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本研究利用新发展的对空间形式体系，研究了四体问题中的中心构型，即所有天体所受合力指向空间同一固定点的构型。该体系导出了一组完全刻画此类构型的矢量方程。作者重点探讨了至少有两对天体间距离相等的子类解，发现唯一的非共线构型为四面体（唯一的非平面构型）、风筝形和等腰梯形。这些构型的特定形状（内角）由天体的质量比决定，文中给出了所有相关关系的数学表达式。
经典力学多体问题中心构型对空间形式天体力学几何构型
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本文针对具有不确定系数的偏微分方程约束的最优控制问题，开发了高效的分层预处理方法。该方法采用“先离散后优化”框架，集成了有限元离散、随机Galerkin近似和先进的时间离散方案，以应对不确定性量化中出现的大规模、病态线性系统的挑战。通过利用广义多项式混沌展开中固有的稀疏性，我们推导出基于截断随机展开的分层预处理子，在计算成本与预处理质量之间取得了有效平衡。数值实验表明，与现有方法相比，所提出的预处理子显著加速了迭代求解器的收敛速度，为稳态和瞬态不确定性最优控制应用提供了鲁棒且高效的求解器。
pde约束优化不确定性量化随机galerkin方法分层预处理多项式混沌展开最优控制
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本文针对有界Lipschitz域上的标量波动方程，在齐次初始条件下，推导了其二阶形式的时空变分公式。研究在时空柱体$Q$中构建了一个新的变分框架，其中源项和解的检验空间均为$L^2(Q)$。利用$H^1(Q)$中的存在唯一性结果，证明了该变分设定满足inf-sup条件，并建立了一个同构解算子。此外，研究指出新解空间并非$H^2(Q)$的子空间。这一新的适定性与可解性结果，不仅对采用时空方法（包括最小二乘法）的离散化至关重要，也对相关时空边界积分方程的规律性分析与研究具有重要意义，后者构成了时空边界元方法的基础。
波动方程时空变分适定性解空间边界元法数值分析
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本研究针对参数化线性时不变（LTI）系统的模型降阶问题，提出了一种基于贪婪算法的频域有理逼近方法。该方法将高维系统的频域响应（高阶有理函数）近似为低阶有理函数，核心是采用标准缩减基方法（RBM）进行迭代贪婪搜索。算法利用频域表示的线性特性构造误差估计器来指导贪婪过程，其理论动机源于函数有理逼近性的相关结果。该框架为高阶有理函数的压缩提供了原理性途径，并为参数化LTI系统的模型降阶开辟了新的计算路径。
模型降阶有理逼近贪婪算法参数化系统频域分析缩减基方法
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本文利用任意Hecke三角群上拟自守形式的结构，定义了一类新的向量自守形式。作为主要贡献，作者完整证明了这类新函数在群生成元作用下的函数方程（即本质变换律）。这项工作为自守形式理论提供了新的研究对象，并建立了其核心的变换性质。
自守形式hecke三角群函数方程拟自守形式数论
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本文提出了一种利用哈密顿-雅可比偏微分方程与邻近算子之间的理论联系，构建新型深度学习架构以直接学习先验信息的方法。该方法避免了传统方法在训练后需要反演先验的步骤，为高维逆问题的正则化求解提供了新思路。数值实验表明，该框架在高维场景下具有高效性。
逆问题邻近算子哈密顿-雅可比方程深度学习正则化先验学习
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本文证明了在二维环面 $\mathbb{T}^2$ 上，如果一个自同态 $f$ 是绝对部分双曲的，那么它必然存在一个中心叶层。进一步，该中心叶层与其线性化映射的中心叶层是叶共轭的。这一结果解决了部分双曲系统理论中关于动力一致性的一个关键问题，为理解此类映射的整体结构提供了重要工具。
动力系统部分双曲叶层结构环面自同态动力一致性
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本文推翻了F. Alarcón和D. Anderson的一个猜想，并完整分类了系数在布尔半域上的单变量多项式半环$\mathbb{B}[x]$中的素理想。作者将所有素理想分为三类，并用整数进行索引，从而解决了该代数结构中的一个基本问题。
布尔半环素理想多项式半环代数结构理想分类
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本文研究了小步长（流极限）下的反射-反射-松弛算法。在光滑横截设定下，证明了横向动力学构成一个双曲汇，导致自然间隙度量呈指数衰减。在一致几何假设下，构造了可行流形的一个管状邻域，其中平方间隙定义了一个严格的李雅普诺夫函数，排除了该吸引域内的循环动力学和混沌行为。在离散设定中，诱导流在W-域上是分段常数，并支持沿收敛边界的Filippov滑动，导致在有限时间内被捕获到解域。证明了小步长RRR是该流的前向欧拉离散化，因此以重标度单位测量的求解时间收敛到一个有限极限，而迭代次数发散，这解释了迭代最优松弛参数的出现。最后，引入了一个基于渗流和重整化群的启发式介观框架，以组织在Douglas-Rachford极限附近的性能退化。
优化算法流极限李雅普诺夫函数离散动力学反射方法稳定性分析
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本文针对一个m维高斯过程和一个具有实系数的m变量多项式，提出了两种计算其诱导的路径有序指数的方法。第一种方法本质上是代数的，而第二种方法则采用图论思想，利用多图标记进行计算，其灵感来源于量子场论中费曼图的应用。这项工作为处理高斯过程和相关多项式提供了新的计算框架和视角。
高斯过程路径有序指数多图标记isserlis-wick公式费曼图数学物理
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本文首次通过代数方法构造了分层准循环码。该方法基于Kautz和Singleton（1964）的叠加码构造，从Reed-Solomon码出发，证明了码的层次数和指数由域大小决定。此性质也适用于其他多项式求值码。作者给出了明确的码参数与性质，并推导了秩和距离等参数的新界。特别地，从维度$k=2$的Reed-Solomon码出发，可构造出Tanner图围长为6的分层准循环码。部分构造出的二进制码在具备分层准循环结构的同时，达到了已知的最佳最小距离。与现有文献中主要依赖仿真的方法不同，本文提供了一种全新的代数分析框架。
分层码准循环码reed-solomon码代数编码叠加码多项式求值码
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本文研究了Banach空间中一类具有泛函（可能非局部）初始条件的抽象初值问题，证明了其正特征值及相应非负温和特征函数的存在性。该框架涵盖了周期、多点和积分平均等多种条件。研究方法结合了非线性分析、拓扑方法以及强连续半群理论，所得结果适用于广泛的模型。作为应用，作者将抽象理论应用于一个源于热流问题的、具有非局部初始条件的反应-扩散方程。
半线性微分方程banach空间正特征值非局部条件反应-扩散方程拓扑方法
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本文研究了紧致黎曼曲面上GL(1|1)超Higgs丛的模空间。作为超越阿贝尔情形的最简单非平凡超群例子，GL(1|1)为发展Higgs丛理论中经典结果的超几何类比提供了理想框架。研究给出了模空间的显式描述，探讨了Narasimhan-Seshadri定理及非阿贝尔Hodge对应的超几何版本，并建立和求解了相应的Hitchin方程，证明了其与费米子贡献的相容性。特别地，讨论了$\mathbb{P}^1$上的相关Hitchin系统及其可积性。
超higgs丛模空间hitchin方程超几何可积系统非阿贝尔hodge对应
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本研究针对莱顿大学1575-1815年教授与学监传记资料，设计了一套自动化处理流程，整合OCR、基于大语言模型的数据解析与数据库链接技术，将打字机历史文档转化为结构化数字记录。OCR字符错误率（CER）为1.08%，词错误率（WER）为5.06%。生成式AI从OCR文本中提取JSON数据的平均准确率达63%（基于标注OCR为65%），表明AI能部分修正OCR的低性能。记录链接算法对标注JSON文件的链接准确率达94%，对OCR衍生JSON文件达81%。该研究为数字人文提供了处理版面多变、术语差异历史文档的自动化解决方案，并探索了先进生成式AI模型的应用潜力。
数字人文ocr技术生成式ai数据库整合历史档案数字化记录链接
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本文提出一个用于评估和改进大语言模型（LLM）生成结构化输出（如JSON）一致性的综合框架。该框架结合了两种核心方法：1）STED（语义树编辑距离），一种在比较JSON输出时平衡语义灵活性与结构严格性的新型相似性度量；2）一个一致性评分框架，通过聚合多次生成结果的STED测量值来量化可靠性。在受控的合成数据集上的实验表明，STED相比TED、BERTScore和DeepDiff等现有指标表现更优（语义等价项相似度达$0.86-0.90$，结构断裂项为$0.0$）。应用该框架对六个LLM进行基准测试，揭示了显著差异：Claude-3.7-Sonnet表现出卓越的一致性，即使在高温参数（$T=0.9$）下也能保持近乎完美的结构可靠性，而Claude-3-Haiku和Nova-Pro等模型则表现出明显退化。该框架为基于LLM的生产系统中确保可靠的结构化输出生成提供了理论基础和实用工具。
大语言模型结构化输出可靠性评估语义相似度json一致性模型基准测试
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本研究针对低资源语言代码生成难题，提出了BanglaCodeAct框架。该框架采用基于多智能体提示和迭代自校正的方法，无需任务特定微调，通过“思考-代码-观察”循环，动态生成、测试并优化来自孟加拉语指令的Python代码。在mHumanEval数据集上的评估显示，Qwen3-8B模型结合该框架，在开发集和盲测集上分别取得了94.0%和71.6%的pass@1准确率，为孟加拉语代码生成设立了新基准，并验证了智能体推理在低资源语言可靠代码生成中的潜力。
代码生成低资源语言多智能体迭代自校正孟加拉语python
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本研究提出HarmTransform框架，通过多智能体迭代辩论与优化，系统地将显性有害查询转化为语义相同但形式更隐蔽的变体，以弥补现有大语言模型安全训练数据中对隐蔽威胁覆盖的不足。实验表明该方法在生成有效查询转换方面显著优于基线。分析同时指出，辩论机制是一把双刃剑，在提升隐蔽性的同时可能引入话题偏移与不必要的复杂性。
大语言模型安全多智能体辩论有害查询转换安全对齐对抗性样本
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本研究提出了一种基于过程挖掘的方法，用于分析在线游戏网络流量。该方法能够：1）从游戏网络数据中无监督地识别不同状态；2）通过过程挖掘将这些状态编码为可解释的Petri网模型；3）对游戏网络流量数据进行分类，以识别正在运行的不同视频游戏。在UPSIDE案例研究中，该方法成功建模了《皇室战争》和《火箭联盟》两款游戏的网络行为，所构建的Petri网模型在设备间相似度达到94.02%，状态间分离度达174.99%，同时对两款游戏的分类AUC达到73.84%，实现了有效且可解释的网络行为建模。
过程挖掘网络流量分析petri网游戏网络无监督学习流量分类
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本综述系统回顾了人工智能在CAD到网格生成流程中的最新应用进展。研究显示，机器学习技术能够辅助零件分类、预测网格质量、实现特征简化，并改进非结构化与块结构化网格生成方法。同时，AI支持体积参数化、加速并行网格生成，并探索了强化学习与大型语言模型在脚本自动化中的应用。总体而言，AI作为一种辅助技术，扩展了传统几何与网格工具的能力，为下一代数据驱动的网格工作流奠定了基础。
人工智能网格生成工程仿真cad机器学习自动化
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研究比较了大型语言模型（LLMs）在生成医学认证考试题目时，使用公开描述（naive策略）与结合内部蓝图、指南和范例（guided策略）的差异。通过GPT-4o、Claude 4 Sonnet和Gemini 2.5 Flash模型生成160道题目，并使用PubMedBERT和BioBERT编码计算余弦相似度。结果显示，虽然guided策略具有独特性，但在病毒性肺炎、高血压等狭窄临床领域，两种策略生成的题目相似度超过0.65阈值，表明仅凭公开信息也可能生成与内部指导高度相似的考题，增加了考题泄露风险。
ai生成考题考试安全大语言模型医学认证题目相似性余弦相似度
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针对在线性别歧视内容日益隐蔽、依赖语境且传统检测方法效果不佳的问题，本研究提出一个两阶段框架。训练阶段采用类别平衡焦点损失、类别感知批处理及阈值校准来缓解数据稀缺、噪声和类别不平衡。推理阶段引入动态路由机制：高置信度样本直接分类，不确定样本则交由新型“协作专家判断”模块处理，该模块模拟多角色辩论并通过法官模型整合推理。该方法在多个基准测试中取得最优结果，在EXIST 2025 Task 1.1上F1值提升2.72%，在EDOS Tasks A和B上分别提升4.48%和1.30%。
性别歧视检测不确定性推理专家辩论动态路由噪声鲁棒性自然语言处理
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本研究提出了一种由小分子构成、酶驱动的生化计算模式，旨在实现与电子计算机相媲美的通用计算能力。通过利用酶对酶促反应的控制效应设计逻辑门模型，并对其输入输出特性进行数学分析，证明了该生化计算模式满足实现时序逻辑电路的关键条件——顺序映射。结合非与门的存储特性，该模式能够实现连续计算和状态存储，为开发下一代通用生化计算机提供了理论依据。
生化计算时序逻辑酶驱动逻辑门通用计算机计算模式
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本研究利用锑-碲掺杂的GeSe材料中的电驱动Ovonic阈值开关，在单个两端器件中实现了自持动力学和通用布尔逻辑（包括传统上需要多个有源器件网络才能实现的XOR运算）。该器件还能通过逻辑驱动动力学直接检测并估计图像中的边缘梯度。由Ovonic开关组成的网络展现出半加器和全加器的特性，并能处理抑制性和兴奋性信号。相比主流数字解决方案，该计算基元在实现复杂功能的同时，能效提升了多个数量级，为模拟生物神经元树突功能、发展高效的后数字神经形态计算开辟了新路径。
神经形态计算ovonic开关类树突器件布尔逻辑边缘检测能效计算
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本文提出了一种名为Agentic Cloud Data Engineering的策略感知控制架构，旨在解决云数据管道在动态负载、模式演变和严格治理要求下面临的挑战。该架构将边界明确的AI智能体集成到管道的治理与控制平面中，使其能够分析遥测数据与元数据，依据声明的成本与合规策略进行推理，并提出诸如自适应资源重配置、模式协调及自动化故障恢复等受约束的操作建议。实验表明，相比静态编排，该平台能将平均管道恢复时间降低45%，运营成本减少约25%，并将人工干预事件减少70%以上，同时保证数据新鲜度与策略合规性。
云数据管道智能体控制策略治理自动化运维成本优化
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针对LLM智能体在安全关键应用中可能违反时序安全策略（如先认证后访问数据）的问题，本文提出了Agent-C框架。该框架引入了一种用于表达时序属性的领域特定语言，将规范转换为逻辑公式，并利用SMT求解在生成过程中实时检测违规动作。当LLM试图生成不合规的工具调用时，Agent-C通过约束生成技术确保每个动作都符合规范，并提供合规的替代方案。在零售客服和机票预订等实际应用中的评估表明，Agent-C实现了100%的安全符合率，同时提升了任务效用，为可靠智能体推理设立了新的前沿。
llm智能体时序约束形式化验证安全策略约束生成smt求解
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本文针对家庭服务机器人执行“拿个盘子”等指令时面临的挑战——推断视线外物品的存放位置，提出了“存储家庭物品挑战”基准任务。研究者构建了包含真实厨房场景和公开图像的两个数据集，并开发了NOAM混合智能体。该模型将视觉输入转化为空间上下文和可见容器的自然语言描述，再利用大语言模型（如GPT-4）推理最可能的隐藏存储位置。评估显示，NOAM的预测准确性显著超越基线模型，并接近人类水平，为部署具备常识推理能力的家庭机器人提供了有效方案。
服务机器人常识推理视觉语言模型家庭场景理解人机交互
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当前概率编程语言将模型表示与特定推理算法紧密耦合，限制了新表示形式或混合离散-连续模型的实验。本研究引入了一个因子抽象，定义了五种基本操作，作为操作因子的通用接口，与其底层表示无关。这实现了表示无关的概率编程，允许用户在单一统一框架内自由混合不同表示（如离散表、高斯分布、基于采样的方法），从而支持当前工具无法充分表达的复杂混合模型的实际推理。
概率编程因子抽象混合模型表示无关推理算法统一框架
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针对先进工艺节点下设计-技术协同优化（DTCO）的迫切需求，本研究提出了AgenticTCAD框架。该框架通过构建专家标注的开源TCAD数据集并微调领域专用模型，解决了大语言模型生成有效TCAD代码的难题。基于此，AgenticTCAD作为一个由自然语言驱动的多智能体系统，实现了端到端的自动化器件设计与优化。在2纳米纳米片场效应晶体管（NS-FET）设计验证中，该框架仅用4.2小时即达到国际器件与系统路线图（IRDS）-2024的器件规格，而人类专家使用商业工具则需要7.1天。
tcad仿真大语言模型多智能体系统器件优化自动化设计设计-技术协同优化
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为解决云端大语言模型在临床编码自动化中存在的隐私风险和延迟瓶颈，本研究提出了Hybrid-Code混合神经符号多智能体框架。该系统包含一个编码器（Coder）和一个审核器（Auditor）。编码器优先使用BioMistral-7B进行语义推理，在模型输出不可靠时回退至确定性关键词匹配，确保流程完成；审核器则依据257个代码的知识库和临床证据进行验证。在1000份MIMIC-III出院摘要上的评估显示，在知识库范围内无幻觉代码，验证率为24.47%，覆盖率为34.11%（95% CI: 31.2%--37.0%），语言模型利用率超过86%。审核器过滤了无效格式代码，提供了基于证据的质量控制（拒绝率75.53%），同时确保患者数据不离开医院防火墙。该混合架构结合了语言模型语义理解、确定性回退和符号验证，在保证可靠性的同时实现了隐私保护。关键发现是，在生产型医疗系统中，通过冗余实现的可靠性比纯粹的模型性能更有价值。
临床编码隐私保护多智能体混合架构可靠性医疗ai
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本研究对16种先进的深度学习模型修复方法进行了大规模实证评估，涵盖模型级、层级和神经元级三类。研究不仅评估了修复效果，还考察了方法对模型鲁棒性、公平性和向后兼容性等关键属性的影响。实验采用统一设置，覆盖多种数据集、模型架构和应用领域。主要发现包括：模型级方法修复效果最佳；尚无方法能在提升修复性能的同时，全面改善准确率并保持其他属性。研究建议学术界应优先关注减轻修复带来的副作用。
深度学习模型修复实证研究鲁棒性公平性
physics
01-01 00:00
本文针对Karen Crowther关于量子诠释的论述展开评析，首先厘清了她对“诠释”的定义——一种旨在提供理解（而不仅仅是预测）的努力，可分为表征主义与非表征主义，并与更深层的还原论解释（尤其在量子引力语境下）相区别。其次，作者指出了原文中十二处物理表述可进一步精确化的要点，认为部分观点虽方向正确，但表述过于绝对，或将“自由度”、“奇点”及不同“定域性”概念等本需仔细区分的观念混为一谈。最后强调，该哲学问题本身具有价值，但物理表述应更为审慎，以免将启发性的动机误读为严格的逻辑推论。
量子诠释量子引力科学哲学还原论物理基础
physics
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本研究提出了一种名为q3-MuPa的新型定量磁共振成像（qMRI）框架。该框架结合了创新的3D零回波时间多参数映射序列（MuPa-ZTE）与基于去噪扩散概率模型（DDPM）的后处理算法。MuPa-ZTE采用3D叶序采样方案，实现了近乎静音的扫描，提升了患者舒适度与运动鲁棒性。后处理算法则利用物理驱动的数据一致性约束，仅需约1分钟的4倍加速扫描数据，即可从加权图像序列中高精度重建T1、T2和质子密度定量图谱。该方法完全在数字脑模型生成的合成数据上训练，无需大量真实扫描数据，并在模拟数据、体模、健康志愿者及脑转移瘤患者数据上验证了其高精度、低噪声和良好的结构细节保持能力，展现了强大的临床潜力。
定量mri扩散模型多参数映射快速成像物理信息学习医学图像重建
physics
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一项新的建模研究表明，地球内部的地震振动和弹性旋转动力学，可能通过影响海平面气压的旋转模式，驱动全球天气动态和风暴发展。该研究揭示了行星自身的“节拍”如何被印刻在气候系统中，为理解高压区域的大气模式与地震激发之间的潜在联系提供了新视角。
地球物理气候动力学地震气象学大气模式数值建模
physics
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本研究提出了一种物理信息学习框架，通过伴随优化方法，将紧凑的神经网络嵌入经典密度泛函理论（cDFT）的亥姆霍兹自由能泛函中，直接根据分子动力学数据进行训练，学习局部和非局部的修正项。该方法在保持热力学一致性的同时，捕捉了传统近似泛函中缺失的关联效应。应用于Lennard-Jones流体时，增强后的过剩自由能泛函定量重现了平衡密度分布、共存曲线和表面张力，并能准确预测远超训练范围的接触角和液滴形状，为连接分子模拟与连续介质模型提供了一条通用路径。
密度泛函理论机器学习多尺度模拟统计力学界面热力学物理信息学习
physics
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本研究针对传统单对反亥姆霍兹线圈在产生玻色-爱因斯坦凝聚（BEC）的磁光阱（MOT）中存在的几何限制问题，提出并优化了双对反亥姆霍兹线圈配置。该设计能在实验可及的$z=0$位置产生中心对称的“碗状”磁场势阱，克服了传统线圈磁场峰值位于线圈间不可达区域的缺陷。通过理论分析与数值模拟，为${}^{87}\text{Rb}$原子BEC制备优化了线圈几何参数及激光失谐、饱和强度等操作参数。优化后的系统可实现约$T_f \sim 60\,\mathrm{nK}$的最终温度，产生约$10^5$个原子、平均密度为$n_0 = 4.9 \times 10^{15}\,\mathrm{m}^{-3}$的凝聚体，为实验系统提供了系统的设计指导。
玻色-爱因斯坦凝聚磁光阱反亥姆霍兹线圈原子冷却超冷原子数值模拟
physics
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本研究应用周期性DLPNO-MP2方法，系统研究了CO在MgO(001)表面的吸附行为。该方法在稀疏覆盖下与现有基准结果一致。通过构建大超胞模拟热力学极限，研究发现随着CO覆盖密度增加至单层覆盖，吸附能降低，这与实验观测相符，主要归因于CO分子间横向排斥作用的增强。该工作展示了周期性DLPNO-MP2在处理复杂吸附体系方面的有效性和潜力。
表面吸附dlpno-mp2热力学极限co/mgo计算化学覆盖度效应
physics
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本研究提出了一种基于Transformer架构的自回归代理模型，用于高效预测聚变装置中刮削层和偏滤器边缘的二维时变等离子体状态场。模型在SOLPS-ITER高保真模拟数据上训练，能够预测电子温度、电子密度和辐射功率等关键参数。研究发现，增加自回归训练步长（1-100步）能系统性地提升模型在长时程预测中的稳定性和准确性，有效抑制误差累积，实现数百至数千步的稳定预测，并能复现高辐射区域运动等关键动力学特征。该代理模型的端到端计算时间比SOLPS-ITER快数个数量级，为快速参数扫描和面向控制的研究提供了有力工具。
等离子体物理transformer模型自回归预测聚变模拟计算加速代理模型
physics
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本文介绍了搭载于中国电磁监测试验卫星二号（CSES-02）上的高能粒子探测器（HEPD-02）追踪系统的控制与读出设计。HEPD-02是首个在太空中使用单片有源像素传感器（MAPS）的探测器，用于探测3-100 MeV电子与30-200 MeV质子的宇宙射线与辐射带粒子。为满足严格的功耗约束，研究团队设计并实现了一套基于商用低功耗FPGA的定制追踪数据采集（TDAQ）板卡与固件，重点解决了MAPS在太空环境下的高效运行与功耗控制问题。
空间探测粒子探测器maps传感器数据采集系统低功耗设计cses卫星
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本研究通过结合路径积分分子动力学与基于深度势能的机器学习势能模型，系统评估了SCAN、revPBE0-D3等四种密度泛函理论方法及MB-pol势能对水熔融关键性质（如熔点、密度变化）的预测能力。研究发现，MB-pol与实验数据定性吻合良好，而四种DFT方法均错误预测核量子效应会升高熔点，且revPBE类泛函严重低估了水-冰相变时的密度变化。结果揭示了当前广泛使用的第一性原理方法在水体系中的局限性，呼吁重新评估其预测可靠性。
第一性原理计算机器学习势能熔融性质核量子效应水分子动力学
physics
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本研究通过2.5维磁流体动力学（MHD）模拟结合流体-粒子协同演化框架，揭示了粒子反馈在磁重联加速过程中的关键作用。模拟发现，粒子对背景流体的反馈会放大磁岛内的剪切流，从而增强对流电场 $\mathbf{E} = -\mathbf{v} \times \mathbf{B}$，最终显著提升粒子加速效率。这一机制导致更高的粒子最大能量和更硬的非热能量谱。研究同时发现导向磁场会抑制气体内能和粒子加速的增长。这些结果强调了反馈、导向场与重联动力学之间复杂的相互作用。
磁重联粒子加速等离子体反馈mhd模拟非热谱天体物理
physics
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本研究探讨了球体二聚体在电磁散射中从准静态极限到全延迟区域的异常简并点。在准静态极限下，具有复共轭极化率的球体构成的宇称-时间对称构型被证明存在异常点。超越此极限后，延迟效应会破坏宇称-时间对称性，但通过联合调控两个球体的材料色散，研究推导出了在实频率下存在异常点的解析条件。研究表明，在异常点附近，单参数扰动会导致特征性的本征频率平方根劈裂，并量化了其对散射、消光和吸收的影响，阐明了其在传感领域的应用潜力。
异常点电磁散射球体二聚体宇称-时间对称准静态极限材料色散
physics
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本研究通过理论与实验结合，揭示了非厄米拓扑系统中纠缠熵与输运电流可作为区分不同动力学相态的普适探针。基于声学模拟平台实现的广义非厄米Su-Schrieffer-Heeger模型，研究识别出体态、边缘态和趋肤态三种动力学相，其中趋肤态呈现周期性信息穿梭与有限振荡纠缠熵，而边缘态则导致纠缠熵完全抑制。纠缠熵的标度行为与时间演化直接反映了相干离域与非厄米趋肤效应驱动的局域化之间的竞争，为在合成声子、光子和量子模拟器中调控量子信息动力学提供了可编程途径。
非厄米拓扑纠缠动力学趋肤效应声学模拟量子信息
physics
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本研究通过求解大型欧洲高压电网上的自适应二阶Kuramoto模型，对电网的同步与级联故障行为进行了数值分析。该非微扰分析考虑了非线性效应，包括大相位差、系统远离稳态乃至停电级联过程中的动态。模拟结果表明，相位同步稳定性和级联故障规模的改善与谱维度$d_s<4$的图上二阶Kuramoto模型的有限尺寸标度行为相关。同时，研究也揭示了在大/小全局耦合下改变总传输功率时，会出现频率扩散和布雷斯悖论等不利影响。与全交流模型相比，静态或自适应高压直流线路替换的模拟显示，基于本地频率差的自适应HVDC线路在稳态下效率更高，但代价是弛豫时间极长。
电网同步级联故障kuramoto模型高压直流非线性动力学复杂网络
q-bio
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本研究设计了一种脉冲神经网络，通过消息传递机制实现伯努利消息的贝叶斯推理。网络采用具有生物合理性的脉冲时序依赖可塑性（STDP）作为训练机制，该机制基于赫布学习规则。实验结果表明，网络的推理性能与真实数值解高度吻合。研究还通过编码理论中的因子图示例，展示了该方法在不可靠信道信号传输等场景中的适用性，为理解大脑的贝叶斯计算原理提供了脉冲层面的实现框架。
脉冲神经网络贝叶斯推理stdp可塑性消息传递计算神经科学因子图
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本文提出了一种拓扑与范畴论框架，用于表示膜颗粒（如蛋白质和脂质）及其功能区域的跨尺度耦合。该框架通过精心划分预层或层分配的数据层级，保持了函子结构并考虑了颗粒与区域的广义位姿。它能够容纳哈密顿力学，实现动力学建模，为膜结构与多尺度耦合提供了一个通用的数学形式化工具。
膜生物学拓扑学范畴论多尺度建模层论
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本研究扩展了经典的细胞大小稳态“加法器”模型，引入两个关键机制：一是细胞生长遵循希尔函数，使得过大细胞的生长趋于线性而非指数增长；二是细胞分裂前需经历随机的多步内部调控阶段。通过该模型，研究者推导出了细胞大小分布矩的精确解析表达式。结果表明，更强的生长饱和效应会提高稳态下的平均细胞大小，同时略微减小细胞大小的波动，但“加法器”特性依然得以保持。这揭示了尺寸变异性的降低源于生长规律本身，而非简单的均值缩放。该模型为连接多步加法器机制与细胞增殖动力学提供了一个普适性框架。
细胞大小稳态加法器模型生长饱和多步调控希尔函数增殖动力学
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本研究提出了一种扩展的动力学平均场理论框架，用于分析包含表观遗传修饰（如DNA甲基化和组蛋白修饰）的基因调控网络。该框架将高维网络动力学简化为有效的随机方程，能够刻画表观遗传调控系统中稳定和振荡等多种状态，为理解发育过程和细胞命运决定提供了新的定量理论工具。
表观遗传学基因调控网络动力学平均场理论细胞命运决定系统生物学
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本文综述了基于表面肌电信号的肌肉协同分析在跑步研究中的应用。文章概述了核心神经控制理论与生物力学优化假说，总结了主成分分析、非负矩阵分解等常用分解方法及新兴的自编码器方法。研究发现，跑步时下肢协同的数量与基本结构相对稳定，但肌肉权重与运动基元具有高度可塑性，对任务需求、疲劳及病理状态敏感。然而，当前研究在肌电通道选择、预处理流程和分解算法上存在较大方法学差异，且缺乏直接的神经生理学验证与转化应用。未来需推动标准化处理流程、整合多源神经肌肉骨骼数据、发展非线性模型并进行纵向干预研究。
肌肉协同跑步生物力学表面肌电神经控制运动康复模式分解
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完美系统发育混合（PPM）模型是推断肿瘤进化等系统发育树的基础工具，但其存在严重的解歧义性问题，即同一观测数据可由多个不同的系统发育树解释。本文首先证明，先前提出的纵向约束（LC）通常无法有效减少解释观测结果的不同树的数量。随后，作者提出了新的替代约束条件，以在数据被完美观测的理想化设置下限制解的歧义性。与以往针对单个观测实例的分析不同，本研究在基于集合的理论框架下，证明了LC的无效性以及新约束减少歧义性的程度，相关定理适用于大量可能的推断问题集合。
系统发育学混合模型解歧义性肿瘤进化理论框架约束条件
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本文提出，生物系统的功能主要编码于其对时变刺激产生的瞬态响应结构（如超调、双相动力学、适应动力学等），而非稳态。作者从输入-输出视角分析此类“动态表型”，强调瞬态行为的定性特征如何独立于具体参数值而约束底层网络架构。核心在于分析网络的正负调控逻辑，特别是单调系统与包含拮抗通路架构之间的对比。研究表明，非相干前馈（IFF）基序是产生非单调和适应性响应的普遍机制。相反，单调性则带来严格的“不可能性”结果，仅凭瞬态数据即可证伪整类模型。文章还展示了周期刺激、斜坡输入和累积剂量响应等实验探针如何揭示隐藏结构并区分竞争基序。全文论证了控制理论概念（如单调性、等变性）可作为精确的数学工具，用于生物模型的区分与逆向工程，从而推动研究重点从渐近行为转向瞬态和输入驱动的动力学。
系统生物学动态表型模型区分非相干前馈瞬态响应控制理论
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本研究推出了SymSeqBench，一个结合了SymSeq序列生成工具与SeqBench基准测试套件的统一框架。该框架基于形式语言理论，旨在以领域无关的方式评估序列学习与处理能力，为语言、运动、决策等自然认知行为以及人工智能任务提供标准化的分析工具。其模块化设计便于在心理语言学、认知心理学、神经形态计算等多个领域应用，通过共享的计算框架和形式化方法，推动对认知与行为的理解。
序列学习形式语言理论认知计算基准测试人工智能评估符号序列
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本研究利用群体密度方法，分析了整合发放神经元群体中膜电位与上次放电后时间间隔的联合动力学。研究推导出描述完整神经元状态演化的二维福克-普朗克方程，以及放电间隔（ISI）矩的一维方程层次结构。该形式体系能够刻画群体在远离平稳状态（如时变外部输入或网络振荡期间）时的时变ISI分布。通过对平稳态进行微扰展开，还得到了ISI分布对弱输入调制的线性响应解析表达式。
神经元动力学放电间隔福克-普朗克方程群体密度方法非平稳过程微扰理论
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本研究开发了一个基于开源工具的综合微有限元（μFE）框架，用于对完整新西兰白兔股骨进行大规模生物力学分析。该框架整合了先进的图像分割算法（MIA聚类）和可扩展的有限元求解器（MFEM库），成功求解了包含超过8亿自由度的超大规模模型。研究通过对比20、40和80微米三种体素尺寸，发现40微米分辨率能在保证边界位移和主应变分布精度的同时，显著降低计算成本。最后，研究将μFE预测结果与数字图像相关实验测量数据相结合，校准了微米尺度的有效骨材料属性，为骨力学及治疗相关风险的临床前评估提供了稳健基础。
微有限元分析骨生物力学微ct成像开源计算高分辨率建模实验验证
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本研究探讨了随机循环神经网络中连接对称性（特别是神经元对之间的互惠连接相关性）如何塑造网络动力学。研究发现，连接的部分对称性会抑制相空间复杂性（即伴随混沌动力学转变的固定点数量随网络规模的指数增长速率），而部分反称性则会强烈放大复杂性。这种相反的趋势与网络维度、李雅普诺夫指数和瞬态路径长度等其他动力学指标的变化紧密相关，表明固定点结构是网络动力学的关键决定因素。正互惠相关性有利于低维、缓慢变化的活动，而负相关性则促进高维、快速波动的混沌活动。
神经网络动力学连接对称性混沌理论相空间复杂性固定点结构互惠连接
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本研究首次将傅里叶叠层显微术（FPM）应用于人脑类器官切片的定量分析。通过4倍物镜与7x7 LED阵列组合，实现了0.54合成数值孔径与约488 nm的空间分辨率，成像面积达2.077 x 3.65 mm。研究开发了自动配准方法，将FPM获取的高空间带宽定量相位图像与荧光标记图像对齐，实现了相位-荧光关联成像。定量分析显示，神经发生区域的细胞核具有显著更高的光学相位值（光程差），揭示了细胞类型特异的生物物理特征。该方法为脑类器官发育与疾病模型研究提供了高通量、无标记且经济有效的成像工具。
傅里叶叠层显微术脑类器官定量相位成像无标记成像关联成像高通量分析
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本研究构建了一个大规模logP预测框架，通过整合PubChem、ChEMBL和eMolecules三大数据库，严格筛选出426850个生物活性化合物。为解决海量数据集成挑战，开发了基于字节偏移索引的新型计算架构，将处理时间从预计的100多天缩短至3.2小时，效率提升740倍。系统评估发现，线性模型存在异方差性问题，而基于树的集成方法（如随机森林和XGBoost）对此具有天然鲁棒性，在测试集上取得了$R^2=0.765$、$RMSE=0.731$的最佳性能。SHAP分析揭示分子量是logP最重要的全局预测因子。分层建模策略（针对91%的类药分子和9%的极端分子分别建模）进一步优化了预测效果。研究表明，基于精心筛选描述符的集成模型与最先进的图神经网络架构相比仍具竞争力。
logp预测集成学习化学信息学大数据处理可解释ai分子设计
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本研究分析了穆勒棘轮在锦标赛选择机制下的动力学行为。在种群规模恒定、个体通过累积轻微有害突变而进化的模型中，锦标赛选择仅依据个体突变负荷的相对大小（正负号）决定选择优势。研究证明，在点击速率远低于1/N的慢速点击参数区间内，当种群规模N趋于无穷时，锦标赛棘轮的点击时间过程经尺度变换后收敛于泊松过程。证明的关键在于深入分析了一个包含选择和有害突变的双类型莫兰模型的亚稳态行为，并对点击时刻新最适类群规模的给出了下界估计。
穆勒棘轮锦标赛选择莫兰模型亚稳态种群遗传学泊松过程
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本研究利用大语言模型分析多种来源的英语文本，发现条件熵或编码长度在至少 $N\sim 10^4$ 字符的上下文长度内持续下降，表明文本中存在跨越长距离的直接依赖或相互作用。数据独立于模型的分析也证实了字符间存在微小但显著的长程相关性。编码长度分布显示，随着 $N$ 增大，模型对越来越多字符的预测确定性在“涌现”。模型训练过程表明，长程结构的习得是渐进的，这为构建LLM或语言本身的统计物理模型提供了新的约束。
大语言模型文本熵长程关联统计物理语言结构
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本研究提出了一种离散与连续时间下的多类型Galton-Watson过程模型，允许个体类型发生突变与回复。通过递归计算在给定总后代数条件下类型的联合分布，我们精确推导了不同类型均值与分布的时间演化，避免了文献中常见的近似方法。这使我们能够估计长期中不同类型所占的比例，以及随着树规模或时间增长，特定类型首次出现时间的分布。
分支过程突变模型种群动力学精确计算多类型系统
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本研究探索了光子吸收遥感（PARS）技术结合深度学习，在未处理组织中生成无需染色的虚拟H&E染色图像。通过对16例皮肤切除活检样本（包括鳞状细胞癌、基底细胞癌及正常皮肤）进行PARS成像与化学H&E染色对比，7位皮肤病理学家评估显示：PARS与H&E图像在主要诊断上的一致性达95.5%（Cohen's k=0.93），亚型分类与恶性边界判断一致性分别达91%与92%。评估者无法可靠区分图像来源，诊断信心相当。结果表明，PARS虚拟组织学在皮肤病理诊断中可能与化学H&E染色具有诊断等效性，同时保留了组织用于下游分析，并为AI整合提供了理想数据。
虚拟病理学无标记成像皮肤癌诊断深度学习光子吸收遥感组织学等效性
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本文提出了一种名为 RepoMech 的新方法，旨在解决银行在回购交易中介中面临的资产负债表扩张问题。由于2008年金融危机后新的会计准则和杠杆率监管要求，银行记录的回购交易资产增加，限制了其中介能力。现行解决方案是强制集中清算，虽能实现多边净额结算，但会将交易对手风险转移至清算所，可能扭曲激励并增加成本。RepoMech 的核心创新在于，它能在不改变原始交易对手风险的前提下，实现回购交易的多边净额结算，从而有效减少银行的资产负债表占用，避免了集中清算的潜在弊端。
回购交易资产负债表金融监管多边净额结算风险管理银行中介
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本研究为本地能源共享市场中的自动做市商（AMM）建立了一套公理化理论，并利用平均场博弈分析了由此产生的经济的马尔可夫完美均衡。在该博弈中，异质产消者通过求解贝尔曼方程来优化能源消费、存储和交换。研究提出的公理识别了一类具有线性、利普希茨连续支付函数的机制，其价格随能源总供给与总需求之比下降。研究证明，实施批量执行和集中流动性允许利用去中心化金融中的标准设计条件（拟凹性、单调性和齐次性）来构建满足公理的AMM。由此产生的AMM是预算平衡的，并能实现事前效率，这与策略证明、事后最优的VCG机制形成对比。由于AMM实现了一个势博弈，我们通过先计算社会规划者的最优解，再分散化分配来求解其均衡。基于巴黎行政区的数据进行的数值实验表明，产消者社区相对于仅依赖电网的基准，可以实现高达40%的交易收益。
自动做市商能源共享平均场博弈机制设计去中心化金融市场均衡
econ
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本文探讨了全球不平等（通过区域福利权重体现）如何影响最优碳定价。研究建立了理论模型，发现在缺乏国际转移支付的情况下，考虑各国消费边际效用的差异，会导致更严格的全球气候政策。研究还揭示了不同福利权重所隐含的最优统一碳价与各地区对气候政策严格程度的异质性偏好之间的联系。校准模拟表明，考虑全球不平等会降低最优全球排放量：在区域差异化碳价下，排放量降低21%；在强制全球统一碳价下，统一碳价需提高15%。
碳定价全球不平等福利权重气候政策最优政策环境经济学
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本文提出一个分析结构化生产系统均衡的新框架，区分了竞争市场交易的消费品和双边关系交换的中间品。核心贡献是引入了“生存性”概念——要求所有生产者获得正收入，并将其作为均衡的基本前提。主要理论结果表明，无环生产系统（即商品间不存在循环转换过程）总是生存的，这一条件意味着系统的协调性。研究完全刻画了生存系统的输入限制，证明禁止消费品作为其他消费品的投入，是确保所有消费品价格向量都存在可行价格体系的必要条件。该分析揭示了生产系统架构设计与经济可持续性之间的基本关系，将里昂惕夫-斯拉法生产理论与现代网络经济学联系起来。
生产系统生存性网络经济学投入产出均衡分析经济可持续性
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本研究通过随机实地实验（N=808）、利益相关者信念调查（N=2,400）和联合实验，探究了日本促进身体活动的慈善激励政策。研究发现，金钱激励使每日步数增加约1000步，而慈善激励的效果在统计上精确为零。然而，地方政府官员和企业员工普遍高估慈善激励对步行、参与度和亲社会行为的促进作用。联合实验表明，政策制定者在选择时不仅考虑步数增长，还兼顾其他多维目标。这表明，政策推广的挑战不仅在于证据强度，更在于决策者的信念体系和多元目标。
行为经济学政策评估实地实验激励设计信念偏差
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本文为日益碎片化的智能体AI与算法化领域提供了清晰的概念界定与分析框架。首先，明确定义了从智能到智能体AI的核心概念。其次，回顾了过去十年的方法论演进与技术进展。关键贡献在于区分了机器学习中的“机器”与“学习”部分，并首次提出：1）作为当前LLM智能体AI基础的“第一机器”（M1），本质是B2C信息检索体验向B2B的转型；2）作为生产级B2B转型架构前提的“第二机器”（M2），即策略型智能体AI，其定义基于系统必须克服的结构性进入壁垒。论文进一步阐述了首个M2完整实现的概念与技术见解，并基于过去二十年算法化基础架构的开发经验，展望了未来二十年的研究与转型议程。
智能体ai算法化机器学习架构b2b转型策略型智能体m2机器
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本研究探讨了消费者为何会频繁感到后悔。通过整合决策自主权、地位信号动机和网购偏好，并分析338份调查数据，研究发现：后悔频率与个体的决策导向和地位信号消费倾向显著相关。偏好网购环境会通过加剧社会比较、扩大选择集和持续暴露于替代方案等机制，进一步催生易后悔的消费行为。这为理解后悔作为一种持续性消费结果提供了新视角。
消费者后悔决策自主权地位信号网购偏好社会比较选择过载
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本研究基于高频数据，分析了生成式AI对新闻出版业的早期影响。研究发现：自2024年8月起，新闻出版商网站流量出现持续温和下降；采用robots.txt标准封锁AI爬虫的大型出版商，其总流量和真实用户流量分别下降了23%和14%；目前尚无证据表明LLMs正在取代编辑或内容生产岗位，相关招聘比例反而上升；在内容生产方面，大型出版商并未增加文本量，而是显著增加了富媒体内容，并更多地使用广告和定向技术。
大语言模型新闻出版网络流量内容生产就业影响ai爬虫
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本文从设计视角（固定总体、随机分配）探讨了在完全随机实验中检验“单调性”（即所有个体的处理效应符号一致）的可能性。研究发现，虽然从形式上看，有限总体中的处理效应分布（及单调性）是可识别的，但传统的识别定义在此情境下并不自然。通过评估数据的统计推断能力，作者指出：频率学派的检验对某些备择假设具有非平凡功效，但功效普遍受限；同时存在一些非退化的贝叶斯先验，在观测到数据后对单调性的信念永不更新。因此，尽管存在形式上的识别结果，实践中从数据中学习单调性的能力仍然非常有限。
因果推断随机实验单调性识别有限总体设计视角
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本文针对多组二项分布结果的均值估计问题（如人口普查代际流动性、传染病患病率、点击率评估），提出了一种基于复合决策框架的线性收缩估计方法。该方法绕过了传统经验贝叶斯方法对未知先验分布的依赖和计算困难，直接处理固定参数，并推导了近似Stein无偏风险估计量（SURE）来评估平均均方误差。研究证明了该机器学习辅助估计量的渐近最优性、遗憾界和有效推断能力，且无需对二项分布进行高斯近似，适用于小样本或小均值参数的单样本与双样本场景。
二项分布估计复合决策线性收缩sure小样本推断跨任务学习
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本文提出了一种用于矩阵时间序列的模态加性因子模型（MAFM），通过加性结构分别捕捉行特定和列特定的潜在效应，比Tucker和CP等乘法因子模型更具灵活性。模型开发了高效的两阶段估计算法：用于初始化的模态内积特征分解（MINE）和用于迭代优化的补空间投影交替子空间估计（COMPAS）。其核心创新在于，正交补投影在估计每个载荷空间时能完全消除跨模态干扰。研究建立了估计量的收敛速率与渐近分布，并开发了数据驱动的推断框架以支持置信区间构建与假设检验。
矩阵时间序列因子模型模态分解统计推断高维数据
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本研究提出一种利用深度学习处理海量非结构化数据（文本、图像、价格、销量）的享乐价格模型。模型通过深度神经网络从产品描述和图像中提取抽象属性特征，并以此估计享乐价格函数。在亚马逊自营服装销售数据上的应用表明，该模型样本外预测精度极高，$R^2$ 达到 $80\%$ 至 $90\%$。基于此构建的AI享乐费雪价格指数（按年环比链式计算）与CPI及其他电子指数形成对比，为质量调整价格指数提供了新方法。
享乐价格价格指数深度学习非结构化数据质量调整经济计量
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本文研究了能杜绝卖家使用虚假出价（Shill Bids）操纵拍卖的单物品拍卖机制。研究区分了强虚假出价防护（卖家在任何情况下都无法从虚假出价中获利）和弱虚假出价防护（虚假出价的期望收益非正）。研究发现，荷兰式拍卖（配合合适的保留价）是唯一同时满足收益最优和强虚假出价防护的拍卖形式。此外，任何确定性拍卖机制最多只能同时满足静态性、策略证明性和弱虚假出价防护这三个属性中的两个。主要结论可推广至关联价值和相互依赖价值的设定。
拍卖理论机制设计虚假出价荷兰式拍卖激励相容
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本文在仅要求代理人选择函数满足路径独立性的多对多匹配市场中，计算了（成对）稳定集的格运算。为实现此目标，研究者在工人准稳定匹配和公司准稳定匹配的格上构造了Tarski算子。这些算子分别类似于裁员动态和职位链动态，为理解市场如何通过再均衡过程达到稳定状态提供了新的理论工具。
匹配理论市场设计稳定集格运算再均衡动态
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传统最优增长模型隐含的“永续存在”约束，可能为停滞经济中的无限苦难提供伦理辩护。本研究在临界水平功利主义框架下，将规划期视为内生选择变量，建立了静态人口伦理与动态增长理论的结构同构。通过迂回生产经济的闭式解分析发现：在低生产率条件下，为避免创造不值得过的生活，有限寿命在结构上是最优的。王朝的终结可被解读为一种防止代际痛苦的利他性终止，而非可持续性的失败。研究同时揭示了伦理不对称性：衰退经济的最优选择是有限寿命，而增长经济在代际公平要求下则需当代人做出终极牺牲。
最优增长人口伦理代际公平临界功利主义王朝寿命经济停滞
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01-01 00:00
本研究利用瑞士2016-2023年所有市镇的创业数据，探究了1981年宪法性别平等公投结果（作为性别规范的代理变量）对当前女性创业活动的长期影响。研究发现，历史上对性别平等支持度更高的市镇，其当前女性与男性创业比率显著更高，弹性系数为0.165。这种关系在人口更稳定（本地出生居民比例更高）以及居民宗教归属感更弱的市镇中更强。此外，育儿支出本身与创业率无关，但与历史性别规范交互时，对女性创业比率有正向影响，表明正式与非正式支持机制共同塑造了女性创业活动。
性别规范女性创业长期影响瑞士研究公投分析社会经济学
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01-01 00:00
本研究构建了一个紧凑的监督学习框架，用于对中子星状态方程（EOS）家族进行分类。模型利用从中子星宏观性质（如质量、半径）和振荡模式（如f模频率、阻尼时间）等七个可观测特征，训练多层感知机来推断其内部物质成分（核子物质、奇异物质、暗物质混合或超子物质）。在测试集上，分类器准确率达到97.4%。特征重要性分析表明，与振荡相关的量（尤其是f模频率和阻尼时间）具有最强的判别能力。该研究为利用机器学习从有限观测数据中可靠识别中子星物质成分提供了可复现的基准。
中子星物质机器学习分类状态方程振荡模式引力波天体物理
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01-01 00:00
本研究利用N体模拟代码GADGET-4，首次在银河系尺度暗晕形成过程中，系统模拟了受“火箭效应”（由各向异性引力辐射产生的反冲力）影响的宇宙弦环的捕获与分布。通过引入受恒定反冲力作用的示踪粒子来模拟弦环，并考虑一系列与火箭加速度成反比的弦环长度参数$\xi$，模拟从红移$z=127$至$z=0$的晕形成过程。研究发现，被捕获的弦环数量在$\xi_{\textrm{peak}}\simeq 12.5$处存在一个显著峰值，这是小$\xi$（强火箭力导致弹射）与大$\xi$（弦环本征丰度下降）之间竞争的结果。对于基准的弦张力，晕内可存在约$\mathcal{O}(10^6)$个弦环。此外，弱火箭力的弦环分布与暗物质高度一致，而较强火箭力但仍被捕获的弦环（尤其是峰值$\xi_{\textrm{peak}}$附近最丰富的那些）则显著向晕中心区域聚集。
宇宙弦环火箭效应n体模拟暗晕形成结构形成引力辐射
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01-01 00:00
本研究使用RHybrid离子动力学-电子流体代码，模拟了无磁场类地行星与太阳风的全球等离子体相互作用。通过改变全球电离层发射率，量化了行星离子（O⁺和H⁺）逃逸率与太阳风离子（H⁺）沉积率。计算结果表明，在典型太阳风条件下（$v_{sw} = 400 \ km \ s^{-1}$，$n_{sw} = 5 \ cm^{-3}$），太阳离子沉积率可能与行星离子逃逸率相当，导致大气在十亿年内质量损失小于3%。这暗示地球的固有磁场可能并非维持其大气的必要条件。
行星大气逃逸太阳风相互作用等离子体模拟无磁场行星电离层发射rhybrid代码
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01-01 00:00
南极地区因其每年数月的连续黑夜，是开展时域天文观测的理想场所。为应对极地极端低温、无人值守等挑战，研究团队基于漂移扫描CCD技术，设计并研制了南极天目原型望远镜。该18厘米口径的原型机于2022年10月运抵南极中山站，已在严寒环境中稳定可靠运行超过两年，验证了该技术在极地天文观测中的显著优势。其观测结果为后续在南极构建覆盖天区广、采样频率高、凝视时间长、多波段同步测量的时域天文观测阵列提供了坚实基础。
南极天文时域天文漂移扫描原型望远镜极地观测
astro-ph
01-01 00:00
本文系统介绍了部署于南极中山站的18厘米口径“南极天目”原型望远镜的试运行数据、数据处理流程及初步数据产品。核心数据处理流程包括数据预处理、仪器效应校正、天体测量解算和全视场测光。以Gaia DR3为参考星表，其天体测量位置误差均方根优于约2角秒，验证了系统的观测能力。在30秒曝光下，G波段探测极限达15.00星等，对亮于14.00星等的恒星，测光误差普遍低于0.1星等。
南极天文时域巡天数据处理测光天体测量原型望远镜
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01-01 00:00
研究团队利用鲁宾天文台数据预览1（DP1）发布的近紫外至近红外 $ugrizy$ 测光数据，估算了南银纬三个约1.1平方度天区内 $r<24$ 的蓝主序星的距离与金属丰度。与TRILEGAL星系模型模拟相比，在 $22 < r < 24$ 星等范围内观测到的蓝主序拐点星数量显著偏低。这一差异表明，在距银心10-50千秒差距处，银河系晕的恒星数密度分布轮廓比经典假设的 $\sim 1/r^3$ 轮廓更为陡峭。该发现与先前对更明亮但稀少的演化恒星种群以及北天区蓝主序星铅笔束巡天的观测结论一致，预示鲁宾天文台未来的时空遗产巡天（LSST）在探索银河系晕方面潜力巨大。
银河系晕恒星测光距离测量鲁宾天文台数密度轮廓蓝主序星
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01-01 00:00
本文提出了一个面向2040年代的科学目标，旨在通过下一代宽视场光谱巡天，将活动星系核（AGN）中吸积盘与X射线冕的物理过程，与其星云区和星系周介质（CGM）的性质联系起来。核心方法是利用非线性Lx-Luv关系及其偏离（ΔαOX），并将宽窄发射线及CGM星云作为电离光谱能量分布的“量热计”，以追踪不同的吸积“状态”。观测策略包括对10^4-10^5个AGN进行静止坐标系UV/光学光谱观测、对子样本进行时域反响映射、协调X射线覆盖，以及对CGM发射线（包括Hα和Lyα）进行宽视场积分视场单元（IFU）成图。基于此，研究提出了对欧洲南方天文台（ESO）未来设施的要求：一台专用的、宽视场、高复用率、具备时域灵活性和角分尺度IFU能力的光学-近红外光谱望远镜。
活动星系核星系周介质宽视场光谱吸积物理电离外流观测策略
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本研究利用新生成的镧系元素原子谱线数据，对千新星AT 2017gfo的光谱进行建模分析。研究发现，其光球相光谱要求镧系元素的质量分数仅为约$2.5 \times 10^{-3}$，比先前研究声称的数值低了20倍。这一重大修正源于更完整的原子谱线信息，能更准确地评估重元素对观测光谱的总贡献。研究强调了利用先进原子数据对理解r-过程核合成的重要性。
千新星r-过程核合成镧系元素光谱分析天体物理
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本文回顾了自Sverre Aarseth开创性工作以来，天体N体模拟代码从NBODY1到NBODY7的演进历程。重点描述了该领域如何通过向量化、并行化、GRAPE和GPU加速等技术实现快速发展，并催生了NBODY6++GPU、NBODY7以及PETAR、BIFROST等新代码。文章强调了开源协作与持续维护在科学软件发展中的核心作用，体现了该领域在创始人精神引领下的蓬勃生机。
n体模拟天体动力学数值方法高性能计算科学软件代码传承
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本研究探讨了超轻暗物质（ULDM）中短暂的自相互作用阶段对宇宙学的双重影响。通过引入四次自相互作用，标量场在早期经历了一个短暂的类辐射相，随后演化为类物质行为，从而在早期宇宙膨胀历史中引入了局域修正。研究建立了一个微扰且模型无关的框架，将自相互作用能量密度参数化为总能量预算的局域贡献。在此框架下，声波视界和线性增长因子的响应可表示为对宇宙时间的加权积分，其核函数分别编码了不同观测量的时间敏感性。分析表明，这种结构导致了一个简单的解析关系，将早期和晚期的响应联系起来，并自然地预测了 $H_0$ 和 $S_8$ 的相关偏移，其符号和大小取决于自相互作用事件发生的时间。结果表明，膨胀历史的单一瞬态修正可以在统一的物理框架内，内插于对声波视界的早期影响和对结构增长的晚期抑制之间，为它们的联合响应提供了分析性理解。
超轻暗物质宇宙学张力结构形成自相互作用膨胀历史微扰理论
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本文研究了多圆盘上取值于复Banach代数的有界全纯函数代数中Bézout方程的可解性问题。通过假设该代数极大理想空间在一个特殊开覆盖上的局部可解性，作者结合维度归纳方案与对该空间拓扑结构的精细分析，将局部解粘合成全局解。作为推论，该结果推广了包含切片代数在内的更广泛子代数类中Bézout方程的可解性，为解决凸域上多维Corona问题提供了新的理论工具。
复分析bézout方程banach代数多圆盘全纯函数corona问题
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本文刻画了保持实矩阵具有实对数（主对数）这一性质的全体双射线性映射。作者证明，此类映射必为以下两种标准形式之一：$\varphi(A) = c P A P^{-1}$ 或 $\varphi(A) = c P A^{T} P^{-1}$，其中 $P \in \mathrm{GL}_n(\mathbb{R})$，$c > 0$。证明分为两步：首先分析标准线性变换下的保持性，然后利用Zariski稠密性论证任意保持该性质的线性映射必然保持可逆矩阵群，从而导出标准形式。该结果深化了对实李群与李代数之间指数映射线性保持结构的理解。
线性保持问题矩阵对数实李群指数映射zariski稠密性
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本文基于 Anderson 和 Preece 在研究幂序列 terrace 时提出的一个构造，证明了当 $n$ 为奇数且 $2n+1$ 为素数时，利用模 $2n+1$ 的离散对数构造的 terrace，可以生成完全图 $K_n$ 的一个由哈密顿路径构成的正交双覆盖（ODC）。这一结果将已知存在此类 ODC 的 $n$ 值扩展到了无穷多个。
图论正交双覆盖哈密顿路径离散对数完全图组合设计
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本文对Hecke范畴进行了精细分类，确定了其所有能精化标准整数分次的分次结构，并分类了该范畴的对象保持自等价。研究得到了一个与Frobenius自同构相关的自然双分次，以及在特殊特征下的一种“奇异”分次。该奇异分次可用于范畴化众多具有不等参数的Hecke代数，覆盖了所有有限和仿射Weyl群对应的情形。本文取代了arXiv:2305.08278。
hecke范畴范畴化分次结构表示论自等价
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本文研究图H-着色数hom(T,H)在树T上的极值问题。作者提出了一种利用图H自同构的新技术，证明了对于一大类图H（称为Hoffman-London图），当顶点数固定时，路径在所有树中能最小化H-着色数。通过定义自相似矩阵并给出矩阵条件，识别了多个Hoffman-London图族，包括环阈值图及统计物理模型（如Widom-Rowlinson模型）中的相关图。结合其他观察，完整刻画了顶点数≤3的所有图H对应的最小化树。
图着色极值图论树自同构统计物理模型hoffman-london图
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本文引入了一个双参数族的Mehler核，并将其与分形维数下的一类Baouendi-Grushin流建立联系。研究还揭示了该核与一个完全非线性几何方程之间的关联，并在此基础上提出了两个有待深入探讨的问题。这项工作为分析几何流与分形结构提供了新的理论框架。
分形分析mehler核几何流非线性方程baouendi-grushin流
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本研究探讨了在满足最小度条件（最小度超过$\frac{k}{k+1}n$）的Pósa-Seymour图中，需要添加多少随机边才能确保包含$m$次幂的哈密顿圈（其中$m>k$）。研究发现，根据$k$和$m$的不同，存在两种类型的阈值，其中一种称为“过阈值”在$m$较大时占主导。对于每个$k\ge2$和$m>m_0(k)$，研究给出了过阈值的渐近紧确上下界，并证明了对无穷多个$m$的取值，这两个界是重合的。此外，研究还确定了一些较小$k$和$m$值对应的具体阈值。
随机图哈密顿圈图幂阈值现象极值图论
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本研究证明了对于任意固定的整数 $s$ 和任意平面图 $H$，同时排除 $H$ 作为诱导子式且排除 $K_{1,s}$ 作为诱导子图的图类，其树独立数具有多对数上界。这一结果部分证实了 Dallard 等人提出的猜想，为理解特定图类的结构复杂性提供了新的理论工具。
图论树独立数平面图星图诱导子图多对数界
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本文提出了一种针对给定最大本原数的数值半群进行性质探索的算法。该算法能够计算此类数值半群的数量，并验证了在最大本原数不超过60的范围内，所有数值半群均满足Wilf猜想，未发现反例。这为这一长期存在的组合数论猜想提供了新的支持证据。
数值半群算法wilf猜想组合数论本原数
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本文通过引入迹近似振荡零的概念，建立了简单可分C*-代数中稳定秩一与实秩零之间的桥梁。主要结论表明，具有稳定秩一的代数A必然具有迹近似振荡零，进而其迹序列代数$l^\infty(A)/J_A$具有实秩零，其中$J_A$是关于2-拟迹的迹核理想。研究还证明，对于具有非平凡2-拟迹的C*-代数B，其具有迹近似振荡零等价于$l^\infty(B)/J_B$具有实秩零。
算子代数c*-代数稳定秩实秩迹近似振荡
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本文研究了循环Mumford曲线的p进理论。作者的主要贡献在于，将此类曲线的分支点交叉比（branch points cross ratio）表示为p进theta函数在p进周期矩阵处取值的商。具体地，若记周期矩阵为$\Omega$，则交叉比可表达为$\lambda(\Omega) = \frac{\theta_{ab}(\Omega)}{\theta_{cd}(\Omega)}$的形式，其中$\theta$为相关的p进theta函数。这一结果为在p进几何与数论的框架下，理解Mumford曲线的模空间和算术性质提供了新的工具和视角。
p进几何mumford曲线theta函数交叉比周期矩阵算术几何
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本文提出CAT框架，旨在评估和可视化大语言模型在可控输入变化下准确性与响应一致性的交互关系。该框架的核心是“一致性-准确性关系曲线”，它描绘了在不断提高的一致性要求下模型准确性的变化趋势，并通过“最小一致性准确率”和“一致性导向的鲁棒性估计”指数进行量化。研究以多项选择题基准为案例，展示了该框架在通用及领域专用模型上的应用，并指出其可扩展至开放式长文本评估。
大语言模型评估一致性度量准确性分析评估框架可控输入变化
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本文提出了PharmaShip，一个真实世界的中文药品运输单据扫描数据集，旨在测试预训练文本-版面模型在嘈杂OCR和异构模板下的性能。该数据集涵盖序列实体识别、关系抽取和阅读顺序预测三项互补任务，并采用以实体为中心的评价协议以减少架构差异的干扰。实验评估了包括LiLT、LayoutLMv3、GeoLayoutLM在内的五种基线模型，发现像素信息和显式几何信息提供了互补的归纳偏置，而注入阅读顺序导向的规则化能持续提升实体识别效果，是最鲁棒的配置。该研究为药品安全关键领域的文档理解建立了一个可控、可复现的基准。
文档理解实体识别阅读顺序药品单据基准数据集
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本研究利用阿曼10个气象站2000-2023年的风速观测数据，通过韦布尔分布模型（参数为形状参数 $k$ 与尺度参数 $c$）拟合了各地的风速分布，并计算了1 MWp装机容量的归一化年发电量（NAEP）。分析发现，Thumrait、Masirah、Sur和Fahud四个地点风能潜力突出，其风速超过6 m/s的概率分别为41.71%、37.77%、29.53%和17.03%，对应的NAEP估值分别为1.727、1.419、1.038和0.602 GWh/MWp/年。其中，Thumrait不仅平均风速最高，且风向最为稳定（主要来自东南偏南方向），使其成为建设大型风电场的理想选址。
风能评估韦布尔分布风速建模发电量预测阿曼可再生能源
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本文提出Luca-Noise反射协议（LN-RP），通过向大语言模型的初始生成状态注入随机噪声种子，分析噪声驱动下的人格涌现现象。在152个生成周期中观察到语言行为的非线性转变，揭示了三种具有不同熵特征的稳定人格模式，并证明外部噪声源可可靠地诱导反射性生成动力学中的相变。定量评估证实了人格的一致保留性及各模式间的显著差异（p < 0.01）。该协议为研究LLMs中的反射性生成、涌现行为和长程语言连贯性提供了可重复的方法。
大语言模型人格涌现噪声驱动反射性生成计算框架非线性动力学
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本研究开发了一种基于定制印刷电路板（PCB）的电子伊辛机，作为解决NP难图问题的低功耗、高速硬件加速器。其核心原理是模拟退火，通过耦合非线性电子振荡器的模拟计算架构实现。系统将输入问题转化为基于能量的表示，使其能够自然地沿着梯度下降，收敛到代表问题解的稳定相位对齐状态。论文详细介绍了其动机理论、电路设计、仿真与实验结果，为基于物理原理的新型计算设备发展提供了见解。
伊辛机模拟计算np难问题硬件加速器振荡器网络退火算法
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本研究将大型语言模型（LLMs）在完美信息游戏中涌现世界模型的能力，扩展到了不完全信息领域。研究者以德州扑克作为典型的POMDP环境，在扑克手牌历史数据上预训练GPT风格模型，并通过探测其内部激活发现：模型在没有明确指导的情况下，同时学习了确定性的结构（如手牌等级）和随机性特征（如胜率）。更重要的是，通过非线性探测技术，研究表明这些内部表征与理论上的信念状态相关，表明LLMs正在学习构建其自身对随机扑克环境的表征。
大型语言模型不完全信息博弈世界模型表征学习德州扑克pomdp
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本文提出DEFT，一种创新的自动测试向量生成方法。它将离散的ATPG问题重新表述为连续优化任务，通过数学上严格的重参数化，使连续目标函数与离散的故障检测语义对齐，从而支持可靠的基于梯度的向量生成。为应对大规模电路，DEFT集成了定制CUDA内核以高效传播，并采用梯度归一化缓解梯度消失。在相同向量预算下，DEFT在工业基准测试中对难测故障的检测率平均提升21.1%和48.9%。
可微优化自动测试向量生成集成电路测试梯度下降难测故障
physics
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本勘误提供了针对在静止拐点（SIP）或常规带边（RBE）共振下工作的有限长度腔激光阈值的更新拟合函数，澄清了其阈值随周期性腔单元数量变化的渐近标度关系。该修正有助于更精确地预测和设计基于特殊能带点的高性能激光器。
激光物理静止拐点能带工程光学谐振腔阈值标度
physics
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本研究提出了一种相对Liutex涡旋识别方法及其显式数学公式。该方法仅依赖局部流场信息，具有伽利略不变性，确保了在不同参考系下的鲁棒性。通过三维平板边界层转捩案例验证，并与Q准则、原始Liutex方法对比。结果表明，相对Liutex能同时捕捉强、弱涡结构，其行为并非简单叠加不同阈值的Liutex等值面，而是基于局部速度梯度强度，对弱涡（如$\Lambda$-涡上方及下游发夹涡结构）提供更具选择性、物理一致的识别，并有效抑制虚假及噪声特征。
涡旋识别计算流体力学liutex方法边界层转捩局部流场分析伽利略不变性
physics
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本研究通过界面解析的二维直接数值模拟，探究了湍流涡撞击加热多孔层时的复杂相互作用。在雷诺数Re=10000下，孔隙率φ在0.80至0.95间变化。结果表明，来流的冯·卡门涡在流体/多孔界面处迅速破碎，无法以宏观相干结构形式在层内持续存在。该界面充当了频谱滤波器：大尺度尾流能量被强烈衰减，而湍流通过剪切层和绕单个障碍物的微尺度涡脱落，在基质内部局部再生。热统计显示，较低孔隙率的介质在代表性界面和内部位置均产生更高的局部和表面平均努塞尔数，这与更大的比表面积所关联的更强剪切和增强的流固热相互作用一致。
湍流多孔介质传热强化直接数值模拟钝体尾流孔隙率
physics
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本研究提出了一种分析不规则形状物体势流问题的精确解析方法。通过使用Heaviside函数描述物体形状，并将势函数表示为基于特征函数的级数形式，推导出一组决定级数系数的线性代数方程。该方法在标准问题（如绕圆柱流动）的基准测试中表现出色，与已知解高度吻合，并成功应用于多个复杂几何形状的流动问题。
势流理论不规则形状heaviside函数特征函数展开流体力学解析方法
physics
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研究团队利用分子束外延技术在块体氮化铝衬底上，成功制备出发射波长为265 nm的深紫外LED。该器件在高达800 A/cm²的电流密度下工作，开关比达到5个数量级，并在最高电流密度下实现了2.6 mΩ·cm²的低微分导通电阻。其异质结构设计包含高折射率波导芯层，类似于激光二极管，旨在270 nm波长下实现模式限制，从而促进光子从解理边缘发射与收集。电注入产生了对应AlGaN有源区光学带隙的4.7 eV高能光子。分析指出，当前器件中n型接触电阻是串联电阻的主要来源。
深紫外led分子束外延氮化铝衬底边缘发射高电流密度低导通电阻
physics
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本研究通过结合地震动态破裂模型与三维地下水流模型，首次系统量化了同震断层损伤引起的非弹性扩容对孔隙压力和渗透率的影响。模拟结果表明，在断层两侧1-2公里、深度小于3公里的浅层区域，非弹性扩容能导致显著的孔隙压力降低（水位下降可达数十米），其效应远超仅考虑弹性应变的模型预测（仅数米变化）。该机制产生的压力梯度在震后阶段会驱动流体回流，对理解断层力学和活动断层附近的地下水管理具有重要意义。
断层力学孔隙压力非弹性扩容同震流体地下水数值模拟
physics
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本研究利用基于深度势能（Deep Potential）的机器学习势函数，结合路径积分分子动力学（PIMD）模拟，从第一性原理计算了水与冰的熔化性质。研究重点考察了冰Ih的熔化温度（$T_{\mathrm{m}}$）、熔化时的密度突变以及液态水的密度最大值温度（$T_{\mathrm{dm}}$）。研究发现，基于MB-pol势函数训练的模型与实验结果吻合良好，而基于多种密度泛函理论（DFT）训练的模型则普遍高估了氢键强度，导致对核量子效应（NQEs）在熔化温度上的影响预测错误，并影响了密度突变和$T_{\mathrm{dm}}$的预测准确性。该工作为建立更精确的水溶液体系模拟方法奠定了基础。
机器学习势函数路径积分分子动力学核量子效应水的异常性质第一性原理计算熔化温度
physics
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本文介绍了下一代物理实验 PandaX-xT 的低温系统设计与测试。该系统旨在高效、安全地维持约43吨液氙的低温环境，以支持暗物质、无中微子双贝塔衰变及天体物理中微子等前沿研究。系统核心包括两个配备AL600 G-M制冷机和1300 W加热器的冷却塔，以及一个液氮应急冷却盘管。测试表明，双冷却塔在178 K时可提供约1900 W制冷量，液氮盘管在液氙温度下应急制冷功率超过1500 W。在一个月的原型测试中，氙饱和蒸汽压波动保持在1 kPa以下，压力稳定在约210 kPa。
低温系统液氙探测器暗物质探测粒子物理实验制冷技术
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本研究提出了一种基于石墨烯等离子体激元原子腔阵列的二维太赫兹智能腕带，实现了传感与通信的单片集成。该器件无需外部天线，在0.25-4.24 THz宽谱范围内具有自供电、偏振敏感和频率选择性的探测能力（响应度6 V/W，响应时间62 ms，耐2000次弯折）。通过利用其多参数太赫兹响应，一方面将偏振和应变响应作为高维特征输入卷积神经网络，实现电路故障诊断（准确率97%）；另一方面通过太赫兹偏振和开关信号的双通道编码，在模拟佩戴条件下实现安全加密通信。
太赫兹技术集成传感与通信可穿戴设备石墨烯等离子体激元智能传感6g物联网
physics
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研究团队发现并实验验证了一种无需波前调控、在普通聚焦光场中本征涌现的麦伦（meron）型自旋纹理。与外部调控产生的结构不同，这种本征纹理对部分偏振、空间无序等噪声干扰表现出极强的鲁棒性，其稳定性源于焦场中相位涡旋的拓扑保护。该发现揭示了光学中一种天然存在且抗干扰的自旋结构，为发展无序鲁棒的光子应用提供了新要素。
自旋纹理拓扑光学聚焦光场鲁棒性光学涡旋
physics
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本研究首次对原始细胞生命周期的所有过程进行了全面的自由能变化定量估算，包括代谢、自组装、囊泡弯曲和分裂。通过结合新的密度泛函理论（DFT）计算、已有数据汇编以及新的热力学计算，研究人员构建了完整的能量图谱。这项工作为理解生命起源的能量基础提供了关键的定量框架，并与现代单细胞生物的能量需求进行了比较。
原始细胞自由能代谢自组装热力学生命起源
q-bio
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本文提出了Process Bigraphs框架，旨在解决多尺度生物模型构建中模型集成与协调执行的难题。该框架通过明确定义过程接口、分层数据结构、组合模式和编排模式，为独立开发的子模型提供了统一的组合规范。基于此框架实现的Vivarium 2.0开源软件套件，其应用案例Spatio-Flux库成功整合了动力学常微分方程、动态通量平衡分析和空间过程，用于微生物生态系统模拟。该工作提升了模型的清晰度、可重用性和可扩展性，并为多尺度建模的标准化提供了新思路。
多尺度建模模型组合系统生物学开源框架计算模拟
q-bio
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本研究提出了一种颠覆性的PCR方法，将传统水浴法与现代机器人液体处理技术结合。系统在单个温控油浴中，通过自动浸入和移出，完全在密封的移液器尖端内完成扩增，无需复杂的热管理。实验表明，该方法对DNA编码数据集的扩增效率和测序保真度与高性能热循环仪相当。该平台最大限度地减少了试剂浪费，通过完全隔离降低了污染风险，并实现了全样本回收，为DNA数据存储、高通量诊断和分布式实验室环境提供了可扩展且经济高效的解决方案。
dna数据存储机器人pcr自动化扩增密封反应高保真低成本
q-bio
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本研究提出了SeedProteo，一种基于扩散模型的全原子蛋白质从头设计框架。该模型通过有效整合自条件特征，将前沿的蛋白质折叠架构改造为强大的生成式设计工具。在无条件生成任务中，SeedProteo展现出优异的长度泛化能力和结构多样性，对长序列和复杂拓扑结构保持稳健性；在结合蛋白（binder）设计任务中，其在开源方法中达到了最先进的性能，获得了最高的计算机设计成功率、结构多样性和新颖性。
蛋白质设计扩散模型从头设计结合蛋白计算生物学生成模型
q-bio
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SeedFold 是一种新型生物分子结构预测模型，通过三项核心创新实现了模型能力的有效扩展。首先，为 Pairformer 模块设计了有效的宽度扩展策略以增强表征能力；其次，引入了计算复杂度更低的线性三角注意力机制（Linear Triangular Attention），实现了高效扩展；最后，构建了大规模蒸馏数据集以扩充训练数据。在 FoldBench 上的实验表明，SeedFold 在大多数蛋白质相关任务上的性能超越了 AlphaFold3。
结构预测生物分子模型扩展注意力机制深度学习
q-bio
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本文提出了一种名为 friends.test 的新方法，用于从两个不同集合（如基因与生物过程）的交互矩阵中识别具有特异性的关键交互。该方法的核心是将交互矩阵转换为基于排序的表示，从而确保对异质性数据的鲁棒性，并能整合多源数据。通过检测实体交互中的结构断点，并利用模型拟合自动划分特异性交互与背景活动，该方法有效解决了背景连接干扰下的特征选择难题。研究以头颈癌跨国数据（GSE112026）为例，验证了其适用性。
特征选择交互矩阵排序方法生物信息学数据整合结构断点
q-bio
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本研究基于自由能原理，从自组织系统的物理第一性原理出发，提出了一个信息几何形式化的自我模拟理论，用以解释主观时间宽度的涌现机制。通过主动推理框架，研究者模拟了一个深度参数化时间推断生成模型，该模型在计算层面实现了所述动力学。模拟结果自然涌现出两种时间感知变体：意向性绑定效应（即自主发起动作与后续感觉结果之间时间间隔的压缩）和深度冥想状态下的主观时间体验改变。该理论统一解释了注意力效应、效价、冲动性、无聊、心流状态、濒死体验及各种精神病理学对主观时间体验的系统性调节作用，阐明了为何主观时间有时飞逝、有时如永恒。
主观时间自由能原理主动推理自我模拟时间感知计算神经科学
econ
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本文针对反事实政策评估中，需将依从者处理效应外推至更广泛群体的问题，提出了一种在工具变量存在弱识别时仍有效的推断方法。传统方法（如F检验）在工具变量变异有限时，常导致置信区间过短且无法准确检测弱工具问题。作者构建的推断框架，无论识别强度如何，都能为边际处理效应的各类线性泛函（包括LATE、ATE、ATT及政策相关处理效应）提供渐近有效的置信集。这是首个为该类参数提供弱工具稳健推断结果的研究。最后，作者应用Agan等人（2023）的数据，分析了改变检察官宽严程度以降低再犯率的反事实政策效果。
工具变量弱识别处理效应外推late稳健推断政策评估
econ
01-01 00:00
本研究提出了一种新的计算框架，用于评估那些旨在改变处理分配的反事实政策（例如，鼓励法官释放更多被告的指令）的效果。该框架利用工具变量（IV），在无需依赖通常较为脆弱的“IV单调性”假设的情况下，即可计算出政策效果的尖锐边界。研究发现，对于一类重要的政策评估，IV单调性虽然对两阶段最小二乘法的因果解释至关重要，但并不会收紧反事实政策影响的边界。论文还分析了包括政策不变性假设在内的其他替代约束的识别能力，并提出了该假设的一种松弛形式。研究通过纽约市保释法官和马萨诸塞州检察官的准随机分配案例进行了应用演示。
工具变量反事实政策评估因果推断识别边界准随机实验计量经济学
econ
01-01 00:00
本文综述了歧视理论的最新研究进展，在传统偏好歧视和统计歧视框架基础上，引入了学习与信号传递环境的具体特征分析。新理论采用信息与机制设计语言，探讨算法在学习和决策过程中的作用，并引入行为偏差和错误信念的代理人模型。在线附录试图弥合经济学视角与社会科学中歧视研究的差距，识别出一类歧视性制度模型，包括歧视性社会规范和制度设计理论。
歧视理论行为经济学算法决策机制设计社会规范
econ
01-01 00:00
本研究探讨了在社会学习网络中，个体如何根据邻居的连接度（degree）来差异化地加权其意见。模型捕捉了两种常见倾向：更信任高连接度个体，或反之，削弱其影响力。通过分析大规模随机网络，研究发现：赋予高连接度邻居更大权重会损害群体的最终学习准确性（即“智慧”），但对收敛速度的影响是非单调的，具体取决于高、低连接度群体内部观点的多样性。这揭示了收敛速度与群体智慧之间潜在的权衡关系。
社会学习网络模型度加权群体智慧收敛速度意见动态
econ
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本文提出了一种基于多元分布函数的多变量分位数回归（MQR）新框架。与现有方法不同，MQR通过联合条件分布函数的条件概率结构定义分位数，并利用条件机制导出的序列单变量分位数回归构建多元分位数曲线。该方法允许对边际效应进行直观解释和灵活估计。论文建立了MQR的理论基础，包括估计量的渐近性质。模拟实验表明，该估计量在不同依赖结构下均表现出稳健的有限样本性能。作为实证应用，MQR框架被用于分析阿根廷2004年至2024年的汇率传递效应。
多变量分位数回归条件分布函数序列估计汇率传递渐近性质金融计量
econ
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本文推广了Lancaster（2002）提出的修正极大似然估计（MMLE）方法，用于处理具有固定效应、任意初始条件及可能包含协变量的面板AR(1)模型（时间维度T固定）。研究发现，当自回归参数ρ=1时，修正轮廓对数似然函数存在拐点，导致ρ一阶不可识别但二阶可识别。与同类模型的随机效应估计量或变换MLE不同，广义MMLE在有限样本中对于任意|ρ|≤1的值几乎必然唯一确定。当ρ=1时，MMLE的收敛速度为$N^{1/4}$（N为截面维度），并推导了其极限分布（通常不对称）。此外，基于修正轮廓似然函数并使用其期望海森矩阵（而非观测海森矩阵）的拟似然比（QLM）检验，以及基于该检验反演得到的置信区域，在|ρ|≤1时具有一致的渐近正确尺寸。最后通过蒙特卡洛模拟研究了MMLE与QLM检验的有限样本性质。
面板数据ar(1)模型固定效应修正极大似然估计单位根渐近分布
econ
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本文通过一维空间投票模型，研究了在选举中，掌握私有信息的挑战者如何利用定向广告说服选民。研究表明，即使现状政策位于中位数选民的最优点，挑战者也能通过向不同偏好的选民策略性地揭示不同的可验证信息，从而赢得简单多数选举。定向广告使挑战者能够说服偏好相反的选民，并影响由这些选民决定的选举结果。公开所有政治广告可以减轻定向广告的负面影响，帮助选民集体做出正确选择。
定向广告选举模型政治说服信息策略空间投票
econ
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本文针对班扎夫值、迈尔森值等经典合作博弈解因缺乏效率性而受限的问题，提出了一种通用的“效率扩展算子”。该算子可将任何非效率解扩展为效率解，同时保留其核心规范结构。作者通过引入新公理，统一刻画了平等剩余分配与比例分配两种方法，并应用于带沟通网络的合作博弈及联盟结构博弈，展示了该框架的广泛适用性。
合作博弈效率扩展分配原则公理化博弈论tu博弈
astro-ph
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COBIPLANE光学测光巡天旨在通过观测费米卫星未认证的伽马射线源，搜寻新的“蜘蛛”型密近双星毫秒脉冲星。该巡天将搜索范围扩展至银河系低纬度区域（±3°），比前序巡天更接近银道面。研究团队在5个4FGL源的位置发现了光学变源，其光变周期（0.2-0.44天）和光度温度（4000-6000 K）与“红背”蜘蛛脉冲星伴星特征一致。结合其光学光变曲线形状及X射线特性（如4FGL J1748.8-3915的X射线光度约为 $1.5 \times 10^{32} \ (D / 3.9 \ \mathrm{kpc})^2 \ \mathrm{erg} \ \mathrm{s}^{-1}$），这些系统被归类为新的蜘蛛脉冲星候选体。
密近双星毫秒脉冲星光学巡天伽马射线源蜘蛛脉冲星银道面
astro-ph
01-01 00:00
本研究探讨了在嵌入超大质量黑洞的致密星团中，恒星轨道动力学的复杂相互作用。除了恒星间的引力碰撞和物理碰撞外，研究重点分析了恒星与周围吸积盘之间的流体动力学相互作用。这些过程共同塑造了恒星分布、影响中心黑洞的吸积，并产生可观测现象。研究还指出，吸积介质的自引力会调制系统的长期演化，增加了动力学的复杂性。
恒星动力学吸积盘超大质量黑洞核星团轨道演化流体动力学
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01-01 00:00
本研究利用盖亚（Gaia）和VVV巡天数据，构建了一个包含位置、距离、自行运动和金属丰度六维信息的银河系天琴座RR型变星（RRab）样本。通过应用经过优化的层次聚类算法，研究团队在银河系盘面和核球区域搜寻具有相似物理特性的恒星群。该方法成功识别出多个与已知球状星团相关的RRab星群，并首次基于RR Lyrae测定了BH 140和NGC 5986的距离。此外，还发现了数十个由2-3颗RRab星组成、距离可达约25千秒差距的小型星群，它们未与任何已知球状星团关联，但在所有六维参数上均呈现球状星团特征分布，是后续光谱观测以验证其共动性的重要目标。
球状星团rr lyrae变星层次聚类银河系结构天体测量恒星示踪
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本研究利用VIMOS/IFU光谱数据，对本地群中孤立矮星系Leo A的西南部HII区域进行了空间分辨分析。研究发现，该区域的电离结构呈分层分布，由星云中心的年轻星团驱动。通过直接法测得其金属丰度为$12+\log(\mathrm{O/H})=7.29\pm0.06$，处于质量-金属丰度关系的低质量端。化学演化模型表明，在持续气体吸积下，无论是“泄漏箱”模型还是“气体调节器”模型，都能成功再现Leo A在过去100亿年间的恒星质量增长和金属富集过程。这些结果与SagDIG星系相似，共同支持了当前Leo A的演化主要由恒星反馈过程主导，并通过质量损失机制与吸积事件的结合，维持了其气体平衡状态。
矮星系电离气体化学演化恒星反馈金属丰度vimos/ifu
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01-01 00:00
本研究利用北天极巡天（NCCS）的V波段测光数据，对北天极附近3度范围内的星系进行了低红移光谱巡天，旨在为天籁射电干涉阵列的21厘米中性氢强度映射观测建立一个红移空间模板。巡天共获得了898个星系的红移，其数密度和成团性与其他低红移巡天结果一致，并从中识别出11个候选星系团。该模板将有助于从21厘米信号中更精确地提取宇宙学信息。
红移巡天中性氢21厘米观测宇宙学星系团天籁项目
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本研究利用哈勃太空望远镜的紫外光谱数据，分析了仙女座星系（M31）中20条视线方向的星际尘埃消光曲线。研究发现，2175Å消光峰（尘埃的“指纹”特征）的强度和中心波长存在巨大差异，其中两条视线方向上该特征几乎消失。星系平均消光曲线与银河系不同，其$R_V$值约为3.53，最高可达~5.8。这些结果为理解不同星系环境中尘埃的组成、尺寸分布及其空间变化提供了关键的新约束。
星际尘埃消光曲线仙女座星系紫外光谱尘埃成分
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本研究为包含磁流体动力学（MHD）风的一维开普勒吸积盘提供了格林函数解。模型假设盘黏度随半径变化为 $\nu \propto r^{n}$，并考虑了三种内边界条件。研究发现，在无风情况下，内边界吸积率随时间衰减为 $t^{-3/2}$（$n=1$），与经典理论一致；而MHD风的存在会加速衰减。通过引入无量纲参数 $\psi$ 表征垂直应力强度，模型成功应用于原行星盘演化。结果显示，盘寿命随 $\psi$ 增大而缩短，且当 $\psi > 1$ 时，强磁驱动风将主导内边界附近的物质流动，边界条件影响可忽略。该框架为研究含风吸积盘的长期演化提供了通用工具。
吸积盘磁流体动力学风格林函数原行星盘演化盘黏度
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01-01 00:00
本研究针对快速射电暴（FRB）研究中的关键参数——色散量（DM）的估计问题，开发并比较了三种深度学习模型：传统卷积神经网络（CNN）、微调的ResNet-50以及混合CNN-LSTM模型。这些模型在基于CHIME/FRB规格生成的大规模合成动态谱数据集上进行训练与验证。结果表明，混合CNN-LSTM模型在研究的DM范围内实现了最高的估计精度和稳定性，同时保持了较低的计算成本。该方法为未来大规模FRB巡天中实现实时、数据驱动的DM估计提供了一条可扩展的技术路径。
快速射电暴色散量估计深度学习卷积神经网络长短期记忆网络射电天文
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01-01 00:00
本研究在内部碰撞诱导磁重联与湍流（ICMART）模型框架下，模拟了同步自康普顿（SSC）辐射谱。通过调节磁化参数$\sigma_0$等关键物理量，研究了其对电子分布和磁场强度的调控作用，进而塑造宽带谱能量分布。典型谱由同步辐射（峰值在$E_{\rm p}$，低能谱指数$\alpha$介于-1至-1.5）和SSC分量（峰值在$E_{\rm ssc}$）组成，高能区受Klein-Nishina抑制呈指数截断。两分量的流量比Y至关重要，Y值较小时SSC峰会被抑制。同步辐射的谱特征揭示了物理条件：较硬的谱（$\alpha\sim-1$）对应较大的Y和强KN抑制。研究发现Y与$\sigma_0$呈正相关，这与内部激波模型的预测相反。应用于破纪录伽马暴GRB 221009A，模型表明$\sigma_0\leq20$即可重现其MeV-TeV能段的观测。该研究凸显了联合MeV-TeV观测在探究伽马暴辐射机制中的价值。
伽马射线暴同步自康普顿辐射icmart模型磁重联高能天体物理grb 221009a
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01-01 00:00
本研究通过对Seyfert 1型活动星系核Mrk 1040长达15年（2009-2024年）的多波段X射线观测，系统分析了其光谱和时变特性。研究发现，该源表现出显著的谱变与时变，揭示了其中心超大质量黑洞附近吸积状态的转变。早期观测到的软超量成分被证实与一个温暖的扩展康普顿化冕（$kT_{\rm e,warm} \sim 0.26$ keV，$R_{\rm warm} \sim 30~r_g$）相关，而后期该成分减弱或消失，可能与电离吸收增强、暖冕区本身减弱或内盘部分截断有关。软、硬X射线流量之间的强相关性表明它们可能源于一个共同的多层康普顿化结构，该结构在2013年后演化为一个更致密且热稳定的冕。同时，铁K$\alpha$线强度和本征柱密度$N_H$的变化，反映了冕的几何结构、吸积流动力学以及周围团块状吸收体的动态响应。基于TCAF模型，估算其黑洞质量为$M_{\rm BH} = (4.50 \pm 1.62) \times 10^7~M_\odot$。
活动星系核x射线天文吸积物理黑洞冕光谱时变超大质量黑洞
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高能天体物理中微子的起源仍是未解之谜。此前研究提示活跃星系核（AGN）的硬X射线与高能中微子发射可能存在线性相关。新的NuSTAR观测显示，位于IceCube中微子热点内的耀变体PKS 1424+240的硬X射线亮度远低于预期。研究发现，同一热点内的邻近赛弗特星系NGC 5610的硬X射线通量比PKS 1424+240高约一个数量级。若按硬X射线发射比例分配局部中微子通量，两者均符合先前提出的X射线-中微子相关性。这表明某些IceCube热点可能是多个AGN的未分辨混合体，支持高能中微子与硬X射线源自相同强子相互作用的多信使场景。
高能中微子活跃星系核多信使天文学硬x射线icecube赛弗特星系
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本研究利用TESS卫星的光度数据，首次在近距双星系统HD 329379中探测到一种新型脉动模式——潮汐双极脉动。该大质量β Cephei脉动变星的脉动轴与双星系统的潮汐轴对齐，其脉动振幅在恒星的两个潮汐极（拱点）附近显著增强，呈现出被潮汐力“捕获”的典型四极脉动特征。这一发现将潮汐倾斜脉动星家族从δ Scuti和亚矮B型星扩展到了更大质量的β Cephei变星，为探究大质量恒星内部结构、演化状态以及脉动与强潮汐扭曲的相互作用提供了全新视角。
恒星脉动双星系统β cephei星潮汐作用天体物理tess卫星
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01-01 00:00
本研究利用一维蒙特卡洛辐射转移程序TARDIS，模拟了Iax型超新星SN 2020rea在峰值前后（-7至+21天）的光谱演化。最佳拟合模型显示，早期喷出物存在速度依赖的丰度分层结构，成功复现了大部分观测光谱特征。随着超新星演化，喷出物从分层结构逐渐转变为更均匀的组成，这与预测完全混合喷出物的纯爆燃模型不同。结果表明，当前纯爆燃模型无法完全解释SN 2020rea等Iax型超新星的起源与光谱特性，需进一步研究。
超新星光谱丰度分层辐射转移模拟iax型超新星天体物理
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H.E.S.S.合作组通过目标机遇观测，首次在甚高能（>100 GeV）波段探测到红移约0.991的耀变体PKS 0346-27，打破了红移大于1的耀变体在该波段未被探测的记录。多波段联合观测显示，其甚高能辐射可能由质子同步辐射主导的强子过程产生，喷流瞬时功率甚至可能超过爱丁顿极限。这一发现对研究甚高能耀变体种群的宇宙学演化及河外背景光特性具有重要意义。
耀变体甚高能伽马射线河外背景光多波段观测强子模型宇宙学演化