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World File Search System无弹性
机器学习辅助测量Lepton-Jet方位角角度不对称在HERA的深弹性散射中
在深度无弹性正面散射中，使用与HERA的H1检测器收集的数据测量Lepton-Jet方位角不对称性。When the average transverse momentum of the lepton-jet sys- tem, lvert ⃗ P ⊥ rvert , is much larger than the total transverse momentum of the system, lvert⃗q ⊥ rvert , the asymmetry between parallel and antiparallel configurations, ⃗ P ⊥ and ⃗q ⊥ , is expected to be gener- ated by initial and final state soft gluon radiation and can be predicted using perturbation theory.量化不对称的角度特性提供了对强力的额外测试。研究不对称性对于通过横向动量依赖（TMD）Parton分布函数（PDFS）产生的固有不对称的未来测量很重要，其中这种不对称构成了主要背景。方位角不对称的力矩是使用机器学习方法来测量不需要归安宁的。
使用原型量子计算机模拟磁分子的静态和动态特性
摘要：磁分子是研究特殊量子机械现象的典型系统。因此，由于系统尺寸的指数增加，模拟其静态和动力学行为对于经典计算机来说本质上很难。量子计算机通过提供适合描述这些磁系统的固有量子平台来解决此问题。在这里，我们表明，基于超导端子的原型量子计算机，都可以在原型量子计算机上模拟磁性分子的基态性能和自旋动力学。特别是我们研究了小型的抗铁磁性旋转链和环，这是这些开拓设备的理想测试床。我们使用各种量子本质量算法来确定基态波功能，并用靶向的ansatzes填充了所研究模型的自旋对称性。通过计算动力学相关函数来模拟相干自旋动力学，这是提取许多实验可访问属性（例如无弹性中子中子横截面）的重要成分。
通过证据深度学习解开的异常电动物理
超越标准模型（BSM）计算和参数化的不断增长的生态系统已经开发了在广泛的可能模型上制造定量跨案例的系统方法，尤其是具有可控的不确定性。在本演讲中，我们强调了不确定性量化语言（UQ）如何提供有用的指标来评估BSM和相关模型之间的统计重叠和差异。我们利用了近期的机器学习（ML）发展中的深度学习（EDL）来使UQ在模型歧视环境中分离数据（aletoric）和知识（认知）不确定性。我们构建了几种潜在的BSM动机场景，用于与深度无弹性散射中的核子的异常电子相互作用（AEWI）相互作用（AEWI）（aewi），并将其定量地映射为与CT18 PDF的蒙特卡洛复制品一起示范，用于驱动CT18 PDF。
![arxiv：2401.16151v2 [cond-mat.supr-con] 1924年3月19日](/simg/0\0d4bad40e2ea910cdbaae398b7c9d5a5749764e6.webp)
arxiv：2401.16151v2 [cond-mat.supr-con] 1924年3月19日
是由在压力下在LA 3 Ni 2 O 7中高T C超导性的最新报道所激发的，我们从理论上分析了这种化合物中正常和超导状态中的磁激发，可以通过无弹性中子散射或RIX来测量。我们表明，自旋响应的双层结构允许以非常有效的方式阐明层间相互作用的作用和库珀对的性质。特别是，我们通过比较自旋敏感性的均匀和奇数通道中的相应响应，展示了电位S±和D波间隙之间的关键差异。我们表明，大多数是层间驱动的粘结 - 抗抗反键S±Cooper Pairing仅在X点附近的奇数通道中产生一个大型自旋共振峰，而奇数和偶数通道中的旋转共振在D-Wave场景中都可以预测。
2024 |数据收集数据 - NET
主要和热量8热量8必须运行10组必须运行12个无弹性13衍生15分钟15分钟最大单位维护16计划中断17热膨胀约束18储量需求18储量要求18计划中的故障19个可再生能源20其他RENEWABLES 21其他Resly Resly Resly 22 Hydro 22 Hydro 22 Hydro Respents 22 Hydro Respents 22 Hydro Respents 22 Hydro Respress of Side Elect of Shoseve and Shosers of Shessiese and Shereores 23 23 23 23电解器23 H2存储24必须运行24不露骨25降低26电池27需求侧响应27 DSR扩展约束27燃料电池28 NTC和交换28转移链接28净传递容量28交换29转移限制30限制30限制30
卡支付定价的难题：为什么仍然是商人...
摘要本文提出了模型，这些模型解释了为什么商人接受支付卡即使他们面临的费用超过了从卡交易中获得的交易福利。这种商人行为可以通过商人之间的竞争和/或商人卡接受持卡人对持卡人对商品的需求的有效性来解释。付款卡文献中使用的普遍假设 - 仅当其交易福利高于他们支付的费用时才接受卡 - 仅适用于面临无弹性消费者需求的垄断商人。希望给定行业中所有商人接受卡的卡网络最初可能会设定较低的商人费用，但从长远来看，它将将费用设置为最高水平，这可能高于商人的交易福利和商人的初始保证金。此类商人费用可能在持卡人和非核心持有人之间造成不平等。本文还探讨了美国最近逐渐增加商人费用的解释。三种可能的解释是1）商人的不灵活的产品价格设定，2）持卡人费用（返回）和3）在给定行业中的持有持有人数比例增加（折扣）。
电子束治疗的应用
电子束治疗的应用：主要应用是（a）皮肤和唇部癌的治疗，（b）乳腺癌的胸壁照射，（c）给节点的增强剂量，以及（d）头和颈部癌的治疗。尽管这些位点中的许多可以用浅表X射线，近距离放射治疗或切向光子束处理，但电子束照射在目标体积的剂量均匀性方面具有明显的优势，并最大程度地减少了对更深的组织的剂量。电子相互作用当电子通过介质传播时，它们通过库仑力相互作用而与原子相互作用。这些过程是（a）与原子电子（电离和激发），（b）与核（bremsstrahlung）的无弹性碰撞，（c）与原子电子的弹性碰撞，以及（d）与核里的弹性碰撞。在非弹性碰撞中，某些动能丢失，因为它用于产生电离或转化为其他形式的能量，例如光子能量和激发能。在弹性碰撞中，尽管可以在碰撞中出现的颗粒中重新分布动能，但不会损失动能。在低原子数培养基（例如水或组织）中，电子主要通过用原子电子电离事件失去能量。在较高的原子数材料（例如铅）中，Bremsstrahlung的生产更为重要。在与原子电子的碰撞过程中，如果被剥离的电子获得的动能足够大，以引起进一步的电离，则电子被称为二次电子或A（delta）-Ray。作为电子束在介质中行驶，能量会不断降解，直到电子达到热能并被周围原子捕获。
编号 2024-02-Pumped-Hydro-Financing。...
2024 年 3 月 摘要 澳大利亚电力系统脱碳且可再生能源占比较高的可信情景都依赖于灵活、可调度的存储和稳固资产组合。鉴于我们目前对成本和价格的理解，此类投资组合被认为包括短期电池、中期抽水蓄能和燃气轮机，提供最后一道防线。风能的随机间歇性、屋顶和公用事业规模太阳能光伏的同步性以及顽固的无弹性最终总需求都强调了这一点。风能和太阳能输出需要通过空间（网络）和时间（存储）进行移动。能量密度最高的存储资产类别——抽水蓄能似乎正面临结构性高资本成本，根据澳大利亚最近通过高调开发项目（即 Snowy 2.0、Borumba）给出的估计，实际成本约为 6000 美元/千瓦。开发不足将导致可再生能源削减率上升，对燃气发电的依赖性增加。在本文中，我们重点关注通过政府、消费者群体和工厂投资者之间的半监管第三方契约 (3PC) 融资结构，大幅降低资本密集型、超长寿命抽水蓄能资产的持有成本。当政府债券被纳入 3PC 融资时，套利后持有成本可降低近 50%。关键词：抽水蓄能、能源存储、纯能源市场。JEL 代码：D52、D53、G12、L94 和 Q40。
REZ 和电池
2024 年 10 月摘要澳大利亚电力系统脱碳需要高市场份额的可变可再生能源。实现这一目标的一项重要政策举措是建立可再生能源区 (REZ)。随着可再生能源市场份额的增加，REZ 内的溢出能源是可以预测的。溢出能源的发生是由于间歇性可再生能源的峰值与平均输出比高（约为 3:1）、总体最终电力需求基本无弹性以及 REZ 网络传输容量的经济限制。在开放准入、多区域市场设置中，政策制定者的直观反应可能是进行连接改革（即优先准入）并承保存储资产，以减轻溢出能源的最坏影响。从表面上看，通过部署电池存储，可以减少溢出能源和线路拥堵，并增加风能和太阳能容量。然而，正如本文中的模型结果所揭示的那样，优先准入使多区域市场对溢出能源更加敏感，而 REZ 内的竞争性电池会加剧拥堵。此外，早期进入的电池可能会使其 MW 容量过大并挤占可再生能源。所有这些情况都会损害 REZ 内的福利。最佳规模的协调“组合”电池可缓解拥堵，因为它们不会争夺稀缺的 REZ 传输容量。竞争对手的电池应位于 REZ 之外。关键词：可再生能源区、可再生能源、溢出能源、边际削减、电池存储。JEL 代码：D52、D53、G12、L94 和 Q40。
用于取样多体的量子生成模型...
量子计算机具有解决与经典量相关的概率的能力。他们可以在最著名的classical算法上具有超级分类的加速；所谓的量子至上[1]。以证明这种至高无上的关注已从诸如实施Shor的al-gorithm [2]等功能问题转变为采样问题[3]，因为看来人们不需要完整的通用量子计算机来获得量子加速[4-6]。例如，从最近在Google的Sycamore芯片上执行的随机量子电路的输出分布进行采样[7]，通常需要对电路进行直接数值模拟，并在Qubits数字中进行指数计算成本。尽管这些随机电路具有理论上的控制，但这意味着它们很难从中要采样以下事实，而不是关于艰难的考虑，但它们具有实际的实际用途。除了提供量子至上的证据外，他们没有解决任何问题。在这里，我们将一些硬度交换为实用性，并提供量子电路，以从多体系统中的hamiltonian动力学下进化的操作员的光谱函数中获取样品。该问题属于DQC1类[8]，该类别被认为严格小于BQP，同时仍然包含经典的问题[9，10]。光谱是表征凝结物质和分子系统的重要工具。有很多技术，每种技术都对可观察到的物体和能量谱的不同部分敏感。许多测量值可以作为一段时间的傅立叶变换，依赖相关函数。以例如探测电流相关σ（ω）=⟨j（ω）j（−Ω）⟩ /IΩ或无弹性中子scat- < /div>的光导率