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循环动力学的反馈控制限制了运动适应过程中的学习时间尺度
初级运动皮层 (M1) 的潜在动力学模型揭示了运动控制背后的基本神经计算；然而，这种模型往往忽略了感觉反馈的影响，感觉反馈可以不断更新皮层动力学并纠正外部扰动。这表明迫切需要对感觉反馈和内在动力学之间的相互作用进行建模。这种模型还有利于实时解码神经活动的脑机接口 (BCI) 的设计，其中用户学习和熟练控制都需要反馈。在这里，我们研究了皮层动力学的灵活反馈调节，并展示了它对 BCI 任务性能和短期学习的影响。通过在简单的 2D 到达任务（类似于 BCI 光标控制）上使用实时感觉反馈训练循环网络模型，我们展示了如何将以前报告的 M1 活动模式重新解释为由反馈驱动的动力学引起的。接下来，通过在 M1 上游加入自适应控制器，我们做出了一个可测试的预测：除了 M1 内循环连接的可塑性之外，M1 输入的可塑性（包括感官反馈的重新映射）还促进了新 BCI 解码器的短期学习。这种输入驱动的动态结构还决定了适应速度和学习成果，并解释了学习变异性的连续形式。因此，我们的工作强调了对运动控制的输入相关潜在动力学进行建模的必要性，并阐明了学习限制是如何从神经活动的统计特征和底层动态结构中产生的。
PSFC/JA-22-61 通过...进行流体动力学的量子模拟
开发数值方法以在通用量子计算机上有效模拟非线性流体动力学是一项具有挑战性的问题。在本文中，定义了 Madelung 变换的广义以通过狄拉克方程求解与外部电磁力相互作用的量子相对论带电流体方程。狄拉克方程被离散化为离散时间量子游动 (DTQW)，可在通用量子计算机上有效实现。提出了该算法的一种变体，以在均匀外力的情况下使用当前的噪声中间尺度量子 (NISQ) 设备实现模拟。使用该算法在当前 IBM NISQ 上执行相对论和非相对论流体动力学冲击的高分辨率（高达 N = 2 17 个网格点）数值模拟。这项工作表明可以在 NISQ 上模拟流体动力学，并为使用更一般的量子游动和量子自动机模拟其他流体（包括等离子体）打开了大门。
定向能武器：剖析对无人机核心系统和体外细胞动力学的影响
最近，无人机在商业用途上的可用性和使用量显著增加。这种趋势是由这些设备的灵活性和高速能力推动的，它们的速度可以达到 150 公里/小时。这种现象的迅速增加对世界范围内的安全和防御提出了根本性的挑战，正如正在进行的俄乌冲突所证明的那样。无人机中使用塑料、环氧树脂和玻璃纤维等建筑材料会导致雷达横截面积较小。这就需要实施光电技术以实现可靠的检测和识别。尤其是当涉及到速度可达 200 公里/小时的商用竞速无人机，或者速度可达 600 公里/小时的新型喷气式 Shahed-238 时，迫切需要快速反应对策。这是因为这些无人机飞行高度较低，有效雷达截面（RCS）相对较小，检测通常需要透射频谱特征分析、速度和运动分析或光学识别。此外，熟练的操作员使用第一人称视角（FPV）护目镜可以熟练地控制快速无人机，这对物理拦截策略构成了重大挑战，而俄乌战争的经验表明，物理拦截策略无效、容易因数量过多而不知所措且成本高昂。
基于动力学的推理环境依赖性微生物相互作用及其动态变化
自然界中的抽象微生物群落正在动态发展，因为成员物种会改变其相互作用。考虑了种间相互作用中这种与上下文相关的动态变化，对于预测性生态建模至关重要。在没有可推广的理论基础的情况下，我们对微生物相互作用如何由环境因素驱动，这显着限制了我们预测和设计社区动态和功能的能力。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的理论框架，使我们能够通过结合生长动力学和广义的Lotka-volterra模型来表示种间相互作用作为环境变量（例如底物浓度）的明确函数。这两个互补模型的协同整合导致了种间相互作用的改变，这是微生物物种在混合关系中的阳性和负面影响之间动态平衡的结果。使用两个大肠杆菌突变体的合成联盟在智力上证明了我们的方法，这些联盟是代谢依赖的（由于无法合成必需氨基酸的合成），但在共享底物上竞争性生长。使用我们的模型对大肠杆菌二进制联盟进行了分析，不仅显示了两个氨基酸增强性突变体之间的相互作用如何受到限制底物的动态变化的控制，还可以量化以前不可示的微生物相互作用的复杂方面，例如相互作用中的不对称。我们的方法可以扩展到其他生态系统，以模拟其与生长动力学的种间相互作用。
利用量子粒子动力学的物理要求改进玻恩规则的证明
玻恩规则是量子力学的一个公设，它提供了量子系统概率论的结构，因此，它在量子系统的理论和实验研究中都起着关键作用。多年来，人们进行了多次尝试来证明或至少追踪玻恩规则背后的机制 [ 1 – 7 ]。尽管我们没有回顾证明玻恩规则方向的最新成果，但我们可以指出，Vaidman 在 [ 2 ] 中发表了一篇回顾这一主题的最新论文。在 [ 1 ] 中，玻恩规则的证明遵循了关于系统对小扰动的稳定性的假设，该假设只对可能的结果成立，对不可能的结果不成立，比如系统中 N >> 1 个解耦粒子的振幅之间存在大的相干干涉效应的情况。所提出的证明改进了 [ 1 ] 中给出的证明，通过施加一个动态物理要求，该要求适用于每个量子系统以及可能和不可能的结果。我们首先使用数学参数证明 Born 规则，然后说明如何将证明过程中的假设重新表述为关于量子系统动力学的物理要求。设 | ψ ⟩= jbjaj 为粒子的预备态，形式为某个 Hermitian 算子 A 的非简并本征态的叠加。取 N 个相同预备的非纠缠粒子样本，状态为 | ψ ⟩ ，该样本的状态由乘积状态给出
用于学习量子动力学的分布外泛化
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铁磁层之间相互作用对自旋波动力学的影响
磁性材料已知数千年。，由于它们在电动机，传感器和计算机等设备中的广泛使用以及常规的冰箱磁铁，它们在当今世界中起着重要作用。对在铁磁材料中的应用（即自旋波）中的应用非常希望。如今，大多数计算单元基于电子设备。 然而，由于使用高功率密度和高电压相关的局限性，可能很快就不可能对综合电路进行进一步的小型化。 旋转波的最大优势是它们的非常低的能量，加上微波频率中数百甚至数十纳米的波长，可以设计出比电子设备设计具有明显低于电子设备的纳米级设备的可能性。 在过去的二十年中，科学家特别强调了基本宏伟设备的设计，例如定向耦合器，二极管，晶体管或逻辑门，这些设备可以在宏伟的集成电路中找到应用。 在这些系统中，对元素之间相互作用的控制对于完全利用自旋波性能至关重要。 在本文中，我研究了可以在宏伟系统中找到应用的铁磁多层。 我通过引入磁性开始论文。 接下来是对微磁性的解释，控制磁系统的相互作用，磁化纹理和自旋波，以当前深入研究的宏伟晶体和自旋波计算的主题结论。如今，大多数计算单元基于电子设备。然而，由于使用高功率密度和高电压相关的局限性，可能很快就不可能对综合电路进行进一步的小型化。旋转波的最大优势是它们的非常低的能量，加上微波频率中数百甚至数十纳米的波长，可以设计出比电子设备设计具有明显低于电子设备的纳米级设备的可能性。在过去的二十年中，科学家特别强调了基本宏伟设备的设计，例如定向耦合器，二极管，晶体管或逻辑门，这些设备可以在宏伟的集成电路中找到应用。在这些系统中，对元素之间相互作用的控制对于完全利用自旋波性能至关重要。在本文中，我研究了可以在宏伟系统中找到应用的铁磁多层。我通过引入磁性开始论文。接下来是对微磁性的解释，控制磁系统的相互作用，磁化纹理和自旋波，以当前深入研究的宏伟晶体和自旋波计算的主题结论。然后，我解释了论文中使用的数值方法，并详细介绍了问题的实现。在研究的第一部分中，我展示了如何使用非重点相互作用来设计非相互设备。dzyaloshinskii – moriya的相互作用用于诱导分散关系的不对称性，该分散关系进一步用于设计自旋波二极管和循环器。在第二项研究中，使用偶极相互作用引起的达蒙 - 什场模式的表面特征用于设计一个四端口的设备，该设备可以具有不同的功能（循环器，方向耦合器或反射器），用于不同的激发频率。下一项研究显示了与垂直磁各向异性的dzyaloshinskii – moriya相互作用如何导致忽略1 nm的层之间的相互作用，这可以进一步用于设计密集包装的非交织的不相互作用的波导的系统。在第三部分中，我将专注于使用层之间的相互作用，将材料与磁化纹理和具有良好自旋波传播特性的材料搭配起来，以形成宏伟的晶体。第一个系统是具有弱垂直磁各向异性的层，其中诱导条纹结构域，并与薄或绒布层相互作用。由于
具有不确定动力学的系统的规定性能和边界层控制
控制技术或控制理论是一个落下数学，物理和电气技术的两个水平研究领域。基本上是关于形成算法和方程的依赖于应将控制信号发送到动态系统以实现'scond行为的方程式。普通的歧义包括稳定机器人手臂，维持“损坏的室温或为车辆为特定路线上油。控制技术是关于决定转向警卫制作给定油或参考信号的。控制技术与未指定的研究领域之间的差异在于智能的工作：控制技术旨在为系统创建准确，裸露的控制策略，而使用和使用理解和使用情报。不需要完整模型的情况。经典的重新塑造方法不必作为一个很好的工作，而是迫使基本的数学模型的喜悦。控制系统不需要通过截断阶段进行操作，因为它们基于系统的动力学和行为。但是，现代适应性的调节器可以使用基于物理和数学的模型，该模型与截断数据相关的参数以脱离了类似BOUT的控制信号。控制技术中的当前研究领域 - SNA的控制，称为Okanda Systems，具有引人注目的普遍要求。漏斗功能）。规范系统一个固定系统的一个例子是辅助控制，与在回顾性的环境环境国家一起运行的情况下，周围环境及其周围环境都需要与周围的环境联系起来。迅速变化的牛皮和水 - 静止的土地，它与数学建模相比，因为对照技术仪经常受到影响，而且很难以良好的课程形式遵守知识的权利。最新的热情采用了一种现代控制方法，称为处方绩效控制（也称为漏斗控制），可以轻松地在这种问题上航行。从理论上讲，该方法可以保证系统不会偏离其组装课程 - 即使在重新元素中使用有关系统的动态或证据的信息，您对手的操作也不会。通过定义称为漏斗功能的疮来指定最大偏差的要求（Eng。通过高级数学方法，控制算法扩展了最佳，并且（如有必要）向系统扩展了大量的猪，以强迫其偏离其小于擦除水平的“漏斗”。漏斗法规中的一个问题是，不可能保证在不同时使用学习零时间的函数的情况下，银行业期间的偏差变得很小。然后通过在用于减少控制信号的方程式中留下不连续的功能来解决此问题。从理论上讲，这不是更大的问题，但是实际上，它导致秃头问题（零售额为零），而不幸的是在预示系统中的实际组件上挂在楼上。如果函数中存在困境或扩散，则通常将功能视为不连续的。该术语的目的是确保系统始终朝着该位置的时间直接转向。
通过系统比较提取全脑动力学的可解释特征
图1。在这项研究中，我们系统地比较了从静止状态fMRI时间序列量化动力学模式的不同方式，重点介绍了局部区域动力学和跨四个神经精神疾病的成对耦合的统计。A.对于给定的静止状态fMRI体积（i），皮层和亚皮层分为各个区域，从中提取体素平均的粗体信号时间序列（II）。从这些数据中量化动力学模式的两种关键方法是：（iii）测量单个大脑区域动力学的特性（绿色）；或（iv）计算两对区域之间的统计依赖性（粉红色和蓝色）。B.为了评估fMRI时间序列数据集的不同类型的动态表示的性能（用于识别疾病与神经活动的相关变化），我们包括了四个源自两个开放式访问数据集的神经精神病学示例：UCLA CNP LA5C研究[50]和Abide II/II/II/II/II/II II/II研究[51，52，52，52，64）两个队列中的每个队列还包括用于比较的认知健康对照（UCLA CNP n = 116，Abide n = 578）。C.对于从fMRI数据集提取的每种动力结构（即，对于数据的每个基于功能的“表示”），我们计算了封装各种活动属性范围的可解释的时间序列特征。使用一组25个时间序列特征（Catch22特征集[65]以及平均值，SD和FALFF）从每个大脑区域量化了局部动力学特性。使用一组成对相互作用（SPI）的一组统计量对所有对区域之间的相互作用进行了量化，该统计数据包括PYSPI软件包中的代表性子集[29]。值。D.我们使用线性SVM分类器适合表示静止状态fMRI特性的五种不同方法来评估每种神经精神疾病的病例对照性能的性能：（i）所有25个单个区域序列特征在单个区域，一个区域，一个区域，一个区域； （ii）单个时间序列功能的全脑图，功能； （iii）所有25个单变量时间序列特征的全脑图，一个uni_combo； （iv）使用一个SPI，FC跨所有区域对的功能连接（FC）网络； （v）FC以及所有25个单变量的时间序列特征，该功能从所有大脑区域（UNI_COMBO）计算出，称为FC_COMBO。
通过分形维数表征抗癫痫药物对脑电图神经动力学的影响
到目前为止，ASM 反应的两个最可靠的 EEG 生物标志物是发作间期癫痫样放电和功率谱分析，而个体 Alpha 频率 (IAF) 峰值的使用仍存在争议，但可能代表一种有前途的生物标志物 (Reynolds et al., 2023 )。然而，这些线性方法主要捕捉 EEG 信号的振荡分量，不考虑 EEG 信号中存在的非平稳性和非线性 (Stam, 2005; Klonowski, 2009 )。正如 Cole 和 Voytek 以及 Jones 及其同事 (Jones, 2016; Cole 和 Voytek, 2017) 所述，脑信号不仅仅代表特定频率的持续振荡，而是代表间歇性重复的短暂活动 (Feingold 等人, 2015; Lundqvist 等人, 2016)。神经调节研究表明，在调节大脑（Somers 和 Kopell，1993 年；Fröhlich 和 McCormick，2010 年；Fröhlich，2015 年；Dowsett 和 Herrmann，2016 年；Cottone 等人，2018 年；Porcaro 等人，2019 年）和调节大脑节律（Somers 和 Kopell，1993 年；Dowsett 和 Herrmann，2016 年）方面，复杂非正弦波形的应用比正弦振荡器更有效。分形维数分析等非线性方法捕获的这种“隐藏信息”可能是线性方法的补充和补充，可以揭示健康人以及患有神经病理学疾病的患者的生理神经通讯、计算和认知（Goldberger，2001；Goldberger 等人，2002；Zhang 和 Raichle，2010；Rodríguez-Bermúdez 和 García-Laencina，2015；Porcaro 等人，2017、2019、2020a、b、2022）。这就是为什么时间序列分形分析越来越多地用于从基础到科学的不同研究领域的原因