子结构，预测反应，模拟光谱特性并澄清溶剂化效应。量子化学现在可以借助高级技术（如释放后循环方法和时间依赖性的DFT）预测更多。这些技术为我们提供了有关分子如何移动以及电子如何激发的更多信息。分子动力学（MD）模拟通过显示分子如何随时间移动和相互作用，从而增加了量子力学方法。他们通过将理论上应该与实际发生的情况联系起来来实现这一目标。关键字：量子，机械方法，计算化学。添加基于结构的药物设计（SBDD）和材料建模等计算机程序显示了量子化学如何改变事物，加快发现过程并提高分子行为的准确性。光谱模拟和溶剂化研究有助于我们预测如何解释实验数据并确定环境如何影响分子的行为及其应用，从而使计算化学更有用。量子化学软件和高性能计算框架的持续演变使对高级计算工具的访问权限，从而促进了解决复杂科学挑战的协作和创新。随着量子能力的提高，未来有望在化学和跨学科领域进行更大的应用，推动材料设计，药物开发和环境可持续性的持续进展。
在磁步骤下的半古典特征值估计
操作员p H是自我的，具有紧凑的分解，其频谱是一个增加的序列（λn（h））n∈N，是带有多重性的真实特征值的序列。在这项贡献中，我们旨在给出p h低lean质特征值的渐近膨胀，以半经典的极限，即当h趋向于0。Schrödinger操作员具有不连续的磁场，例如P H，在研究二维电子气体的传输性能时，出现在许多纳米物理学中的许多模型中[Reijniers and Peeters 2000; Peeters and Matulis 1993]。在这种情况下，磁边是笔直的，并且有绑定的状态有趣的是沿着磁性边缘流动的电流。目前的贡献解决了另一个有关磁边缘对结合状态能量的影响的有吸引力的问题。我们通过在磁边的曲率上提供尖锐的半经验特征值渐近物来给出肯定的答案（请参见下面的假设1.1和定理1.2）。宽松地说，我们的假设说我们对磁边的局部变形进行局部变形，以使其曲率具有独特的非排定最大值。磁性拉普拉斯算子的另一个重要出现是在金茨堡 - 兰道超导率模型中[Saint-James and de Gennes 1963]。在有限域中，这些操作员的光谱特性可以描述有趣的物理情况。在超导性的背景下，有关最低特征值的准确信息对于给出II型超导体中超导性浓度的精确描述很重要。此外，它改善了第三个临界场H C 3的估计值，该临界场h C 3标志着域中超导性的发作。我们将读者推荐给[Assaad和Kachmar 2022； Assaad 2021]对于不连续的野外病例，以及[Fournais and Helffer 2006; Helffer and Pan 2003; Lu and Pan 1999a; 1999b; 2000; Bonnaillie-Noël和Fournais 2007； Bonnaillie-Noëland Dauge 2006; Bernoff和Sternberg 1998; Tilley和Tilley 1990]进行Smooth
海军天文台 - CNMOC
组成 ICRF 的超大质量黑洞 在 2022 年 6 月《天体物理学杂志增刊》上发表的一篇新论文中，美国海军天文台的天文学家 Remington Sexton 博士领导了一个新的目录，该目录列出了组成国际天体参考框架 (ICRF) 的活动星系核 (AGN) 的基本光谱特性。 [1] 自 20 多年前采用以来，ICRF 已发展到包括数千个具有非常长基线干涉 (VLBI) 观测的河外射电源，这使得世界各地的多个射电望远镜可以充当单个射电天文台。 ICRF 目前已是第三次实现 (ICRF3)，它提供了一个前所未有的精度天体参考框架，可用于天体测量、大地测量和导航等关键领域。 然而，矛盾的是，除了它们的位置和射电亮度之外，人们对这些物体的天体物理性质知之甚少。物理信息的缺乏阻碍了许多天体物理学研究对 ICRF 和新的光学天体参考系 Gaia-CRF 之间位置偏移原因的探究，而这也是一项关键的研究重点。一种可能性是，这些巨大的光学-射电偏移可归因于射电喷流，这种射电喷流可以在射电波长下表现出扩展的发射，或者偏离了用 Gaia 测量到的光学光心，对于 AGN 而言，这对应于中央超大质量黑洞周围的吸积盘。Sexton 博士说：“ICRF 现在正处于这样一个阶段，对这些物体基本性质的物理理解将有助于提高未来 ICRF 实现的准确性和精确度。”利用斯隆数字巡天 (SDSS) 提供的庞大的可用光谱数据库，确定了近 900 个 ICRF3 物体的重要物理特性，例如红移、黑洞质量和发射线运动学，其中超过 1,000 个物体具有 AGN 光谱类型分类。该星表采用了最先进的贝叶斯光谱拟合算法，可以同时拟合所有感兴趣的光谱参数，以及稳健的不确定性估计 [2]，该算法由 USNO 专门为研究组成 ICRF3 的低红移和高红移活动星系核而开发。由于黑洞吸积过程在短时间内发生，活动星系核的辐射变化很大，因此需要不断监测组成 ICRF 的物体，以防可能发生的变化
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
基于对象的物理海岸线指标检测...
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩上检测和绘制海岸线指标的适用性。将高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究区分物理海滩隔间的可能性。这项研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水分含量之间量化的强关系为海岸线指标的定义提供了见解。对此，根据沙土湿度进行了端元选择。在此选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙土覆盖的光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用最小距离类、基于像素的分类器进行了类可分性测试，证明了沙土水分含量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水位线、高水位线、瞬时水位线和低水位线。为了绘制这些边界，应用了一种称为“旋转变量模板匹配”的基于对象的边缘检测算法。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从检测到的 3 个边界的结果来看，有理由认为较高的水分含量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。关键词：海岸线指标、边界、光谱表征、基于对象、土壤水分、沙滩。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着良好的定位和对错误位置的区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。这项研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。