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Hubbard模型的平均场解：磁相图
在我们的凝结物理学的研究生讲座（主1或Master 2的第一个学期的第二学期）中，我们发现了哈伯德模型的均值解决方案，这是一种非常有用的工具，可用于接近对材料的现实描述。所需的是对第二量化形式主义的一般知识，与相应的第一个量化波函数相比，研究生通常更容易可视化的创建和歼灭操作员更容易可视化。然后，通过傅立叶变换到⃗k空间和矩阵对角线化，以横扫方式获得了哈伯德模型的均值解决方案。尽管工作量相对较少，但学生可以学到的教训非常丰富：他可以自己构建磁性相图，并以这种方式理解为什么铁磁性（FM）或防铁磁性（AFM）可以通过coulomb coulomb排斥，带能量和平均值的方式来确定相互依靠的材料，从而朝着独立的材料来确定，这是一个独立的材料，即相关的材料。尽管有关哈伯德模型的文献是广泛的，但该模型通常仅在所谓的两极近似中处理，例如原始的哈伯德论文1-3中，在这种情况下，使用相当复杂的数学工具（例如绿色功能方程），强制性的数学工具是强制性的。相反，与通常的单粒子方法相比，我们的均值范围解决方案允许处理连续性，而不是不连续性方面：这可能允许在凝结物理学的后者和更高级的研究处理之间填补差距。目前的论文如下：在第2节中，我们介绍了哈伯德的哈密顿式及我们的符号。第3节专用于平方晶格上的均值近似值中模型的解。我们选择了平方晶格，以解决一个逼真的情况（例如，在Cuo 2平板中，超导粉提土中的铜位点）同时保持简单的几何形状。在第4节中，我们描述了获取基本相图所需的计算细节，并就感兴趣的物理参数进行了讨论。最后，在第5节中，我们将可能的概括作为学生的长期练习并得出结论。
为高谐波生成和振动光谱量身定制的多功能高平均值超快红外驱动器
高重复利率高平均值薄盘，平板和基于纤维的激光器由于其稳健的紧凑设计，出色的梁质量和可靠的功率稳定性1-8而变得越来越受欢迎。提供足够的峰值功率来触发各种非线性感兴趣的过程，但这些激光源提供了改善的信号噪声比和快速数据采集时间尺度。这对于打击凝结相光发射过程中的空间充电效应，改善低收益重合测量值或具有自然可降解样品9 - 17的实验至关重要。在这里，我们说明了由200-W泵源（来自Trumpf Scientific的Dira）驱动的超快红外OPCPA（来自Fastlite的Twinstarzz）的性能，以100 kHz的重复速度运行。OPCPA设计旨在满足一套超级光谱技术的一系列标准，从基于HHG的瞬态角度分辨光发射光谱（TR-ARPES）和X射线吸收光谱（TR-XAS）到时光液质式和Raman Spectrared和Raman spectrared和Raman Spectrrasepoppy。在带有固态样品的Tr-Apres中，每个脉冲发射的光电子数量受到空间电荷效应的约束，这限制了驱动脉冲的能量并影响数据统计数据。因此，更高的重复率激光器是有益的。同样，在TR-XAS中，从HHG驱动器18的中红外波长中访问元素X射线吸收边缘的利润。但是，该过程的转化效率低，因此得到了高度重复速率的平均HHG光子通量的帮助。振动光谱法通常需要激光的光谱可调性，以选择性地激发分子振动。在这方面，OPCPA设计的吸引力是可以调整激光光谱带宽，而无需诉诸复杂的脉冲拉伸和压缩，以适应实验的目的。虽然广泛的光谱覆盖范围允许在吸收光谱中访问扩展光谱过渡，但它限制了频率分辨技术中的能量分辨率，例如，在拉曼光谱中。另一方面，当不需要宽光谱覆盖时，减少光谱带宽的能力可以通过将激光能将激光能量浓缩到“有用”带宽中来增加光谱亮度。为了满足不同的实验要求，OPCPA旨在在（1）可调的红外光谱模式之间互换操作，（2）可调的拉曼光谱模式和（3-4）两个
液态氙平均电子激发能量的测量
摘要 使用液态氙作为靶材的探测器被广泛应用于稀有事件搜索。关于相互作用粒子的结论依赖于对沉积能量的精确重建，而这需要借助放射源对探测器的能量标度进行校准。然而，微观校准，即将激发量子数转换为沉积能量，也需要充分了解在液态氙中产生单个闪烁光子或电离电子所需的能量。这些激发量子的总和与靶材中沉积的能量成正比。比例常数是平均激发能量，通常称为 W 值。在这里，我们展示了在带有混合（光电倍增管和硅光电倍增管）光电传感器配置的小型双相氙时间投影室中通过电子反冲相互作用对 W 值进行测量的方法。我们的结果基于在 O (1 − 10 keV) 处使用内部 37 Ar 和 83m Kr 源以及单电子事件进行的校准。我们得到的值为 W = 11 . 5 + 0 . 2 − 0 . 3 ( syst .) eV，统计不确定性可忽略不计，低于之前在这些能量下测量的值。如果得到进一步证实，我们的结果将与模拟液态氙探测器对粒子相互作用的绝对响应相关。
动态平均场理论算法及量子计算机实验
原子尺度模拟的量子计算算法和实验的发展主要集中在分子的量子化学上，而它们在凝聚态系统中的应用却很少被探索。在这里，我们提出了一种量子算法，用于在目前可用的量子计算机上对凝聚态系统进行动态平均场理论 (DMFT) 计算，并在两个量子硬件平台上进行了演示。DMFT 需要正确描述具有强关联电子的一大类材料。计算上的挑战部分来自于解决与浴耦合的相互作用杂质的有效问题，该问题在传统计算机上随着系统规模呈指数级增长。量子计算机有望实现指数级加速，但迄今为止提出的算法都是基于波函数的实时演化，这需要高深度电路，因此量子硬件的噪声水平必须非常低。我们在此提出了一种替代方法，该方法使用基态和激发态的变分量子本征求解器 (VQE) 方法获得所需的量，作为精确对角化杂质求解器的一部分。我们提出了双位点 DMFT 系统的算法，我们使用传统计算机上的模拟以及超导和捕获离子量子比特上的实验对其进行了基准测试，证明了该方法适用于在当前可用的量子硬件上运行 DMFT 计算。
平均气温、降雨量和相对湿度之间的关联...
先前的研究已经指出气候变化与新发现的 2 型糖尿病 (T2D)、高血压 (HTN) 和肥胖症之间存在关联。然而，关于该主题的研究仍然很少，需要在其他地理位置进行进一步研究，特别是在菲律宾等热带国家。因此，在这项研究中，我们确定了温度、湿度和降雨量与菲律宾中吕宋岛新发 T2D、HTN 和肥胖症发病率之间的关联。这三种疾病的二手数据来自菲律宾卫生部的年度现场卫生服务信息系统。同时，气候数据来自菲律宾大气、地球物理和天文服务管理局的气候和农业气象数据科。然后将所有数据合并到结构化的 Microsoft Excel 电子表格中并进行统计分析。还使用 QGIS 绘制了该省疾病分布的热图。使用 Spearman 相关性，我们表明新发 T2D 与测试的所有三个气候变量显着相关，并且与平均温度具有很强的相关性。另一方面，新发高血压与平均气温和降雨量有显著相关性。未发现肥胖与此有任何关联，热图中也没有发现明显的疾病分布模式。据我们所知，这是菲律宾第一项探讨生活方式疾病与气候变量之间关系的研究。我们的研究结果表明，气候因素会影响疾病的发生，尤其是高血压和 2 型糖尿病。然而，需要进一步的纵向研究来验证这些说法。
平均平衡对流的冷池尺寸。第一部分
摘要：以降水为导向的冷池在组织热带对流中起着重要作用。先前在辐射对流平衡（RCE）设置中对热带对流的研究发现，冷池倾向于相互碰撞并触发新的对流。目前尚不清楚为什么大多数冷池没有足够的空间就可以消散而没有碰撞。，我们将其解释为较小的平均冷池半径Req，而最大电势半径r最大。后者表示冷池的浮力所需的半径是通过表面加热来消除的。应用能量平衡约束会导致其比率R Max / R EQ的分析解决方案，该解决方案取决于Bowen比率，表面降水量 - 蒸发比和雨水沉积效率。该理论预测，在海洋热带对流方面，鲍恩比率远小于一个，r eq不能达到最大，而冷池必须经常碰撞。使用不同的降雨蒸发率，大型模拟支持了这一预测。在第二部分中，我们将能量平衡约束与对流生命周期模型相结合，以获得平均冷池半径Req的理论。
2H-1,4-苯并嗪-3（4H）的炎症活性 基于机器学习的结直肠癌患者的影响 使用2元组语言Q-Rung Orthopair模糊集和Schweizer-Sklar加权电源平均操作员，一种用于评估人工智能对教育影响的MAGDM方法
考虑到1,2,3-三唑结构的有效抗弹性特性，以及2H-1,4-苯并毒素3（4H）在开发神经退行性疾病的治疗方法中的广泛使用，一系列2H-1,4-苯唑 - 3（4H） - 单位衍生物的一系列 - 介绍了一系列的启示。对小胶质细胞中抗炎性活性的筛查表明，E2，E16和E20化合物表现出最有希望的作用，没有明显的细胞毒性。这些化合物有效地降低了LPS诱导的NO产生，并显着降低了促炎性细胞因子IL-1β，IL-6和TNF-α的转录水平。此外，他们下调了与LPS刺激响应炎症相关酶Inos和Cox-2的转录和蛋白质水平。分析了这些衍生物在小胶质细胞中的抗炎性机制，细胞内ROS水平和NRF2-HO-1信号传导途径的激活。结果表明，2H-1,4-苯唑3（4H） - 一种衍生物显着激活了NRF2-HO-1途径，减少了LPS诱导的ROS的产生，并减轻了小胶质细胞的影响。分子对接研究表明，E2，E16和E20的化合物可以与NRF2相关的结合位点相互作用，从而阻止了KEAP1的降解。此外，小鼠的急性毒性测试表明，化合物E16表现出良好的安全性。
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的仿真研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者基于单一的替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式比部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。 JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
使用2元组语言Q-Rung Orthopair模糊集和Schweizer-Sklar加权电源平均操作员
结果：在本研究中，假单胞菌属，20EI1能够降低黄曲霉的生长。此外，我们确定这种生长抑制是铁的。此外，假单胞菌20EI1减少或阻断了黄曲霉毒素的产生，以及环皮二唑酸和曲酸。在细菌的存在下改变了铁相关基因的表达，而参与产生黄曲霉毒素的基因被下调。铁补充部分重新建立了它们的表达。细菌还降低了其他继发代谢产物（SM）基因的表达，包括参与环皮二唑酸，曲酸和imizoquin生物合成的簇的基因，而聚类的基因与曲霉菌素相对应。有趣的是，全局SM调节基因MTFA被20EI1显着上调，这可能有助于观察到的SM发生变化。
选择平均与边际碳强度信号对碳感知优化的含义
网格供电的电力的碳强度取决于用于满足其需求的生成来源的组合，并且随着时间的推移和整个位置的变化很大。有两种类型的碳强度信号：平均和边缘。这两个信号都提供了有关网格操作的差异信息，并以不同的方式影响电网的短期和长期功能。不幸的是，关于碳意识优化的“右”信号缺乏共识，跨域之间的脱碳工作已经使用两个信号来决定何时和何时转移需求。了解信号选择对碳感知优化的含义，本文使用平均碳强度和边缘碳强度进行了数据驱动分析。我们对65个区域的分析揭示了多种见解，包括i）两个信号在统计上均不同，它们之间的相关性非常低，ii）对一个信号进行优化可能会导致从另一个信号的角度来看更多的碳发射，而iii）每个区域的信号特性差异都会导致不同的电力使用激励。