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World File Search System重力波
文章https://doi.org/10.1038/s41467-024-49575-5非线性对安德森表面重力波的定位
Anderson定位是在无序介质中传播的线性波的多散射现象。在50年代后期发现的电子，此后已通过冷原子和经典波（光学，微波和声学）在实验中观察到它，但是对于非线性波而言，波浪局部是否会增强或削弱，这是一项长期的争论。在这里，我们表明非线性加强了在随机底部传播的运河中表面重力波的定位。我们还通过实验表明定位长度如何取决于非线性，而非线性以前从未用任何类型的波浪进行过报道。为此，我们使用完整的空间和时间分辨波场测量以及数值模拟。还报道了该疾病水平的影响和系统的限制大小对定位的量。我们还强调了布洛赫（Bloch）在周期性测深图上线性流体动力表面波的分散性关系的宏观分散关系的第一个实验证据。
数据驱动参数化中的数据不平衡，不确定性定量和转移学习：WACCM中重力波动量传输的经验教训
抽象的神经网络（NNS）越来越多地用于天气和气候模型中数据驱动的亚网格尺度参数化。虽然NNS是从数据中学习复杂的非线性关系的强大工具，但将它们用于参数化存在一些挑战。这些挑战中的三个是（a）与学习稀有（通常是大振幅）样本有关的数据失衡； （b）预测的不确定性定量（UQ）提供精确指标； （c）对其他气候的概括，例如那些具有不同辐射的刺激的气候。在这里，我们使用基于整个大气的社区气候模型（WACCM）物理学的重力波（GW）参数化来解决这些挑战的方法的性能。WACCM具有地讲，对流和前驱动的GWS的复杂状态，对对流和前驱动的GWS。对流和地形驱动的GWS由于在大多数网格点缺乏对流或地球而具有显着的数据失衡。我们使用重采样和/或加权损失功能来解决数据不平衡，从而成功地模仿了所有三个来源的参数化。我们证明了三种UQ方法（贝叶斯NN，变异自动编码器和辍学器）提供了与测试过程中准确性相对应的集合差，提供标准，用于识别NN何时给出不准确的预测。最后，我们表明这些NN的准确性降低了温暖的气候（4×CO 2）。但是，通过应用转移学习，仅使用约1％的新数据从温暖的气候中重新训练一层，从而显着提高了它们的性能。这项研究的结果为开发可靠且可推广的数据驱动参数的各种过程（包括（但不限于）GWS）提供了见解。
跨观测，重新分析和公里尺度的数值天气预测模型的南半球重力波动量通量的估计值
摘要：重力波（GWS）是子午线和上层平流层中子午倾覆循环的关键驱动因素之一。他们在气候模型中的表示遭受了不足的分辨率和对其参数化的有限约束。这种掩盖了对气候变化中中大气环流变化的评估。This study presents a comprehensive analysis of stratospheric GW activity above and downstream of the Andes from 1 to 15 August 2019, with special focus on GW representation ranging from an unprecedented kilometer- scale global forecast model (1.4 km ECMWF IFS), ground-based Rayleigh lidar (CORAL) observations, modern reanaly- sis (ERA5), to a coarse-resolution climate model (EMAC).与ERE5相比，发现Zonal GW动量（GWMF）的分辨垂直浮标（GWMF）的强度至少为2-2.5。与IFS中解决的GWMF相比，ERA5和EMAC的选址继续产生60 8 s的过度GWMF极点，从而在已解决的GWMF和参数化的GWMF之间产生明显的差异。在IFS和ERA5中对GW Pro Files的类似验证验证了相似的波结构。，即使在； 1公里的分辨率，IFS中的解析波弱于LIDAR观察到的波。此外，跨数据集的GWMF估计值表明，基于温度的代理基于线性GWS的中频近似，由于简化的GWMF和GW波长估计的数据高估了GWMF。总体而言，该分析为参数化验证提供了GWMF基准，并要求三维GW参数化，更好的上限处理和垂直分辨率随着模型中水平分辨率的增加而增加，以进行更现实的GW分析。
大气重力波：过程和参数化
摘要：从季节到季节性时间尺度和气候变化的大气可预测性均由重力波（GW）严重影响。区域和全球数值模型的质量依赖于GW动力学的彻底理解及其与许多尺度上化学，降水，云和气候的相互作用。在可预见的未来，GWS和许多其他相关过程将部分尚未解决，并且模型将继续依赖参数化。最近的模型对比和研究表明，当今的GW参数化并不能准确代表GW过程。这些缺点在预测气候变化对重要变异模式的影响时引入了不确定性。然而，过去十年来产生了新的数据和理论和数值发展的进步，有望改善情况。本综述对这些发展进行了调查，讨论了GW参数化的当前状态，并为如何从那里开始提出了建议。
大气重力波：过程和参数化
摘要：从季节到季节性时间尺度和气候变化的大气可预测性均由重力波（GW）严重影响。区域和全球数值模型的质量依赖于GW动力学的彻底理解及其与许多尺度上化学，降水，云和气候的相互作用。在可预见的未来，GWS和许多其他相关过程将部分尚未解决，并且模型将继续依赖参数化。最近的模型对比和研究表明，当今的GW参数化并不能准确代表GW过程。这些缺点在预测气候变化对重要变异模式的影响时引入了不确定性。然而，过去十年来产生了新的数据和理论和数值发展的进步，有望改善情况。本综述对这些发展进行了调查，讨论了GW参数化的当前状态，并为如何从那里开始提出了建议。
重力波对量子多体状态的影响
摘要：只要经典的自由度和量子系统的经典程度扩散，量子和经典自由度的一致耦合就存在。在本文中，我们得出了这种经典量词（CQ）重力理论的牛顿极限。我们的结果既可以通过量规固定CQ一般相对性的路径积分理论以及CQ主方程方法来获得。在每种情况下，我们都会发现相同的弱场动力学。我们发现，新to的电势会扩散到质量特征状态下的反熔率下降的量。我们还将结果作为一个无序的随机微分方程系统，用于杂交经典量词状态的轨迹，并提供了一系列构建功绩形象的内核，可通过通过decoeherence-difdiff-first-fordercors-fordercors-ford Iteck frasemimentimental test IT进行实验测试的重力测试。我们将弱场限制与先前的牛顿重力模型进行比较和对比，耦合到量子系统。在这里，我们发现牛顿电位和量子状态在锁定状态下变化，随机时间流动。
重力波数据分析：计算挑战...
tr框架并激励该报告，我们从现有的2G检测器科学协作的背景开始，并概述了当前使用的计算模型和方法。有关推动计算需求的科学的其他背景，请参阅3G科学案例报告。[1]高级LIGO/高级处女座协作（LVC）由位于汉福德（WA），利文斯顿（Livingston）（La）和PISA（意大利）的三个重力波（GW）干涉仪组成。在2015年9月，LVC开始了一系列高级ERA探测器运行，命名法“ O＃”。o1从2015年9月到2016年1月，以及对GWS的首次检测，该运行以检测三个二进制黑洞（BBH）合并而告终。O2从2016年12月到2017年8月底运行。 以及对许多其他BBH合并的检测，O2首次看到合并的两个中子星（BNS）。 O3始于2019年4月1日，由于Covid-19-Pandemics施加的锁定，已于2020年3月27日终止。。 进一步预计日本干涉仪Kagra将加入即将到来的O4跑步。 从数据分析计算的角度来看，从O1到O2的过渡是搜索和参数估计阶段所需的计算能力的提高。 在搜索（检测）阶段，波形模板库的大小增加以适应较大的质量。 这些分析中最多的10个计算密集型占需求的90％，其余的70个尾巴很长。O2从2016年12月到2017年8月底运行。以及对许多其他BBH合并的检测，O2首次看到合并的两个中子星（BNS）。O3始于2019年4月1日，由于Covid-19-Pandemics施加的锁定，已于2020年3月27日终止。。 进一步预计日本干涉仪Kagra将加入即将到来的O4跑步。 从数据分析计算的角度来看，从O1到O2的过渡是搜索和参数估计阶段所需的计算能力的提高。 在搜索（检测）阶段，波形模板库的大小增加以适应较大的质量。 这些分析中最多的10个计算密集型占需求的90％，其余的70个尾巴很长。O3始于2019年4月1日，由于Covid-19-Pandemics施加的锁定，已于2020年3月27日终止。进一步预计日本干涉仪Kagra将加入即将到来的O4跑步。从数据分析计算的角度来看，从O1到O2的过渡是搜索和参数估计阶段所需的计算能力的提高。在搜索（检测）阶段，波形模板库的大小增加以适应较大的质量。这些分析中最多的10个计算密集型占需求的90％，其余的70个尾巴很长。在参数估计阶段中，虽然每次运行的计算成本几乎与O1中的计算成本相同，但GW来源的数量大大增加，以及BNS合并发现所需的探索性运行数量，导致计算成本爆炸。此外，这些发现提供了一个机会，可以进行不可预见的计算密集分析，以测量哈勃 - 莱默焦点常数H0，测试GR的有效性并限制中子星体的内部物理学。在其第三次观察跑步（O3）中，Ligo-Virgo协作估计其正在进行的数据分析计算要求为7亿CPU核心小时1年，以执行80个天体物理搜索，随访活动和检测器表征活动。大多数计算都由搜索“深”的“深”搜索“深”的高吞吐量计算（HTC）组成； 10％用于生成多通间剂（电磁，中微子）随访的快速警报所需的低延迟数据分析。几乎不需要高性能并行计算，而这些仿真不包括在本评估中。在O1期间，绝大多数计算能力是由专用的Ligo-Virgo群集（无论是现场还是在大型计算中心）提供的，在O2和O3期间，越来越多地使用了外部共享计算资源。共享外部计算资源的增长促使开发了分布式计算模型，类似于大型LHC协作使用的计算模型。此外，处女座，Ligo和Kagra的合作正在加入从部分互操作的计算资源转变为完全共享的共享常见计算基础架构
实现海洋内部重力波的全球光谱能量预算
通过数值模型模拟诊断光谱空间中内部重力波-波相互作用的能量传输，该模拟用物理空间中 Garrett-Munk 光谱的实现初始化，并与所谓的散射积分或动力学方程的预测进行比较。对初始化的随机相位取平均，模型中波-波相互作用的能量传输与动力学方程对某些频率和波数范围的预测高度吻合。现在，原则上，通过这种验证，可以使用动力学方程预测的能量传输来设计海洋内部重力波的全球光谱能量预算，其中物理和光谱空间中能量传输的发散平衡了强迫、耗散、波-波相互作用的能量传输或光谱波能量的变化率。首次全球估计显示，在纬度 f 范围内的波浪能量积累确实与频率为 v T 的潮汐波一致，潮汐波向纬度窗口传播，其中 2 ，v T / f ( f ) ，3，正如动力学方程所预测的那样。