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高能散射的算子展开
DESY 在 HERA 中观测到结构函数 F2(x,Q 2 ) 在小 x 处快速增加（见参考文献 [I]），这重新引起了人们对 QCD 振幅高能行为问题的兴趣。在首对数近似中，它受 BFKL 方程 [2-4] 控制，导致 F 2 (x) 的行为与实验曲线相差不大。不幸的是，BFKL 答案存在理论问题，这使得使用这些首对数描述真实的高能过程变得困难（甚至不可能）。首先，BFKL 答案违反了幺正性，因此它充其量只是某种前渐近行为，仅在某些中间能量下可靠。 （真正的高能渐近线对应于主要对数结果的单元化，但这是一个 20 年来无人成功的问题，并不是因为缺乏努力。）此外，即使在单元化并不重要的中等高能量下，QCD 中的 BFKL 结果也不是完全严格的。即使我们从
5d 过渡金属铝合金中来自外部散射的巨自旋霍尔效应和自旋轨道扭矩
磁性赛道存储器。[7,8] 自旋流可通过自旋霍尔效应 (SHE) 由电荷电流产生。人们对某些类别的高质量晶体化合物产生了浓厚的兴趣，这些化合物可产生源自此类材料本征电子能带结构的较大自旋霍尔效应：[9,10] 此类材料包括拓扑绝缘体 [11–13] 以及狄拉克和外尔半金属 [14–16]。然而，在这里，我们展示了非常大的自旋霍尔效应，它是由室温下由 5 d 元素和铝形成的高阻合金中的外部散射产生的，在实际应用中非常有用。自旋轨道相互作用 (SOI) 在自旋霍尔效应中起着核心作用，通常原子序数 Z 越大，自旋霍尔效应越大。此外，化合物或合金中组成元素的 Z 值差异越大，外部散射就越大，因此 SHE 也越大。[17,18] 在这方面，将铝等轻金属与 5 d 过渡金属合金化预计会产生较大的外部 SHE。[19] 在本文中，我们表明 M x Al 100 − x（M = Ta、W、Re、Os、Ir 和 Pt）合金不仅电阻率 ρ 发生剧烈变化，而且自旋霍尔角 (SHA) θ SH 和自旋霍尔 (SHC) σ SH 也随其成分 x 而变化。我们发现，在许多情况下，在临界成分下，会从高度无序的近非晶相转变为高度结晶相。此外，我们发现电阻率和 SHA 在外部散射最大化的非晶-结晶边界附近表现出最大值。为了支持这一猜想，我们发现最大电阻率的大小和相应的 SHA 随 Z 系统地变化。这表明 5 d 壳层的填充起着至关重要的作用，因为电阻率和 SHA 与 M 的 5 d 壳层中未配对电子的数量有关，因此当 M = Re 或 Os 时，ρ 表现出最大值（根据洪特规则，未配对 d 电子的数量分别为 5、6）。我们发现电阻率与 SHA 大致成线性比例，因此与 θ SH 成反比的功耗（ / SH 2 ρ θ ≈ ）在最大 SHA 时最小。[20] 因此，我们发现 M x Al 100 − x 是功率较小的优良自旋轨道扭矩 (SOT) 源
带有普朗克散射的电子遵守标准轨道...
a）库酸盐ND-LSCO的示意性温度掺杂阶段，显示了pseudoGap阶段（PG）[11]，零场中的超导相（SC），电荷密度波区域（CDW）[12,13] [12,13]，与奇怪的金属行为（SM）大致不同，与Fermi-liqu-liqu-liqu-liqu-liqu-liqu-liqu-liqu-liqu-liqu-liqu-liqu-liqu-liqu-liqu-liqu cerprion（fl）不同。b）在磁场b = 16 t中，平面电阻率𝜌（𝐽∥𝑎）的温度依赖性与氧化铜平面（𝐵∥𝑐）（对于我们的三个丘陵样品），所有这些样品都具有掺杂p = 0.24：nd-lsco（红色）； LSCO S1（绿色）; LSCO S2（蓝色）。这三个表现出在T〜70 K下方的完美t线性依赖性，其斜率非常相似。在20-70 K（虚线）间隔中从线性拟合中推断出的残余电阻率分别为𝜌0 = 28、12和48 𝜇Ω cm。在10 K以下的下降至零是由于超导性，在此相对较低的场上并非完全抑制。
凝聚态系统中低能中微子散射的中微子磁矩
摘要。已知低能转移状态下的弹性中微子对电子和原子核的散射截面对中微子的电磁特性非常敏感。特别是，可以使用能量阈值非常低的液体或固体探测器有效地搜索中微子的磁矩。我们提出了一种将中微子磁矩贡献纳入凝聚态靶低能弹性中微子散射理论处理的形式。采用动态结构因子的概念来描述靶中的集体效应。用数字方法计算了超流体 4He 上氚反中微子散射的微分截面。我们发现 10 − 11 µ B 量级的中微子磁矩对截面有很强的影响。我们的结果可用于未来在液体或固体目标的低能中微子散射实验中寻找中微子磁矩。
使用基于小波散射的特征对酒精性脑电图进行分类
在研究问题和相关数据集之后，特征提取是机器学习和数据科学管道的最重要组成部分。小波散射变换（WST）是最近开发的基于知识的特征提取技术，在结构上像卷积神经网络（CNN）一样。它保存在高频中，对信号变形不敏感，并产生分类任务中通常需要的实价信号的较低差异。借助来自公共可用UCI数据库的数据，我们研究了从多通道脑电图（EEG）信号中提取的基于WST的功能的能力，以区分20名酗酒和20个男性健康的男性的男性受试者的1.0-S EEG记录。使用记录的10倍交叉验证，我们发现输入到支持向量机（SVM）分类器的基于WST的特征能够正确对所有酒精和正常EEG记录进行正确分类。使用1D CNN实现了类似的性能。相比之下，最高的独立主题平均值10倍跨验证性能是通过馈送到线性判别（LDA）分类器的基于WST的特征实现的。使用两种10倍的交叉验证方法获得的结果表明，WST与CON CON CONTAILAL分类器一起是CNN的替代品，用于对酒精和正常脑电图分类。在区分酒精和正常的脑电图记录方面，枕骨和顶部区域的基于WST的特征是最有用的。
核非弹性散射的量子模拟
图 1：根据方程 (24)，在 N q 量子比特量子寄存器上，e U ( tf ; t 0 ) 的完整时间演化的量子电路设计示意图。电路从左到右运行。门 e U ( tk )，其中 tk = t 1 , t 2 , · · · , tn 且 tn = tf ，对应于散射时间 tk 处单个时间步长的时间演化算子。尽管 e U ( tk ) 随 tk 而变化，但它在每个短时间步长 [ tk − 1 , tk ] 内都被认为是时不变的。| q ⟩ ⊗ N q 表示 N q 量子比特寄存器。
呋喃低能正电子散射的实验与理论比较
近年来，人们致力于开发更复杂的正电子与一系列分子相互作用模型，这些模型可用作模板，更好地描述正电子在生物系统中的相互作用。1-3 这项工作主要受到正电子发射断层扫描作为一种医学成像技术的日益广泛应用的推动，特别是用于追踪癌症治疗和扩散，以期更好地了解造成辐射损伤的潜在机制。即使是中等复杂分子的计算也需要一系列假设和近似才能使问题变得易于处理，因此必须有高质量的实验数据来在理论和实验重叠的领域提供严格的准确性测试。先前的工作包括测量水、4,5 四氢呋喃
使用 DALLAS 探测器阵列进行激光角散射的表面粗糙度研究
已开发出一种通过测量散射光的角度分布来研究表面粗糙度的仪器。在我们的仪器中，氦氖激光器发出的光束以可能变化的入射角照射表面。散射光分布由位于半圆形轭架中的 87 个光纤传感器阵列检测，该半圆形轭架可绕其轴旋转，以便可以在整个半球上采样散射辐射。检测器阵列的输出在实验室计算机中数字化、存储和分析。最初的实验集中在高度二维的不锈钢表面测量上，其产生的散射分布位于入射平面内。通过将角度散射数据与由触针式仪器测量的数字化粗糙度轮廓计算出的理论角度散射分布进行比较来分析结果。理论分布是通过将粗糙度分布代入 Beckmann 和 Spizzichino 开发的电磁散射积分方程的运算数来计算的。这种方法直接测试了基本光学理论的准确性。