能量转移可以三种形式进行:传导,对流和辐射[1]。辐射是特殊的,因为我们不需要转移的材料介质。能量可以在真空中传输。从过去半个世纪的工作开始,已经确定,当物体处于接近范围内时,能量传输会增强[2-4]。许多实验[5-10]和理论计算[11-15]已经验证了这一点。这种接近领域的影响也发现了许多应用[16]。相关的运输现象是术的转移。这是范德华(Van der Waals)或伦敦有吸引力的力量[17]的起源[17],而卡西米尔(Casimir)[18-21]或Casimir-Polder力量[22,23]在考虑到有限的光速时。介电表面上方的原子是一个经典的问题,已被广泛构成[22,24,25]。对身体温度的微妙影响取得了进展[26-30]。到目前为止,即使对于全球非平衡情况,大多数理论发展都基于局部热平衡的含量[4,19],在该平衡中,每个对象仍然满足了流动性分解定理。系统可以通过逻辑上的平衡电导率现象的多普勒移位来建模[31 - 34]。最近仅研究了物体温度梯度的影响[35 - 37]。另一种非平衡转运的方法是用化学偏置修改玻璃功能[38]。这些研究将热辐射与扩散方程式或玻尔兹曼传输理论息息,但仍处于宏观或介绍水平。我们在这里的动机是在微观层面上工作,从物质模型开始,当时电子在某些(晶格)位点跳跃。因此,使用Keldysh非平衡绿色功能(NEGF)形式主义[39 - 42],可以从第一个原理中处理非平衡的AS-pect。
光子霍尔效应 (PHE) 早在 20 多年前就被预测 [1] 并被测量 [2]。它指的是沿垂直于入射电流和磁场的优先方向散射的电磁通量,这与电子传导中的 (异常) 霍尔效应非常相似。研究表明,PHE 源自介电米氏球单次散射中的法拉第旋转 [3],并在纯电偶极耦合区域(瑞利区域)中消失。因此,PHE 不会发生在原子的单次光散射中,而是由多次散射 [4] 或电偶极跃迁与更高的多极子发生干涉时产生的 [5]。在最近的文献中,人们发现了许多或多或少相关的效应,例如光子自旋霍尔效应 [6–8]、光的量子自旋霍尔效应 [9]、声子霍尔效应 [10]、等离子体霍尔效应 [11] 甚至其他光子霍尔效应 [12]。在具有中心光源的散射介质中,沿 z 轴施加均匀磁场 B 0 时,PHE 表现为绕场线旋转的电流。与 PHE 相关的坡印廷矢量由 S PHE = DH b B 0 × ∇ ρ ( r , t ) 给出,其中 ρ ( r , t ) 为电磁能量密度,DH ( B 0 ) 为霍尔扩散常数,其符号由法拉第旋转方向决定。最简单的情况是考虑一个点源 P ( r , t ) = P ( t ) δ ( r ),将功率 P 注入扩散常数为 D 的无限扩散介质中。对于单次能量为 W 的辐射,P ( t ) = Wδ ( t ),我们可以代入扩散方程的著名解,得到:
摘要近年来对结构化标量涡流束的光学手性和自旋角动量进行了深入研究。这些梁的伪内拓扑电荷ℓ造成其独特特性的原因。是由带有拓扑电荷的标量涡流梁的叠加构建的,圆柱矢量涡流梁是具有空间上不均匀极化分布的高阶庞加尔模式。在这里,我们强调了这些高阶结构梁在偏尾(弱焦点)和非顺式(紧密的聚焦)条件下的光自旋和手性密度的高度可调节和异国情调的空间分布。我们的分析理论可以在任何高阶或杂种庞加莱球体上产生每个点的自旋角动量和光学手性。表明,可调的pancharatnam拓扑电荷ℓp =(ℓa +ℓb) / 2和偏振指数m =(vector涡流梁的vortex beam的ℓb - ℓa) / 2在自定义其旋转和chir式空间分布方面起着决定性的作用。我们还提供了正确的分析方程式,以描述集中的非顺式标量贝塞尔束。
波前塑形技术的最新进步促进了各种培养基中复杂结构光的传播与轨道角动量(OAM)的研究。在其近后传播期间向拉瓜尔 - 高斯(LG)束引入螺旋相调制,这是由于培养基折射率随时间变化的负梯度的促进,从而导致相位扭曲速率显着提高,从而有效地观察到了OAM相位抑制。这种方法对培养基折射率(〜10-6)的最小变化也具有显着的敏感性。OAM的相位记忆被揭示为扭曲光保留最初的螺旋相的能力,甚至通过浑浊的组织样散射培养基传播。结果证实了在生物医学应用中利用OAM光的迷人机会,例如,例如通过生物组织和其他光学致密培养基的非侵入性透射式葡萄糖诊断和光学通信。
摘要。本研究解决了域级逐步学习问题,这是一种现实但具有挑战性的持续学习场景,在该方案中,域分布和目标类别跨任务各不相同。为处理这些不同的任务,引入了预训练的视力语言模型(VLM),以实现其强大的推广性。但是,这会引起一个新问题:在适应新任务时,预先训练的VLMS中编码的知识可能会受到干扰,从而损害了它们固有的零射击能力。现有方法通过在额外的数据集上使用知识蒸馏来调整VLM来解决它,这需要大量计算。为了有效地解决此问题,我们提出了无知的无干扰知识集成(DIKI)框架,从避免避免信息干扰的角度来保留对VLM的预训练的知识。具体来说,我们设计了一种完全残留的机制,可以将新学习的知识注入冷冻的骨干中,同时引发对预训练的知识的不利影响最小。此外,此残差属性可以使我们的分布感知的集成校准方案明确控制来自看不见的分布的测试数据的信息植入过程。实验表明,我们的二基仅使用训练有素的参数超过了当前的最新方法,并且需要较少的训练时间。代码可在以下网址找到:https://github.com/lloongx/diki。
§对于给定的z,a和能量(E n = 0,用于自发裂变),弗雷亚从数据或模型(5高斯)参数化§第二片段化质量和二片碎片质量和电荷中选择质量,并获得二进制裂变,质量和电荷保存§从碎片quality中获得的二元裂变,从碎片Q值中获得f ficsive q值,从而获得了范围Q§§§§§§§tke(a H)Sampled(a h)samppled tke(a h)Sampled sam sampled sam sampled sam samppled; TXE obtained by energy conservation § ‘Spin temperature' sets level of rotational energy, remaining TXE given to intrinsic excitation energy § Intrinsic excitation divided between fragments, based on level densities, then thermal fluctuations introduced to obtain final excitation energy sharing § Thermal fluctuations remove energy from TKE to maintain energy conservation, equivalent to width of TKE distribution § Spin fluctuations (conserving angular动量),引入用于蠕动和弯曲模式§§§前平衡排放和n-n≤20meV§所包含的n-机会裂变,首先将片段推出片段,通过发射中子(weisskopf搅拌频谱),直到剩余的能量较小,直到降低了station suption
应用:• 光镊 — 粒子或粒子聚集体的定向操控• 光通信 — 高带宽信息编码• 量子密码学/计算 — 高维量子信息编码• 灵敏光学检测• 原子、核和粒子物理学的基础科学研究(改进的选择规则、二向色性)
相奇异性是波幅度为零的相位划分点,表现为相位顶点或波前位错。在光学和电子束的领域中,已经广泛探索了相位奇异性,证明了与轨道角度膜的密切联系。直接对轨道角动量对纳米级奇异性的影响的直接局部成像仍然具有挑战性。在这里,我们通过扫描隧道显微镜和光谱研究来研究轨道角动量在石墨烯中,尤其是在原子水平上的相位奇异性中的作用。我们的实验表明,由局部旋转对称性势能引起的不同轨道角动量状态之间的散射可以产生额外的相位单位,并在真实空间中导致稳健的单波偏位。我们的结果为探索轨道自由度对准粒子干扰过程中量子相的影响铺平了道路。
摘要 - 班迪斯作为序列学习的理论基础,也是现代收获系统的算法基础。但是,推荐系统通常依赖于用户敏感的数据,从而使隐私成为关键问题。本文有助于理解具有可信赖的集中决策者的土匪的差异隐私(DP),尤其是确保零集中差异隐私(ZCDP)的含义。首先,我们根据考虑的输入和相互作用协议进行形式化和比较DP的不同适应性。然后,我们提出了三种私人算法,即ADAC-UCB,ADAC-GOPE和ADAC-OFUL,用于三个土匪设置,即有限的武装匪徒,线性匪徒和线性上下文匪徒。三种算法共享一个通用算法蓝图,即高斯机制和自适应发作,以确保良好的隐私 - 实用性权衡。我们分析并限制了这三种算法的遗憾。我们的分析表明,在所有这些环境中,与遗憾的遗憾相比,强加了ZCDP的价格(渐近)可以忽略不计。接下来,我们将遗憾的上限与第一个Minimax下界补充了与ZCDP的匪徒的遗憾。为了证明下限,我们阐述了一种基于耦合和最佳运输的新证明技术。我们通过实验验证三种不同的匪徒设置的理论结果来得出结论。索引术语 - 差异隐私,多军匪徒,重新分析,下限
电流流动的附加导体。在2000年代提出了通过将自旋式电子注射到FM中,提出了通过电流来操纵电流的磁化的想法(图1C)[2]。注入的旋转与磁化相互作用,最终,传出的电子将获取FM的自旋偏振。由于总角动量是保守的,因此进出状态的旋转的差异意味着磁化强度必须经历扭矩作为背部动作。相应的过程称为自旋扭矩,它可以通过电流进行有效的磁化操作。GMR和自旋扭矩是旋转记忆设备(例如磁随机存储器(MRAM))背后的关键机制,它可以用作内存和神经形态计算设备以及存储式内存的可靠硬件。