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World File Search System对称性
具有边界惩罚的扰动dirichlet能量的最小化器的对称性
摘要。我们考虑域ω的s 2值图r n最小化了dirichlet能量的扰动，并在ω和水平惩罚上对∂Ω进行垂直惩罚。我们首先显示了使用庞加莱型不平等的物理参数在特定范围内的普遍常数配置的全球最小值。然后，我们证明任何能量最小化器将其值都带入球体s 2的固定半梅里德人，并将最小化器的唯一性推断为适当的对称组的作用。我们还证明了具有不同惩罚的最小化器的比较原则。最后，我们将这些结果应用于球上的问题，并显示最小化器的径向对称性和单调性。在尺寸n = 2中，我们的结果可以应用于列纤维液体中的列液晶和微磁能的Oseen-Frank能量。
在利用对称性的量子能力上有效界限的层次结构
1。引言心血管（CV）疾病（CVD）发病率和死亡率正在下降，但仍然是发病率和死亡率的主要原因[1]。防止CVD的最重要方法是鼓励健康的生活方式，尤其是戒烟和治疗高血压。直到21世纪初，降低动脉粥样硬化进展的药物治疗主要集中在降低胆固醇水平上。将动脉粥样硬化为炎症性疾病的范式转变导致了新疗法的发展。此外，越来越多的证据表明，他汀类药物是一类给CVD患者的降脂药物，也提供了多效性抗炎作用，这创造了一个机会来测试治疗炎症是否可以帮助预防心脏事件[2]。本文简要介绍了炎症的病理生理学，并将注意力集中在针对动脉粥样硬化和心肌梗塞（MI）不同炎症途径（MI）的疗法上。
动态对称性和量子混沌
混沌和许多研究该领域的思想已经渗透到大量科学领域，特别是那些依赖数学的领域。希望这能说明这些思想对化学和物理等领域的影响有多么深刻和强大。自然界似乎太复杂了，不可能在所有层面上都一直保持线性。引用爱因斯坦的话来说，自然界的确切定律不可能是线性的，也不可能从线性中推导出来。量子力学在形式上是线性的，被认为是理解自然界的基础系统[1-3]。这些看似相互矛盾的观点促使人们问量子力学是否也能涵盖非线性现象。这个问题与经典非线性现象的研究有关[4,5]。这让人们想知道，如果经典版本是混沌的，量子系统的行为会怎样。要理解量子力学中的混沌，需要对量子理论的基本结构进行更严格的表述[6,7]。要做到这一点，需要制定量子-经典对应关系，而目前，这种表述还缺乏。在经典力学中，如果存在一组 N 个运动常数 F ifg 并且它们对合，则具有 N 个自由度的哈密顿系统被定义为可积的，因此泊松括号满足 F i ；F j = 0，其中 i, j = 1，...，N。当系统可积时，运动被限制在 2 N 维相空间中不变的 N 环面上，因此是规则的。如果系统受到小的不可积项的扰动，则 Kolmogorov-Arnold-Moser (KAM) 定理指出其运动可能仍然限制在 N 环面上，但会发生变形。当此类扰动增加到某些环面被破坏的程度时，就会出现混沌，它们的行为用正的 Lyapunov 指数表示。研究量子混沌的尝试主要集中在经典不可积系统的量化上。由于前者原则上只是后者的极限情况，而且大多数现实量子系统没有经典对应物，因此后一种方法更一般、更自然。经典极限最常用的方法是使用埃伦费斯特定理，下面给出了三种研究经典极限的常用方法。薛定谔方法是开发一个波包，其时间演化遵循经典轨迹，因此坐标和动量期望值的时间演化不仅可以求解哈密顿方程，还可以求解薛定谔方程。狄拉克的方法是构造一个量子泊松括号，使经典力学和量子力学的基本结构一一对应。第三种方法是费曼路径积分形式，它通过对给定的初始和最终状态积分所有可能的路径，用经典概念来表达量子力学。可以根据量子力学的公理结构来回顾这个问题，量子动力学自由度的定义如下
带有光电反馈的基于激光的储层计算机的不对称性能
基于物理的神经形态计算是当前数字技术的有前途的算法，因为其能量效率，并行性的潜力和较大的带宽。在各种体系结构中，复发性神经网络（RNN）特别适合以频度依赖性（例如音频和视频信号）处理数据[？]。但是，他们解决特定任务的监督培训通常是数据密集型的，需要调整网络的互发矩阵，这是硬件实现的挑战。储层计算（RC）提供了一个框架来通过简化训练过程来克服此问题，从本质上讲，将RNN未经训练以及在结合RNN节点的瞬时响应的输出层上使用简单的lin-1 eR-ear回归[？？]。这些考虑因素通过使用七个技术平台（包括微电子学，旋转和光子学[？？]。在后一类中，已经提出了各种插曲[？ ]包括大规模的自由空间体系结构[？？？]，光反馈体系结构[？？？]和光子集成电路[？？]。这些物理系统已经在各种任务上证明了最先进的性能，包括非线性通道均衡，混乱的时间序列预测和语音识别[？]。]，其中一个物理非线性反馈体系结构依赖于时间延迟储层（TDRC）方法[？
有关研究主题对称性引导的理性设计和量子问题的编辑，新功能s
量子材料提供了一个充满活力的操场，以挑战我们对复杂的新兴现象的理解，也是颠覆性下一代技术的重要基础。可以将理性材料设计，合成方法，超快光学控制以及实验和理论表征工具的持续进展部署在连续的动态反馈回路中，以探测复杂物质的基本性质并实现对其功能特性的可调控制。该研究主题展示了量子材料设计和控制中的最新工作，包括新的观察，预测和方法，使我们目前对其新兴特性的理解进一步了解。特别是，我们的研究主题包括有关从预测到综合到了解新材料的各种研究主题的四篇文章。Abarca Morales引入了一个框架，旨在分析和预测材料的结构和对称性，尤其是它们在应变下的演变方式。通过关注四个相互联系的八面体的相互作用和布置（许多量子材料中的常见基序），该模型提供了对特定材料功能的出现的见解，并促进了具有所需特征的化合物的合理设计。专注于材料特性，Han等。回顾了Spintronic应用中ABO 3过渡金属氧化物（TMO）的潜力。重点放在其独特的电子结构和量子状态上，讨论了强旋轨耦合和电子相关性之间的相互作用如何导致有效的电荷 - 自旋相互转换。Nixon等。Nixon等。它突出了通过外延应变和异质结构工程来调整这些特性的策略。提出了一项有关锶超导汞的新研究，为汞丰富化合物中的超导性提供了宝贵的见解，并应对合成这些材料的挑战
模态majorana球体和结构化高斯光束的隐藏对称性
简介。- 一词“结构化光”是指具有非平凡且有趣的幅度，相位和/或极化分布的光场。大量工作已致力于生产结构化的光场，从而导致了新技术的发展和改进现有技术[1,2]。也许结构化光的最著名示例对应于携带轨道角动量的梁，广泛用于从量子光学到显微镜的应用中[3,4]。当前的工作着重于所谓的结构化高斯（SG）梁的结构梁的子类[5-8]。这些对近似波方程的解决方案具有自相似的特性，这意味着它们的强度曲线在传播到缩放因子时保持不变。sg梁包括众所周知的laguerre-gauss（lg）和雌雄同体 - 高斯（HG）梁[9]，它们一直是广泛研究的主题，用于许多应用中的模态分解，例如模式分类和分量额定定位[10-13]。lg和Hg梁属于更广泛的SG梁，称为广义的Hermite-Laguerre-Gauss（HLG）模式[14,15]，可以使用适当的圆柱形透镜（Attigmatic Translions）[16]来从HG或LG梁上获得。这些模式可以表示为模态Poincar´e球的表面上的点（MPS）[17-19]，如图1。这种表示形式导致了这样的见解：这些梁可以在一系列散光转换上获得几何阶段[7,20 - 23]。HLG模式的MPS表示揭示了其固有的组结构和转换属性。这种结构的概括是将模态结构和极化混合[24]。但是，没有为无限的
近似更高形式的对称性，拓扑缺陷和动态相变
摘要：基于流的架构最近被证明是用于在晶格上正规的有效字符串理论的数值模拟的有效工具，否则无法通过标准的Monte Carlo方法进行有效采样。在这项工作中，我们使用随机化流动，这是一种基于非平衡蒙特卡洛模拟的最先进的深度学习结构，以研究不同的有效弦模型。通过与Nambu-Goto模型的精确结果进行比较测试了这种方法的可靠性后，我们讨论了可观察到的结果，这些结果在分析方面具有挑战性，例如字符串的宽度和通量密度的形状。此外，我们对有效的弦乐理论进行了一项新的数值研究，其术语超出了Nambu-Got的作用，其中包括对它们对晶格量规理论的重要性的更广泛讨论。这些发现的组合可以定量描述不同晶格理论中限制机制的细节。这项工作中介绍的结果建立了基于流程的采样器对有效字符串理论的可靠性和可行性，并为更复杂模型的未来应用铺平了道路。
NSCLC中脑转移酶的机械建模提供了用于个性化预测结果的计算标记 I型糖尿病的自动胰岛素输送的安全加强学习 电池电动汽车长途移动性的模型：多人分析 使用脉冲测试提取电池的扩散阻力和动态 在利用对称性的量子能力上有效界限的层次结构 抗炎药候选者预防和治疗心血管疾病 植物中DNA g-/c Quadruplexes的OMICS研究 Grossberg代码：感知体验的通用神经网络签名 探索住宅部门的能源效率实施措施的成本效益 合并事件中肥料传播细菌侵袭肥料传播细菌的实验证据：抗生素磺胺甲烷的影响 航空航天科学与技术
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
破坏复制对称性和激活动力学
1.2. REM 的相图。获取 REM 相图的一个简单方法是使用微正则系综。对于给定的样本，即对于 2 N 能量 E ( C ) 的给定实现，让 N ( E ) 表示能量在区间 ( E, E + δE ) 内的配置数（我们选择 δE 小于 N ，但不小于 N 的指数级）。显然，样本中 N ( E ) 的平均值是 ⟨N ( E ) ⟩ = 2 NP ( E ) δE 。然后，由于能量是独立的，对于典型样本 N ( E ) ≃⟨N ( E ) ⟩，在 ⟨N ( E ) ⟩≫ 1 的能量范围内（即当 | E/N | < J √ log 2 时），有且有 N ( E ) = 0，在 ⟨N ( E ) ⟩≪ 1 的范围内。这立即告诉我们基态能量为 E GS /N = − J √ log 2，并且在 | E | /N < J √ log 2 范围内的熵由 S ( E ) = N log 2 − E 2 / ( NJ 2 ) 给出。在此范围之外，没有能级（对于典型样本），因此 S ( E ) = −∞ 。综上所述，