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探究初始重子停止和状态方程...
使用具有参数初始条件的 (3+1) 维混合框架，我们研究了重离子碰撞中已识别粒子（包括介子、K介子、质子和 Lambda 粒子）的快速度相关定向流 v 1 ( y )。考虑了涉及 Au+Au 碰撞的情况，在 √ s NN 下进行，范围从 7.7 到 200 GeV。使用测量的带电粒子伪快速度分布和净质子快速度分布来约束束流方向的动态。在该框架内，介子的定向流由倾斜源的侧向压力梯度驱动，重子的定向流主要由于横向扩展驱动的相对于束流轴的初始不对称重子分布。我们的方法成功地再现了介子和重子的 v 1 快速度和束流能量依赖性。我们发现重子的v 1 ( y )对重子的初始停止有较强的约束力，而定向流与介子的v 1 ( y )一起可以探究有限化学势下致密核物质的状态方程。
![arXiv:2212.02124v1 [nucl-th] 2022 年 12 月 5 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a8f61a1bfc70c0fbf92453d1624283d5ffc15d7d.webp)
arXiv:2212.02124v1 [nucl-th] 2022 年 12 月 5 日
我们利用相对论电阻磁流体动力学 (RRMHD) 研究了高能重离子碰撞中电荷相关的各向异性流。我们将光学 Glauber 模型视为夸克胶子等离子体 (QGP) 的初始模型，并以两个碰撞核中带电粒子的源项为初始电磁场的麦克斯韦方程组解。在 √ s NN = 200 GeV 的 Au-Au 和 Cu-Au 碰撞中，使用这些初始条件进行 RRMHD 模拟。我们根据 RRMHD 导致的电荷分布，计算了两次碰撞中电荷奇数对定向流 ∆ v 1 和椭圆流 ∆ v 2 的贡献。结果表明，∆ v 1 和 ∆ v 2 与介质的电导率 ( σ ) 大致成正比。在 σ = 0 时。 023 fm − 1 情况下，∆ v 1 的结果与 Au-Au 碰撞中的 STAR 数据一致。此外，在 Cu-Au 碰撞中，∆ v 1 在 η = 0 时具有非零值。我们得出结论，电荷相关的各向异性流是提取高能重离子实验中 QGP 介质电导率的良好探针。
![arXiv:2211.16408v2 [nucl-th] 2023 年 11 月 11 日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0d8f9370bfef0812a6f41804abb1c807464b0aa9.webp)
arXiv:2211.16408v2 [nucl-th] 2023 年 11 月 11 日
使用具有参数初始条件的 (3+1) 维混合框架，我们研究了重离子碰撞中已识别粒子（包括介子、K介子、质子和 Lambda 粒子）的快速度相关定向流 v 1 ( y )。考虑了涉及 Au+Au 碰撞的情况，在 √ s NN 下进行，范围从 7.7 到 200 GeV。使用测量的带电粒子伪快速度分布和净质子快速度分布来约束束流方向的动态。在该框架内，介子的定向流由倾斜源的侧向压力梯度驱动，重子的定向流主要由于横向扩展驱动的相对于束流轴的初始不对称重子分布。我们的方法成功地再现了介子和重子的 v 1 快速度和束流能量依赖性。我们发现重子的v 1 ( y )对重子的初始停止有较强的约束力，而定向流与介子的v 1 ( y )一起可以探究有限化学势下致密核物质的状态方程。
人工智能和机器人领域的负责任研究与创新 (RRI)：一种对心智与机器的后人类同理心的关系方法 20 世纪 80 年代末开始的对人类基因组计划的伦理、法律和社会影响 (ELSI) 的研究到 2010 年左右成为美国联邦预算的一项。ELSI 研究成为美国和欧盟政府科技机构自我反思的一部分；负责任的研究与创新 (RRI) 的道德理想已成为一种专业规范。1 这个历史性的例子作为跨学科可能性的愿景，指导了以下提议，即在心智与机器计划中系统地整合技术和道德，并作为纽约大学对这些问题的持续承诺的一部分。2 人工智能和机器人研究与人类基因组计划非常相似，并且肯定会从类似的处理中受益。 RRI 提供了一种替代事后应对新技术影响的趋势的方法：它关注社会影响“上游”的设计问题和实施前的初始条件。RRI 在实施阶段的“中游”也非常有效。在信息科学和技术的情况下，上游和下游之间的距离相对较短，中游干预的价值变得更加明显。3 对初始条件的敏感性是所有复杂自适应系统的一个特征——必须考虑到这一事实
人工智能和机器人领域的负责任研究与创新 (RRI)：一种关系方法，用于实现思想和机器的后人类共情 20 世纪 80 年代末开始的对人类基因组计划的伦理、法律和社会影响 (ELSI) 的研究，到 2010 年左右成为美国联邦预算的一项。ELSI 研究成为美国和欧盟政府科技机构自我反思的一部分；负责任的研究与创新 (RRI) 的道德理想已成为一种专业规范。1 这个历史性的例子是跨学科可能性的愿景，它指导了以下提议，即在思想和机器计划中系统地整合技术和道德，并作为纽约大学对这些问题的持续承诺的一部分。2 人工智能和机器人研究与人类基因组计划非常相似，并且肯定会从类似的处理中受益。RRI 提供了一种事后应对新技术影响的趋势的替代方案：它关注社会影响“上游”的设计问题和实施前的初始条件。RRI 在实施阶段的“中游”中也非常有效。在信息科学和技术的情况下，上游和下游之间的距离相对较短，中游干预的价值变得更加明显。3 对初始条件的敏感性是所有复杂自适应系统的一个特征——在任何希望整合人类和非人类系统的系统研究中都必须考虑到这一事实。中游发展阶段的亚稳态中介和过渡结构往往呼应了对初始条件的系统敏感性：它们易受干扰，因此容易受到一定程度的调节和管理。中游调节增强了道德干预的有效性 中游 RRI 在跨学科计划（如“心智与机器”）的情况下也具有强大的潜在影响。中游调节的实验室民族志研究表明，将社会科学家和人文研究人员嵌入科学和工程实验室可以增强反思方法实践和协调，从而使上述学科领域受益。4 一个非常适合当代人工智能和机器人研究跨学科性质的哲学框架是本体结构现实主义 (OSR) 5 。过程哲学与复杂自适应系统的一致性为设计和自然系统的稳健跨标量集成提供了进一步的本体论基础。以新康德哲学及其与过程形而上学的亲缘关系为基础的 OSR 具有根本的关系基础，它提供了适应性的概念能力，以应对技术的快速发展及其社会影响。科学和工程中的仿生 6 范式在这个方向上取得了有趣的进展。在伦理信息理论、神经科学、社会网络理论、生态学、系统理论和气候模型的交叉点上，生态模拟范式即将出现；这可能成为“环境人工智能”和机器人技术新方法的沃土。半个世纪前，克拉克和库布里克在《2001：太空漫游》中设想了环境人工智能，即 HAL， 7 并在斯皮尔伯格的《少数派报告》中重新构想为一个完全沉浸式的安全和商业环境。在现实生活中，IBM 和其他公司继续开发人机协作系统，这可以被视为生态模拟范式的初稿。虽然仍处于推测阶段，但由本地化和分布式机器人组成的自主自学型人工智能可以在日托环境中像婴儿一样被抚养长大。人工智能代理和人类之间精心策划的互动可以共同创造一个自组织生物的世界，其生态相互依存构成了后人类同情的有机基础。总结：基于认知责任 8 和社群伦理的自我限制是后人类同情的先决条件，这种同情可以为人类、非人类和人工智能代理之间的未来互动奠定基础。在精心策划的环境中，对负责任的创新模型进行自我学习、自我限制系统的训练，为新形式的共同生成的知识生产打开了大门，这些知识生产能够认识并响应人类和非人类价值观的处境。
动力约束的量词 -
我们在低温下研究了玻色粒量子东模型的动力学特性。我们表明，相应的自旋-1/2量子东模型的幼稚概括没有类似的慢速动力学特性。特别是，与自旋案例相反，骨基底态被证明不是本地化的。我们通过引入排斥相互作用项来恢复本地化。该模型的骨气性使我们能够建立多体局部状态的丰富家族，包括连贯，挤压和猫州。我们通过引入一组满足玻色子换向关系的超级体验创造 - 宣传操作系统来形式化这一发现，并在对真空作用时，会产生刺激性，这些激发被指数定位于某个lattice的某个地点。鉴于模型的约束性质，这些状态长期保留其初始条件的记忆。即使在存在耗散的情况下，我们也表明，量子信息仍位于与系统参数可调节的变质时间内。我们提出了基于最先进的超导电路的Bosonic Quantum East模型的实现，该电路可在不久的将来使用，以探索现代平台中动力学约束模型的动态性能。
一类纯失相模型中的相关性、信息回流和客观性
摘要：我们严格审查了系统与其环境片段之间建立的相关性在表征随后的动态方面所起的作用。我们采用了具有不同初始条件的去相位模型，其中初始环境的状态代表可调节的自由度，该自由度在定性和定量上影响相关性曲线，但仍然会导致系统的动态降低。我们应用最近开发的表征非马尔可夫性的工具来仔细评估相关性（由（量子）詹森-香农散度和相对熵量化）以及环境状态的变化在量子达尔文主义范式中的经典客观性条件是否得到满足方面所起的作用。我们证明，对于来自不同微观模型的完全相同的非马尔可夫系统简化动力学，一些表现出量子达尔文主义特征，而另一些则表明不存在任何有意义的经典客观性概念。此外，我们的研究结果强调，环境的非马尔可夫性质并不会先验地阻止系统冗余地增殖相关信息，而是系统建立必要相关性的能力才是体现经典客观性的关键因素。
具有不确定动力学的四四重无人机的安全导航，并保证使用屏障Lyapunov功能避免碰撞
在本文中，在存在干扰，静止和移动的障碍物的情况下，考虑了四摩托无人机（UAV）的安全自动运动控制。在这方面，我们直接将一种分析控制设计方法（在后台框架内）结合在一起，并避免了解决导航问题的障碍。将屏障Lyapunov功能（BLF）纳入了翻译控制中，以使车辆远离安全球，并在障碍物周围构建，同时将其转向所需的位置。BLF允许将障碍物位置直接包含在控制设计中。这是针对已知和未知障碍速度的情况而实现的。此外，在分析中解决了任意初始条件的问题，并从安全领域进行了预先分配的时间。我们还考虑了避免机会约束碰撞的情况。所提出的方法导致了计算上有效的设计，因为获得了控制的封闭形式，而无需实时优化。更重要的是，可以保证闭环系统的分析稳定性。在存在干扰的情况下，设计了一个层次控制结构，具有无适应性模型控制，用于未知态度动力学。进行了许多数值模拟，以评估所提出方法的有效性。
运动皮层 RNN 模型中的内部动态与本体感受反馈在运动执行过程中相互作用
运动皮层通过向下游神经回路发送时间模式来启动运动。运动执行过程中的模式被认为是由运动皮层网络内的内部动态产生的。然而，本体感受等外部输入也会影响运动皮层动态。为了研究内部动态和本体感受反馈对自愿运动执行的贡献，我们构建了几个运动皮层模型，从虚拟手臂接收不同组合的本体感受反馈来执行延迟到达任务。考虑到延迟、噪声和感觉反馈的来源，我们构建了一个感觉估计网络。我们发现抑制稳定网络接收的手部运动学和肌肉力量产生的模式与运动皮层神经元数据中观察到的模式最相似。此外，我们使用了一种破坏策略来剖析内部动态和本体感受反馈的贡献，发现内部动态占主导地位，而本体感受反馈可以微调运动命令。对消融实验的分析表明，本体感受反馈提高了对嘈杂初始条件的鲁棒性。我们的研究结果表明，内在结构和外部输入对于产生类似大脑的神经活动都至关重要。
![arXiv:2207.04927v1 [nucl-th] 2022 年 7 月 11 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\db85e168f51109c25f1b0c4684f4164fef6f2197.webp)
arXiv:2207.04927v1 [nucl-th] 2022 年 7 月 11 日
在对称核碰撞中，定向流是快度的奇函数。在对称重离子碰撞中产生的带电粒子的快度奇定向流v 1 的观测结果 [4–7] 表明，前向-后向对称性被破坏。在碰撞的动态模型中，这是由于初始条件的不对称造成的 [8–20]。在非中心碰撞中，初始状态预计会破坏前向-后向对称性。在流体动力学模型中，定向流可以用相对于碰撞轴倾斜的火球膨胀来解释 [12]。该现象学模型可以描述测量到的带电粒子定向流。但是，它无法解释观察到的已识别粒子定向流分裂 [6, 21]。具体来说，测量到的质子和反质子的定向流是不同的，而在流体动力学模型中，相同质量的粒子预计会有类似的集体流。重离子碰撞的动力学或混合模型无法解释在不同能量下识别的粒子观察到的定向流[13, 15, 18, 22–25]。这个长期存在的问题可以通过假设火球中的重子分布是不均匀的来解决。重子化学
科学事实说明的状态
预测不确定性的来源所有预测本质上是对天气，气候和水的这种不确定性的有效沟通，使用户的决定受益。由于数值模型被广泛用于天气预报和水文预测，因此受到了两个主要不确定性来源的影响。由于观察不完善的观察结果以及在预测开始时准备网格输入数据时引入的错误，预测不确定性的第一个来源来自“初始条件”。第二个是由于“模型结构”造成的，是由于模型如何在模拟过程中近似大气，海洋和水文演化而引起的。尽管NOAA通过改进的观察结果（包括最新的NOAA卫星套件以及改进的数据同化和数值建模技术）来减少预测不确定性，但仍然存在一些预测的不确定性，因为即使是模型估算的小错误也会随着预测的增加而增加。此外，对未来国家的预测会受到现实世界建模的不确定性的影响。为了解决这个问题，NOAA考虑了许多模型模拟，称为合奏，并使用统计技术来表征不确定性并提高预测准确性和可靠性。NOAA如何通信预测不确定性确定性或单一值预测（例如温度将为75度），更易于传达，但不包括与预测不确定性有关的信息。