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12-24 00:00
本文针对开放无线接入网（O-RAN）中传统静态功能部署效率低下的问题，提出了一种动态服务功能链（SFC）配置与O-CU选择方法。研究将问题建模为马尔可夫决策过程，并设计了GRLDyP算法——一种结合图神经网络（GNN）与深度强化学习（DRL）的智能体。该智能体能够根据实时网络拓扑与资源（如CPU、带宽）状态，为每个服务流联合选择路由和O-CU位置（从候选站点中），在满足服务质量（QoS）约束的同时最小化网络能耗。基于蒙特利尔市24小时流量轨迹数据集的评估表明，相比静态映射基线，该方法能显著降低能耗且不违反QoS，为能源感知、资源自适应的O-RAN部署提供了可行的控制方案。
o-ran深度强化学习图神经网络服务功能链能耗优化服务质量
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12-24 00:00
本研究利用大语言模型（LLM）自动化检测和分类5G核心网故障。通过在基于Kubernetes的测试网络中注入多种故障（如Pod故障、网络延迟、丢包、磁盘I/O故障），并收集包括组件日志、系统描述、事件、RTT测试等在内的多源数据。研究团队在该数据集上通过API对GPT-4.1 nano模型进行微调，使其故障检测准确率相比基础模型有显著提升。结果表明，基于LLM的方法有望实现闭环、免人工干预的故障管理，从而提升网络可靠性并降低运营商因停机产生的运营成本。
5g核心网故障检测大语言模型网络可靠性自动化运维
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12-24 00:00
本文提出一个面向6G集成感知与通信（ISAC）的全息大规模MIMO框架。针对现有NOMA-ISAC研究的不足，该框架：1）建立了包含空间相关瑞利衰落、球面波前传播和亚波长天线耦合效应的统一近场信道模型；2）设计了速率分割增强型NOMA（RS-NOMA）架构，以灵活管理感知与通信间的干扰；3）开发了一套多目标优化方案，比较了HAO-SCA、WMMSE、SDR、FP及DRL等多种算法；4）通过5000次蒙特卡洛仿真与显著性检验进行统计验证。结果表明，在相同感知效用下，RS-NOMA相比传统NOMA和WMMSE分别实现了11.7%和18.8%的和速率提升，感知CRLB改善了2.4 dB，且统计置信度达99%。
全息mimonoma-isac近场通信速率分割多址多目标优化6g
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12-24 00:00
研究分析了arXiv上717篇标题包含“All You Need”的预印本（2009-2025），发现自2017年《Attention Is All You Need》发表后，此类标题呈指数增长（$R^2 > 0.994$），仅2025年就有200篇。在遵循“X [Is] All You Need”结构的论文中，“Attention”仍是最常被宣称的“必需品”（出现28次）。研究从迷因理论出发，指出这种模式的流行反映了科学传播中竞争压力加剧，使得标题的“易记性”日益优先于“精确性”。
学术传播论文标题迷因文化机器学习transformer
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12-24 00:00
本研究提出了一种基于大语言模型（LLMs）的新框架，用于预测电子设计自动化（EDA）云任务的资源需求和生命周期。该方法通过文本到文本回归进行微调，并引入科学记数法和前缀填充来约束模型输出，显著提升了格式可靠性。研究发现，对滑动窗口注意力LLMs进行全注意力微调和推理，能有效提高预测精度。该框架在真实云数据集上验证了其有效性，为EDA领域的性能预测设立了新基准。
大语言模型电子设计自动化云任务预测资源调度文本回归
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12-24 00:00
本研究在脑肿瘤磁共振成像评估中，首次系统对比了两种人机协作范式：AI辅助放射科医生与放射科医生辅助AI。结果显示，双向协作不仅提升了放射科医生的诊断准确性和元认知能力，同样也显著增强了AI代理的性能。更重要的是，当AI代理获得人类专家支持时，患者获益最大。协同效应体现在准确性、元认知表现及评估者间一致性等多个维度，表明AI的价值并非取代人类，而是通过常规性地利用和放大人类智能，创造出更强大、更自信、更一致的临床决策代理。
人机协作脑肿瘤诊断医学影像ai元认知双向增强临床决策
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12-24 00:00
本文提出PHANTOM框架，利用变形艺术原理生成视角依赖的物理对抗样本，可欺骗自动驾驶视觉感知系统。该方法无需访问模型内部（黑盒攻击），在YOLOv5、SSD等四种主流检测器上均表现出强迁移性。CARLA仿真显示，在最优条件下攻击成功率超90%，恶劣环境下仍保持60-80%有效性，且攻击在目标6-10米内才被激活，留给车辆的应急时间不足。SUMO-OMNeT++联合仿真进一步表明，攻击可通过V2X通信传播虚假紧急信息，使信息峰值年龄增加68-89%，危及整个CAV系统的安全通信。
自动驾驶安全物理对抗攻击变形艺术黑盒攻击v2x通信目标检测
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12-24 00:00
本研究系统探索了可穿戴设备人体活动识别（HAR）中标注依赖与性能的权衡。通过比较全监督、无监督、弱监督、多任务学习及自监督方法，提出了一种结合领域知识与少量标注数据的弱自监督学习框架。实验表明，该框架仅使用10%的标注数据即可达到与全监督方法相当的性能，多任务学习通过任务间知识共享进一步提升了效果。这为标注数据有限的现实应用提供了高效解决方案。
可穿戴计算活动识别弱监督学习自监督学习多任务学习标注效率
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12-24 00:00
本研究开发并验证了一个多模态深度学习模型，用于预测危重患者入住ICU后24小时内的院内死亡风险。模型整合了时间不变变量、时间序列变量、临床文本笔记和胸部X光图像等多源数据。在包含超过20万次ICU入院记录、覆盖200多家医院（2001-2022年）的数据集上进行训练和外部验证。结果显示，整合结构化数据的模型AUROC达0.92。在仅包含有笔记和影像数据的患者子集中，加入多模态信息后，模型性能（AUROC）从0.87提升至0.89。研究强调了整合多源患者信息进行死亡率预测的重要性以及外部验证的关键作用。
人工智能死亡率预测多模态学习重症监护临床决策支持外部验证
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12-24 00:00
本文提出了一种实用的推理时搜索框架——逆因果聚焦算法（ICFA），用于在大规模候选空间中高效寻找稀有但有用的解。ICFA将搜索视为目标条件重加权过程，复用已有的提议采样器和任务相似度函数，形成聚焦采样分布，并通过自适应控制聚焦强度避免退化。研究提供了清晰的实施方法、基于有效样本量的稳定性诊断、理论分析，并在约束语言生成和稀疏奖励导航任务中验证了其有效性。此外，文章揭示了结构化提示如何近似实现语言层面的ICFA，并提出了结合提示推理与算法重加权的混合架构。
推理时搜索目标条件采样聚焦采样语言生成强化学习提示工程
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12-24 00:00
本文提出了一种新颖的深度学习架构——多尺度双路径特征聚合网络（MDFA-Net），用于锂离子电池的剩余使用寿命（RUL）预测。该网络包含两条路径：第一条多尺度特征网络（MF-Net）保留序列的浅层信息，防止信息丢失；第二条编码器网络（EC-Net）捕捉序列的连续变化趋势，保留深层细节。通过有效整合深浅层特征，模型能同时把握电池退化序列的局部与全局关联模式。在两个公开锂离子电池数据集上的测试表明，该方法在RUL预测精度上超越了现有先进方法，能更准确地映射容量退化轨迹。
剩余寿命预测锂离子电池深度学习多尺度特征双路径网络退化建模
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12-24 00:00
本文提出了一种符号感知的多态Jaccard/Tanimoto框架，将基于重叠度的距离度量从非负向量推广到任意实值与复值信号，同时保留了有界度量与正定核结构。其核心是将信号表示为带符号状态空间上的原子测度，通过广义Jaccard重叠度定义相似性。对于实信号采用正负拆分，对于复信号采用笛卡尔与极坐标分解，将信号嵌入到非负多态表示中。由此产生的 $[0,1]$ 距离族满足三角不等式，并定义了可直接用于核方法与图学习的正定核。此外，通过Möbius反演进行联盟分析，可将信号幅度分解为非负、可加的贡献，实现跨信号联盟的精确预算闭合。该框架在一个统一的符号感知体系下，同时提供了有界度量、正定核、概率语义和透明的预算核算，适用于科学和金融应用中的相关图、特征工程和相似性图构建。
jaccard核符号感知复值信号度量学习正定核信号分解
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12-24 00:00
本文提出了一种用于强化学习的拆分策略架构，以解决视觉策略在资源受限的边缘设备上部署的挑战。该架构的核心是一个在设备端运行的小型编码器（通过OpenGL片段着色器实现），它将高维观测数据压缩为紧凑的特征张量，再传输至远程策略头进行决策。这种方法显著减少了数据传输量，在带宽受限环境下降低了决策延迟，同时减少了服务器端的计算开销。在NVIDIA Jetson Nano、Raspberry Pi等设备上的评估表明，该方法在保持与基准方法可比的学习性能（最终100回合平均回报）的同时，实现了更低的端到端决策延迟和更好的可扩展性。相关代码已开源。
强化学习边缘计算模型部署低延迟视觉策略嵌入式gpu
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12-24 00:00
本文提出FlowFM模型，通过联合训练表征编码器与条件流匹配生成器，解决了扩散模型在自监督学习中生成质量与判别性能的权衡问题。模型利用流匹配学习更简单的速度场，加速并稳定了训练过程。在可穿戴传感器数据上的实验表明，FlowFM相比基于扩散的方法训练时间减少50.4%，在下游任务中超越现有最优方法，推理速度提升最高达51.0倍，同时保持高生成质量。
自监督学习流匹配生成模型表征学习高效推理可穿戴数据
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12-24 00:00
本文提出ArcGen，一种新颖的黑盒神经网络后门检测方法，旨在解决现有基于学习的检测方法在遇到训练阶段未见过的模型架构时泛化能力不足的问题。其核心创新在于引入一个对齐层来处理模型输出特征，并设计了两种对齐损失函数，要求具有相似后门行为但不同架构的模型在分布和样本层面实现特征对齐，从而获得架构不变的特征。在大规模评估中，该方法在未见架构上的检测性能（如AUC）提升高达42.5%。
后门检测模型安全特征对齐黑盒检测神经网络泛化能力
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12-24 00:00
本文提出了一种名为Double-Win NAS的新型神经网络架构搜索范式，旨在解决嵌入式智能系统中深度网络精度高但硬件效率低、浅层网络效率高但精度不足的矛盾。该方法首先自动搜索获得高精度的深度网络，然后将其等价转换为具有相同功能的浅层网络，从而在保持精度的同时大幅提升硬件效率。此外，研究还引入了混合可转换训练和任意分辨率弹性训练两种增强技术，以优化训练精度并实现网络在不同输入分辨率下的自然弹性。在NVIDIA Jetson AGX Xavier/Nano平台及ImageNet等数据集上的实验表明，该方法优于现有先进NAS方案。
神经网络架构搜索嵌入式系统模型压缩硬件效率深度学习
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12-24 00:00
本研究探讨了源于天体物理学中Lamé方程的Brioschi-Halphen方程（BHE）。通过点正则变换和傅里叶变换方法，获得了该方程在$r$足够大且自变量极限为$2\pi$时的径向部分解。研究得到了与BHE相关的渐近径向波函数，其由规范多项式$\mathscr{P}_{n+1}$和$L^{2}(G,{\rm d}\mu)$（其中$G=SL(2,\mathbb{R})$）中的球函数表示，并在$\mathscr{C}_{c}^{\infty}(\Omega)$中获得了分布解。
微分方程渐近分析特殊函数数学物理可积系统
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12-24 00:00
本文是对伯纳德·马斯克特（Bernard Maskit）的纪念文章，原载于《美国数学会通讯》2025年8月刊。马斯克特是复分析、几何与拓扑学领域的杰出数学家，以其在克莱因群、泰希米勒空间和黎曼曲面理论方面的开创性工作而闻名。他的研究深刻影响了现代几何拓扑学的发展，特别是关于曲面映射类群和双曲几何的理解。
纪念文章复分析几何拓扑克莱因群泰希米勒空间黎曼曲面
math
12-24 00:00
1999年，Long与Reid提出了一个曲面群在树积上的真作用猜想。本文证明该作用实际上并非真作用，即群作用不满足“紧集的原像为紧集”这一关键性质。这一结果修正了二十余年来几何群论与低维拓扑领域的一个重要猜想，对理解双曲群在CAT(0)空间上的作用行为具有理论意义。
几何群论曲面群真作用树积cat(0)空间
math
12-24 00:00
本文针对支持未来关键任务（如灾害救援）的低地球轨道（LEO）卫星网络，提出了一种基于深度联合信源信道编码（DJSCC）的下行链路方案。该方案专为目标导向的视觉推理优化，仅传输具有语义意义的特征，而非原始图像数据。为评估信息新鲜度与检测性能，研究引入了误分类信息年龄（AoMI）指标及基于阈值的AoI分析。仿真结果表明，与传统分离信源信道编码（SSCC）相比，所提DJSCC方案能提供更高的推理准确率、更低的平均AoMI及更好的阈值符合度，为6G及未来的AI原生LEO卫星网络实现了高效的语义通信。
语义通信leo卫星网络深度联合信源信道编码信息年龄视觉事件检测6g
math
12-24 00:00
本文提出了一种用于联邦边缘学习（FEEL）的“学习数字空中计算”框架，旨在解决低信噪比（SNR）下模型更新传输的瓶颈。该框架将无源随机接入（URA）码本与向量量化相结合，并采用端到端训练的AMP-DA-Net解码器。其核心贡献在于，在保持与现有方法相同上行开销的同时，显著提升了模型恢复精度、收敛速度以及对恶劣SNR条件的鲁棒性。实验表明，该设计将可靠数字空中计算的操作范围向低SNR区域扩展了超过10 dB，并能支持包括修剪均值在内的多种对称聚合函数，为FEEL中的高效可靠通信提供了新思路。
联邦学习空中计算数字通信端到端学习低信噪比模型聚合
math
12-24 00:00
本文研究三维射影空间$\mathbb{P}^3_K$中斜线构型产生的有限群$G_L \subset \operatorname{PGL}_2(K)$。通过矩阵描述方法，作者分析了阿贝尔与非阿贝尔情形的实现可能性：阿贝尔情形可构造循环群与$p$-半初等群$C_p^m \rtimes C_n$；非阿贝尔情形中，证明了二面体群$D_n (n\ge 3)$无法实现，但构造了$A_4, S_4, A_5$的显式构型。该结果为$(a,b)$-geproci集合提供了群论描述，并生成了新的半网格geproci集合示例。
射影几何有限子群斜线构型群表示代数几何矩阵方法
math
12-24 00:00
本文针对任意可对称化Kac-Moody李代数$\mathfrak{g}$，刻画了最高权$\mathfrak{g}$-晶体中那些能表示为Demazure晶体并集的子集。作者给出了这些子集的局部刻画，并证明了它们允许分解为不相交的Demazure原子。作为推论，研究为“最高权晶体的子集何时是Demazure晶体”提供了新的刻画，并给出了Polo模允许相对Schubert滤过的晶体理论证明。
晶体基demazure晶体kac-moody代数表示论组合数学
math
12-24 00:00
本文研究了多维最近邻随机游走返回坐标超平面的次数。在一维情形下相关结果已是经典，但高维结果所知甚少。作者分析了在多种自然条件（无条件游走、桥、漫游、非负桥/偏移）下返回次数的渐近行为。主要结果刻画了在适当缩放下的极限分布，其边际分布可能为半正态、瑞利、几何、负二项或其混合。在多数情况下，各坐标渐近独立；但在漫游情形下，根据漂移的不同，存在显著的例外。证明依赖于对水平和垂直步数的条件化，这恢复了某种形式的独立性，并通过二项卷积和伯恩斯坦型近似将问题约化为一维估计。
随机游走渐近分析极限分布条件化高维概率组合概率
math
12-24 00:00
本文研究了Gauduchon猜想的奇异版本，即在紧复流形上寻找具有指定Ricci曲率的Gauduchon度量。通过采用Guedj-Lu的最新技术，作者在可光滑化的Hermitian簇上，针对不含梯度项的Monge-Ampère方程，成功获得了C⁰估计。此外，研究还推广了TW17的结果，证明了在复Kähler族上解的光滑性。
复几何gauduchon度量monge-ampère方程奇异曲率c⁰估计kähler族
math
12-24 00:00
本文对Prasad和Takloo-Bighash提出的ε二分性猜想给出了新证明，适用于特征为零的非阿基米德局部域且扭曲特征平凡的情形。证明方法基于交缠周期的函数方程与解析性质，绕过了传统证明中依赖迹公式与型理论的复杂工具。这一创新方法消除了先前证明中因型理论引入的奇剩余特征限制，使论证更为简洁普适。
ε二分性局部域表示论交缠周期函数方程数论
math
12-24 00:00
本文为球凸体定义了一类新的表面积度量——Lp相对表面积，并证明其为刚体运动不变的赋值。研究建立了相关不等式，揭示了其单调性行为，并由此引出了球凸体的一种新熵概念。通过引入加权球浮动体，作者给出了Lp相对表面积的一种几何解释：即球凸体与其加权球浮动体之间体积变化的导数。
凸几何表面积度量lp理论球凸体几何不等式熵
math
12-24 00:00
本文针对低马赫数标度下的格子玻尔兹曼型离散速度模型，发展了一种在从动理学尺度到流体力学尺度的所有平均自由程范围内均保持一致的数值格式。该框架通过使用隐显式龙格-库塔方法确保高阶时间精度，在刚性区域提供稳定性和效率，同时通过结合有限差分WENO重构与高阶中心差分近似来增强空间分辨率。在适当的渐近极限下，该格式退化为不可压缩Navier-Stokes方程的高阶有限差分形式，从而保证了数值近似与极限模型的物理一致性。通过二维基准问题的数值实验验证了该方法在不同流态下的精度、稳定性和通用性。
渐近保持方法低马赫数极限离散速度模型格子玻尔兹曼方法数值格式流体力学
math
12-24 00:00
本研究证明了在统计收敛意义下，数学准晶的稳定性。若一个一致分离的序列是一致准晶，并以足够快的速度收敛到具有相同分离半径的离散点集X，则X也是一个准晶。研究引入了一种量化两个一致离散点集统计接近程度的距离。进一步，受准晶在随机扰动下鲁棒性的启发，我们建立了准晶傅里叶变换关于该距离的连续性。这一连续性结果使得我们能够严格证明，准晶对抗随机误差的已知鲁棒性在所考虑的统计收敛下保持稳定。
准晶统计收敛傅里叶变换鲁棒性点集数学物理
math
12-24 00:00
本文将混沌理论中的“混乱对”和Li-Yorke混沌概念推广到非一致紧致动力系统。针对至少包含两个元素的有限（紧致Alexandroff）拓扑空间X，证明了单边移位映射σ: X^ℕ → X^ℕ的五个性质等价：具有Li-Yorke混沌性、至少存在一个混乱对、至少存在一个非渐近对、存在a,b∈X使得闭包交集为空、全体元素闭包交集为空。这为有限离散结构中的混沌行为提供了简洁的拓扑判据。
动力系统拓扑混沌有限空间li-yorke混沌移位映射
physics
12-24 00:00
URANOS是一款新开发的3D中子输运蒙特卡洛模拟程序，覆盖热中子到快中子能区。其核心是基于体素引擎的光线投射算法，通过堆叠材料像素矩阵图片定义几何结构，并配备直观的图形用户界面。该程序能处理弹性/非弹性碰撞、吸收及蒸发等过程，截面数据来自评估数据库。特别针对硼衬探测器，它还能模拟转换后带电粒子的输运及在读出单元上的扩散投影。URANOS免费提供，适用于硼衬/超热中子探测器响应函数模拟、小型实验室装置及宇宙射线诱发环境中子输运研究，为复杂几何下的中子环境模拟提供了便捷高效的解决方案。
蒙特卡洛模拟中子输运体素引擎探测器模拟核物理计算
physics
12-24 00:00
本研究通过空间积分方法，为非均匀浓度分布下的化学反应建立了广义速率定律。该方法假设网格内浓度呈线性分布，并通过一维直线、分段及正弦函数等典型分布验证了其有效性。研究表明，通过精确描述网格内物种浓度分布进行亚网格建模，可直接计算燃烧模拟中的化学反应速率，无需显式考虑湍流-燃烧相互作用，从而为湍流燃烧模拟中的物种输运方程提供了更准确的反应速率计算方法。
燃烧模拟反应速率非均匀系统湍流-化学解耦亚网格模型空间积分
physics
12-24 00:00
本研究首次在单分子水平上观测了单线态裂变过程。通过对单个并四苯二酰亚胺二聚体在室温和低温下的光子流分析，确定了裂变产生的三重态的形成与衰减速率。研究发现该过程存在显著的静态与动态异质性，表现为宽泛的速率分布、偶尔出现的延迟荧光以及自旋演化中的速率涨落。低温实验表明，相干的多激子叠加态形成后，会先衰变为单线态激子，再演化成相关的三重态对。该工作为理解单线态裂变的微观机制开辟了新途径。
单线态裂变单分子光谱激子倍增三重态相干叠加态光物理
physics
12-24 00:00
本研究提出了一种结合无监督学习与人工神经网络的混合方法，用于预测自由基共聚中的单体反应活性比。首先，通过对单体的物理化学特征进行谱聚类，识别出具有特定反应模式的三个单体群组，为序列分布（交替、无规、嵌段、梯度）提供了化学见解。基于此，训练神经网络进行定量预测。研究比较了直接特征拼接和针对特定群组训练的两种策略，发现尽管针对特定化学域的小样本训练有性能提升，但利用完整数据集训练的通用模型整体更优，揭示了化学特异性与数据可用性之间的权衡。该方法为高效探索聚合物序列控制提供了新途径。
机器学习自由基共聚反应活性比谱聚类人工神经网络聚合物序列
physics
12-24 00:00
本研究提出NMIRacle，一种用于从红外（IR）和核磁共振（NMR）谱数据中解析分子结构的两阶段生成式AI框架。该模型第一阶段学习从包含片段身份与出现次数的编码中重建分子结构；第二阶段通过光谱编码器将谱图数据映射为潜变量，用于指导预训练的生成器。该方法将片段级化学建模与光谱证据相结合，在分子结构解析任务上超越了现有基线，并能稳健应对日益增加的分子复杂性。
分子结构解析光谱分析生成式ai多模态学习化学信息学
physics
12-24 00:00
本研究提出了一种名为投影偏移μ子透射层析成像（PμMA）的混合框架，通过无缝整合透射与散射信息，实现了毫米级分辨率的宇宙射线成像。该方法通过连接上下游探测器的击中位置构建透射径迹，并将材料引起的角度偏折投影为成像平面上的可探测偏移，从而仅需两个探测器即可完成高分辨率成像。模拟实验显示，对30毫米厚铅块的成像刀边宽度可达1.196毫米；实际实验在2天内成功分辨出2毫米厚的铜片，在同等条件下性能超越传统方法。
宇宙射线成像μ子层析高分辨率非破坏性检测投影偏移混合框架
physics
12-24 00:00
本研究采用能量分辨的量子-经典混合从头算分子动力学方法，模拟了离子液体EMI-BF₄中性分子与金提取器表面在10-100 eV能量范围内的碰撞过程。研究发现，碰撞能量主导反应路径：低能（10-20 eV）下易发生离子解离；中能（30-40 eV）出现中性化窗口；高能（>50 eV）则驱动共价键断裂，产生大量轻质带电/中性碎片。能量分布从低能下的集中式、少体产物，转变为高能下的分散式、多体产物。碎片偏转角与质量呈强反相关。研究还发现，即使上游离子羽流被完全抑制，中性轰击仍会在靶面产生带电次级产物。这些结果为通过串联飞行时间二次离子质谱和残余气体分析仪结合抑制偏压校正来修正地面设施测量偏差提供了依据，有助于设计减少提取器表面拦截和污染的电喷雾推进器。
电喷雾推进器分子动力学模拟离子液体表面碰撞量子经典混合空间推进
physics
12-24 00:00
氚的实验材料性质数据稀缺，但对聚变能源（磁约束与惯性约束）、低温蒸馏及中微子实验等前沿领域至关重要。为此，卡尔斯鲁厄氚实验室设计并建造了T2ApIR实验装置，目前正处于科学调试阶段。该实验的核心目标是利用一套低温（可低于10 K）测量系统，结合红外吸收光谱、拉曼光谱和偏光镜等多种光学诊断手段，系统研究所有六种氢同位素及其混合物在气、液、固三相的性质，以及相变动力学过程，并可扩展至与氙、氖等惰性气体的混合物研究。
氚性质研究氢同位素红外光谱低温物理聚变燃料实验装置
physics
12-24 00:00
本研究提出了一种用于模拟点状带电粒子（无论有无质量）在一般外电磁场中运动的新动力学框架。该框架的核心创新在于将时间坐标视为一个动力学变量，使其既能适用于相对论性体系，又能一致地过渡到非相对论极限。研究还引入了速度空间中的粒子轨迹表示法，以清晰揭示动力学的本质和渐近行为。应用表明，在恒定电磁场中，无论粒子质量与初始条件如何，其渐近行为均相同。与传统的均匀时间方法相比，该框架在均匀电磁场和沿均匀磁场传播的椭圆偏振波两个案例中，均展现出更高的计算精度和效率。
带电粒子动力学电磁场相对论计算物理渐近行为
physics
12-24 00:00
本研究通过简易燃烧法合成了磁性Ni-NiO纳米结构及其与二维六方氮化硼(h-BN)的复合材料。系统表征表明，h-BN/Ni-NiO纳米复合材料在硝基酚还原模型反应中表现出显著优于纯Ni-NiO的催化性能，这归因于两者间的协同作用。该催化剂的核心磁性使其可通过外部磁场轻松回收，并在多达六个催化循环中保持优异的稳定性和可重复使用性，活性损失极小。结合高催化效率、磁分离性和结构稳定性，该复合材料为绿色可持续催化应用，特别是环境修复领域，提供了有前景的候选材料。
纳米复合材料催化还原环境修复磁性催化剂六方氮化硼镍基催化剂
physics
12-24 00:00
本研究利用量子相位估计和量子比特化技术，对过渡金属氧化物分子及钯沸石催化剂片段进行了全面的量子资源估算。通过TiO、MnO、FeO等二元氧化物分子验证了活性空间选择与基准方法，并应用经典多参考方法（如CASSCF和NEVPT2）进行对比。研究估算，对大型Pd沸石体系实现化学精度模拟需要约$10^6-10^7$个物理量子比特，这与未来容错量子设备的预期能力相符。研究还探讨了活性空间大小、基组质量和相位估计误差对所需量子比特和门数量的影响，为工业相关催化材料的量子模拟提供了路线图。
量子计算催化剂模拟资源估算过渡金属氧化物量子化学材料科学
physics
12-24 00:00
本研究将用于预测极端事件的确定性临界波群方法，首次扩展应用于具有六自由度运动的自由航行船舶。通过将方法应用于横浪条件下的船舶，并与有限的蒙特卡洛模拟数据集进行比较，证明了该方法在计算极端响应概率方面的有效性。这是对该自由航行实现方案进行正式验证的关键第一步。
船舶水动力学极端事件统计临界波群方法六自由度运动蒙特卡洛验证
physics
12-24 00:00
本研究提出了一种新的设计方法，用于在光子晶体平板中同时控制谐振频率和辐射损耗。通过最小化包含损耗和目标频率的成本函数，该方法能够设计出在宽可寻址频率范围内具有高品质因子的缺陷腔。在浸入水中的GaAs光子晶体平板中，该方法将标准L3腔的品质因子从1000优化至$10^4$-$10^5$，可寻址谐振频率范围覆盖了12%的相对带宽，跨越了超过一半的带隙。该方法对于需要长寿命谐振的多路复用器件（如生物传感）具有重要意义。
光子晶体腔品质因子优化生物传感谐振频率控制辐射损耗抑制计算设计
physics
12-24 00:00
本研究通过阳极键合技术，将氮化硅光子集成回路、微加工硼硅酸盐蒸气室与铷释放器进行气密封装，构建了紧凑、可扩展的原子蒸气-光子集成器件。关键创新在于采用低功率脉冲模式光学激活释放器，按需释放可控量铷蒸气，同时利用反向传播的解吸附激光完全抑制铷诱导的光子损耗，实现了基于波导的原子蒸气光谱学。该方法通过调节激活脉冲长度、占空比和器件温度，可重复控制蒸气密度，为腔量子电动力学、量子非线性光学和芯片级原子传感器等应用奠定了基础。
原子蒸气集成光子集成回路微纳加工量子技术波导光谱学芯片级传感器
physics
12-24 00:00
基于阿拉斯加Imnavait Creek流域的观测与热-水文模型模拟（1981-2020年），研究发现：夏季气温升高使年融化深度加深；冬季气温持续升高、降雪量增加以及夏季储存的能量共同导致山坡含水层向溪流的年出流量增加、土壤温度升高，并使“零幕”（稳定在0°C）区域扩大和延长。2017-2018年，含液态水的零幕区域甚至持续整个冬季。这表明夏、冬季变暖共同驱动了含水层全年活动，创造了放大冻土-碳-气候反馈的条件。
冻土水文气候变化碳循环北极热-水文模型零幕效应
physics
12-24 00:00
研究团队利用超流氦的化学势和独特输运性质，成功合成了高亮度、超热缪子束（μ⁺e⁻）。该束流平均纵向速度约2180 m/s，速度分布窄（Δv < 150 m/s），强度与现有最高强度弥散源相当。这一突破性进展有望首次实现对第二代（反）物质——缪子素——的引力加速度进行百分比级别的测量，直接检验弱等效原理，并为亚kHz精度的1S-2S激光光谱学铺平道路，从而精确测定缪子质量并严格检验束缚态量子电动力学。
缪子素弱等效原理超流氦引力测试激光光谱量子电动力学
econ
12-24 00:00
本文针对非标准检验环境中研究者常采用的临时性检验方法，开发了一个数值分析框架，用以评估其是否近似最优。该框架通过嵌套优化算法，寻找能使临时检验的加权平均功效最接近真实加权平均功效最大化检验的权重函数。研究表明，后者的拒绝概率可构成前者的近似功效包络。论文提供了收敛性保证，并应用于弱工具变量稳健条件似然比检验和边界附近干扰参数检验的实例分析。
假设检验数值优化功效包络非标准检验加权平均功效
econ
12-24 00:00
本文扩展了米尔顿·弗里德曼的支出矩阵，通过五个关键结果标准，系统分析了从自由放任资本主义到共产主义等不同经济体制下的“支出效率”与“偏好兼容性”。研究发现，随着经济体制的转变，效率和自由这两个关键结果指标呈现逐步恶化趋势。文章指出，虽然政府干预有时对解决市场失灵是必要的，但其作用应始终受到严格限制，以避免效率低下和与个人偏好的错配。这些见解可为政策制定者设计既能促进经济繁荣又能保障个人自由的经济体制与政策提供指导。
支出矩阵经济体制支出效率偏好兼容性政府干预市场失灵
econ
12-24 00:00
本文提出了一种基于距离函数的量化比较经济学方法，以克服传统分类法的主观性和信息损失问题。研究引入了资本主义相似性指数（CapSI）、共产主义相似性指数（ComSI）和社会主义相似性指数（SocSI），这些指数建立在实分析、度量空间和距离函数的数学基础上，能够客观反映各国在经济体制连续谱上的位置。通过对135个国家的分类和GIS地图绘制，验证了该方法的实用性和高解释力，为捕捉经济体制的结构与制度细微差别提供了无主观判断的工具。
比较经济学经济体制相似性指数量化方法距离函数制度分析
econ
12-24 00:00
本章综述了匹配理论在学校选择中的应用，探讨了从学区制转向择校制的背景下，非价格机制的设计问题。理论部分分析了效率、稳定性与策略证明性之间的权衡，并讨论了平权行动等设计挑战。实证部分聚焦于从申请数据推断学生偏好的核心难题，尤其是在策略性机制下，回顾了多种估计方法，并讨论了家长偏好、市场设计权衡及择校政策有效性的关键见解。
学校选择匹配理论机制设计实证研究教育政策
econ
12-24 00:00
本研究提出了一种基于分数匹配的Riesz表示器估计方法，用于构建因果推断和结构参数估计中的高效去偏机器学习估计器。Riesz表示器是获得√n一致且高效估计量的关键组件。传统直接估计方法（如Riesz回归、协变量平衡倾向得分）可视为直接密度比估计的变体，但易因模型灵活性和损失函数形式导致过拟合。为解决此问题，我们将密度比建模为多个中间密度比的乘积，并借鉴扩散模型中常用的分数匹配技术进行估计。该方法不仅缓解了过拟合，还通过时间分数函数连接边际效应与平均政策效应，为因果推断提供了新视角。
因果推断去偏机器学习分数匹配riesz表示器密度比估计结构参数
econ
12-24 00:00
本研究构建了一个基于主体的模型，模拟异质性企业通过空间嵌入的双拍卖市场交易副产品。企业利用强化学习自适应调整竞价策略，以在考虑运输成本、处置惩罚和资源稀缺性的情况下最大化利润。模拟实验揭示了分散化交易在何种经济和空间条件下能收敛于稳定且高效的结果。反事实遗憾分析表明卖方策略接近纳什均衡，敏感性分析则强调了空间结构与市场参数如何共同影响循环经济绩效。该模型为探索旨在协调企业激励与可持续性目标的政策干预提供了基础。
工业共生基于主体建模强化学习空间经济学循环经济市场设计
econ
12-24 00:00
本研究以FactSet在2023年推出的AI平台为自然实验，探讨生成式人工智能对金融分析师工作的影响。研究发现，采用AI后，分析师报告的信息来源多样性增加40%，主题覆盖广度扩大34%，高级分析方法使用率提升25%，且报告时效性增强。然而，AI辅助报告呈现更均衡的正负面信息，导致预测误差上升59%，尤其对认知负荷较重的分析师影响更显著。安慰剂测试证实该效应为FactSet AI集成所特有，揭示了生成式AI在金融信息生产中兼具生产力提升与认知局限的双重性。
生成式ai金融分析信息生产认知负荷预测误差自然实验
econ
12-24 00:00
本文针对协变量自适应随机化（CAR）试验中，当协变量维度 $p$ 与样本量 $n$ 满足 $p = o(n)$ 时，传统最小二乘调整会产生较大偏差的问题，提出了一种基于二阶 $U$-统计量的调整估计量。该估计量在无需对结果模型施加结构性假设的“假设宽松”设定下，能够几乎无偏地估计平均处理效应，并保证效率提升。研究通过将 CAR 文献中常用的耦合技术推广至 $U$-统计量，并利用精细的“留 $m$ 出”分析处理逆样本 Gram 矩阵，为高维协变量调整提供了理论支撑。合成与半合成实验均表明新估计量优于现有基准方法。
协变量调整高维数据随机临床试验u-统计量假设宽松推断效率提升
econ
12-24 00:00
研究表明，利用低成本、资源丰富的长时抽水蓄能（48-160小时）平衡风电和光伏发电，可在不增加成本的前提下完全替代化石天然气，消除其甲烷泄漏和燃烧产生的温室气体排放。现有长期电力系统规划因采用的时间聚合方法存在偏差，要么过度约束储能循环，要么忽略荷电状态，未能充分考虑低成本离河抽水蓄能的潜力。本文提出基于“分段”（拟合时间序列）的聚合方法，能准确模拟长时储能行为，并通过新开发的系统模型快速评估数百万个近最优的100%可再生能源解决方案。
抽水蓄能可再生能源电力系统优化储能技术能源转型碳中和
econ
12-24 00:00
本文针对股票风险溢价预测具有状态依赖性的现象，提出了两项核心贡献。首先，引入了一种状态转换预测回归模型，该模型利用收益率曲线的斜率实时定义市场状态（扩张或收缩）。与传统的单状态模型相比，此方法显著提升了多种常用预测因子的样本内及样本外预测性能。其次，作者通过偏最小二乘法构建了一个新的综合预测因子——对齐经济指数。在状态转换模型框架下，该指数在样本内和样本外均表现出显著的统计与经济意义预测能力，其表现优于广泛使用的基准预测因子及其他预测因子组合方法。
股票收益预测状态转换模型对齐经济指数偏最小二乘法经济周期预测因子
econ
12-24 00:00
本文提出BRIDGES框架，用于分析新兴市场银行系统性风险。该框架结合动态时间规整（DTW）与时间图神经网络（TGNN），构建了基于551家BRICS银行战略相似性的动态网络，并利用基于主体的模型（ABM）模拟冲击影响。研究发现，相比“大而不能倒”的机构破产，具有跨国传导性的地缘政治冲击会导致更严重的系统性崩溃，其核心威胁在于二阶恐慌效应，这是传统风险模型难以捕捉的。
系统性风险brics国家地缘政治冲击动态网络基于主体模拟图神经网络
econ
12-24 00:00
本文提出将多端口网络理论应用于经济学建模。其核心在于将经济互动中的商品流（类比为电流）与主体激励（类比为电压）通过“端口”概念进行配对。通过构建主体间通过端口交互的网络，该方法能够建立从宏观到微观的多层次抽象模型，从而模拟微观行为涌现出的复杂宏观经济系统动态。研究利用LTSpice电路仿真工具，设计并分析了从经典的鲁滨逊经济到完整经济模型的一系列示例系统。
网络理论经济建模宏观微观连接系统涌现电路仿真
econ
12-24 00:00
本研究探讨如何将多个预算提案（分布）聚合成一个集体预算。在经典的基于$\ell_1$距离的效用模型下，当备选方案超过两个时，效率、防策略操纵与比例公平性三者无法同时满足。作者引入了一类新的基于预算份额比率的“星形”效用函数，证明在此模型下，最大化纳什积的机制能同时满足群组防策略性及基于核心的公平性，为多维度偏好聚合提供了可行的解决方案。
社会选择理论机制设计预算聚合公平性策略防护效用函数
econ
12-24 00:00
本研究针对高校本科课程分配中普遍存在的预留席位优先制，提出了一种基于竞争均衡的新机制。该机制综合考量学生偏好与课程优先级，在近似满足稳定性、效率性、无嫉妒性和策略防护性等理论性质的同时，通过基于真实大学数据的实证评估表明，新机制能显著提升学生满意度和分配公平性，使对同等或更低优先级学生产生嫉妒的人数减少了约8%（约500名学生）。
课程分配市场设计竞争均衡匹配机制教育经济学公平性
econ
12-24 00:00
本文研究在参与者同时拥有私人偏好和关于共同收益相关状态的私人信息的多维类型环境中，如何设计有效的资源配置机制。针对标准机制在此类环境中的失效问题，作者提出了一种数据驱动机制，将转移支付与分配后获取的额外信息（即对收益相关状态的估计量）相挂钩。该机制扩展了经典的Vickrey-Clarke-Groves框架。研究表明，当状态被完全揭示或效用是某个无偏估计量的仿射函数时，该机制能在后验均衡中实现精确配置。若使用一致估计量，则可实现近似配置，并随着估计量收敛而逼近精确配置，文中还给出了收敛速度的界限。应用场景包括数字广告拍卖、AI购物助手以及带有消费者现货市场的采购拍卖。
机制设计数据驱动多维类型vcg机制后验均衡信息获取
econ
12-24 00:00
本研究通过分析15,097个未入选的以太坊候选区块，实证检验了区块链交易在最终上链前需经过多个中介环节的现实是否削弱了其去中心化优势。研究发现，21%的用户交易存在延迟，即虽被某些候选区块提议但未进入最终获胜区块；其中约30%的延迟交易仅由单一落选构建者提议，表明交易路由路径对最终上链结果有实质性影响。研究进一步揭示了执行质量的显著异质性：用户兑换交易的成功执行概率和执行价格在不同候选区块间存在差异。此外，对两个在去中心化与中心化交易所间套利的机器人分析显示，它们面临激烈竞争，并在中心化交易所的交易价格比同期币安价格平均优惠约2.8个基点。
区块链经济学以太坊交易延迟执行质量套利竞争实证研究
econ
12-24 00:00
传统预测效率检验将违反其假设的行为视为认知偏差的证据。本文从理论和实证上证明，使用最优正则化的理性预测者会系统性地违反这些检验。机器学习预测在一年期表现出近乎零的偏差，但在两年期则显示出强烈的过度反应，这与正则化和测量噪声模型的预测一致。研究通过正则化参数的实验性变化、企业信号质量的横截面异质性，以及2013年前后机器学习技术采用的准实验证据，提供了三个互补的检验。技术分析师在2013年后明显转向过度反应。研究结果表明，报告的检验违反可能反映的是统计方法的成熟度，而非认知失败。
机器学习预测正则化预测偏差行为经济学效率检验过度反应
econ
12-24 00:00
本研究提出了一种新方法，用于探测和量化大语言模型在社会模拟（如经典的独裁者博弈）中的内部表征。通过从模型内部状态提取“变量变化向量”（如“男性”到“女性”），并在推理过程中操控这些向量，可以显著改变相关社会变量（如性别）与模型决策行为之间的关系。这为理解和调控基于Transformer的模型如何编码社会概念提供了一种原则性方法，对模型对齐、去偏见以及设计用于学术和商业应用的社会模拟AI智能体具有重要意义。
大语言模型社会模拟决策机制公平博弈向量操控模型对齐
astro-ph
12-24 00:00
2025年12月19日，星际天体3I/ATLAS最接近地球。在其接近前一天，突破聆听计划使用100米绿岸望远镜在1-12 GHz频段对其进行了技术特征搜索。观测报告显示，在100毫瓦的灵敏度阈值下，未检测到任何候选信号。
星际天体技术特征搜索射电天文突破聆听绿岸望远镜
astro-ph
12-24 00:00
研究团队利用詹姆斯·韦伯太空望远镜（JWST）的NIRCam和NIRSpec对红移 $z = 2.05$ 的Ia型超新星SN 2025ogs进行了观测。该超新星的光变曲线（$\Delta m_{15}(B) = 1.55 \pm 0.15$ mag）和光谱特征均符合“正常”Ia型超新星的标准，其光度距离与标准平坦$\Lambda$CDM宇宙学模型在$1.0\sigma$内一致。结果表明，在宇宙由暗物质主导的时期（$z \gtrsim 1.5$），Ia型超新星的标准化测光性质依然稳健，这为未来南希·格雷斯·罗曼太空望远镜在更高红移进行高精度宇宙学测量提供了关键的基准和验证。
ia型超新星高红移宇宙学jwst观测暗能量宇宙膨胀光谱分析
astro-ph
12-24 00:00
本研究在COSMOS天区发现两个与一个质量大、动态未弛豫的X射线星系群相关的尾状射电星系，其中一个为宽角尾（WAT）星系，证实了WAT可作为动态年轻星系群和星系团的示踪物。通过结合VLA射电数据、HST-ACS成像、多波段测光与光谱红移以及钱德拉和XMM-牛顿的X射线观测，分析了宿主星系及群环境。两个宿主星系均为质量大（$\log_{10}(M_*/M_{\odot})=11.88\pm0.03$ 和 $11.49\pm0.06$）、红色的椭圆星系，并具有延展的恒星晕。星系群内弥漫介质（IGM）形态不规则，核心X射线光谱显示高温（$T_X=2.4\pm0.6\ \mathrm{keV}$）和高电子密度（$(8.2\pm0.3)\times 10^{-4}\ \mathrm{cm^{-3}}$）。基于Voronoi镶嵌法检测到与星系群相关的星系过密度区，形态不规则且存在子结构。喷流弯曲分析表明最亮群星系与IGM之间存在高速相对运动（$v_{\mathrm{BGG/IGM}} \gtrsim 540$ km/s），主要由气体整体运动导致。这些证据共同指向一个正处于星系群-星系群合并早期组装阶段的动态年轻系统。
射电天文学星系群合并宽角尾星系多波段观测星系动力学宇宙学
astro-ph
12-24 00:00
本研究为七颗年轻高能X射线脉冲星（包括自转减慢光度最高的前五颗中的四颗）提供了新的或更新的计时模型。基于NICER等X射线望远镜的长期监测数据，研究覆盖了2015至2025年的观测时段。关键发现包括：首次报告了PSR J0058-7218的三次自转突变（glitch）；为著名的“大突变者”PSR J0537-6910建立了覆盖8年、包含23次突变的完整模型；揭示了PSR B0540-69的制动指数在观测期内从接近0演化至1.6。这些高精度计时模型为多波段电磁观测及引力波数据研究提供了关键基础。
x射线脉冲星计时模型自转突变制动指数中子星演化nicer观测
astro-ph
12-24 00:00
本研究利用皮埃尔·奥格天文台公开数据集，重建了超高能宇宙射线的能量谱。由于公开数据不包含事件级蒙特卡洛真值信息，作者开发了一种一致的程序，直接从已发布的观测事件数$N$、已解卷积的能谱$N_\mathrm{corr}$和探测器响应矩阵$R_{ij}$中，再生出伪蒙特卡洛样本。通过使用行归一化的响应矩阵和已发布的解卷积谱作为先验，构建了绝对水平的迁移矩阵，并从二维概率分布函数中抽样生成了事件级的真值与重建值对。生成的样本在统计上复现了皮埃尔·奥格表面探测器的响应特性。该伪蒙特卡洛样本使得应用经典解卷积技术（逐箱法和通过RooUnfold的迭代贝叶斯解卷积）以及基于机器学习的方法（OmniFold）成为可能，证明了利用公开信息完成完整解卷积流程的可行性。
宇宙射线能谱解卷积公开数据探测器响应蒙特卡洛方法机器学习
astro-ph
12-24 00:00
本研究通过当前宇宙学数据，系统检验了允许早期非幽灵行为的动力学暗能量模型（包括解冻、标度+解冻及有效流体扩展模型）。研究发现，标准背景宇宙学参数在所有模型中均保持稳定且受强约束，表明这些动力学对晚期膨胀历史无显著影响。在低红移处，CPL等含时状态方程参数化显示出约2σ偏离$w=-1$的演化倾向，由类幽灵行为驱动。研究重点考察了通过标度型动力学允许早期非幽灵暗能量的观测后果。数据对指数势的陡度施加了强下限（$\gtrsim 20-30$），迫使暗能量密度在物质-辐射平等时期保持在百分之一以下。因此，早期暗能量受到严格限制，标度型或追踪型动力学均无法产生足够大的早期暗能量成分以缓解哈勃张力。虽然晚期动力学暗能量可改善拟合优度，但纳入早期标度行为并未提供额外改进，且受到模型选择准则的强烈惩罚，导致此类情景不被支持。
暗能量宇宙学观测哈勃张力状态方程早期宇宙模型约束
astro-ph
12-24 00:00
本研究通过等离子体理论和粒子模拟，验证了在磁化激波处阿尔芬扰动可转化为超光速O模并向下游传播为射电信号的机制。理论预测了下游存在非传播的阿尔芬扰动和可传播的超光速O模两种模式。当激波静止系中上游扰动的频率超过下游等离子体频率时，超光速波激活发生。一维粒子模拟证实了该过程，并显示下游等离子体频率对超光速O模起到了高通滤波器的作用。该机制为理解磁星磁层或星风中产生快速射电暴提供了新视角。
快速射电暴磁化激波等离子体物理波模转换粒子模拟磁星
astro-ph
12-24 00:00
本研究综合了最重中子星（黑寡妇脉冲星）质量、渐近高密度下的微扰QCD计算、NICER质量-半径测量以及GW170817双中子星并合事件推断的潮汐形变率等多源天体物理数据，对强相互作用物质在低温高密条件下的状态方程（EOS）施加了严格约束。通过参数化EOS并利用观测数据约束其参数空间，研究发现，大质量中子星的存在和潮汐形变率的限制是探测EOS最有力的探针，而NICER测量的不确定性仍相对较大。
中子星状态方程强相互作用物质天体物理约束潮汐形变高密物质
astro-ph
12-24 00:00
本研究扩展了微引力透镜理论框架，提出通过分析M87*和Sgr A*黑洞光子环的形变来约束原初黑洞暗物质。当原初黑洞作为透镜穿过视线时，会导致光子环产生时间依赖的不对称和畸变信号。分析表明，未来角分辨率达0.1微角秒的EHT级干涉仪观测M87*时，可探测质量范围在$10^{-5}M_\odot$至$10^{6}M_\odot$的原初黑洞，对$M_{\rm PBH}\sim10^{3}M_\odot$附近最敏感，即使暗物质占比低至$f_{\rm PBH}\sim10^{-2}$。
原初黑洞暗物质微引力透镜黑洞阴影事件视界望远镜光子环
astro-ph
12-24 00:00
研究通过构建包含内部差动旋转、物质与角动量转移的详细双星演化模型，追踪了从主序阶段到黑洞形成的全过程。模型发现，吸积组分的质量和化学结构演化对反向物质转移阶段具有关键影响，这使得最终形成的黑洞自旋和质量比能自然地落入引力波源观测范围内（主黑洞质量10-25$M_\odot$）。该稳定物质转移通道很可能对已观测到的引力波源群体有重要贡献。
双黑洞并合稳定物质转移双星演化引力波源恒星演化
astro-ph
12-24 00:00
太阳轨道器（Solar Orbiter）的太阳风分析仪（SWA）在2022年9月观测到多个阿尔芬太阳风流，包括一个快速风和三个阿尔芬慢速风（AS1-AS3）。研究结合SWA全套等离子体参数与磁强计（MAG）数据，通过磁波动和速度波动的谱分析表征阿尔芬特性。质子速度分布函数显示各向异性和场向束流特征，电子投掷角分布揭示清晰的strahl粒子群。氧和碳电荷态比值在快速风中较低，在AS1-AS3中较高，符合慢速风起源。磁连通性分析表明，快速风源自大冕洞；AS1与高膨胀因子的伪流管相连；AS2、AS3及一个中等快速风（FH）则连接到一个负极性冕洞，其磁力线穿过一个随后耗散的伪流管。谱分析显示除AS2外，各区间接近能量均分。综合观测为理解阿尔芬太阳风流的物理过程提供了关键见解，表明简单的快/慢风分类不足以关联太阳风与其日冕源区，阿尔芬特性与源区条件密切相关。
太阳风阿尔芬波太阳轨道器日冕源区等离子体诊断空间物理
astro-ph
12-24 00:00
本文提出使用新单位“太阳辐照度”（solirad，符号 So）来简化行星与系外行星科学中辐射通量、日照等物理量的表述。1 So 被定义为 1361 W m$^{-2}$，等同于国际天文学联合会（IAU）2015年决议B3所采纳的“名义总太阳辐照度”参考值。该单位旨在替代当前文献中繁琐或不一致的表述方式，为行星接收的恒星辐射能量提供一个标准化的、基于太阳的便捷参考标尺。
天文单位行星科学辐射测量系外行星标准化
astro-ph
12-24 00:00
本研究利用DESI首批数据中的亮红星系样本，测量了宇宙大尺度结构中的宇称奇四点相关函数，以探测潜在的对称性破缺或新物理。分析采用了两种互补的协方差估计方法：完整的解析协方差矩阵与基于模拟和解析估计的混合协方差矩阵。尽管使用未修正的解析协方差时，自相关信号显示出高达$4\sigma$的显著性，但该信号与模拟和真实数据间统计涨落的差异一致。因此，当前数据中的宇称奇信号与零值相符。研究指出，样本的低完备性可能影响了探测灵敏度，未来更完备的数据将至关重要。
宇宙学观测大尺度结构宇称破缺四点相关函数desi巡天
astro-ph
12-24 00:00
本研究利用暗能量有效场论框架，分析了Horndeski引力理论下宇宙空洞的演化规律。通过球壳动力学模型，重点考察了动能混合效应对空洞形成临界密度的影响，发现其修正幅度比无量纲EFT参数小一个量级。研究进一步采用Sheth–van de Weygaert空洞尺寸函数计算空洞丰度，揭示了其在小尺度上主要受修正的线性物质功率谱影响，而在大尺度上则同时受功率谱和临界密度变化的共同主导。
宇宙空洞暗能量有效场论引力修正大尺度结构空洞丰度
q-bio
12-24 00:00
本研究提出了一种基于图论的数学框架，用于系统性地枚举、分类和预测RNA分子的复杂二级结构（包括假结）。该方法通过引入距离度量 $\tau$ 来分析RNA弦图对应的交叉图，将假结形式化定义为特定交叉图的加权顶点覆盖问题。研究者开发了严格的算法，该算法能枚举假结、分类二级结构，并对三维拓扑特征敏感。在bpRNA-1m数据库上的测试证实，亏格是量化假结复杂性的稳健指标。
rna结构假结分析图论算法计算生物学拓扑特征
q-bio
12-24 00:00
本研究提出自我运动不仅是位置更新的信号，更是组织认知地图几何结构的关键先验。通过将基于路径整合的运动先验嵌入预测编码框架，并采用结合脉冲动态、模拟调制和自适应阈值的脑启发循环机制，该模型在高度混淆、动态变化及自然环境中显著提升了地图的局部拓扑保真度、全局位置精度及模糊感官下的下一步预测能力。机制分析表明，该运动先验在内部状态严格约束下能编码几何精确的轨迹，并零样本泛化至未见环境。在四足机器人上的部署进一步验证了运动衍生的结构先验能增强真实世界感官变异下的在线地标导航性能。
认知地图自我运动结构先验预测编码路径整合脑启发计算
q-bio
12-24 00:00
本研究提出了一种利用深度学习算法，对由特定多维模式经颅电刺激（TES）诱发的脑电图（EEG）响应进行分类的框架。该研究旨在绕过传统依赖患者理解指令或产生运动反应的方法，开发一种可用于床旁的客观脑状态测量工具。实验收集了11名参与者的EEG-TES数据，发现向后部皮层角回区域施加经颅直流电刺激（tDCS）能诱发高度可靠的脑响应。针对此范式，最佳卷积神经网络模型在训练中未见过的参与者留出数据上达到了92%的F1分数，显著超越了60-70%的人工分类准确率。这些发现为临床开发稳健的意识测量工具奠定了基础。
脑电图经颅电刺激深度学习意识测量临床神经科学卷积神经网络
q-bio
12-24 00:00
本研究揭示了大脑在自然语言理解中实现连贯性的双重神经机制。研究者利用大型语言模型提取出表征“语境漂移”和“事件转换”的信号，并通过超高场7T fMRI对一名被试进行超过7小时的密集采样与建模。结果发现，默认模式网络负责缓慢整合并累积上下文意义，而初级听觉皮层和语言联合皮层则对事件边界处的快速表征重构敏感。这为理解精神疾病中的语言连贯性障碍提供了机制性切入点。
语言理解神经机制fmri默认模式网络事件边界计算模型
q-bio
12-24 00:00
本文提出了一种新型的基于平均场博弈的流行病模型，将人群划分为“高度理性”和“非理性”两类。理性个体选择纳什均衡的长期策略以优化其接触率，而非理性个体则遵循预设模式（如维持习惯或模仿他人）。模型还考虑了行为模式的偶然切换。该模型基于一个SIRSD（易感-感染-恢复-易感-死亡）框架，其中感染力与频率相关，且当感染比例超过阈值导致医疗资源紧张时，死亡率会急剧上升。数值模拟表明，非理性行为模式及其切换会加剧传染病的影响。
平均场博弈流行病模型行为模式纳什均衡sirsd模型理性决策
q-bio
12-24 00:00
针对AI生成分子普遍存在合成困难的问题，本研究提出SynCraft框架。它创新性地将可合成性优化重构为精确的结构编辑问题，而非序列翻译任务。该框架利用大语言模型的推理能力，预测原子级别的可执行编辑序列，从而在保持分子核心药效团和结构新颖性的同时，跨越“合成悬崖”，显著提升分子的合成可行性。实验表明，SynCraft在生成高结构保真度的可合成类似物方面优于现有方法，并能成功复现药物化学专家的编辑直觉。
分子可合成性大语言模型结构编辑药物设计人工智能化学
q-bio
12-24 00:00
本研究针对细胞通过表面延伸非局部感知环境并驱动迁移的机制，提出了一个创新的动力学建模框架。该框架突破了现有模型假设细胞骨架性质均一的局限，引入连续表型变量来刻画细胞骨架的结构异质性。研究从描述单细胞随机动力学的微观模型出发，通过形式推导，依次建立了具有表型依赖非局部性的介观动力学方程，以及最终描述细胞数量密度的宏观偏微分方程。通过数值模拟与细胞运动实验数据的对比，验证了该多尺度模型在重现实验观测定性特征方面的能力。
细胞迁移动力学模型多尺度建模表型结构非局部感知细胞骨架
q-bio
12-24 00:00
本研究提出将单细胞RNA测序数据建模为超图，以克服传统共表达网络方法存在的高阶信息丢失、数据表示效率低下及零膨胀导致的共表达高估等局限。在超图中，节点代表细胞，超边代表基因，每个超边连接所有表达该基因的细胞，从而保留完整的多路关系信息。基于此，团队开发了两种新颖的聚类方法：DIPHW与CoMem-DIPHW。后者创新性地整合了基因共表达网络、细胞共表达网络以及细胞-基因表达超图进行嵌入计算，同时利用了单细胞水平的局部基因表达信息和成对相似性的全局信息。实验表明，新方法在模拟和真实数据集上均优于现有方法，尤其在数据模块性较弱时提升显著。
单细胞rna测序超图模型随机游走数据聚类生物信息学网络分析
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12-24 00:00
本研究通过计算模型发现，复杂形态的演化具有高度可重复性，其关键在于细胞功能的分化。模型显示，移动的细胞负责“塑造”形态，而静止的细胞则负责“维持”形态。高度可重复的形态往往演化出了细胞分化机制，即增殖、移动的干细胞不可逆地分化为不分裂、静止的分化细胞。这表明，自然界中观察到的细胞分化，除了产生特化细胞类型外，还在确保形态发生过程的稳健性和可重复性方面扮演着根本性角色。
形态发生细胞分化可重复性计算模型演化发育生物学
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12-24 00:00
本研究提出了BConformeR模型，用于统一预测抗原上的连续（线性）与不连续（构象）抗体结合位点（表位）。模型基于Conformer架构，分别使用AlphaFold预测结构和实验测定结构进行训练，结合卷积神经网络（CNN）提取局部特征和Transformer捕获长程依赖关系。消融实验表明，CNN模块提升了线性表位的预测能力，而Transformer模块则改善了构象表位的预测。实验结果显示，该模型在MCC、ROC-AUC、PR-AUC和F1分数上均优于现有基线方法。
抗体表位预测深度学习构象表位生物信息学蛋白质结构疫苗设计
cs
12-24 00:00
本研究揭示了商业VPN在IPv6处理上的两大“粗糙边缘”。首先，许多仅支持IPv4的VPN会泄露用户的IPv6流量至ISP，导致用户原生IPv6地址暴露，损害隐私。通过对12.9万VPN用户的真实数据分析，发现12款此前被认为安全的VPN仍有至少5%的用户存在泄露。其次，大多数双栈VPN用户实际选择了IPv4而非IPv6，根源在于VPN分配的IPv6地址在标准地址选择规则中常被降级。研究提出解决方案：定义新的VPN专用IPv6地址范围以避免降级，并在Linux上实现原型。
vpn安全ipv6泄露隐私保护网络协议地址选择
cs
12-24 00:00
本文介绍了Synthetic Data Blueprint (SDB)，一个基于Python的模块化库，旨在对合成表格数据的保真度进行定量和可视化评估。SDB支持自动特征类型检测、分布与依赖关系保真度度量、基于图与嵌入的结构保持评分，以及丰富的数据可视化方案。通过在医疗诊断、社会经济金融建模、网络安全分析三个差异显著的现实用例中进行验证，SDB展示了其在处理混合类型临床变量、高基数分类属性及高维遥测信号等多样化数据保真度评估挑战时的鲁棒性与领域无关的适用性，为跨领域提供了一致、透明且可复现的基准测试工具。
合成数据数据评估保真度度量模块化框架表格数据python库
cs
12-24 00:00
本文提出了一种用于高效部署任务专用大语言模型（LLM）变体的压缩方法。针对微调后权重与基础模型权重差异较小且具有结构性的特点，该方法将权重增量（delta）表示为仅存储符号位的1比特数据，并结合轻量级的每轴（行/列）FP16缩放因子。缩放因子通过少量校准数据学习得到，在保持1比特增量紧凑性的同时，更准确地捕捉了不同权重维度间的变化，从而相比标量缩放方案提升了重构质量。从系统角度看，该方法通过为每个模块单次传输打包的增量数据，显著降低了冷启动延迟和存储开销，其存储产物比完整的FP16检查点小数倍。该方法即插即用，仅需极少量校准数据，并通过避免密集重构保持了推理效率。
模型压缩权重增量1比特量化高效部署冷启动优化大语言模型
cs
12-24 00:00
本研究提出了一种根据节点特定成本函数不对称性调整预测的方法。该模型通过将成本不对称性动态纳入预测误差的概率分布，以偏向成本最低的情景，从而实现节约。模型计算节约金额，并利用一个自我调节机制，根据观察到的节约情况来调整修正幅度，使其能够适应特定站点的条件以及未建模因素（如校准误差或宏观经济动态变化）。实证结果表明，该模型能够实现每年510万美元的成本节约。
需求预测成本优化动态调整反馈机制金融科技
cs
12-24 00:00
本文提出了一种新颖的端到端框架，将数据质量评估与机器学习模型操作在实时生产环境中高效集成。该框架通过结合动态漂移检测、自适应数据质量指标和MLOps，弥补了理论方法与实际应用之间的关键差距。在钢铁公司电渣重熔真空泵送过程中的验证表明，模型性能提升12%（R² = 94%），预测延迟降低四倍。研究探讨了数据质量可接受阈值的影响，为工业应用中平衡数据质量标准与预测性能提供了可行见解。
数据质量mlops实时决策工业应用漂移检测生产环境
cs
12-24 00:00
本文探讨了在持续学习场景中集成分布外检测的关键挑战。现实世界的数据流不断变化，传统基于独立同分布假设的模型难以应对部署后出现的新情况。研究指出，将持续学习与分布外检测相结合，对于开发能够增量学习、识别异常输入并保持过去知识的鲁棒、自适应AI系统至关重要。这为解决模型在动态环境中可靠运行的问题提供了设计原则和评估基准。
持续学习分布外检测机器学习自适应系统基准测试
cs
12-24 00:00
本研究针对航天技术预测的复杂性，开发了一种结合长短期记忆（LSTM）神经网络与改进摩尔定律的混合模型，用于预测航天器运行寿命。模型创新性地应用了启动时间-结束时间集成（STETI）方法，有效解决了因右删失数据导致的寿命估计偏差问题，即近期发射的航天器因仍在轨运行而无法提供完整寿命数据，从而扭曲寿命-发射日期曲线。该研究为航天任务规划与政策制定提供了定量分析工具。
技术预测lstm神经网络航天器寿命steti方法趋势外推机器学习
cs
12-24 00:00
本文提出了一种轻量级后训练流程，旨在解决大语言模型在数学推理中常犯的结构性错误。该方法首先在CoT数据上进行监督微调，然后引入一个紧凑的MathVerifier，将候选解分解为六维错误特征，并聚合为可解释的错误分数和荒谬分数。这些验证器信号用于挖掘“接近正确但存在结构性缺陷”的硬负样本，并为偏好对定义重要性权重。最后，通过验证器引导的加权公式将其整合到离线直接偏好优化目标中。在1.5B参数的Qwen2.5模型上的实验表明，该方法比普通SFT和未加权的DPO带来了更有针对性的改进，特别是在那些解在数值上接近正确但逻辑不一致的问题上，同时避免了训练大型奖励模型或依赖外部评判的开销。
数学推理直接偏好优化硬负样本后训练小语言模型验证器
math
12-24 00:00
本文在假设广义黎曼假设（ERH）成立的条件下，得到了涉及戴德金ζ函数ξ函数类似物导数及其非平凡零点的无穷级数的闭合形式。反之，作者证明如果该闭合形式成立，则戴德金ζ函数在某一高度以上的所有零点都位于临界线上。这一结果为黎曼假设提供了大量新的等价表述，深化了对其数论意义的理解。
戴德金ζ函数广义黎曼假设无穷级数解析数论零点分布
math
12-24 00:00
本文研究了支撑在非自治共形吸引子上的测度的广义q维数。首先证明了广义上下压力函数的临界值总是测度广义q维数的上界。其次，在满足特定分离条件下，得到了测度广义q维数的计算公式，并进一步简化了伯努利测度的维数公式。最后，将结果推广到自治共形集上的测度。
分形几何非自治系统测度维数共形吸引子压力函数
math
12-24 00:00
本文构造了一族半本原且非冯·诺依曼正则的环，证明了在这些环上，任意右模或左模都同构于其平坦覆盖（Enochs意义下）模去一个小子模的商模。这一结果否定了Amini等人在2007年提出的一个猜想，为环与模范畴的平坦覆盖理论提供了新的反例。
环论平坦覆盖广义完美环反例构造模论
math
12-24 00:00
本研究将单商品高速公路网络控制（FNC）问题的紧凸松弛方法扩展至多商品情形。通过引入商品特定的凹需求函数和聚合凹供给函数，并允许对不同商品（如不同车型）应用不同的可变速度限制，成功将原本非凸的多商品FNC问题转化为可高效求解的凸优化问题。基于加州高速公路网络PeMS数据的案例研究表明，该方法能有效缓解交通拥堵，且相比将多商品流视为单一商品进行控制的模型，其性能更优。
交通控制凸优化多商品流元胞传输模型可变速度限制匝道调节
math
12-24 00:00
本文研究了具有Choquard型非局部指数非线性椭圆方程解的渐近行为。该方程是经典规定高斯曲率方程的非局部类比。在解和曲率函数满足适当可积性假设的条件下，建立了解的序列的集中-紧性二择一原理。进一步，在曲率函数满足额外正则性假设且发生爆破的情况下，证明了能量的量化结果，即爆破点附近的能量收敛于离散的临界值集合。
非局部椭圆方程指数非线性集中紧性能量量化爆破分析
math
12-24 00:00
本文证明了具有Sol几何结构且一阶同调群阶为16的两个三维流形，当且仅当它们同胚时，才是整数同调配边的。这一结果揭示了特定Sol流形在同调配边关系下的刚性，为三维流形的分类提供了新的同调不变量视角。
三维流形同调配边sol几何拓扑分类同调群
math
12-24 00:00
本文研究了平面上由两条线段并集支撑的弧长测度的谱性质。主要结论是：任何此类谱测度必然存在直线谱；当两条线段不平行时，所有谱都必须是直线谱（即一维谱）。然而，这一性质对三条及以上线段的并集不成立——作者构造了至少三条线段并集上的弧长谱测度，其谱不包含在任何直线中。此外，研究还推广到高维空间中有限曲线并集支撑的弧长测度，证明了其正交集在半径为 $R$ 的球内的规模至多以线性速度 $O(R)$ 增长，并对更一般的 Ahlfors–David 正则测度给出了正交集增长率的统一估计。
谱测度弧长测度线段并集正交集ahlfors–david正则几何测度论
math
12-24 00:00
本文引入了一类称为 Serre 分圆代数的真微分分次代数。它们推广了分数 Calabi-Yau 代数，并范畴化了 de la Peña 的分圆型代数。仿射型和（高阶）典范代数的路径代数都是 Serre 分圆代数的例子。该定义与 Elias-Hogancamp 的范畴对角化理论相关。我们计算了其 Serre 函子在 Dimitrov-Haiden-Katzarkov-Kontsevich 意义下的范畴熵，并以此确定了哪些分次路径代数和哪些同调光滑的分次 gentle 代数是 Serre 分圆的。最后，我们证明了 Serre 分圆代数的平凡扩张代数具有有限整体复杂度。
分圆代数微分分次代数范畴熵serre 函子calabi-yau 代数整体复杂度
math
12-24 00:00
本文通过Cole-Hopf变换，从多维热方程构造了显式的无旋解，为超临界$L^p$、$W^{1,p}$和$W^{2,p}$空间中的柯西问题提供了非唯一性实例。研究验证了当$n \geq 2$且$1 \leq p < \frac{n}{2}$时，平凡解在$L^p(\mathbb{R}^n)$意义下的非唯一性。这一结果揭示了纳维-斯托克斯方程在特定函数空间中的解结构复杂性。
纳维-斯托克斯方程非唯一性cole-hopf变换超临界空间柯西问题
physics
12-24 00:00
本研究引入并探讨了图论中的减弱Sombor指数（DSO），其定义为 $DSO(G)=\sum_{uv\in E}\frac{\sqrt{d_u^2+d_v^2}}{d_u+d_v}$，其中 $d_u$、$d_v$ 为顶点度。研究聚焦于分子树（所有顶点度 ≤ 4），验证了该指数在预测辛烷异构体物理化学性质方面的应用潜力。核心成果是确定了在所有具有完美匹配的 n 阶分子树中，减弱Sombor指数的最大值，并完整刻画了达到该极值的所有极值树结构。
图论指数分子树完美匹配化学图论极值问题辛烷异构体
physics
12-24 00:00
本研究揭示了在基于低倍率电压-容量数据的降解模式分析中，欧姆压降和本征充放电迟滞会主导降解归因，产生“幻影”活性材料损失和锂库存损失。通过对两种商用21700电池的分析，提出了一种实用协议：仅校正瞬时欧姆项、统一电压窗口，并基于放电分支进行定量归因，将充电分支的异常/负值LAM视为分配伪影。
电池降解分析欧姆压降迟滞效应电压曲线锂离子电池材料损失
physics
12-24 00:00
本研究通过相干光束合成技术，成功生成了拓扑荷为 l = 1、5 和 8 的高功率光学涡旋光束。该方法突破了传统方法在提升功率时难以保持光束复杂相位与空间结构的限制，实现了平均功率 100 W、峰值功率 100 kW 的输出，合成效率分别高达 95.0%、93.9% 和 91.2%。离轴数字全息术证实，即使在较高拓扑荷下，合成光束的相位与强度分布仍保持极高的模态纯度。该技术为高功率、高模态纯度结构光在先进光子学及高强度光-物质相互作用研究中的应用开辟了新途径。
相干光束合成光学涡旋高功率激光结构光轨道角动量模态纯度
physics
12-24 00:00
本研究为欧洲六个标志性海岸湿地创建了一个创新的多层数据集，旨在弥合科学与政策之间的鸿沟。该数据集整合了生态制图（EUNIS 2021/2022）、人类活动与压力记录（符合欧盟多项指令）、全面的生态系统服务制图（CICES）以及参与式社区与利益相关者数据。通过展示参与式参与、权衡谈判和跨尺度整合的实践路径，该研究为科学家、政策制定者、从业者和社区提供了科学基础，以推动《自然恢复条例》和《2030年生物多样性战略》目标的实现，并加强欧洲的气候适应进程。
海岸湿地生态修复空间数据决策支持生态系统服务欧盟政策
physics
12-24 00:00
本研究在芯片上利用磁阱中的铷-87热原子云实现了干涉仪。该干涉仪类似于拉姆齐干涉仪，通过两个片上波导产生的微波场，对两个内态进行态选择性的空间分离，最大分离距离为 $1.2\pm 0.1~\mu\text{m}$。观测到约8%对比度的干涉条纹，其衰减受限于两干涉态的速度差，并为此建立了描述对比度衰减的理论模型。
原子干涉仪芯片技术微波操控热原子云拉姆齐干涉
physics
12-24 00:00
本研究计算了在均匀背景剪切作用下、扩散机制（冷淡水位于热盐水之上）双扩散对流的精确相干结构。研究聚焦于剪切影响区域，提出了二维稳态解（倾斜对流卷）和周期轨道。所有倾斜对流卷状态均经历鞍结分岔，形成稳定上分支和不稳定下分支，表明它们源于传导基态的亚临界分岔。增加剪切强度会稳定二维倾斜对流卷，而三维扩展则产生了流向拉长的卷解。直接数值模拟的混沌解通常访问这些稳态或周期解的邻域，并在流动统计中留下印记。
双扩散对流精确相干结构剪切流亚临界分岔流体稳定性极地海洋
physics
12-24 00:00
本研究提出了一种新颖的两步逆向设计方案，用于在无损耗介电超表面中生成超手性热点。该方法将非手性场的局域场增强密度扩展至手性领域，并显著超越了以往的超手性场生成增强水平。通过激发具有小模式体积的高品质因子模式，理论上可将线偏振平面波转换为近场光学手性增强高达10^4的超手性热点。实验原型的光学表征证实了光学手性实现了10^2倍的增强。这项研究为利用超紧凑设备进行手性光谱分析开辟了新前景。
手性光子学逆向设计介电超表面超手性热点手性检测纳米光子学
physics
12-24 00:00
本研究采用新开发的三维耦合框架OceanSPHysics3D，结合非定常势流与光滑粒子流体动力学方法，首次完整模拟了高度非线性轴对称重力波射流的形成、空腔溃灭及二次射流生成过程。模拟结果与McAllister等人的实验数据高度吻合，并验证了Longuet-Higgins的射流尖端角解析公式。研究发现，射流前波谷由组成波的几何定向聚焦形成，具有自相似性；而射流后空腔则由下落连续射流惯性形成，缺乏时空自相似性。空腔在颈部夹断产生向上和向下的二次射流，局部加速度可达重力加速度的150倍，并伴随涡环形成和强烈垂向混合。
轴对称重力波射流动力学sph模拟空腔溃灭二次射流流体力学
econ
12-24 00:00
本文研究在二元治疗决策问题中，当使用误设的预测模型进行决策时，其极限最大遗憾（MR）的表现。决策规则基于条件概率$P(y=1|x)$是否超过已知阈值来选择治疗A或B。研究发现，实际应用中常使用固定阈值而非最优的协变量依赖阈值，且预测模型常存在误设。通过代数与计算分析，论文揭示了极限MR如何依赖于极限估计值与所用阈值，并建议决策者应联合选择预测模型、估计方法与协变量依赖阈值，以控制遗憾水平。
治疗决策误设模型极限遗憾预测模型阈值选择
econ
12-24 00:00
本文研究设计者如何在不使用货币转移的情况下，管理一群拥有部分私人信息的智能体对公共价值物品的学习结构，以实现最大化分配。作者将环境构建为一个机制设计问题，该问题嵌套了社会学习模型，并在私人信息的一般分布下刻画了最优机制。最优机制可由两个参数概括：一个调整分配概率，另一个则控制分配所隐含诱导的学习量。分析表明，尽管设计者总是倾向于分配物品，但为了管理学习激励，最优机制有时会扣留分配，即使分配在社会意义上是有效的。
机制设计社会学习市场设计信息管理非货币分配
econ
12-24 00:00
本研究通过理论分析与实证建模，揭示了宏观经济不稳定的核心机制。理论证明，经济动态中的非线性是导致可观测变量VARMA过程参数时变的充要条件，且所有参数的时变性均由少数结构性随机冲击驱动。这挑战了将时变参数简单归因于“结构不稳定”的常见解释。基于此，作者构建了一个具有因子结构的时变参数向量自回归模型，应用于宏观经济与金融数据。实证发现，大多数不稳定性由少数因子驱动，这些因子与宏观经济不确定性及金融对实体经济的贡献度指标高度联动，印证了它们是宏观经济学中重要的非线性来源。该模型相比标准的时变参数VAR（参数独立随机游走）具有更优的预测能力。
时变参数宏观经济不稳定非线性动态结构性冲击因子模型预测改进
econ
12-24 00:00
本文研究了交错采用设计中存在处理状态错分和预期效应时的处理效应识别与估计问题。研究发现，标准估计量在此类设定错误下对常用因果参数存在偏误。为此，作者提出了修正的估计量，分别用于恢复观测到的和真实的转换单位的平均处理效应。此外，还提出了两种基于矩的设定检验，用于检测处理前期的平行趋势违反，以及错分和预期效应的发生时机与程度。方法通过印度尼西亚一项反作弊政策对高风险国家考试中学校平均分数的影响进行了应用说明。
交错did处理错分预期效应因果推断设定检验政策评估
astro-ph
12-24 00:00
韩国天文与空间科学研究所的K-DRIFT望远镜是专为探索低表面亮度（LSB）现象设计的先驱性仪器。本白皮书阐述了其核心科学目标：通过观测星系团内光（ICL）及其他LSB成分（如超弥散星系、潮汐特征），揭示星系团动力学与星系演化机制。研究将结合LSB观测分析技术、专用模拟及机器学习方法，并探讨与多波段巡天的协同潜力，旨在推动对宇宙最微弱结构的理解。
星系团低表面亮度星系团内光望远镜技术宇宙学观测机器学习
astro-ph
12-24 00:00
本研究提出了一种基于梯度方向结构函数的新诊断方法，用于分析天体物理环境中普遍存在的超阿尔芬湍流。该方法可直接从光谱和同步辐射强度观测中获取，能稳健地确定湍流从流体主导过渡到磁流体动力学（MHD）主导的特征尺度 $l_A$。基于此，研究提出了一个广义表达式，以替代在超阿尔芬湍流中失效的传统 Davis-Chandrasekhar-Fermi (DCF) 方法，从而更准确地估算磁场强度。研究还展示了如何利用同步辐射强度图推断星系团内介质等弥散介质的磁化状态，并通过数值模拟验证了理论预测。
超阿尔芬湍流磁场测量结构函数mhd天体物理诊断同步辐射
astro-ph
12-24 00:00
本文汇编了VERITAS伽马射线天文台合作组在2025年于日内瓦举行的第39届国际宇宙线会议（ICRC）上展示的系列研究成果。作为地面切伦科夫望远镜阵列，VERITAS致力于观测极高能（VHE，$E > 100\,\mathrm{GeV}$）伽马射线，以研究宇宙中的极端天体物理过程。这些报告涵盖了从活动星系核、超新星遗迹到伽马射线暴等多个前沿领域的观测进展与数据分析方法。
伽马射线天文宇宙线切伦科夫望远镜高能天体物理veritas
astro-ph
12-24 00:00
基于太阳动力学天文台（SDO）长达15年的Fe XVI波段观测数据，本研究对太阳耀斑的EUV晚相现象进行了迄今最全面的统计分析。在5335个孤立耀斑样本中，共识别出467个EUV晚相事件，总体发生率为8%。分析表明，晚相通常在主耀斑后约19分钟开始，峰值延迟88分钟，持续约93分钟。主成分分析揭示了三个主要变异轴：时间尺度、能量释放强度以及耀斑与晚相之间的能量分配。这些结果支持晚相的演化受耀斑环性质与磁重联能量共同驱动，并受有限磁能预算调制的物理图像，凸显了长期观测对理解耀斑演化及日地联系的重要性。
太阳耀斑euv晚相太阳动力学天文台空间天气太阳物理统计分析
astro-ph
12-24 00:00
本研究利用XMM和NuSTAR观测数据，分析了X射线脉冲星MAXI J0655-013在低光度（约5×10^{33} erg/s）下的时变与光谱特性。光谱分析表明，其能谱可由双康普顿化模型很好地拟合，呈现出两个明显的能谱峰，符合不同偏振模式主导的理论预期。测得自转周期为1081.86±0.02秒，表明源正在自转加速，并据此给出磁场强度上限B<9×10^{13} G。脉冲轮廓显示一个宽峰被一个尖锐的凹陷中断，该凹陷与硬度比的增加相对应。在低光度观测中，脉冲分数PF_{minmax}随能量增加，在10-30 keV波段接近100%，而PF_{rms}则稳定在约60%。高光度下的脉冲分数谱显示出铁Kα发射线的证据，但未发现回旋吸收线。
x射线脉冲星低吸积率双峰光谱脉冲轮廓脉冲分数磁场测量
astro-ph
12-24 00:00
本研究提出了一种利用深度神经网络从宽视场空间望远镜图像中探测引力透镜超新星的新方法。与依赖透镜放大效应的传统方法不同，该网络专注于识别双像超新星因引力透镜效应产生的微小分离（<0.6角秒）和扭曲形状。研究使用哈勃空间望远镜的档案成像数据生成模拟数据集进行训练和测试，网络在单张差分图像上对模拟的透镜超新星实现了99%的召回率，并能有效区分单颗超新星、无超新星图像与透镜超新星。该方法尤其适用于即将发射的罗曼空间望远镜等宽视场成像观测站。
引力透镜超新星深度学习空间望远镜图像识别天体物理
astro-ph
12-24 00:00
本研究利用SOHO/LASCO和STEREO-A日冕仪，首次在距离太阳约6至14个太阳半径的高日冕区域，观测到由快速日冕物质抛射（CME）驱动的大尺度开尔文-亥姆霍兹不稳定性（KHI）波，并捕捉到其演化为非线性涡旋的证据。分析表明，CME的径向速度超过了帕克太阳探测器估算的当地阿尔文速度，为KHI的发展创造了条件。此类事件罕见，其观测结果与理论预测定性一致，为理解太阳大气中的湍流、耗散及能量传输过程提供了关键证据。
日冕物质抛射开尔文-亥姆霍兹不稳定性太阳大气日冕仪观测等离子体不稳定性空间天气
astro-ph
12-24 00:00
本研究利用JWST/NIRSpec和HST的观测数据，首次在红移z=3的莱曼连续谱发射体LACES104037中，发现其莱曼连续谱辐射并非源自星系核区，而是来自一个指向伴星系方向的潮汐桥结构。这一发现支持了“潮汐剥离”或潮汐特征中就地形成的恒星是驱动高红移宇宙再电离的关键机制，有助于解释早期宇宙中莱曼连续谱逃逸比例更高以及发射体性质更多样化的观测现象。
莱曼连续谱逃逸星系并合潮汐桥宇宙再电离jwst观测高红移星系
astro-ph
12-24 00:00
通过对V1180 Cas长达十年的测光与光谱观测分析，研究揭示了其独特的双重变星行为。光变曲线显示，自2018年起，该天体从偶发的早期变暗事件转变为准周期性模式，出现了11次主要的光度骤降，并伴有不对称性和随机子结构。光谱分析显示持续的氢、钙、氦及禁线发射，吸积率估计在$\sim10^{-8}-10^{-7} M_\odot \text{yr}^{-1}$之间。研究表明，其光度变化同时受到变化的环星尘埃消光（UXor型）和间歇性吸积爆发（EXor型）的共同驱动，并伴随着盘的热演化和持续的外流活动，表明这是一个正在经历吸积-消光-外流耦合演化的年轻恒星天体。
年轻恒星天体变星机制吸积过程尘埃消光光谱分析长期监测
astro-ph
12-24 00:00
本研究开发了一种结合掩星食变时效应、依巴谷和盖亚天体测量数据的新方法，用于探测和表征食双星系统中的第三体。该方法能同时确定第三体的真实质量和轨道倾角，突破了仅凭光行时效应无法确定质量的局限。应用该方法，研究人员对B型双星V Pup和相接双星CY Ari进行了分析：修正了V Pup系统中第三体的轨道参数，确认其为质量约7.73倍太阳质量的恒星质量黑洞候选体；支持了CY Ari系统中第三体为白矮星的假说，并精确测得其质量约为0.64倍太阳质量。两个系统的轨道均接近侧向（倾角约90°），暗示其可能形成于共面环境中。
食双星第三体探测天体测量黑洞候选体光行时效应多星系统
q-bio
12-24 00:00
本文系统综述了酸模属（Rumex）植物的化感作用研究进展。该属约250种植物广泛分布于北半球，其提取物、浸出液及残体对受体植物的种子萌发和生长具有显著影响，且作用效果受提取浓度、植物部位及受体物种等因素调控。研究发现，酸模属所含的多种化感物质在抑制杂草、防控昆虫及植物病原体方面展现出潜力，为开发环境友好的生物防控剂提供了科学依据。
化感作用酸模属生物防控植物提取物杂草抑制天然产物
q-bio
12-24 00:00
本研究于2024年秋季在伊拉克苏莱曼尼亚大学试验田进行，采用三重复的随机区组设计，探究了腐植酸与螯合钾肥对两种荷兰工业马铃薯品种（Hermes与Challenger）生长、产量及品质的综合影响。研究旨在明确这两种外源物质在特定气候与土壤条件下对马铃薯关键农艺性状的调控作用，为优化秋季马铃薯栽培的施肥管理提供科学依据。
马铃薯栽培腐植酸螯合钾肥秋季种植产量品质农业工程
q-bio
12-24 00:00
本研究提出Latent-X2，一种前沿的生成模型，能够根据靶点结构和表位信息，零样本设计兼具强结合力、成药性和低免疫原性的抗体。该模型联合生成序列与结构，在测试的18个靶点中，成功为9个靶点生成了VHH和scFv抗体，靶点成功率50%，结合力达皮摩尔至纳摩尔级。设计分子无需优化即展现出媲美已上市抗体的可开发性（表达量、聚集倾向等）。首次对AI生成抗体进行人体免疫原性评估，针对TNFL9的VHH结合剂在T细胞增殖和细胞因子释放实验中均表现出强靶点结合与低免疫原性。模型还可扩展应用于设计靶向“不可成药”靶点K-Ras的大环肽。
抗体设计生成模型免疫原性零样本学习ai药物发现蛋白质工程
q-bio
12-24 00:00
本研究提出了MERGE-RNA，一个统一的、基于物理的框架，用于从化学探测数据（如DMS）中预测RNA的动态二级结构集合。该模型显式地模拟了从探针结合热力学到突变谱读出的完整实验流程，通过整合不同探针浓度和重复实验的测量数据，学习一组可迁移、可解释的参数及最少的序列特异性软约束。这使得模型能够预测最能解释数据的二级结构集合，并检测参与动态过程的亚稳态结构。验证表明，MERGE-RNA在保持关键构象异质性的同时，实现了较高的结构预测准确性，并能揭示传统方法无法观测的瞬时中间态（如链置换动态）。
rna结构预测化学探测动态集合计算生物学生物物理模型
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12-24 00:00
本文综述了脊椎动物小脑和昆虫蘑菇体等“小脑样结构”中扩张层可塑性的新兴证据。传统模型将扩张层视为静态的，仅通过输出突触的可塑性来学习关联。然而，实验数据表明，扩张层内部的可塑性（表征学习）对于联想学习至关重要。文章系统比较了小脑颗粒层和蘑菇体蕈形体萼的中间神经元回路、树突形态和可塑性机制，揭示了惊人的相似性，并指出当前理论尚未充分理解的刺激诱导非联想性与强化联想性可塑性机制之间的相互作用。
表征学习小脑蘑菇体可塑性联想学习神经计算