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手性$ d $ - 波超导体
手性D波超导性。手性超导体由超导顺序参数和相关拓扑保护的手性手性边缘模式设置的有限的Chern号码。然而，边缘模式产生的手性边缘电流和轨道角动量（OAM）并非受到拓扑保护，因此需要另一种更健壮的实验探测器，以促进手掌D-波超导体的实验性验证。我们最近显示了手性D-波超导体中四倍定量的无芯涡旋（CVS）的外观，由封闭的域壁组成，该壁壁上装饰了八个分数涡流，并产生了Chern数量，手柄和超管配对对称性对称对称性的烟熏枪标志Holmvall和A. M. Black-Schaffer，物理学。修订版b 108，L100506（2023）]。特别是，CV自发地破坏了轴向对称性的平行性手性和涡度，并直接出现在局部密度（LDOS）中，可通过扫描隧道光谱（STS）测量。In this paper, we first demonstrate a strong tunability of the CV size and shape directly reflected in the LDOS and then show that the LDOS signature is robust in the presence of regular Abrikosov vortices, strong confinement, system and normal-state anisotropy, different Fermi surfaces (FSs), nondegenerate order parameters, and even nonmagnetic impurities.总而言之，我们的论文将CVS视为手性D波超导性的可调且可靠的标志。
EHWC-软波电子书
软波疗法对患有疼痛和炎症的所有年龄段的人都有益。这是针对各种疾病的安全有效治疗，它可以帮助减少对药物和手术的需求。软波疗法也是寻求自然和非侵入性方法来改善其健康和福祉的人们的好选择。软波疗法通过使用高能声波在受影响区域创建微作用来起作用。这种微作用触发人体的自然愈合过程，从而导致血液流动增加，炎症减少和新的组织生长。
波粒二象性再探
a 探测器 1 触发，然后在两个脉冲之后，探测器 2 触发 b 探测器 1 触发，然后探测器 2 在下一个脉冲时触发 c 探测器 1 和 2 同时触发 d 探测器 2 触发，并且探测器 1 在下一个脉冲时触发 e 探测器 2 触发，然后，两个脉冲之后，探测器 1 触发。 3. 统计每列中的巧合次数并制作关于时间延迟的直方图。 4. 在光子模型中，每个探测器都有 50% 的触发几率，但是每次只能触发一个。通过抛一枚硬币来建模。如果掷出正面，则探测器 1 触发；如果掷出反面，则探测器 2 触发。重复 30 个脉冲，统计巧合次数并制作直方图，就像在波模型中一样。 5. 在波模型中，两个探测器同时触发的概率是多少？那么在光子模型中呢？6. 在波模型中，探测器 1 触发，并且在下一个脉冲时探测器 2 触发的概率是多少？那么在光子模型中呢？7. 在光子模型中，如果我们发送一个包含两个光子的脉冲（即两个光子同时到达分束器），那么两个探测器同时触发的概率是多少？
与UMAP嵌入和基于密度的聚类
1美国杜克大学医学院，美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学院，美国2杜克大学血液学典型科学系高维细胞多摩学数据对于理解生物控制的各个层次至关重要。单一的'Omic方法提供了重要的见解，但在处理基因，蛋白质，代谢产物以及其他方面的复杂关系方面常常缺乏。在这里，我们提出了一种称为Gaudi的新颖，非线性和无监督的方法（通过UMAP数据集成进行组聚集），该方法利用独立的UMAP嵌入来进行多种数据类型的并发分析。Gaudi比几种最先进的方法更好地发现不同的OMIC数据之间的非线性关系。这种方法不仅通过它们的多摩尼克曲线群簇样本，而且还识别了每个OMICS数据集的潜在因素，从而促进对每个群集有助于的基本特征的解释。因此，Gaudi促进了更直观，可解释的可视化，从而从广泛的实验设计中识别出新颖的见解和潜在的生物标志物。引言多摩变分析整合了各种数据类型，例如基因组学，蛋白质组学和代谢组学。组合多种OMICS模式比单独分析每种数据类型时，有可能发现新颖的见解和生物标志物（1，2）。高通量技术的增长促使OMICS数据呈指数增加，这突显了对新的集成方法的迫切需求。传统的多摩学集成方法主要集中在降低尺寸技术上。例如，在RGCCA（3）中使用了基于规范相关分析（CCA）的方法，而MCIA中使用了共惯性分析（4）。同样，贝叶斯因子分析基于MOFA+（5）等方法，负基质分解对于Intnmf（6），主成分分析（7）和独立组件分析是TICA（8）的基础。尽管这些方法已在各种OMICS数据集和生物环境中应用，但它们的有效性和局限性各不相同，强调了在其应用中需要仔细考虑的需求（9）。这些方法共享的中心限制是它们对线性假设的依赖。虽然在某些情况下合适，但这种假设可能不足以准确捕获复合物，通常是非线性的相互作用（10，11）。此外，它们的计算强度构成了挑战，尤其是对于大型数据集。应对这些挑战，最近的进步已转向非线性整合方法（9，10）。均匀的歧管近似和投影（UMAP）是一种降低技术，可以揭示复杂数据集中的基础结构（12）。通过将流形学习与拓扑数据分析相结合，它可以有效地可视化较低空间中的高维数据。UMAP通过有效地从PCA和T-SNE等其他方法中脱颖而出