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World File Search System布朗运动
劳伦斯伯克利国家实验室
我们展示了在数字量子计算机上对量子场论非平衡动力学的模拟。作为一个代表性的例子，我们考虑 Schwinger 模型，这是一个 1+1 维 U(1) 规范理论，通过 Yukawa 型相互作用耦合到标量场理论描述的热环境。我们使用在空间晶格上离散化的 Schwinger 模型的哈密顿量公式。通过追踪热标量场，Schwinger 模型可以被视为一个开放的量子系统，其实时动力学由马尔可夫极限中的 Lindblad 方程控制。与环境的相互作用最终使系统达到热平衡。在量子布朗运动极限中，Lindblad 方程与场论 Caldeira-Leggett 方程相关。通过使用 Stinespring 膨胀定理和辅助量子比特，我们使用 IBM 的模拟器和量子设备研究了 Schwinger 模型中的非平衡动力学和热态准备。作为开放量子系统的场论的实时动力学和此处研究的热态准备与核物理和粒子物理、量子信息和宇宙学中的各种应用相关。
天文学 2009 - IF-UFRJ
旅行者的故事 计划假期时，首先要考虑的可能是展示阳光普照的海滩和湛蓝海水的精美旅行手册。但现在，对于那些在度假时无法忍受将注意力从物理上转移的人来说，可以查阅《物理游客：旅行者的科学指南》。这本书由华盛顿大学物理学家约翰·里格登和明尼苏达大学物理学家罗杰·斯图尔编辑，介绍了欧洲和美国 11 个城市的历史物理学景点。如果你碰巧在伯尔尼，你可能想参观爱因斯坦提出布朗运动、光电效应和狭义相对论的地方专利局。爱丁堡的物理学亮点包括默奇斯顿城堡 - 对数发明者约翰·纳皮尔的出生地和故乡 - 而巴黎则拥有居里博物馆，里面有这位诺贝尔奖获得者的办公室和实验室。然而，究竟谁会愿意去参观这本书挑选的物理学家的坟墓，比如位于布达佩斯凯雷佩西公墓的罗兰·冯·厄特沃什 (Roland von Eötvös) 的坟墓，这仍然是一个可怕的谜。
通过跟踪光学捕获的单纳米粒子
因此，在SPT体验中使用光学镊子的利用在给示踪剂粒子上的访问中带来了重要的优势，并提供了受控力量以促进观察。在生物物理学中最初和主要应用[24,30,31]光学镊子和SPT越来越多地在物理学[32]和流体动力学等物理学中共同实施。[33] Franosch等，[5]，例如，研究了在水中光学捕获的珠的布朗运动，并揭示了周围的水分子曾在曾经被粒子的热运动打扰的粒子上作用。，光学镊子通过提供控制力并从而促进粒子运动的表征在发现这种弱相互作用中起着至关重要的作用。与这些在生物物理学和物理学中的成功演示不同，光学镊子和SPT的结合尚未在化学和表面科学中积极出现。单独的SPT已在表面科学中广泛使用，以揭示扩散的分子级细节，[34,35]质量转运，[18]催化反应，[36]和许多其他过程[37]，这些过程与经典的体积或集合测量值无法访问。[38]另一方面，光学诱捕也发现了
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arXiv:2211.07318v2 [math.PR] 2023 年 2 月 20 日
1.2. 背景。随机环境中的定向聚合物是非平衡统计力学中无序系统的典型模型，自 20 世纪 80 年代以来得到了广泛的研究。在这里，我们不会试图回顾大量的文献，而是参考优秀的书籍 [ 19 ] 及其引用的参考文献。该模型的一个显着特征是在所谓的低温状态下的局部化现象，这是一种物理上有趣的状态，其中聚合物路径被限制在能量上有利的一小组状态中。在高温状态下，路径表现出与布朗运动相同的扩散性，这更容易分析。当温度较低时，路径预计会表现出超扩散性，同时局限于某个优选区域。虽然这种行为众所周知很难量化，但近年来数学研究取得了重要进展。这涉及端点位移和自由能涨落的研究，属于 1 + 1 KPZ 普适性类别 [ 2 , 5 , 6 , 11 , 12 , 13 , 14 , 25 , 26 , 28 , 37 , 38 , 40 , 41 ]，也涉及局域化行为的定量分析 [ 4 , 8 , 9 , 10 , 16 , 18 , 20 , 21 , 22 , 23 , 29 ]。
在感应磁场存在下热源/热沉对充满纳米流体的通道中 MHD 自然对流的影响：一种分析方法
摘要 尝试研究热源/热汇对具有感应磁场的垂直通道中磁流体力学自然对流的相关性。在统一热边界条件（等温和等通量边界条件）下，通过扰动法获得了能量方程微分方程组的解析解，针对小热泳动和布朗扩散参数。通过在 Maple 软件中引入 RKF45 还获得了流动方程的数值解。详细描述并讨论了主动参数如哈特曼数（ Ha ）、磁普朗特数（ Pm ）、热源/热汇参数（± S ）、浮力比（ Br ）、布朗运动（ Nb ）和热泳参数（ Nt ）对速度、感应磁场、感应电流密度、纳米颗粒浓度、温度和表面摩擦的影响。结果表明，布朗运动参数 ( Nb ) 和浮力比 ( Br ) 增加可增强剪切应力，而哈特曼数 ( Ha ) 和热泳参数 ( Nt ) 则相反。结果还表明，哈特曼数 ( Ha ) 和热泳参数 ( Nt ) 可增强感应电流密度，而热沉参数 ( − S ) 则相反。最后，随着布朗运动参数 ( Nb ) 和热源参数 ( + S ) 的增加，纳米流体的温度可以升高。
布朗运动控制胶体向上转化纳米颗粒的等离激元增强
摘要：上转换纳米颗粒在现代光子学中至关重要，因为它们能够将红外光转换为可见光。尽管具有重要意义，但它们表现出有限的亮度，这是可以通过将它们与等离子体纳米颗粒结合在一起来解决的关键缺点。等离子体增强的上转换已在干燥的环境中广泛证明，在干燥环境中，向上转换纳米颗粒被固定，但在布朗尼运动与固定化竞争的液体介质中构成了挑战。这项研究采用光学镊子来对单个向上转换纳米颗粒的三维操纵，从而可以探索水中等离子体增强的Upconversion Ploincence。与期望相反，由于金纳米结构的等离子共振，实验显示了上转换发光的远距离（千分尺）和中等（20％）的增强。实验和数值模拟之间的比较证明了布朗运动的关键作用。证明了向上转换纳米颗粒的三维布朗波动如何导致“平均效应”，从而解释了发光增强的幅度和空间扩展。关键字：上转换，等离子体增强，光镊，布朗运动，纳米颗粒
熵成本类型的混乱对于平均场粒子系统的混乱传播，具有有限的可测量相互作用∗
k相互作用粒子的关节分布的定量收敛速率会收敛到k独立的麦基恩 - 弗拉索夫sdes的解决方案，这引起了很多关注。有不同的感觉，可以使混乱的繁殖，例如强烈的感觉，瓦斯汀距离，相对熵和渔民信息等等，例如，有关更多详细信息，请参见[12，17]。对于任何波兰空间（E，ρ），令P（e）为配备弱拓扑的E的所有概率度量的收集。修复T> 0。在某些完整的填充概率空间（ω，f，（f t）t≥0，p）上，让w t成为n维的布朗运动。b：[0，t]×r d×p（r d）→r d，σ：[0，t]×r d×p（r d）→r d r n是可测量的，并在有限的集合上界定。令x 0为f 0-可衡量的r d d值随机变量，n≥1为整数，（x i 0，w i t）1≤i≤n为i.i.d.（x 0，w t）的副本。考虑平均场相互作用的粒子系统
非平衡微生物动力学推出了泰勒定律以外的新宏观生态模式
我们引入了依赖Fokker-Planck形式主义的全面分析基准测试，以研究生物和非生物力量存在的微生物动力学。在平衡中，我们观察到两种力之间的平衡，导致物种丰度之间没有相关性。这意味着观察到相关性的真实微生物组以平衡作用。因此，我们分析了非平衡动力学，为近似解决方案提供了一个ANSATZ，该解决方案体现了系统中力的复杂相互作用。该解决方案与泰勒的定律一致，这是物种丰度和方差之间关系的粗粒近似，但意味着微妙的效果，预测了泰勒定律以外的未观察到的结构。以这种理论预测的启发，我们重新介绍了现有的宏基因组数据的分析，揭示了一种新型的通用宏观生态模式。最后，我们推测泰勒定律的物理起源：基于与布朗运动理论的类比，我们建议泰勒的定律是由于微生物物种之间环境资源的平气环境资源而产生的一种蓬勃增长的关系。
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通过准确的测量和管理消费者价格指数（CPI）来确保价格稳定，从而促进了有利于可持续增长，投资和就业的稳定经济环境。作为关键的经济指标，CPI对通货膨胀，购买力和生活成本进行了全面评估，这是政策制定者，企业和消费者的重要工具。在马来西亚，CPI稳步增加，反映了稳定的通货膨胀率。 认识到需要低和稳定的通货膨胀的需求，政府优先考虑这一目标，以增强经济繁荣和社会福祉。 准确的CPI预测对于经济稳定和明智的财务决策至关重要。 机器学习（ML）模型表现出了提高CPI预测准确性比传统方法的重要潜力。 但是，在马来西亚专门针对CPI和通货膨胀率预测的研究仍然有限。 这项研究评估了五种ML技术的性能：自回旋的集成运动平均值（ARIMA），几何布朗运动（GBM），门控复发单元（GRU），长期短期记忆（LSTM）和自适应的神经神经模糊的推理系统（ANFIS），以预测马来西亚CPI的CPI。 模型是通过将其预测与2022年10月至2023年9月的实际CPI数据进行比较来评估的。 结果表明，GRU模型表现最好，表现出最低的RMSE，MSE和MAPE得分，从而突出了通货膨胀的一致上升趋势。 这项研究鼓励使用先进的ML模型或混合方法进一步探索马来西亚通货膨胀，以提高预测准确性。在马来西亚，CPI稳步增加，反映了稳定的通货膨胀率。认识到需要低和稳定的通货膨胀的需求，政府优先考虑这一目标，以增强经济繁荣和社会福祉。准确的CPI预测对于经济稳定和明智的财务决策至关重要。机器学习（ML）模型表现出了提高CPI预测准确性比传统方法的重要潜力。但是，在马来西亚专门针对CPI和通货膨胀率预测的研究仍然有限。这项研究评估了五种ML技术的性能：自回旋的集成运动平均值（ARIMA），几何布朗运动（GBM），门控复发单元（GRU），长期短期记忆（LSTM）和自适应的神经神经模糊的推理系统（ANFIS），以预测马来西亚CPI的CPI。模型是通过将其预测与2022年10月至2023年9月的实际CPI数据进行比较来评估的。结果表明，GRU模型表现最好，表现出最低的RMSE，MSE和MAPE得分，从而突出了通货膨胀的一致上升趋势。这项研究鼓励使用先进的ML模型或混合方法进一步探索马来西亚通货膨胀，以提高预测准确性。
研究合作的量子（和更通用）模型
我们该如何解决这个问题呢？我们需要一个定量模型来描述社会现象。一般来说，定量方法在社会科学中的出现要晚于自然科学（如物理学）。因此，从数学的角度来看，我们可以说社会科学中的定量模型“落后于”物理模型。例如，随机微分方程实际上已经在物理学中使用了几十年（例如，用于描述布朗运动），而在社会科学中，这种模型仅在几十年前才出现，用于预测金融衍生品的成本。从这个角度来看，为了使社会模型更加充分，一个自然的想法是尝试在较新的物理模型背后使用数学。物理学中积极使用的一种形式主义是量子力学的形式主义。因此，尝试使用量子技术来描述社会现象是合理的。这个想法确实已经成功尝试过；参见[1, 3, 4, 10, 11, 12]及其参考文献。乍一看，这些成功可能听起来很偶然——毕竟，物理学中的量子现象与社会现象截然不同。然而，正如我们在 [12] 中指出的那样，这些成功背后有一个可靠的解释——即对相应社会现象的详细随机分析表明，量子型公式确实是这些现象的合理初步近似。该论文还提供了可能更准确的下一次近似公式。