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World File Search System方程
用于理解、调试和改进基于方程模型的仿真性能的工具
基于方程的面向对象 (EOO) 建模语言提供了一种方便的声明性方法来描述信息物理系统的模型。由于 EOO 语言易于使用，因此可以用有限的努力构建大型复杂模型。但是，当前最先进的工具在出现错误或模拟结果错误时不会向用户提供足够的信息。最重要的是，工具必须为用户提供足够的信息来纠正错误或了解导致错误模拟结果的问题所在。但是，了解 EOO 编译器的模型转换过程是一项艰巨的任务，不仅需要了解工具在模拟期间执行的数值算法，还需要了解正在执行的复杂符号转换。
手学有效场理论和状态的高密度核方程
出生于核心偏离超新星的后期，中子星在实验室中难以繁殖的密度和温度的特殊条件下包含物质。近年来，中子星观察已开始在高密度模型的高密度制度中对强烈相互作用物质的本质产生新的见解。同时，手性有效场理论已发展为一个强大的框架，用于研究中等密度恒星中的中等密度制度中具有序列不确定性的核物质特性。在本文中，我们回顾了手性有效野外理论的最新发展，并将重点放在多体扰动理论上，作为计算有效的工具，用于计算热和密集核物质的性质。我们还证明了有效的现场理论如何在核理论预测，核实验和对国家核方程的观察性约束之间进行统计学上的比较。
线性丢番图方程 (LDE) 解码器：训练... - CDN
用户意图。基于 SSVEP 与视觉刺激调制频率锁定这一知识，界面通常设置为在场景中具有多个目标，每个目标都标记有一个通过闪烁传递的唯一频率。目标可以是放置在物体上或附近的发光二极管 (LED)，以表示潜在动作、物品或到达坐标 [4–7]，也可以表示在计算机屏幕上，每个目标块代表 BMI 拼写器中的字符或用于控制计算机或其他设备的命令 [8–10]。为了从界面中呈现的所有目标中识别出用户的预期目标，解码算法会分析包含 SSVEP 的收集到的脑信号的频率成分，并根据主要频率特征做出决策。在典型的 SSVEP 设置中，诱发的 SSVEP 包含刺激频率 𝑓 ，以及该频率的谐波 2 𝑓、3 𝑓，... [1, 11]。传统基于 SSVEP 的 BMI 的局限性之一是目标数量受到 SSVEP 有限的响应范围 [1] 和谐波存在的限制，如果在界面中同时使用某个频率及其谐波，可能会导致错误分类。这减慢了 BMI 在提高命令处理能力（命令数量）方面的发展 [12]。为了解决这个问题，引入了多频 SSVEP 刺激方法，旨在增加在有限频率下可呈现的目标数量 [13–17]。然而，多频 SSVEP 的解码器尚未得到广泛探索。现有的多频 SSVEP 解码器包括基于功率谱密度的分析（PSDA）[15, 17]、多频典型相关分析（MFCCA）[18] 和针对每个单独用户或用例的基于训练的算法 [13, 19]。与两种无需训练的方法相比，基于训练的算法具有更高的分类准确率，但需要为每个用户进行额外的训练和界面设置。PSDA 和 MFCCA 支持即插即用，提高了 BMI 的实用性。然而，PSDA 通常解码准确率有限，因为它没有充分考虑多频 SSVEP 中的复频率特征，这些特征不仅包含刺激频率及其谐波（如单频 SSVEP），还包含刺激频率之间的线性相互作用 [16]。MFCCA 通过在解码中引入线性相互作用而显示出在多频 SSVEP 解码中的优势 [18]，但 MFCCA 的一个主要问题是它是基于典型相关分析 (CCA) [20] 开发出来的，具有很高的时间复杂度。 CCA 的渐近时间复杂度为 O ( lD 2 ) + O ( D 3 ) （以 O ( n 3 ) 为界，其中 n 表示解码时的输入大小），其中 l
使用麦克斯韦方程的广义边界条件对光分子效应进行建模
我们最近通过水凝胶和单个空气水接口的实验证明了光分子效应：光子直接在可见的光谱中直接裂解水分子簇，其中大量水具有可忽略的吸收。为了模拟单个接口实验，在这里，我们通过假设跨界面的电磁场的过渡区域来重新启用麦克斯韦方程的广义边界条件，从而自然而然地导致了以前用于描述表面光电电和表面等离子体对金属的表面光电和表面等离子体效应的FEIBELMAN参数。这种概括导致了菲涅尔系数的修改和表面吸收的表达，可以合理地解释我们的单界实验数据中有关光束偏转的角度和极化依赖性的趋势。我们的工作为光分子作用的存在提供了进一步的支持，表明许多材料中应该存在表面吸收，并为评估基于麦克斯韦方程的这种表面吸收的影响奠定了基础。
半连接抛物线方程的有效指数积分元素方法
摘要。在本文中，我们提出了一种有效的指数积分有限元方法，用于求解矩形域中的一类半线性抛物线方程。提出的方法首先使用具有连续的多线矩形基函数的有限元近似进行模型方程的空间离散化，然后采用明确的指数runge-kutta方法，用于产生半差异系统的时间集成，以产生全diScrete的数值解决方案。在某些规律性假设下，在h 1 -norm中测得的错误估计值是成功得出的，该方案具有一个和两个RK阶段。更值得注意的是，该方法的质量和系数可以用正交矩阵同时对角线，该基质提供了基于张量的乘积谱分解位置和快速傅立叶变换的快速溶液过程。还进行了两个维度和三个维度的各种数值实验，以验证理论结果并证明该方法的出色性能。
物理学家关于库默尔方程和合流超几何函数解的指南
合流超几何方程又称库默尔方程，是物理、化学和工程学中最重要的微分方程之一。它的两个幂级数解分别是库默尔函数 𝑀 ( 𝑎, 𝑏, 𝑧 )（通常称为第一类合流超几何函数）和 e 𝑀 ( 𝑎, 𝑏, 𝑧 ) ≡ 𝑧 1 − 𝑏 𝑀 ( 1 + 𝑎 − 𝑏, 2 − 𝑏, 𝑧 )，其中 𝑎 和 𝑏 是微分方程中出现的参数。第三个函数是 Tricomi 函数 𝑈 ( 𝑎, 𝑏, 𝑧 )，有时也称为第二类合流超几何函数，也是常用的合流超几何方程的解。与常规程序相反，在寻找合流超几何方程的两个线性独立解时，必须考虑所有这三个函数（以及更多函数）。当 𝑎、𝑏 和 𝑎 − 𝑏 为整数时，有时会出现其中一个函数未定义，或者其中两个函数不是线性独立的，或者微分方程的一个线性独立解与这三个函数不同的情况。这些特殊情况中的许多恰好对应于解决物理问题所需的情况。尽管有 NIST 数学函数数字库等权威参考资料，但这仍导致人们对如何处理合流超几何方程产生了很大的困惑。在这里，我们仔细描述了必须考虑的所有不同情况，以及合流超几何方程的两个线性独立解的显式公式。正确求解合流超几何方程的过程总结在一个方便的表格中。作为示例，我们使用这些解来研究氢原子的束缚态，纠正教科书中的标准处理。我们还简要考虑了截止库仑势。我们希望本指南能够帮助物理学家正确解决涉及合流超几何微分方程的问题。
来自与对称蝴蝶箭相关的量子簇代数的四面体方程的解
摘要。我们通过进一步研究我们之前工作中的量子簇代数方法，构造了四面体方程的新解。关键要素包括连接到 A 型 Weyl 群最长元素接线图的对称蝴蝶箭筒，以及通过 q-Weyl 代数实现量子 Y 变量。该解决方案由四个量子双对数的乘积组成。通过探索坐标和动量表示及其模数双反，我们的解决方案涵盖了各种已知的三维 (3D) R 矩阵。其中包括 Kapranov–Voevodsky (1994) 利用量化坐标环获得的矩阵、从量子几何角度获得的 Bazhanov–Mangazeev–Sergeev (2010)、与量化六顶点模型相关的 Kuniba–Matsuike–Yoneyama (2023) 以及与 Fock–Goncharov 箭筒相关的 Inoue–Kuniba–Terashima (2023)。本文提出的 3D R 矩阵为这些现有解决方案提供了统一的视角，并将它们合并在量子簇代数的框架内。
矢量allen -cahn方程向多相平均曲率流的定量收敛
摘要。相位模型（例如Allen-CaHn方程）可能会引起几何形状的形成和演变，这种现象可以在适当的缩放方案中进行严格分析。在其尖锐的界限限制下，已经猜想了具有n 3不同最小值的电势的矢量allen-cahn方程，以通过多相平均曲率流量来描述分支接口的演变。在目前的工作中，我们在两个和三个环境维度和适当的一类潜在的情况下给出了严格的证据：只要存在多态度平均曲率流的强大解决方案，就可以解决矢量allen-cahn方程，并具有良好的初始数据汇总到多型固定固定构型固定端口的限制范围内的范围范围范围的弯曲范围范围范围的范围，我们甚至建立了收敛速度。”1 = 2 /。我们的方法基于Allen-Cahn方程的梯度流结构及其限制运动：基于用于多相平均曲率流的最新概念“梯度流校准”的概念，我们引入了矢量allen – Cahn方程的相对熵的概念。这使我们能够克服其他方法的局限性，例如避免需要对艾伦 - 卡纳操作员进行稳定性分析，或在积极时为能量的其他收敛假设。
对实现的解决方案的定量独特延续到平面中的二阶椭圆方程
在1D（M. Pierre）中进行证明： - u'' + v（x）u = 0 in r，| u（x）| ≤exp（ - | x |1+ε）。通过集成，我们很容易获得| u'（x）| ≤cexp（ - | x | 1+ε）。偶性参数：令φS.T。- φ'' +vφ=符号（u），φ（0）=φ'（0）= 0。Gronwall的论点：| φ（x）| + | φ'（x）| ≤cexp（c | x |）。r r - r | u | = r r r - r u·标志（u）= r r r - r u（-φ'' +vφ）= [ - φ'U +φu'] r -r -r -r -indue r e r e r e -r e -r e -r 1+ε→0。
葡萄牙公司的人工智能和认知计算：偏最小二乘法的结果 - 结构方程建模
摘要：人工智能 (AI) 和认知计算 (CC) 是不同的，这就是为什么每种技术都有其优点和缺点，这取决于企业想要优化的任务/操作。如今，只需将 CC 与 AI 的广泛主题联系起来，就很容易混淆两者。这样，想要实施 AI 的公司就知道，在大多数情况下，他们想要的是 CC 提供的功能。在这些情况下，知道如何区分它们很重要，这样就可以确定在哪种情况下一种比另一种更合适，从而更多地利用每种技术提供的优势。该项目专注于突出这两种技术的能力，更具体地说是在智能系统实施和公司对它们的兴趣有利的商业环境中。它还确定了这些技术的哪些方面对公司最有吸引力。根据这些信息，评估这些方面是否与决策相关。数据分析是通过采用偏最小二乘结构方程模型 (PLS-SEM) 和描述性统计技术进行的。