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在全阵容中托管第二阶的特殊点...
摘要：我们报告了一个全磨的索引引导的双核光子晶体纤维（PCF），该光子晶体纤维（PCF）在系统的参数空间中托有二阶特殊点（EP）。通过适当选择围绕EP的参数包围方案，已经研究了耦合模式之间的相互作用，并随后观察到模式转换。©2025作者。1。引言EP是一种独特的拓扑奇异性，它出现在非热系统的参数空间中，该系统同时同时[1-5]同时，该系统的Hamiltonian Colesce的特征值和特征态。非弱点组件之间的相互作用，例如增益损失，开放系统的拓扑特性控制其复杂能级之间的相互作用，从而导致避免的谐振交叉型现象[1]。围绕EP围绕的非热参数的逐渐变化导致特征值的绝热过渡。最近，鉴于其具有多种应用的潜力，包括光学隔离器[2]，不对称模式开关[3]和超敏感传感器[4]，对托管EPS的开放光子系统的兴趣越来越大。虽然已经探索了托管EP [5]的损害辅助PCF，但它们的制造仍然是一个实用的挑战。幸运的是，全糟糕的PCF提供了更可行的替代方案。在这项工作中，我们引入了一个全糟糕的双核PCF细分市场，与我们先前的研究中使用的常规增益框架不同[5]。这提供了一种具有成本效益且低噪声的替代方案，同时保留了基于光纤平台的内在优势。采用全毛系统的决定是由实际考虑的动机，因为合并增益需要其他组件，精确的掺杂与活性材料（例如ER，YB）和光学泵送，这使得过程昂贵且容易受到不稳定性和波动的影响。相比之下，引入损失仅涉及有损材料的掺杂，在这种材料中，可以通过适当的定制掺杂剂浓度来精确控制损失的幅度[4]。在这里，我们提出了一个双核PCF，该双核PCF支持两个准引导模式，波长为1.55 𝜇𝑚。通过在两个内核中实现自定义的损失分布不成比例的损失分布，我们研究了模式模式相互作用，并在2D参数空间中托管EP。在这种全湿的微结构纤维几何形状中托管EP的托管构成了高度敏感的基于EP的传感的有前途的途径，并为下一代光子设备的开发奠定了基础。
量子点器件自动化的数据需求和挑战
门控量子点是实现可扩展耦合量子比特系统和作为量子计算机基本构件的有前途的候选系统。然而，当今的量子点设备存在必须考虑的缺陷，这阻碍了表征、调整和操作过程。此外，随着量子点量子比特数量的增加，相关参数空间增长到足以使启发式控制变得不可行。因此，开发可靠且可扩展的自主调整方法势在必行。本会议报告概述了当前在自动化量子点设备调整和操作方面面临的挑战，特别关注数据集、基准测试和标准化。我们还介绍了量子点社区提出的关于如何克服这些挑战的见解和想法。我们的目标是为致力于自动化工作的研究人员提供指导和启发。
使用机器学习的硅和基于SIGE的量子设备的跨体系结构
基于SI和SIGE的设备对量子电路缩放的潜力受到设备可变性的污染。每个设备都需要调整为操作条件，并且每个设备实现都需要一个不同的调整协议。我们证明，可以从使用相同算法的划痕中自动调整4门Si Finfet，5门GESI纳米线和7门GE/SIGE异质结构双量子点设备的调整。我们分别达到30、10和92分钟的调整时间。该算法还提供了这些设备中每个设备的参数空间景观的洞察力，从而可以对发现双重量子点状态的区域进行表征。这些结果表明，通过机器学习启用了用于调整量子设备的总体解决方案。
超出标准模型物理的符号回归
，我们建议符号回归是对标准模型以外的物理模型的数值研究的强大工具。在本文中，我们证明了该方法在基准模型上的功效，即受约束的最小超对称标准模型，该模型具有四维参数空间。我们提供了一组分析表达式，这些表达式在理论的参数方面重现了三个低能的观察结果：希格斯质量，对穆恩的异常磁矩的贡献以及冷暗物质依赖密度。为了证明该方法的功能，我们在全局拟合分析中采用了符号表达式来得出参数的后验概率密度，而这些概率密度比使用常规方法更快地获得了两个数量级。
概率骨架赋予类脑神经网络天生的计算能力
遗传密码赋予大脑神经网络与生俱来的计算能力。但它是如何实现的却一直不得而知。实验数据表明，基因组通过成对连接概率对大量遗传上不同类型的神经元编码了新皮层回路的架构。我们为这种间接编码方式建立了一个数学模型，即一个概率骨架，并表明它足以将一套要求相当高的计算能力编入神经网络。这些计算能力无需学习即可产生，但很可能为后续的快速学习提供强大的平台。它们通过统计层面的架构特征而不是突触权重嵌入神经网络。因此，它们在低维参数空间中指定，从而提供增强的鲁棒性和泛化能力，正如先前的研究所预测的那样。
miso：优化大脑刺激以创建神经种群活动状态
大脑刺激有可能创建所需的神经种群活动状态。然而，搜索大量刺激参数的空间是一项挑战，例如，选择用于刺激的电极的子集。在这种情况下，创建一个模型，将刺激参数的配置映射到大脑的响应可能是有益的。训练这样的广泛模型通常需要比给定的实验会议中收集的刺激反应样本更多。此外，随着时间的推移，记录活动的性质的变化可能使其在整个会话之间合并刺激反应样本具有挑战性。为了应对这些挑战，我们提出了Miso（微刺激优化），这是一个闭环刺激框架，通过在较大的刺激参数空间上进行优化，以推动神经种群活动向特定状态。MISO由三个关键组成部分组成：1）一种神经活动对准方法，以合并跨会话的刺激 - 反应样本，2）对合并样品进行训练的统计模型，以预测大脑对未测试刺激参数的响应，以及3）在线优化的ALGORITHM，以对刺激的刺激进行刺激效果，以对刺激进行刺激效果。在这项研究中，我们通过基于因子分析（FA）的对准方法，卷积神经网络（CNN）和Epsilon Greedy优化算法实施了MISO。我们在非人类灵长类动物的前额叶皮层中使用电微刺激测试了闭环实验中的味iso。在CNN预测的指导下，Miso在数千种刺激参数构型中成功搜索，以推动神经种群的活动向指定状态。更广泛地，MISO通过实现多重倍刺刺激参数空间来提高神经调节技术的临床活力。
用机器学习超越LCDM宇宙学
研究了留下保留的住宅对称性的非亚伯离散对称性的自发分解。 div>这样，我们可以构建标准模型的扩展，其中包括一个黑暗扇区，该黑暗扇区为深色WIMP类型提供了候选。 div>基因是中微子的质量术语。 div>我们探索参数空间，以验证模型的生存能力，并在不久的将来定义可观察到的新现象。 div>这可能包括在Tau Lepton和The Quark Top瓦解中的风味强奸过程，目前正在通过CMS实验对其进行分析，以及发现可能的候选者对暗物质的检测：直接通过Darwin等合作，以及CTA等数据收集的数据。 div>
磁重联作为一种能量机制......
旋转的黑洞储存了可以提取的旋转能量。当黑洞浸入外部提供的磁场时，能层内磁场线的重新连接会产生负能量（相对于无穷大）粒子，这些粒子会落入黑洞事件视界，而其他加速粒子则会逃脱并从黑洞中窃取能量。我们通过分析表明，当黑洞自旋较高（无量纲自旋 a ∼ 1）且等离子体被强磁化（等离子体磁化 σ 0 > 1 / 3）时，可以通过磁重联提取能量。允许提取能量的参数空间区域取决于等离子体磁化和重新连接磁场线的方向。对于 σ 0 ≫ 1，被最大旋转黑洞吞噬的减速等离子体的焓在无穷大处的渐近负能量为 ϵ ∞ − ≃− p