借助光,人们可以找到耗散最小的机制来影响磁化。[1] 在这方面,亚铁磁材料迄今为止对超快激光激发表现出最显著的响应,首先是用单个 40 飞秒激光脉冲观察到金属亚铁磁合金 GdFeCo 中的磁化转换。[2] 已证明该机制是通过激光诱导加热后的强非平衡瞬态铁磁相 [3] 进行的。[4] 后来,通过光诱导磁各向异性变化,在介电亚铁磁体中实现了磁位的非热光学记录机制。[5] 最近,人们发现这种亚铁磁性电介质还能实现一种新颖的热辅助磁记录 (HAMR) 机制,[6,7] 它不需要像 GdFeCo 那样几乎完全退磁,而是依赖于磁各向异性的温度依赖性。 [8] 这就提出了一个问题:磁各向异性的超快变化是否也会在金属亚铁磁体中发挥作用。然而,尽管人们对金属亚铁磁体的研究兴趣浓厚,但尚未讨论磁各向异性超快动力学导致的磁化动力学和最终的磁切换。在这里,为了研究磁各向异性的温度依赖性在金属亚铁磁体的激光诱导磁化动力学中的作用,我们考虑了亚铁磁 Gd/FeCo 多层。在过去的几年中,人们研究了激光诱导的稀土过渡金属 (RE-TM) 多层异质结构现象,并将其与合金进行了比较,主要关注全光切换。 [9–13] 在这方面,多层膜与合金相比最大的区别在于,由于 RE-TM 接触面积减小,且被限制在界面上,因此稀土和过渡金属自旋之间的有效反铁磁交换相互作用较弱。一个较少暴露的方面是结构各向异性对磁各向异性的影响,这种影响是由各向同性合金的层状排列引起的。也就是说,当界面处的对称性被破坏时,结构可以获得对磁各向异性的额外和可控贡献。[14,15] 通过对磁场和泵浦通量进行泵浦探测磁光测量,我们发现我们的多层膜中的激光诱导动力学与已知的
背景。近几十年来,人们对太阳日珥中的大振幅纵向振荡 (LALO) 进行了广泛的研究。然而,它们的衰减和放大机制尚不清楚。目的。在本研究中,我们使用高分辨率数值模拟研究了 LALO 的衰减和放大,空间分辨率逐渐提高。方法。我们使用包含倾角区域的二维磁配置对 LALO 进行了时间相关的数值模拟。在磁倾角中加载日珥质量后,我们通过沿磁场扰动日珥质量来触发 LALO。我们使用四个空间分辨率值进行了实验。结果。在分辨率最高的模拟中,周期与摆模型非常吻合。收敛实验表明,随着分辨率的提高,阻尼时间在底部日珥区域达到饱和,这表明振荡衰减存在物理原因。在日冕顶部,振荡在最初几分钟内被放大,然后缓慢衰减。特征时间表明在具有最高空间分辨率的实验中放大更显著。分析表明,底部和顶部日冕区域之间的能量交换是导致 LALO 衰减和放大的原因。结论。高分辨率实验在研究 LALO 的周期和阻尼机制时至关重要。只有使用足够高的空间分辨率时,周期才与摆模型一致。结果表明,在空间分辨率不足的模拟中,数值扩散可能会隐藏重要的物理机制,例如振荡放大。
在现实世界中,PSU 级的增益和斜率取决于振幅,因此它们在大振幅/激励下通常是非线性的。除了斜率限制外,增益还取决于设备的工作点。
HPH 使用大振幅哨声器(即低于电子回旋频率的电磁波)产生能量为几十 eV(10-30 km/s,取决于推进剂选择)的等离子流。哨声器由固态开关电路以几十 kW 的功率驱动。直流线圈磁铁有助于哨声器的产生,额外的磁铁可使等离子体聚焦。
弯曲振动自由度的研究得益于其二维特性和两个明确的物理极限——线性和弯曲配置——以及中间配置——准线性物种,其特点是大振幅运动,使其具有丰富的光谱特征[1]。正或非单调的非谐性,后者与非刚性分子的 Birge-Sponer 图中 Dixon 凹陷的出现有关[2],以及由于跨越线性壁垒附近的状态波函数中线性和弯曲特征的混合而导致的异常旋转光谱[3,4],是准线性物种光谱中最显著的光谱特征。光谱方法的重大进步和发展使得人们能够通过实验获得多种分子物种的高弯曲泛音。通过这种方式,我们有可能获得实验光谱信息,从而研究能量接近线性势垒的系统 [5,6]。水 [7] 和 NCNCS [8–10] 的研究结果具有特别重要的意义。近年来,量子单值化概念最初由 Cushman 和 Duistermaat [11] 提出,后由 Child [12] 重新研究,对系统中的状态分配有很大帮助。由于状态与线性势垒的接近性,波函数的复杂性妨碍了正确的状态标记 [5–8,13]。这是从经典力学中借用的概念,它依赖于拓扑奇点,当系统能量大到足以探测局部鞍点或最大值时,就会发生拓扑奇点,从而阻止定义全局作用角变量 [14]。非刚性分子弯曲振动的理论建模需要特殊的工具,因为大振幅振动自由度会强烈耦合振动和转动自由度。Hougen-Bunker-Johns 弯曲哈密顿量 [15] 是该领域的一项开创性工作。这项工作后来扩展到半刚性弯曲哈密顿量 [16] 和一般半刚性弯曲哈密顿量 [17]。基于上述发展而产生的 MORBID 模型 [18] 目前是分析非刚性分子光谱的标准方法,其中需要同时考虑转动和振动自由度,以便建模实验项值并分配量子标签。代数方法,尤其是振动子模型,是分子光谱建模的传统积分微分方法的替代方法。该模型基于对称性考虑,并严重依赖于李代数的性质[ 19 ]。振子模型 (VM) 属于一类模型,该类模型将 U(n+1) 代数指定为 n 维问题的动力学或谱生成代数 [20]。类似的模型已成功应用于强子结构 [21,22] 和原子核 [23–25] 的建模。在 Iachello 引入的原始振子模型形式中,双原子分子种类的回旋振动激发被视为集体玻色子激发 [26],由于相关自由度的矢量性质,动力学代数为 U(3+1)=U(4) [25,27]。弯曲振动的二维性质以及简化振子模型形式以有效处理多原子系统的需要,自然而然地导致了二维极限振子模型(2DVM)的制定[28,29]。2DVM 定义的形式能够模拟弯曲自由度的线性和弯曲极限情况,以及表征中间情况的大振幅模式[30-33]。本研究中使用的代数哈密顿量的四体算符的扩展已于最近发表[34]。2DVM 还用于耦合弯曲器[28,35-37]、拉伸弯曲相互作用[38-41]和异构化反应中的过渡态[42]的建模。
摘要:CRISPR-Cas12a 是一种基因组编辑系统,最近也被用于核酸检测,有望通过 DETECTR 技术诊断 SARS-CoV-2 冠状病毒。在这里,多微秒分子动力学的集合表征了允许 CRISPR-Cas12a 中进行核酸处理的关键动态决定因素。我们表明,DNA 结合会诱导 Cas12a 构象动力学的转换,从而激活外周 REC2 和 Nuc 结构域以使核酸能够裂解。模拟表明,Nuc 结构域的大振幅运动可能有利于系统向 DNA 裂解的构象激活。在这个过程中,REC 叶起着关键作用。因此,REC 和 Nuc 的联合动力学显示出引发 DNA 靶链向催化位点构象转变的趋势。最值得注意的是,REC2 区域和 Nuc 结构域的高度耦合动力学表明 REC2 可以充当 Nuc 功能的调节器,类似于之前在 CRISPR 相关核酸酶 Cas9 中的 HNH 结构域中观察到的情况。这些相互的结构域动力学可能对于 DNA 的非特异性结合至关重要,从而对于 DETECTR 技术的潜在机制功能至关重要。考虑到 REC 是系统特异性的关键决定因素,我们的发现为未来旨在表征其在 CRISPR-Cas12a 中的功能的生物物理研究提供了合理基础。总体而言,我们的成果推进了我们对 CRISPR-Cas12a 机制的理解,并为改进基因组编辑和病毒检测的新工程努力提供了依据。■ 简介
摘要:CRISPR-Cas12a 是一种基因组编辑系统,最近也被用于核酸检测,有望通过 DETECTR 技术诊断 SARS-CoV-2 冠状病毒。在这里,多微秒分子动力学的集合表征了允许 CRISPR-Cas12a 中进行核酸处理的关键动态决定因素。我们表明,DNA 结合会诱导 Cas12a 构象动力学的转换,从而激活外周 REC2 和 Nuc 结构域以使核酸能够裂解。模拟表明,Nuc 结构域的大振幅运动可能有利于系统向 DNA 裂解的构象激活。在这个过程中,REC 叶起着关键作用。因此,REC 和 Nuc 的联合动力学显示出引发 DNA 靶链向催化位点构象转变的趋势。最值得注意的是,REC2 区域和 Nuc 结构域的高度耦合动力学表明 REC2 可以充当 Nuc 功能的调节器,类似于之前在 CRISPR 相关核酸酶 Cas9 中的 HNH 结构域中观察到的情况。这些相互的结构域动力学可能对于 DNA 的非特异性结合至关重要,从而对于 DETECTR 技术的潜在机制功能至关重要。考虑到 REC 是系统特异性的关键决定因素,我们的发现为未来旨在表征其在 CRISPR-Cas12a 中的功能的生物物理研究提供了合理基础。总体而言,我们的成果推进了我们对 CRISPR-Cas12a 机制的理解,并为改进基因组编辑和病毒检测的新工程努力提供了依据。■ 简介
抽象的神经网络(NNS)越来越多地用于天气和气候模型中数据驱动的亚网格尺度参数化。虽然NNS是从数据中学习复杂的非线性关系的强大工具,但将它们用于参数化存在一些挑战。这些挑战中的三个是(a)与学习稀有(通常是大振幅)样本有关的数据失衡; (b)预测的不确定性定量(UQ)提供精确指标; (c)对其他气候的概括,例如那些具有不同辐射的刺激的气候。在这里,我们使用基于整个大气的社区气候模型(WACCM)物理学的重力波(GW)参数化来解决这些挑战的方法的性能。WACCM具有地讲,对流和前驱动的GWS的复杂状态,对对流和前驱动的GWS。对流和地形驱动的GWS由于在大多数网格点缺乏对流或地球而具有显着的数据失衡。我们使用重采样和/或加权损失功能来解决数据不平衡,从而成功地模仿了所有三个来源的参数化。我们证明了三种UQ方法(贝叶斯NN,变异自动编码器和辍学器)提供了与测试过程中准确性相对应的集合差,提供标准,用于识别NN何时给出不准确的预测。最后,我们表明这些NN的准确性降低了温暖的气候(4×CO 2)。但是,通过应用转移学习,仅使用约1%的新数据从温暖的气候中重新训练一层,从而显着提高了它们的性能。这项研究的结果为开发可靠且可推广的数据驱动参数的各种过程(包括(但不限于)GWS)提供了见解。
在激光驱动惯性约束聚变 (ICF) 中,高强度激光用于驱动胶囊达到核聚变所需的压力和温度条件 [1]。这需要多束重叠的激光束在聚变胶囊周围的等离子体中传播。等离子体介导激光束之间的能量转移,这可能会破坏能量耦合和/或导致辐照不均匀性 [2, 3]。为了解释这种跨光束能量转移 (CBET),在用于模拟 ICF 实验的流体动力学代码中实现了线性模型 [4, 5]。预测这种能量转移的能力对于所有激光驱动 ICF 概念的成功都至关重要。光束之间的功率传输对等离子体条件很敏感。图 1(a) 突出显示了 CBET 对离子温度的敏感性,强调了准确的模型在确定等离子体条件以预测其对内爆的影响方面的重要性。等离子体条件的不确定性导致在建模和实验可观测量之间隔离误差的挑战 [6],这使人们很难理解线性 CBET 理论的局限性 [7]。粒子内模拟表明,当离子声波被驱动到大振幅时,非线性效应将改变能量传递,导致偏离线性 CBET 理论 [8, 9]。早期的实验似乎证实了这一情况,表明需要非线性物理来模拟相互作用,但这些实验主要依靠流体动力学建模来确定等离子体条件 [10, 11],而由于等离子体条件的不确定性,对饱和物理的理解难以捉摸。迄今为止最完整的研究使用电子等离子体波的汤姆逊散射来测量电子温度和密度,同时测量能量传递 [12, 13]。在较小的离子声波振幅(δn/ne < 1%)下,这些实验可以通过线性 CBET 理论很好地建模,但对于较大的离子声波
声学辐射力(ARF)是由大振幅声波产生的稳定力,是实现微型对象操作的凸面手段,例如微样本分离[1-3]和富集[4],细胞排序,细胞排序[5,6]和单细胞操纵[7]。使用瞬态激发(例如脉冲)可以比使用时间周期性的声filds [1-7]更精确地操纵。首先,脉冲声学的消化不受雷利声流的干扰[8,9],因为辐射力的确定速度要比流媒体快得多[10,11]。第二,使用声波数据包可以定位声学干扰模式,因此可以控制声学陷阱区域的空间范围[12]。的确,站立波施加的辐射力比行进波(在小粒子极限)大得多,这允许在干扰区域外接种声学。激光引导的声学镊子(LGAT)[13]使用此征服原理创建杂交辐射力景观,以造成高振幅产生的高幅度压电的声性(强,z- Z-结构)的声学和弱化的eLd eeld eeld和lotter-lotter-lotter-lotter-lotter-lotter-lotter-lotter-lotter-lipter-liptifiented(l)。杂交场保留了l-场的空间信息和Z型的强度。尽管有这些潜在的应用,但瞬态声学领域的理论和数值研究仍然很少见。同样,也没有直接研究瞬态ARF的数值方案。除了确定对象是球形的,而且要小得多对瞬时非线性声学的电流理解有限的一个哭泣的例子是抑制声脉冲对声学流的抑制[8,9],其中唯一可用于瞬态流的模型[14]是无能为力地解释实验性观察[10,11]。在本文中,我们实施了小球的辐射力理论的最新概括(Gor'kov理论[15])对瞬时声学界[16]。