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01-05 00:00
针对文本到图像扩散模型在相同提示下生成结果单一（模式崩溃）的问题，本研究提出了一种简单的噪声优化方法。该方法通过优化初始噪声向量，在保持基础模型生成质量的同时，有效提升了输出图像的多样性。研究还分析了噪声的频率特性，发现采用不同频率分布的噪声初始化能进一步改善优化效果和搜索效率。实验表明，该方法在生成质量和多样性方面均优于现有方法。
扩散模型模式崩溃噪声优化生成多样性文本到图像
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01-05 00:00
本文提出了一种推理感知的知识检索方法，旨在解决大语言模型难以有效融合检索与推理策略的挑战。该方法采用由粗到精的两阶段检索：首先定位与对话主题相关的知识子区域，然后在该区域内精炼出与推理过程直接相关的知识。核心创新在于引入蒙特卡洛树搜索（MCTS）启发的方法，利用关键词在知识库中进行高效导航。实验表明，该方法不仅能更好地对齐人类对话的底层推理逻辑，还显著提升了检索知识的多样性，从而生成更具信息量和创造性的回复。
大语言模型知识检索推理增强蒙特卡洛树搜索多轮对话信息多样性
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01-05 00:00
本研究针对尼日利亚因临床资源匮乏、语言障碍导致的抑郁症筛查覆盖率低的问题，提出了一种创新的自动化筛查方法。研究者收集了432份尼日利亚皮钦英语的音频回答，并进行了转录、预处理和标注（包括语义标签、俚语解释及PHQ-9严重程度评分）。在此基础上，对Phi-3-mini、Gemma-3-4B和GPT-4.1三个大语言模型进行了微调。评估结果显示，GPT-4.1在PHQ-9严重程度评分预测上达到了94.5%的准确率，并且在文化适宜性、清晰度和相关性方面表现最佳。这项工作为在语言多样、资源有限的环境中部署对话式心理健康工具奠定了基础。
心理健康ai大语言模型微调低资源语言抑郁症筛查尼日利亚皮钦英语
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01-05 00:00
本研究针对工业应用中因故障数据稀缺导致的极端类别不平衡问题，系统评估了14种异常检测算法。通过使用基于超球面分布的合成数据集（2维与10维），在异常率0.05%至20%、训练集规模1000至10000的设定下进行基准测试。研究发现，最佳检测器高度依赖于训练集中故障样本的总数：当故障样本少于20个时，无监督方法（kNN/LOF）占优；当故障样本达到30-50个时，半监督（XGBOD）与监督方法（SVM/CatBoost）性能显著提升。研究揭示了小数据集上异常检测方法的泛化性能下降问题，为工业场景的算法选型提供了实用指南。
异常检测类别不平衡工业机器学习算法评估泛化性能合成数据集
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01-05 00:00
本研究将经典骰子游戏Yahtzee建模为马尔可夫决策过程，并作为强化学习的中等规模基准进行测试。研究对比了REINFORCE、优势演员-评论家（A2C）和近端策略优化（PPO）三种策略梯度方法。在固定训练预算下，A2C在多种设置下均能稳健训练，其智能体在10万局评估中获得中位数241.78分，接近最优动态规划得分254.59的5.0%以内。所有模型在学习上层奖励策略时均遇到困难，突显了长期信用分配和探索的挑战。
强化学习策略梯度yahtzee游戏a2c算法基准测试马尔可夫决策过程
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01-05 00:00
本研究提出了一种基于铁电忆阻器突触的脉冲神经网络（SNN），用于解决脑机接口（BCI）中脑电信号（EEG）因个体和会话差异导致的非平稳性问题。通过制备并建模铁电突触器件，研究团队评估了两种部署策略：器件感知训练和软件训练权重迁移后的低开销设备端重调。为高效适应，他们引入了一种器件感知权重更新策略，将梯度更新数字累积，仅在超过阈值时转换为离散编程事件，从而模拟非线性编程动态并降低编程频率。两种策略均实现了与最先进软件SNN相当的分类性能，且仅重训练网络最后几层的特定对象迁移学习进一步提升了分类准确率。这为在资源受限平台上实现个性化、自适应的神经形态信号处理开辟了实用路径。
脉冲神经网络铁电忆阻器脑机接口自适应学习神经形态计算脑电信号处理
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01-05 00:00
本研究针对城市最后一公里包裹配送中人力资源工作量分配不均的问题，提出了一种多算法协同优化方法。该方法综合考虑配送点距离与工作量，通过结合k-means聚类、进化算法、基于k-means初始化的递归分配以及混合进化集成算法等多种技术，旨在实现每日每位配送员完成相似工作量（$W_i \approx \bar{W}$）的平衡目标。在西班牙Azuqueca de Henares的实际案例中验证了该方法的有效性，优化了传统仅依赖地理邻近分配的不足。
最后一公里配送工作量平衡多算法优化人力资源调度智能物流
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01-05 00:00
本文针对经典印度拉米纸牌（13张牌变体）这一不完全信息序列游戏，提出了一种基于规则的战略博弈框架。核心贡献是引入了一种名为MinDist的新手牌评估度量，该度量通过量化手牌与最近有效配置之间的编辑距离，来捕捉其接近完成的结构邻近性。研究设计了一种计算高效的算法，利用动态剪枝和模式缓存来精确计算此度量，并将对手手牌建模纳入双人零和模拟框架。实证结果表明，基于MinDist的智能体胜率相比传统启发式方法有显著提升。
博弈论规则策略度量优化不完全信息博弈拉米纸牌算法设计
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01-05 00:00
本研究以伊朗鸽塔为案例，探究生成式AI对乡土建筑中蕴含的设计智慧的理解能力。通过测试Midjourney v6、DALL-E 3和基于SDXL的DreamStudio三个扩散模型，在参照、适应和推测三个提示阶段的表现，并采用包含类型、材料、环境、真实性和文化特异性五个维度的评估框架。研究发现，AI能可靠地再现几何图案，但在材料和气候逻辑上存在误读。参照图像能提升真实性但限制创造性，而脱离参照则能产生更具创意但文化模糊的结果。这揭示了AI在视觉相似性与建筑推理能力之间的边界。
生成式ai建筑智能扩散模型文化遗产人机交互计算设计
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01-05 00:00
本研究将强化学习探索算法Go-Explore适配于对具备工具使用能力的生产级LLM代理（GPT-4o-mini）进行安全测试。通过28次实验运行发现：随机种子方差对结果的影响是算法参数的8倍，单一种子比较不可靠，而多种子平均能有效降低方差。奖励塑形持续损害性能，导致94%的运行中出现探索崩溃或产生18个未经验证的误报。结果表明，在测试经过安全训练的模型时，种子方差和针对性领域知识的重要性可能超过算法本身的复杂性。
ai安全测试红队测试大语言模型强化学习随机种子方差探索算法
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01-05 00:00
本研究揭示了大语言模型（LLM）组合技术中的一个关键供应链漏洞。通过利用不同模型间词汇表对齐（tokenizer transplant）这一必要步骤，攻击者可以设计一个在“供体模型”中功能惰性的“破坏性令牌”。该令牌在移植到“基础模型”后，会可靠地重构为一个高显著性的恶意特征，从而破坏基础模型的生成能力，同时使供体模型的行为在统计上与正常情况无法区分。攻击形式化为一个双目标优化问题，并通过稀疏求解器实现。实证表明，该攻击无需训练，能通过谱模仿规避异常检测，并对微调和权重合并具有结构持久性，突显了模块化AI组合流程中的隐藏风险。
大语言模型安全模型组合攻击词汇表移植供应链漏洞对抗性令牌
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01-05 00:00
本文针对固定置信度最优臂识别（BAI）中，严格误差控制导致样本效率低、对分布假设敏感的问题，提出了一种渐近框架。该框架仅在样本量足够大时要求误差控制有效，更符合现实世界中信号弱、显著性要求高、需事后推断的场景。研究者开发了一种基于臂索引的渐近任意时间有效置信序列，并设计了新的BAI算法。该方法能灵活纳入协变量以降低方差，并在完全非参数设置下确保近似误差控制。在温和的收敛假设下，理论分析给出了样本复杂度的渐近界，并证明其最坏情况样本复杂度与已知方差的高斯BAI在精确误差保证下的最佳情况相匹配。实验表明，该方法在保持误差控制的同时，显著降低了平均样本复杂度。
最优臂识别渐近理论置信序列非参数推断样本复杂度协变量调整
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01-05 00:00
本文提出了一种统一的、基于自动机的强化学习框架，用于在度量区间时序逻辑（MITL）规范下，为马尔可夫决策过程（MDP）和部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）合成策略。核心方法是将MITL公式转换为定时极限确定性广义Büchi自动机（Timed-LDGBA），并与底层决策过程同步，构建适合Q学习的乘积定时模型。通过一个简洁而富有表现力的奖励结构来强制时序正确性，同时兼顾其他性能目标。在三个仿真研究（5x5网格世界MDP、10x10网格世界POMDP及办公室服务机器人场景）中验证了该框架能有效学习满足严格时间约束的策略，可扩展至更大状态空间，并在部分可观测环境中保持有效。
强化学习时序逻辑机器人规划部分可观测自动机理论运动规划
math
01-05 00:00
本文作为对先前工作的补充，通过构造两个反例深化了对隐运算理论的理解。首先，展示了一个伪原始（pp）扩张，它虽然是一个拟变种，但未能成为一个真正的变种。其次，构造了一个变种序列，其具有非方程性的同余保持贝斯伴随。这些反例揭示了在泛代数与模型论交叉领域中，变种、拟变种与方程性之间关系的微妙性。
泛代数隐运算拟变种同余关系模型论反例构造
math
01-05 00:00
Miyaoka曾证明，复射影空间$\mathbf{P}^3(\mathbb{C})$中光滑$d$次曲面最多包含$2d(d-2)$条互不相交直线。本文通过验证Maschke八次曲面（$d=8$）恰好包含$96$条互不相交直线，证明了当$d=8$时，Miyaoka上界$2d(d-2)=96$是紧的，即该上界可以达到。
代数几何复射影曲面直线计数miyaoka定理maschke曲面
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01-05 00:00
本文研究了带对合的箭图，并证明了在二阶对称幂情形下，相应的移位扭曲Yangian与3维N=4超对称规范理论（箭图规范理论的对合固定部分）的量子化Coulomb分支代数之间存在一个代数同态。这一结果为连接表示论（Yangian）与规范理论（Coulomb分支）的数学结构提供了新的桥梁。
箭图对合移位扭曲yangiancoulomb分支量子代数规范理论代数同态
math
01-05 00:00
本文提出了一种新的群交叉相关性概念，其关联滤波器比先前文献中的约束更为宽松。这一方法解决了先前约束在具有非紧致稳定子的群作用中的不兼容性问题。研究进一步将先前结果推广到非必要传递的群作用，并弱化了常见的单模性假设，为群作用分析提供了更广泛的数学框架。
群作用交叉相关滤波器非紧致稳定子单模性
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01-05 00:00
本文研究了由方程 $\mathrm{N}_{K/k}(\mathbf{z})=P(x)$ 定义的 Galois 范数丛的垂直非分歧 Brauer 群。主要贡献在于给出了该群显式的组合计算公式，其值完全由域扩张 $K/k$ 的 Galois 群结构以及多项式 $P(x)$ 的不可约因子决定。这一结果为算术几何中 Brauer-Manin 障碍等相关问题的研究提供了新的计算工具。
算术几何brauer群galois扩张范数丛非分歧上同调
math
01-05 00:00
本研究在特征数与样本量成比例增长的高维广义线性模型中，刻画了贝叶斯后验分布有限维边缘分布的极限行为。研究发现，后验分布在此设定下并不收缩，但其有限维边缘分布收敛于先验的高斯倾斜，其中高斯分布的均值依赖于真实信号坐标。值得注意的是，先验的影响在大样本高维极限下依然存在。研究进一步表明，在某些自然例子中，后验均值在均方误差上可以严格优于最大似然估计。这些结果不依赖于底层信号的稀疏性水平。技术层面，研究引入了留一法策略来分析这些边缘分布，该方法对其他贝叶斯推断问题中高维信号的低维泛函分析具有独立价值。
高维统计贝叶斯推断广义线性模型后验分布留一法渐近理论
math
01-05 00:00
本文结合有限元外微积分（FEEC）与辛积分器，为哈密顿偏微分方程（PDEs）构建了一类结构保持数值方法。该方法在空间和时间上满足局部多辛守恒律，比基于全局函数空间的方法能更精细地捕捉哈密顿结构。研究特别关注了协调FEEC方法和可杂交间断伽辽金（HDG）方法，并以半线性Hodge波动方程为例进行了理论阐述和数值验证。
哈密顿pde有限元外微积分辛积分器结构保持算法多辛守恒律间断伽辽金
math
01-05 00:00
本文解决了Li、Zhang和Ye提出的一个关于超图中团隔离数的问题。对于连通r-一致超图H，证明了除非H本身是一个完全团K_k^r，或满足特定小阶情况，其K_k^r-隔离数ι(H, K_k^r)满足上界ι(H, K_k^r) ≤ n/(k+1)。该结果将图情形的已知结论推广至任意一致性r ≥ 2，并利用图情形的极值结构分类，完整刻画了超图情形达到上界的极值结构。
超图隔离数极值图论团隔离一致超图结构刻画
math
01-05 00:00
本文提出了一种仿射不变朗之万动力学（ALDI）框架，用于高效估计非线性动力系统中的罕见事件。该方法将罕见事件表述为贝叶斯反问题，通过非光滑极限状态函数定义事件集。为克服非光滑性，作者提出了一种保持失效集的光滑近似，其对应的后验分布满足小噪声极限。ALDI作为一种（无导数）交互粒子系统，其仿射不变性使其能自适应后验分布的局部各向异性。研究在代数凸几何、鞍点型不稳定动力系统及大气阻塞点涡模型等一系列基准问题上验证了方法的性能。结果表明，ALDI能有效集中于近临界集附近，并为自归一化重要性采样提供准确的建议分布。该框架计算稳健，无需梯度信息，适用于具有强几何各向异性的复杂正演模型。
罕见事件采样朗之万动力学贝叶斯反问题仿射不变性非线性系统重要性采样
math
01-05 00:00
研究首次为经典的Kuramoto振子模型建立了变分描述，揭示了其作为$S^2$上的平均场（扭曲）自旋模型的拉格朗日结构。这一发现表明，围绕不稳定Kuramoto平衡态的扰动分析等价于平均场海森堡自旋模型的低能涨落，为理解这一非平衡相变模型提供了新的理论框架。
kuramoto模型拉格朗日结构非平衡相变平均场理论变分描述
math
01-05 00:00
本文研究了可无限重复且结果相互独立的实验的事件空间构造问题。对于经典实验（事件空间为布尔代数），其κ次重复实验的事件空间已知为$S^{\kappa}$上由$\mathsf{E}^{\kappa}$生成的布尔代数。本文的核心贡献在于，将这一构造推广到一般逻辑（即正交补完备格）的框架下。作者构造了一个逻辑$\mathsf{U}_{\kappa}\left(\mathsf{E}\right)$来表示κ次重复实验的事件空间，该构造满足：当$\kappa=1$时与$\mathsf{E}$同构，且$\mathsf{U}_{\kappa}\left(\mathsf{E}\right)$是分配格当且仅当$\mathsf{E}$是分配格。进一步，该构造被扩展至每次重复事件空间可变且κ为任意基数的情况，由此定义了正交补完备格族$\left\{ \mathsf{E}_{\alpha}\right\} _{\alpha\in\kappa}$的张量积$\bigotimes_{\alpha\in\kappa}\mathsf{E}_{\alpha}$，并有$\mathsf{U}_{\kappa}\left(\mathsf{E}\right)=\bigotimes_{\alpha\in\kappa}\mathsf{E}$。
数理逻辑量子逻辑重复实验张量积正交补格事件空间
math
01-05 00:00
本文研究了两棵独立Bienaymé树在给定大小为n的条件下，其最大公共子树（LCS）的规模与结构。当两棵树均为临界树，且分别具有有限的二阶矩和(2+κ)阶矩（κ>0）时，证明LCS的规模为√n量级，并可由三条交汇于中心节点的路径长度近似。同时指出，若两棵临界树仅具有有限二阶矩，其LCS可能远大于√n，表明该结果是紧的。
随机树最大公共子树临界树树结构概率组合
math
01-05 00:00
本文提出了一种针对基于里德-穆勒码的分布式存储系统的精确修复方案。与以往依赖单变量多项式的里德-所罗门码方案不同，新方案利用多元多项式构造的线性码，能够修复任意单节点故障，并在节点位置满足特定条件时修复多节点故障，增强了存储系统的鲁棒性和数据恢复能力。
分布式存储里德-穆勒码精确修复多元多项式节点故障
math
01-05 00:00
本研究证明了对于任意评估点集，Reed-Solomon码的置换群完全由那些保持该点集不变的、次数为一的多项式（即形如 $ax+b$ 的线性多项式）所构成。这一结果为理解该重要纠错码的对称性提供了清晰而普适的刻画。它以一种简洁的方式统一并证明了两个经典特例：当评估点集为整个有限域或其乘法群时的已知结论。
reed-solomon码置换群纠错码有限域多项式编码理论
physics
01-05 00:00
针对复杂系统中“涌现”现象（即系统表现出无法追溯到个体组件的集体行为）的量化难题，本研究提出了一系列改进的信息论度量方法。传统方法在分析大型系统时，会因重复计算共享组件的贡献而导致估计偏差。新方法通过迭代校正这些重复计算项，实现了计算效率与检测灵敏度之间的可控权衡，从而获得更准确、通用的涌现估计。该方法在模拟及真实的鸟群行为数据中均成功检测到了涌现现象。
因果涌现复杂系统信息论集体行为计算效率系统分析
physics
01-05 00:00
本研究提出利用超绝缘的间苯二酚-甲醛（RF）碳气凝胶，通过热解过程和碳纤维插入进行电功能化，实现了电导率提升12个数量级，同时保持其固有的超低热导率（<50 mW/mK）。团队制造了一种热电真空隔热板（TVIP）模块，并演示了在汽车或航空密闭空间内基于WiFi的自供电真空失效检测概念验证。通过外推优化输出功率和CAD辅助组装大型热电模块（1000 cm²），探讨了规模化低品位废热回收的潜力。
热电材料碳气凝胶废热回收可持续能源功能化真空隔热
physics
01-05 00:00
本文提出了一种用于周期性微结构线性热弹性复合材料的高级计算分析微观力学框架。其核心是基于一种新的精确加性广义积分方程，该方程针对紧凑支撑载荷条件（如体力和局部热效应）而建立。方法引入了一个广义代表体积元概念，它并非几何固定，而是由局部载荷的特征尺度自然产生，从而将无限周期介质的分析简化为有限的数据驱动域。该框架能自动过滤非代表性的有效参数子集，并消除边界效应和有限尺寸依赖性。此外，它可与机器学习和神经网络架构无缝集成，支持开发精确的、基于物理信息的非局部代理算子。
计算微观力学代表体积元热弹性复合材料广义积分方程数据驱动分析物理信息机器学习
physics
01-05 00:00
本研究提出了一种增强的计算分析微力学框架，用于分析具有随机微观结构的线性热弹性复合材料。该方法的基石是一个精确的加性广义积分方程，专门针对紧支撑载荷（包括体力和局部热变化）而构建。核心创新在于引入了一个广义的代表性体积单元概念，该RVE并非预先几何定义，而是由局部载荷的特征尺度自然生成，从而将无限随机非均匀介质的分析简化为有限的数据驱动域。此框架能自动排除非代表性的有效参数子集，并天然消除边界效应和有限尺寸限制。此外，该方法与机器学习和神经网络架构天然兼容，便于构建精确且具有物理信息的代理非局部算子。
计算微力学热弹性复合材料广义积分方程代表性体积单元机器学习非局部算子
physics
01-05 00:00
本研究对Geant4工具包中用于模拟快核子诱发核反应的多种强子模型进行了基准测试。结果表明，不同模型在次级粒子多重数和电荷分布、以及核碎片产生方面存在显著差异。研究进一步评估了这些差异对NICA实验BM@N项目中高粒度中子探测器（HGND）原型机性能模拟（包括几何接受度和探测效率）的具体影响，为高能物理实验的精确探测器设计与性能预测提供了关键参考。
geant4模拟强子模型探测器性能高能物理核反应模拟基准测试
physics
01-05 00:00
本研究深入探讨了受运动学约束的非完整力学系统的动力学，重点分析了基本变分假设与换位规则的作用。通过研究切塔耶夫条件与约束函数一阶变分如何定义相容的虚位移，阐明了广义速度非线性约束下换位关系成立的必要条件。研究详细揭示了这些变分恒等式与约束函数拉格朗日导数之间的相互作用，从而厘清了由达朗贝尔-拉格朗日原理导出的运动方程与由扩展的时间积分变分原理所得方程之间的差异，为非完整动力学应用这些核心原理提供了更清晰的理论框架。
非完整系统变分原理换位规则运动学约束拉格朗日力学
physics
01-05 00:00
本研究开发了一种结合实时生物电阻抗（BioZ）传感的智能手表，用于无袖带血流动力学监测。通过多尺度分析和计算建模框架，阐明了BioZ与血压之间的生物物理关系，并识别了影响手腕处搏动性BioZ信号的关键参数。研究采用融合流体动力学原理的信号标记物理信息神经网络，实现了无需校准的血压、径向及轴向血流速度估计。该方法在健康个体（静息及运动后）以及门诊和重症监护环境下的高血压与心血管疾病患者中均成功通过测试，为解决现有无袖带技术的核心局限性提供了可行方案。
生物电阻抗无袖带血压监测物理信息机器学习血流动力学可穿戴设备心血管健康
physics
01-05 00:00
本研究为实现实用化大规模光子AI系统提出了三个关键考量：支持现代模型（如Transformer）的动态张量运算；系统化管理转换、控制和数据移动开销，避免ADC/DAC和I/O成为瓶颈；以及应对随集成密度增加而加剧的硬件非理想性影响。为量化研究这些耦合权衡，团队构建了一个跨层工具链SimPhony，提供实现感知的建模与快速跨层评估，将物理成本转化为系统级指标。ADEPT/ADEPT-Z支持端到端电路与拓扑探索，而Apollo和LiDAR则提供可扩展的光子物理设计自动化，将候选电路转化为可制造的布局。
光子计算人工智能硬件跨层设计设计自动化系统协同优化transformer加速
physics
01-05 00:00
光子技术凭借其高速、并行和能效优势，正成为高性能AI系统的关键技术。然而，其设计涉及从器件物理到AI算法的多层知识，缺乏成熟的自动化设计工具链。本研究提出了一个跨层协同设计与自动化框架，旨在降低光子AI系统的开发门槛。核心贡献包括：可扩展的光子边缘AI与Transformer推理架构设计；开源建模工具SimPhony，用于快速系统评估与设计空间探索；以及AI赋能的自动化设计方法，如基于物理AI的麦克斯韦求解器、制造感知逆向设计框架和用于元光学神经网络的可扩展逆向训练算法，共同构建了面向下一代电子-光子AI系统的可扩展设计自动化堆栈。
光子计算ai系统设计协同设计自动化开源工具链逆向设计元光学神经网络
physics
01-05 00:00
本研究提出了一种新的局域相关方法，用随机相位近似（RPA）替代传统的二阶Møller-Plesset微扰理论（MP2），作为定义局域嵌入子空间和捕获长程效应的低阶理论。在基于局域自然轨道的耦合簇（LNO-CC）框架中，RPA-LNO-CC在能隙较大的体系中表现与MP2版本相当，而在金属体系中，它能显著加快收敛到标准耦合簇极限的速度，尤其是在接近热力学极限时。这凸显了低阶理论在片段嵌入和局域相关方法中的关键作用，并确立了RPA作为MP2的有力替代方案。
量子化学局域相关方法耦合簇理论随机相位近似电子结构材料模拟
physics
01-05 00:00
本研究实验表征了由100太瓦激光驱动的激光尾波场加速过程中产生的太赫兹辐射。通过同时测量激光能量、电子束团电荷和太赫兹能量，发现太赫兹能量与电荷及激光能量均呈二次方依赖关系，这揭示了产生过程中的相干集体发射机制，并提供了一个有用的太赫兹输出标度律。基于微测辐射热计的束斑轮廓测量显示太赫兹光束具有较大的发散角（约0.2弧度）。单发太赫兹干涉测量进一步表明，发射的太赫兹脉冲为亚皮秒级持续时间的宽带脉冲。结合束斑轮廓和干涉测量结果，预计太赫兹光谱范围约为1-20太赫兹。这些结果共同支持相干加速辐射是100太瓦激光尾波场加速中太赫兹产生的主要机制。
太赫兹辐射激光尾波场加速相干发射等离子体物理高功率激光光谱表征
physics
01-05 00:00
本研究利用二次谐波产生（SHG）偏振测量与显微成像技术，揭示了极性范德华半导体BiTeBr和BiTeI中由永久偶极矩驱动的巨大各向异性光学非线性。研究发现，BiTeI晶体中存在独特的线状二次谐波强度减弱区域，这些区域被证实为极性相反畴的边界。该现象源于无序驱动的反演对称性恢复及伴随的光学干涉效应。研究展示了偏振分辨SHG显微技术在阐明极性范德华材料中结构、对称性与非线性光学响应之间复杂关系方面的强大能力。
非线性光学范德华材料二次谐波极性畴光学显微材料物理
physics
01-05 00:00
本研究提出了一种结合本征正交分解与深度算子网络的降阶算子学习框架，用于二维光子晶体的正向能带结构预测与逆向设计。该框架构建了一个紧凑且可微分的正向代理模型，并严格分析了其逼近误差。基于此，研究者设计了两种端到端的逆向设计流程，通过结合数据拟合、二值化促进与监督正则化的训练目标，有效解决了逆向映射的非唯一性问题，并在高对比度像素化布局上实现了稳定、高效的梯度优化。
光子晶体逆向设计算子学习降阶模型能带结构深度学习
astro-ph
01-05 00:00
本研究通过地面与空间望远镜联合观测微引力透镜事件 KMT-2024-BLG-0792/OGLE-2024-BLG-0516，首次直接测量了一颗自由漂浮行星的质量，打破了质量-距离简并性。该天体质量为 $0.219^{+0.075}_{-0.046}$ 倍木星质量（约土星质量），处于无引力束缚或极宽轨道状态。通过与观测统计和模拟预测对比，推断其很可能形成于原行星盘（类似行星），后经动力学过程被抛射，成为自由漂浮天体。
自由漂浮行星微引力透镜行星质量测量原行星盘天体动力学
astro-ph
01-05 00:00
2018年11月，SOHO卫星的日冕仪观测到一颗未被识别的彗星。研究证实其为小行星(139359) 2001 ME1，其在近日点附近未被注意到的尘埃活动，在彗星运行至太阳与SOHO/地球之间、相位角高达175.6度时，因太阳光的高效前向散射而被光学放大。STEREO卫星的同步背向散射观测精确约束了彗星约7星等的前向散射增亮，并直接与2017年在类似几何条件下观测到的、活动性更强但光学尘埃较少的彗星2P/Encke约3星等的增亮进行了对比。2014年的早期STEREO观测还显示，这种新识别的活动是反复发生的，并且很可能因其活动期间亮度微弱且靠近太阳而被先前忽视。轨道积分表明，该彗星在过去至少一万年内很可能一直遵循近地轨道运行，这表明其观测到的活动微弱可能是由于可及挥发物的持续消耗所致。
彗星活动前向散射soho卫星小行星近地天体尘埃
astro-ph
01-05 00:00
詹姆斯·韦伯太空望远镜（JWST）发现了一类全新的高红移天体——“小红点”（LRD），其特征是主导的红色静止帧光谱和点状形态。其本质存在激烈争论，主要集中于两种可能：活跃星系核（即超大质量黑洞）或致密恒星形成区。若为前者，其高爱丁顿比率和已具备的高质量，有助于解释JWST在早期宇宙（$z \gtrsim 4$）中发现“质量过大”的超大质量黑洞的生长机制。若为后者，则代表了迄今观测到的最高恒星密度。本文综述了包括亚毫米波尘埃质量、射电与X射线叠加分析以及JWST提供的紫外与光学测量在内的观测证据。
jwst超大质量黑洞高红移天体星系演化早期宇宙观测天文学
astro-ph
01-05 00:00
本研究通过分析本地与遥远星系样本，探究了过去60亿年间盘星系中棒状结构的演化。利用椭圆等光面和傅里叶分解技术进行棒检测，重点分析了棒形成比例对恒星质量、颜色指数和核球-总质量比（B/T）的依赖关系。在本地宇宙，棒比例随恒星质量增加而升高，且在更红、更成熟的星系中更高，表明盘稳定性对棒形成至关重要。相比之下，遥远星系的棒比例显著更低，表明早期宇宙中动力学不稳定的盘限制了棒的形成与维持。在所有红移下，棒更常见于盘主导（低B/T）的星系中，但即便在这些系统中，高红移处的棒比例也有所降低。总体而言，结果突显了盘稳定性在驱动星系形态演化中的根本重要性。
星系演化棒状星系盘稳定性形态学宇宙学
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01-05 00:00
本研究针对用于空间X射线天文学的Skipper-CCD探测器，提出了一种低成本、高效的光密封屏蔽解决方案。通过在CCD表面蒸镀50-100纳米厚的铝层，实现了对650-1000纳米波长光子的>99.6%抑制，同时完全保留了5.9-6.4 keV X射线的探测效率。结合Geant4模拟，该研究量化了不同铝层厚度对更宽X射线能谱的探测效率影响，证实了薄铝涂层在抑制光学背景、避免信号饱和方面的有效性。
x射线探测skipper-ccd空间仪器光学屏蔽铝涂层辐射探测
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01-05 00:00
本研究将自然语言处理中的低秩适应（LoRA）技术引入天体物理学，用于融合不同地面真值（测光红移与光谱红移）的星系图像数据集，以提升卷积神经网络（CNN）的红移预测模型性能。通过在一个包含广泛星系类型但精度较低的测光红移数据集上训练基础模型，再使用更精确但数据稀缺的光谱红移数据集进行LoRA微调，模型在偏差和散射上分别降低了约2.5倍和2.2倍，优于传统迁移学习方法。该方法为在计算成本与模型性能间取得平衡提供了新途径。
低秩适应红移预测卷积神经网络数据融合天体物理迁移学习
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01-05 00:00
本研究针对太极空间引力波探测任务，开发了一套用于重建各向同性随机引力波背景的初步数据处理流程。随机引力波背景是来自多种天体物理和宇宙学源的宽带信号，其毫赫兹频段成分有望被太极等未来空间干涉仪观测到。研究团队通过太极模拟数据集验证了该流程的性能，在暂不考虑银河系双星前景噪声的简化条件下，算法能成功恢复已知谱密度背景的参数。此外，通过采用跨维度马尔可夫链蒙特卡洛方法，该流程可进一步重建谱形态未知的背景信号。
引力波背景太极星座数据处理跨维度mcmc空间干涉仪毫赫兹频段
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01-05 00:00
本研究采用暗云法测量近红外河外背景光（EBL）。通过对中纬度暗云DC303.8-14.2不透明核心及邻近无遮挡区域的沿缝摆动光谱观测，获得了扣除大部分前景成分的差分光谱。利用GAIA RVS光谱数据库构建了由强Ca II三重线（8498、8542、8664 Å）主导的散射星光前景模板。最终测得EBL强度为$1.62\pm 0.76 \times 10^{-9} \, \text{erg}\, \text{cm}^{-2} \text{s}^{-1}\text{Å}^{-1} \text{sr}^{-1}$，相当于$13.8\pm6.5 \, \text{nW} \, \text{m}^{-2}\text{sr}^{-1}$，在$2.1\sigma$水平上实现了初步探测。
河外背景光暗云法光谱观测钙三重线近红外天文
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01-05 00:00
本研究报道了微引力透镜事件KMT-2024-BLG-0816/OGLE-2024-BLG-0519的发现。该事件显示出明显的有限源效应和显著的混合光信号，但未探测到来自潜在行星宿主恒星的微引力透镜信号。在具有有限源效应的自由漂浮行星候选事件中，这是唯一一个存在未解析混合光的事件。文章讨论了如何利用后续观测来确定混合光的来源，以最终确认该透镜天体是否为真正的自由漂浮行星。
微引力透镜自由漂浮行星有限源效应系外行星探测天文观测
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01-05 00:00
本研究基于太阳大气温度-密度高度剖面，计算了氢氦混合气体的体粘性及热力学变量（内能、焓、压力、热容等）。研究发现，体粘性引起的声波阻尼是色球层加热的主导机制，无需引入人工粘性或依赖剪切粘性。定量分析表明，加热色球层所需的声波能流约为 $320 \, \text{kW/m}^2$。
太阳色球层体粘性声波阻尼大气加热等离子体热力学
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01-05 00:00
大质量恒星是宇宙的引擎，驱动着星系演化，但将抽象认知转化为定量预测仍面临诸多挑战。JWST的最新发现，如高红移星系中出乎意料的高金属丰度和早期氮富集，正在挑战当前的大质量恒星演化模型。本文回顾了从单个恒星、恒星系统到早期星系的主要开放性问题，并以弱风问题和沃尔夫-拉叶星的不同类型与影响为例，探讨了近期发现可能指出的新方向。
大质量恒星星系演化jwst观测恒星风沃尔夫-拉叶星高红移星系
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01-05 00:00
本研究提出了一种统一的13元组扩展生物Petri网形式化体系，整合了弱独立理论与信号层级理论，以更精确地模拟生化现实。扩展定义引入了信号分区、弧类型分类、调控结构、环境交换、依赖分类、异质变迁类型和生化公式追踪等新元素。通过两阶段执行（使能与消耗）形式化了信号令牌消耗语义，并证明了连续动力学下弱独立的正确性。应用于费氏弧菌群体感应系统，揭示了能量代谢信号如何通过层级约束传播调控LuxR-AHL复合物，实现133倍差异的二元开关决策，信号饱和时间是迫使系统跨越阈值的关键协调者。
生物petri网形式化建模群体感应系统生物学信号层级弱独立性
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01-05 00:00
本研究提出MethConvTransformer，一种基于Transformer的深度学习框架，用于整合脑组织与外周组织的DNA甲基化数据，以实现阿尔茨海默病（AD）的生物标志物发现。该模型结合了CpG位点的线性投影、卷积层和自注意力层，以捕捉局部和长程依赖关系，并纳入受试者协变量和组织嵌入来区分共享与组织特异的甲基化效应。在多个GEO数据集和独立ADNI队列的验证中，模型性能优于传统机器学习基线，并展现出优异的判别与泛化能力。可解释性分析揭示了与AD相关的生物学通路，如免疫受体信号、糖基化、脂质代谢和内质网/高尔基体组织。
阿尔茨海默病dna甲基化深度学习跨组织分析生物标志物可解释ai
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01-05 00:00
本研究系统评估了单细胞多组学数据分析中预处理与整合方法的性能。研究构建了一个包含数据标准化、整合与降维的通用分析流程，在六个涵盖不同模态、组织和物种的数据集上，测试了七种标准化方法、四种降维方法与五种整合方法的组合效果。评估采用轮廓系数、调整兰德指数和Calinski-Harabasz指数三个指标。结果表明，Seurat和Harmony在数据整合方面表现突出，其中Harmony在处理大规模数据时更具时间效率；UMAP是与整合方法兼容性最佳的降维方法；而标准化方法的选择则高度依赖于所使用的整合方法。
单细胞多组学数据整合基准测试生物信息学预处理流程
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01-05 00:00
本研究改进了先前基于Good-Turing统计量估计分子动力学模拟中观测到全新生物分子结构概率的方法。新算法的核心突破在于将内存需求从与轨迹结构数目的平方关系（需计算和存储二维RMSD矩阵）降低为线性关系，从而能够处理包含高达2200万个结构的超长模拟轨迹。验证表明，新方法的结果与旧算法基本一致，且计算程序已开源。
分子动力学不确定性量化good-turing统计算法优化生物分子模拟计算效率
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01-05 00:00
本研究开发了一种量子-经典混合框架，用于模拟蛋白质片段的电子结构。该框架通过变分量子算法，将蛋白质活性位点的费米子哈密顿量映射到量子比特上，并优化其基态能量。针对一个4轨道的丝氨酸蛋白酶片段，该方法实现了化学精度（< 1.6 mHartree），恢复了95.3%的相关能。系统分析揭示了包含指数衰减（$\alpha = 0.95$）、幂律优化（$\gamma = 1.21$）和渐近逼近的三阶段收敛行为。应用表明，其在SARS-CoV-2蛋白酶抑制预测中达到高精度（MAE=0.25 kcal/mol），在细胞色素P450代谢位点预测中准确率达85%。
量子计算蛋白质模拟变分量子算法药物发现电子结构量子-经典混合
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01-05 00:00
本研究构建了一个扩展的SIRS模型，以区分原始毒株和突变毒株的感染，并引入疫苗接种状态。在行为层面，采用演化博弈论模拟个体接种决策，策略取决于邻居选择和当前疫情态势，这对应于易感者以时变速率转为接种者的过程。通过微观马尔可夫链方法（MMCA）耦合疫情传播与行为过程，数值模拟表明该框架能有效缓解不同疾病情景下的暴发。敏感性分析显示，接种率受疫苗成本、效力及感知副作用风险影响最大。该框架为设计公共卫生政策提供了定量支持。
流行病模型演化博弈疫苗接种行为病毒突变微观马尔可夫链公共卫生政策
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01-05 00:00
本研究通过整合大规模序列分析、共进化相互作用图谱、结构群落分析和适应性适应度建模，揭示了大肠杆菌丝氨酸羟甲基转移酶（SHMT）的催化核心形成了一个异常保守且紧密耦合的结构单元。该区域表现出密集的共进化、强大的分子内连接性、最小的无序性和极低的突变耐受性。相对于已确立的叶酸途径抗生素靶点（如DHFR），SHMT活性位点更为刚性和进化受限，这可能限制了耐药性兼容突变的出现，解释了其为何未被用作抗菌靶点。这些发现表明SHMT是一个结构稳定且进化受限的酶，其催化结构受到特殊保护，是设计下一代抗菌剂的一个有前景但尚未充分探索的靶点。
酶催化核心突变抗性结构进化约束抗菌靶点叶酸途径计算生物学
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01-05 00:00
地质系统中存在多种复杂模式，其成因可能源于非生物的自组织过程，也可能源于生物活动。理解这些结构的形成机制，对于区分地质自组织现象与生物化石或生物影响结构至关重要。这项研究不仅有助于深化对地球地质自组织的认识，更对探索地球生命起源及地外生命搜寻具有基础性意义。
地质模式自组织生物成因生命起源地外生命
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01-05 00:00
本研究通过构建多层网络演化博弈模型，探索了社会困境之外的互动如何影响合作。模型包含一个经典的囚徒困境层和一个非困境的恒定选择动力学层（模拟意见或潮流传播）。理论分析表明，将社会困境层与非困境层耦合，能在多种网络结构、更新规则和收益方案下，显著且稳健地提升整体合作水平。这表明，将个体嵌入多样化的网络环境（即使某些环境不直接涉及社会困境）是促进社会生态和组织系统合作的有效策略。
演化博弈多层网络合作演化社会困境网络动力学
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01-05 00:00
组装理论提出了一种将因果关系视为物质属性的新框架，通过“组装指数”量化一个可区分对象存在所需的最小递归组装步骤数。高组装指数对象的大量复制表明其产生机制具有持续性，环境因此“记住”了因果链。组装指数与复制数共同构成了检测因果关系和偶然性的标准化度量，并能在“组装空间”中精确定义一个选择阈值。该理论将生命及其衍生的智能、技术形式定义为复制数持续超越此阈值的结构，为解释和测量生命提供了新基础，并与传统干预主义因果理论形成分野。
组装理论因果关系组装指数生命起源物理生物学复杂性度量
q-bio
01-05 00:00
本研究提出了一种基于压力激活超分子解组装的新型低温保存机制。通过设计膜渗透性超分子组装体，在初始低浓度下进入细胞，随后在等容冷冻或等压条件下，利用水压升高触发解组装，原位生成高浓度低温保护剂。该方法将膜运输与溶质可用性解耦，避免了传统方法中因高浓度溶质加载引起的渗透损伤或化学毒性，为高效低温保存提供了新思路。
低温保存超分子组装压力激活等容冷冻热力学细胞保护
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01-05 00:00
大型蛋白质语言模型在生成式蛋白质设计中潜力巨大，但常产生“结构幻觉”，即生成序列语言概率高但折叠成热力学不稳定构象。现有对齐方法（如DPO）将偏好视为二元标签，忽略了物理能量景观的连续结构。本研究提出Physio-DPO，一个基于物理信息的对齐框架，将蛋白质语言模型锚定在热力学稳定性上。其核心是引入一个幅度感知目标函数，根据天然结构与物理扰动的困难负样本之间的能量差来缩放优化更新。实验表明，Physio-DPO在自洽性RMSD（降至1.28 Å）和可折叠性（提升至92.8%）上均优于SFT、PPO和标准DPO等基线，并通过恢复疏水核心堆积和氢键网络等生物物理相互作用，有效缓解了结构幻觉。
蛋白质设计语言模型对齐热力学稳定性结构幻觉物理信息学习生成式ai
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01-05 00:00
本研究通过一个具有最小非线性的随机生态系统模型，探讨了种群动态的自组织过程。模型采用分段线性常微分方程描述种群演化，并引入非负约束以模拟物种的灭绝与复苏事件。研究发现，无论群落矩阵的相关性强度如何，系统的解始终被限制在相空间的特定子集内，这些子集可被表述为随时间变化的Gardner体积（源自神经网络学习理论）。该体积随多样性（即现存物种比例）的降低而减小，并在长时间极限下呈指数级衰减。利用随机矩阵理论，多样性的变化被联系到群落矩阵谱在时间序列上的收缩与扩张，从而产生一系列May型稳定性问题，决定了总种群是走向完全灭绝还是无界增长。在无界增长的情况下，模型允许一个简单的非线性扩展，使解演化至一个新的吸引子。
生态系统模型自组织随机矩阵种群动态gardner体积非线性动力学
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01-05 00:00
本研究提出一种基于Stackelberg博弈论和贝叶斯优化的自适应化疗策略，用于治疗转移性前列腺癌。通过精确优化药物阿比特龙的给药方案，旨在最大化患者的无症状生存期。计算与理论分析表明，采用“高水平紧控制”策略，即设定较高且接近的给药与停药生物标志物阈值，可显著延长癌症抑制时间，有望将多数患者的转移性前列腺癌从终末期疾病转变为可管理的慢性病。
自适应化疗前列腺癌博弈论贝叶斯优化慢性病管理精准医疗
econ
01-05 00:00
本文指出，在存在空间或网络互动的经济环境中，即使正确识别了互动结构，因果效应也并非唯一确定的。关键在于明确的反事实假设——即当某个企业受到干预时，其他企业的结果如何调整。研究形式化了三种有经济意义的反事实机制：局部均衡、局部互动和网络一致均衡，并证明标准空间自回归估计对应不同的因果效应，取决于采用哪种机制。网络均衡因果效应需要比直接或局部效应更强的识别假设，且网络反馈可能放大估计偏差。
因果推断网络效应空间计量反事实分析企业互动
econ
01-05 00:00
本研究通过随机对照实验，在印度二线城市检验了三种信息干预对电动汽车购买意愿的影响。实验设置了成本、续航和规范三种干预组。结果显示，旨在减少行为和心理障碍的续航干预（强调技术可靠性）和规范干预（强调社会认同）效果显著，而单纯的成本干预（强调经济性）效果不显著。这表明，仅靠经济动机不足以促进电动汽车普及，必须同时解决技术焦虑并善用社会规范。研究为需求侧政策工具提供了新见解，即财政激励应与其他信息干预相结合，以低成本有效推动可持续交通技术采纳。
电动汽车采纳行为干预随机对照实验可持续交通社会规范需求侧政策
econ
01-05 00:00
本研究提出TWICE框架，利用梯度提升树直接对工资的条件函数进行建模，以可解释的、基于可观测变量的数据分区替代传统的潜在固定效应。该方法在牺牲捕捉特定不可观测因素能力的同时，增强了模型对抽样噪声的稳健性及样本外预测的可移植性。应用于葡萄牙行政数据表明，TWICE在样本外预测上优于线性基准模型，并揭示出劳动力与企业的匹配排序及非线性互动对工资差异的解释力，远超标准AKM模型的估计。
工资不平等机器学习可解释性劳动力市场非线性模型经济计量
econ
01-05 00:00
本研究首次提出一个基于Lévy过程的综合随机信任模型，以克服经典离散模型在捕捉突然行为转变、极端波动或合作突然崩溃方面的不足。该模型整合了三个核心成分：代表日常波动的布朗运动、捕捉冲击频率的泊松跳跃强度，以及跳跃幅度的随机分布。通过四个关键模拟场景和详细的参数敏感性分析（使用3D和等高线图），研究证明该模型不仅能模拟“信任突然崩溃”、“混沌波动”和“非线性恢复”等现象，而且在数学上更先进，能更真实地刻画社会、经济及地缘政治系统中脆弱且由跳跃驱动的行为动态。
信任动态lévy过程随机模型行为跳跃社会经济学模拟分析
econ
01-05 00:00
本研究提出了一种基于大型语言模型（LLM）的智能体框架，用于自动化求解基数约束均值-方差投资组合优化（CCPO）这一混合整数二次规划（MIQP）难题。该框架旨在替代传统繁琐的手动启发式算法开发流程，通过智能体自动化处理复杂工作流并生成优化算法。在基准测试中，该框架的性能与当前最先进的算法相当，同时显著降低了算法开发的工作量，在最坏情况下仅报告了可接受的较低误差。
投资组合优化llm智能体组合优化算法自动化金融科技
econ
01-05 00:00
本文构建了一个连续框架分析金融传染，同时纳入地理邻近性与银行间网络关联。该框架通过主方程刻画压力传播，其解具有Feynman-Kac表示，可视为空间-网络空间中随机路径上的预期累积压力。由此推导出一般均衡放大因子——一种衡量系统性重要性的结构性指标，捕捉局部冲击后总系统效应与直接效应的比率。该因子可自然分解为空间、网络及交互成分，揭示各机构系统性风险的主要传导渠道。实证基于2008年金融危机与COVID-19疫情期间的38家全球银行，表明放大因子能有效识别系统重要性机构（与危机期间股价下跌的Pearson相关系数 $\rho = -0.450$，$p = 0.080$），并具有样本外预测能力（COVID-19期间 $\rho = -0.352$）。使用与Feynman-Kac积分更直接相关的累积异常收益进行稳健性检验，进一步强化了结论（$\rho = -0.512$，$p = 0.042$）。
金融传染系统性风险一般均衡网络模型跨危机分析银行体系
cs
01-05 00:00
针对大语言模型在方程发现任务中表现出的“指令脆弱性”（即输出对提示词高度敏感）问题，本研究提出NeuroSymBO框架。该框架将提示工程重构为一个序列决策问题，通过维护一个离散的推理策略库，并利用贝叶斯优化根据数值反馈在每一步选择最优指令。在偏微分方程发现基准测试中，这种自适应指令选择方法显著优于固定提示策略，能以更简洁的解决方案获得更高的方程恢复率。
大语言模型贝叶斯优化方程发现指令调优偏微分方程自适应策略
cs
01-05 00:00
本文提出了Spatial4D-Bench，一个用于全面评估多模态大语言模型（MLLMs）4D空间推理能力的大规模基准。该基准包含约4万个问答对，覆盖物体理解、场景理解、空间关系、时空关系、空间推理和时空推理等6个认知类别下的18项具体任务。评测发现，当前最先进的MLLMs在路径规划、动作识别、物理合理性推理等多种4D空间推理任务上仍存在显著局限。该工作旨在为社区提供有价值的洞见，并推动MLLMs向人类水平的4D空间智能发展。
多模态大模型空间智能基准评测时空推理计算机视觉
cs
01-05 00:00
针对寻找有向图中最长简单环这一NP难问题，本文提出基于最优环均值（最小和最大环均值）的严格代数界和启发式近似方法。最优环均值可在强多项式时间内计算，为最长简单环的权重和长度提供了多项式时间可计算的约束，适用于分支定界算法的搜索空间剪枝。实验表明，严格代数下界通常较宽松（中位数低于真实值85-93%），而启发式近似误差仅为6-14%。研究还发现最大权重环与最大长度环常重合，表明长环倾向于积累大权重。
最长简单环最优环均值加权有向图np难问题启发式近似代数界
cs
01-05 00:00
本文提出MetaJuLS，一种基于元强化学习的通用自适应约束传播方法，用于加速大语言模型的结构化推理任务（如JSON模式强制、多语言解析）。该方法将结构化推理建模为自适应约束传播问题，通过元学习训练一个图注意力网络作为策略。实验表明，MetaJuLS在保持与最先进解析器精度差距在0.2%以内的同时，相比GPU优化的基线方法实现了1.5-2.0倍的推理加速。在跨10种语言的通用依存解析和LLM约束生成任务上，仅需5-10个梯度步（5-15秒）即可快速适应新语言和任务，无需数小时的任务特定训练。机理分析显示，该策略能自动发现类似人类的“易优先”解析策略和新的非直观启发式方法。通过减少LLM部署中的传播步骤，MetaJuLS有助于直接降低推理碳足迹，推动绿色AI发展。
元强化学习约束传播结构化推理大语言模型图注意力网络绿色ai
cs
01-05 00:00
本研究对比了增强现实手持导航系统与传统纸质地图在大型医院环境中的导航效果。通过32名参与者的混合方法实验，测量了导航性能、认知负荷、情境焦虑及用户满意度。结果显示，AR用户完成任务显著更快、错误更少，且焦虑和认知负荷更低。然而，纸质地图用户在空间记忆任务中表现更佳，揭示了实时效率与长期空间学习之间的权衡。研究为包容性AR设计及医疗可及性提供了策略。
增强现实室内导航医院环境用户体验认知负荷空间记忆
cs
01-05 00:00
本研究针对知识图谱（KG）在生态与生物多样性领域应用时面临的查询困难与用户需求脱节问题，提出了“语义单元”（SUs）的概念。语义单元是知识图谱中具有语义意义的命名子图，旨在增强用户的认知互操作性。研究以德国生物多样性探索区（BE）的出版物和数据集元数据为基础，构建了一个知识图谱，并首次实现了语义单元的应用。此外，研究还展示了如何利用大语言模型（LLMs）从文本中提取结构化元数据，以及如何利用嵌入模型为元数据补充潜在信息，以支持创建符合FAIR原则的结构化元数据。
知识图谱语义单元生物多样性元数据大语言模型fair原则
cs
01-05 00:00
本文提出了一种基于守恒定律约束下不可逆信息处理的物理智能理论。该理论将智能系统建模为智能体-环境耦合过程，其演化将信息转化为目标导向的功。通过引入守恒一致编码框架，将编码对应于由守恒定律强化的吸引子盆地，从而将信息与物理状态联系起来。在此框架下，智能被定义为每纳特不可逆处理信息所产生的目标导向功。由此推导出开放系统中信息摄入、不可逆计算和功提取的物理约束层次。该理论揭示了长期效率如何依赖于内部信息结构的保存，从而产生自我建模，并确立了物理具身智能系统存在固有的认知极限。
物理智能理论不可逆信息处理守恒定律吸引子动力学目标导向功认知极限
cs
01-05 00:00
本文集收录了于2025年9月在意大利卡拉布里亚大学举办的第41届国际逻辑编程会议（ICLP）的技术通讯。作为该领域的顶级国际会议，ICLP自1982年首届会议以来一直是展示逻辑编程研究成果的重要平台。本卷收录的论文和扩展摘要涵盖了理论基础、语言设计与编程方法论、程序分析与优化、应用与实现方法论等多个核心领域，并包含主轨道、IJCAI快速通道和近期发表研究轨道三个投稿方向的贡献。
逻辑编程程序设计语言理论计算机科学会议论文集程序分析
cs
01-05 00:00
TeleWorld提出了一种实时多模态4D世界建模框架，通过“生成-重建-引导”的闭环范式，将视频生成、动态场景重建与长期世界记忆统一起来。其核心在于将生成的视频流持续重建为动态的4D时空表示，并以此引导后续生成，以维持空间、时间和物理一致性。为降低长序列生成的延迟，模型采用了基于自回归扩散的视频模型，并结合了从微观到宏观的分层规划方法（MMPL）以及高效的分布匹配蒸馏技术（DMD），从而在有限计算预算下实现实时合成。该工作推动了世界模型向实用、交互式和可计算系统的演进。
世界模型4d重建视频生成实时合成多模态动态场景
cs
01-05 00:00
本文提出IMBWatch，一种利用时空图神经网络（ST-GNN）检测非法按摩店（IMB）的框架。该框架从开源情报（如在线广告、营业执照、用户评论）构建动态异构图，节点代表商家、别名、电话号码和地址等实体，边捕捉时空与关系模式（如共址、电话复用、广告同步）。模型结合图卷积与时序注意力机制，建模IMB网络在时空上的演化规律（如跨城人员流动、一次性电话轮换、广告协同激增）。在多个美国城市的真实数据集上，IMBWatch在准确率和F1分数上均优于基线模型，并具备更好的可解释性，为主动干预提供可操作的洞察。
图神经网络非法活动检测时空数据挖掘开源情报分析公共安全
cs
01-05 00:00
本文提出RIMRULE，一种基于动态规则注入的神经符号方法，用于提升大语言模型（LLM）在特定领域工具使用中的可靠性。该方法从LLM的失败轨迹中提炼出紧凑、可解释的规则，并在推理时注入提示中以提升任务性能。规则由LLM自身提出，并通过最小描述长度（MDL）目标进行整合，该目标倾向于选择通用且简洁的规则。实验表明，该方法在不修改模型权重的情况下，提升了LLM在已见和未见工具上的使用准确率，优于基于提示的适应方法，并能与微调互补。
大语言模型工具使用规则学习神经符号方法最小描述长度模型适应
math
01-05 00:00
本文提出了一种基于特征值集合显式构造有限群复不可约表示恒等式的方法。这些恒等式决定了表示在Gassmann等价意义下的分类。研究探讨了该恒等式与球面空间形式及有限$p$-群表示的联系，并重新审视了具有相同恒等式的不可约表示的相关经典结果。
群表示论gassmann等价不可约表示特征标有限群恒等式
math
01-05 00:00
本研究提出了一种从输入信号和变形轨迹数据中推断机械系统降阶模型的新方法。该方法基于二阶系统的算子推断框架，通过求解非线性无约束优化问题来获取系统算子。关键创新在于引入了保持算子对称正定或斜对称结构的参数化方法，确保模型能准确捕捉弯曲和旋转这两种基本变形模式。该方法在三个数值算例中验证了其有效性，为未知高维系统算子的低维近似提供了可靠途径。
降阶建模算子推断结构保持机械系统参数化数值模拟
math
01-05 00:00
本文证明了当时间周期外力足够小时，三维全空间中的Navier-Stokes-Fourier系统存在时间周期解，并且该解是稳定的。研究进一步表明，若初始扰动较小且属于某个 $L^p$ 空间（其中 $1 \leq p \leq 2$），则围绕该时间周期解的扰动会随时间衰减。
流体力学偏微分方程稳定性分析周期解navier-stokes-fourier系统
math
01-05 00:00
本文通过围道积分和留数计算的方法，系统研究了Hurwitz型分圆欧拉和的奇偶性。作者推导出了线性、二次及部分高阶情形的显式奇偶性公式。基于这些和与分圆多重Hurwitz多对数函数的联系，进一步获得了关于这些函数的奇偶性结果。文末提出了两个关于任意深度多重Hurwitz多对数函数奇偶性与对称性的猜想。
解析数论欧拉和围道积分奇偶性多对数函数
math
01-05 00:00
本文引入了Hom-四重枝状代数与Hom-六重枝状代数，它们分别是Hom-双结合代数与Hom-三结合代数的分裂结构。研究探讨了这些Hom-代数范畴之间的联系，并详细给出了低维Hom-四重枝状代数的分类。该工作扩展了Hom-代数理论，为理解代数结构的分裂性质提供了新框架。
hom-代数枝状代数代数分裂代数分类非结合代数
math
01-05 00:00
本文深入研究了五变量在一般次数下的经典Peterson命中问题及其在Steenrod代数 $\mathscr A$ 中的应用。通过证明 $\mathbb{C}P^4/\mathbb{C}P^2$ 与 $\mathbb{S}^6\vee \mathbb{S}^8$ 作为 $\mathscr A$-模不同构，展示了该代数在同伦论中的效用。主要结果被用于描述秩5的二元域 $\mathbb F_2$ 上一般线性群的表示，并证明了在考虑的内部次数下，第五代数传递是同构。所有结论均基于作者在SageMath和OSCAR中实现的新算法程序得到验证。此外，研究还证明了关于不可分解模 $\mathbb F_2\otimes_{\mathscr A}\mathbb F_2[x_1, \ldots, x_m]$ 维数的局部化Kameko猜想在特定次数下对所有 $m\geq 1$ 成立。
steenrod代数代数传递peterson命中问题同伦论kameko猜想计算代数
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01-05 00:00
本文是序正域研究的延续，证明了即使在非阿基米德情形下，序正域的实闭包仍然保持序正性。这一结果扩展了序正域理论的应用范围，为相关代数结构的研究提供了新的工具。
序正域实闭包非阿基米德域论代数结构
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01-05 00:00
本文发展了一种基于Stallings核心图的多拟阵理论，为研究自由群中字与子群的稳定不变量提供了新工具。该理论能证明这些不变量在随机同态下映射到有限群子群的概率上下界。主要成果包括：证明了Ernst-West、Puder和Seidel关于稳定$K$-本原秩的间隙猜想，验证了Reiter关于有限群作用中方程组解数的猜想，并统一证明了Wise的“秩-1 Hanna Neumann猜想”及其高秩推广。此外，研究还表明稳定压缩秩及其$q$-模拟与有限单群大秩稳定作用上的多词测度衰减率一致。
多拟阵理论hanna neumann猜想自由群稳定不变量有限群作用stallings图
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01-05 00:00
本文研究了具有约化群作用的Q-Fano球面簇的K稳定性问题。核心结论是：若该簇存在一个开Borel子群轨道，则存在唯一一个反典范Q-除子，它计算了等变稳定性阈值。该除子在Borel子群作用下不变，并完全刻画了Q-Fano球面簇的K稳定性。这一结果为通过组合与几何数据判断这类簇的稳定性提供了新工具。
代数几何k稳定性球面簇q-fano簇等变几何
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01-05 00:00
本文构造了一族简单的、具有空隙性质的（lacunary）双曲群，它们满足Kazhdan性质(T)，有理上同调维数为16，并且其第二ℓ²-Betti数可以取不可数个不同的值。这一构造过程同时提供了可测多样的有限生成群的新方法，并证明了即使在具有良好有限性性质的条件下，第二ℓ²-Betti数在标记群空间中也远非半连续的。
kazhdan群ℓ²-betti数双曲群上同调维数标记群空间
physics
01-05 00:00
本文探讨了物理学在橄榄油生产中的核心作用，揭示了从橄榄采摘到榨油的每个环节都受到基本物理定律的支配。文章结合地中海地区三千年的生产传统与现代技术，分析了流体力学、热力学等原理如何影响油品质量与生产效率，为传统工艺的优化提供了科学视角。
应用物理食品物理传统工艺流体力学橄榄油
physics
01-05 00:00
本研究通过对比简化单心室与详细四腔室两种集总参数心血管模型，探讨了模型复杂度对生理参数敏感性的影响。研究使用时变弹性函数模拟心脏动力学，并采用Sobol和Morris方法进行全局敏感性分析，量化了静脉回流、心肌收缩力、总外周阻力和动脉顺应性等关键参数的作用。结果表明，两种模型的参数敏感性排序存在显著差异，凸显了模型粒度与参数交互作用在塑造心血管响应中的关键角色。这些发现为敏感性驱动的模型简化以及可扩展的非侵入性心血管模拟框架奠定了基础。
心血管建模敏感性分析集总参数模型血流动力学非侵入性测量模型简化
physics
01-05 00:00
本文针对已使用近一个世纪的NACA五位数反弯度翼型族，首次推导出其所有升力和零力矩设计积分的闭式解析表达式。通过引入三角代换消除了Glauert变换引入的端点奇异性，将积分表示为反三角函数与显式多项式的组合。该方法仅需求解单个超越方程确定转折点参数，其余弯度线常数可直接计算获得，无需数值积分。与历史数据表的对比验证表明，闭式解满足零力矩设计条件的精度达到机器精度，而原始表格数据因计算精度限制存在9-13个数量级的残差。
空气动力学翼型设计闭式解naca翼型反弯度翼型解析方法
physics
01-05 00:00
本研究针对恒定电势下的薄壁有限长导体圆柱壳，建立了其静电学模型。通过利用轴对称性，将问题转化为关于轴向表面电荷密度的一维奇异积分方程，其核函数由完全椭圆积分表示。采用结合平方根边缘奇点的切比雪夫加权配置法，可快速收敛地计算出任意长径比（L/a）下的电荷分布和无量纲电容，重现了已知的长、短圆柱极限，并为中间区域提供了精确的基准值。该方法为有限圆柱导体的静电分析提供了一个紧凑且数值稳健的参考公式。
静电学有限圆柱导体奇异积分方程椭圆积分电容计算数值方法
physics
01-05 00:00
本文探讨了因果性这一物理学中最基本却又难以捉摸的概念。通过回顾从伽利略力学、牛顿动力学、拉格朗日与哈密顿表述，到狭义与广义相对论，再到量子力学与统计物理的历史脉络，文章揭示了因果性如何在最成功的物理理论中反复退居幕后，尽管它在我们的日常理解中看似核心。
因果性物理学史相对论量子力学基础概念
physics
01-05 00:00
本研究通过推导瞬时辐射力的慢时间极限，首次计算了声悬浮中Gor'kov理论的一阶有限惯性修正项，并提出了一个简单的失效判据参数。修正项会降低有效捕获漂移，并预测振幅为$x_1^{\mathrm{max}}\sim\lambda/8$的快速时间振荡（典型超声实验中可达数百微米）。这为使用相控换能器阵列的实验提供了可测量的判据，为声学陷阱设计提供了通用准则，并明确了时间平均辐射力模型的失效范围。
声悬浮gor'kov理论有限惯性修正辐射力液滴操控超声操控
physics
01-05 00:00
本研究通过融合Maxar WorldView影像、ICESat-2测高与Sentinel-1 SAR数据，系统监测了斯瓦尔巴群岛Negribreen冰川系统跃动期间表面水体（冰上湖、裂隙水）的时空演化。研究发现，跃动过程可分为初始加速、成熟和恢复平静三个阶段。初始加速阶段，冰面与冰下水系连通性突然增强；成熟阶段，充满水的张性裂隙出现在压缩变形区，并常伴随局部二次加速；同时观测到冰面湖的快速排水。这些定性与定量观测表明，冰面水体不仅是冰川动力过程的关键指示器，更是驱动北极冰川跃动演化的重要因子。
冰川跃动冰面水文遥感数据融合北极冰川动力耦合
physics
01-05 00:00
本文提出了一种基于过程的科学解释理论，用“稳定化”概念重构了“基础性”。传统的基础理论能捕捉层级依赖关系，但缺乏判断解释在模型更新、扰动和理论变革下是否依然有效的标准。稳定化被形式化定义为模式 \(C \to P(I)\)，当解释关系在允许的变换下能保持特定的关系不变量时，即被视为充分。这用可操作、基于可测量不变性的充分性检验，取代了对终极基础的追寻，既解决了无限倒退的担忧，又保留了温和的科学实在论。该框架在理论变革、量子测量、数学有效性及涌现与还原等议题上展现出统一解释力。
科学解释稳定化基础性不变性理论变革过程哲学
physics
01-05 00:00
本研究将一维散射中的首次返回概率（由卡特兰数和莫茨金数描述）扩展到三维各向异性散射。通过将三维随机行走投影到深度-光程平面并应用中心极限定理，研究发现边界截断因子呈现柯西核形式，其宽度参数为 $m^{*}(g) = 4g/(1-g)$，振幅为 $A(g) = 1 - g(1+g)/2$。蒙特卡洛模拟证实该模型在 $g < 2/3$ 时精度达1-2%。研究揭示了指数路径长度统计与首次通过几何的结合（因子4），并建立了泊松过程与柯西重尾统计之间的对应关系。
散射理论随机行走柯西分布光学统计首次返回概率
physics
01-05 00:00
本研究首次提出了一个广义解析模型，用于描述铌酸锂薄膜（TFLN）平台上的各向异性热光（TO）响应。该模型将TO响应量化为波导传播角度和偏振的函数，揭示了其内在的各向异性特性，并经过了数值模拟和实验的严格验证。这项工作为理解各向异性热调谐提供了基础性见解，并为设计下一代高效、可扩展的TFLN光子集成电路（PICs）开辟了新途径。
光子集成铌酸锂薄膜热光效应各向异性波导设计光学调制
physics
01-05 00:00
本研究构建了一个2.45 GHz近场微波功率传输系统，核心包括多磁控管微波源、超材料发射天线和大功率整流天线阵列。系统采用包含2048个肖特基二极管的1平方米整流阵列，在距发射天线5.5米处，于1.2欧姆直流负载上实现了67.3 W的直流输出功率。实验表明，利用常规低功率肖特基二极管与简易磁控管，可实现大功率微波整流，输出功率受距离、负载及微波源工作模式影响。
微波功率传输磁控管整流天线近场传输能量收集实验研究
astro-ph
01-05 00:00
JWST在红移z≥5处发现了一类致密、红色的“小红点”星系，它们具有宽巴尔默发射线但X射线微弱，暗示存在极强遮挡（NH≥10²⁴ cm⁻²）。研究提出，这些天体可能对应模糊暗物质（FDM）晕中深孤子核内快速重子流入导致的短暂、被遮挡阶段。通过将孤子尺度与观测到的致密半径（30-100 pc）及康普顿厚遮挡柱密度要求相结合，推断粒子质量m∼2×10⁻²² eV与孤子质量Mₛ∼10⁸-10⁹ M⊙相符。辐射损失时标短于动力学时标表明静态热大气难以维持，支持快速流入或辐射压驱动演化。512³谱方法薛定谔-泊松模拟显示，剧烈弛豫可形成致密高密度孤子核。
模糊暗物质jwst观测高红移星系孤子坍缩致密天体宇宙学模拟
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01-05 00:00
随着低地球轨道卫星星座的快速扩张，其电子设备产生的非平稳、弱谱规律射频干扰对射电天文构成了新挑战。本研究聚焦于仅有单次时频快照的‘单历元’观测场景，探讨了低秩分解方法抑制此类干扰的根本极限。通过将卫星干扰建模为叠加在天体物理信号与热噪声上的结构化非平稳分量，研究分析了低秩分解在抑制干扰的同时保留天文信息的条件。受控模拟与实证分析表明，激进的秩截断会导致显著的信号失真，尤其对弥散或低信噪比的天体特征影响严重。研究量化了信号保留与干扰抑制之间的权衡，并指出当干扰强度超过临界值时，低秩方法将不可避免地造成不可逆的信息损失。
射频干扰抑制低秩分解单历元观测射电天文卫星干扰信号失真
astro-ph
01-05 00:00
本研究利用哈勃太空望远镜（HST）和詹姆斯·韦伯太空望远镜（JWST）的联合观测数据，在距离5-20 Mpc的19个星系中，系统性地识别并发布了包含97,057颗红超巨星（RSGs）的星表，这是迄今最大的单次巡天RSG样本。研究使用HST F814W和JWST F200W测光数据，结合PARSEC等时线模型进行筛选。分析发现，RSGs的空间分布与恒星形成活跃区（如旋臂）高度相关，其数密度在千秒差距尺度上与由GALEX+WISE测得的局部恒星形成率密度（$\Sigma_{SFR}$）强相关（$r_s \sim 0.82$），而与总恒星质量密度（$\Sigma_*$）相关性较弱。该样本质量大于$\gtrsim 10 M_{\odot}$，年龄约6-30 Myr，为追踪未来超新星前身星、测定星族年龄等研究提供了宝贵资源。
红超巨星多星系巡天哈勃望远镜韦伯望远镜恒星演化星族研究
astro-ph
01-05 00:00
本研究通过升级的行星演化代码APPLE，首次自洽地模拟了亚海王星（半径约1.5-4倍地球半径）内部热-成分耦合演化。研究发现，地幔向包层的低效热传输可使行星在十亿年尺度上保持约10%的额外半径膨胀。同时，引入硅酸盐-氢混合物相分离的从头算结果，模拟了包层中的“硅酸盐雨”现象，这可能导致额外约5%的半径贡献，并使上层包层贫硅酸盐。研究为GJ 1214 b等行星的观测半径与平均密度提供了液态硅酸盐地幔+薄包层的新解释，挑战了传统的“水世界”模型。
行星内部结构热演化相分离亚海王星硅酸盐雨行星形成
astro-ph
01-05 00:00
本研究利用盖亚DR3的高精度天体测量与测光数据，对银河系薄盘附近的四个年轻疏散星团（NGC 663、NGC 2301、NGC 2384、NGC 7510）进行了综合分析。通过UPMASK算法确定成员星，并采用贝叶斯MCMC等时线拟合，测得星团年龄在 $\log t \sim 7.0$ - $8.15$ 之间，消光值 $E(B-V)$ 为0.093至1.24星等。恒星初始质量函数斜率 $\alpha \approx 2.00$-$2.26$，与Salpeter值相符。动力学弛豫时间分析表明，仅NGC 2301和NGC 2384b的子群处于动力学平衡状态。轨道积分显示这些星团具有近圆轨道（偏心率 $e \approx 0.003$-$0.014$）和较小的垂直振幅（$Z_{\rm max} < 0.142$ kpc），证实其被束缚在银河系薄盘内。
疏散星团盖亚卫星恒星动力学银河系结构初始质量函数等时线拟合
astro-ph
01-05 00:00
研究揭示，当主序星或红巨星吞噬氦白矮星时，可能形成富含放射性同位素氖-22（${}^{22}\mathrm{Ne}$）的碳氧白矮星。这种高丰度的氖-22在星体冷却结晶时，会因浮力上升并释放引力势能，从而解释观测中白矮星冷却异常（Q分支）和DAHe型白矮星的异常磁发射线现象。该双星相互作用通道产生的白矮星质量略高（约$0.7M_\odot$），且可能具有异常自转，为白矮星演化与冷却机制提供了新的联系。
白矮星演化双星相互作用氖-22蒸馏恒星吞噬冷却异常dahe白矮星
astro-ph
01-05 00:00
本研究通过2.5维广义相对论磁流体动力学（GRMHD）模拟，结合自适应网格细化（AMR）技术，追踪了长伽马暴（lGRB）喷流从其中心引擎（黑洞吸积）产生，到穿越并最终脱离其大质量恒星前身物质的完整过程。研究比较了高磁化、弱磁化及非磁化前身恒星环境对喷流传播的影响，并探讨了这些不同物理条件对最终观测信号（如喷流结构、能量输出）的潜在影响。
伽马射线暴磁流体动力学模拟恒星演化喷流物理数值天体物理
astro-ph
01-05 00:00
本研究重新分析了相接双星TYC 3801-1529-1，确认其质量比低至$q=0.024_{-(1)}^{+(2)}$，是目前已知质量比最低的系统。通过BSN应用和MCMC方法分析TESS光变曲线，并结合周期变化研究，发现系统存在一个第三体（M型矮星）的引力影响。移除第三体贡献后，轨道周期变化趋势仍不明确，凸显了未来持续观测的重要性。分析表明，系统的次星可能是一颗褐矮星，且整个系统处于动力学不稳定状态，是研究双星合并事件的极佳候选体。
相接双星极低质量比双星合并周期分析第三体动力学不稳定
astro-ph
01-05 00:00
本研究对银河系中心半径3.5 kpc内的45个球状星团进行了轨道动力学分析，比较了静态势场与基于宇宙学模型的演化势场（包含旋转棒结构）的影响。利用Gaia卫星的高精度天体测量数据构建6维相空间，并采用频率分析方法判断轨道的规则性或混沌性。结果表明，从静态势场过渡到演化势场时，轨道动力学仅发生微小变化。这证实了引力势各组分质量和尺寸的变化对轨道参数的影响是相反的，且在较小银心距处这种影响得到最大补偿，而遥远天体或具有较大远心距的天体轨道受到的影响最大。
球状星团轨道动力学银河系势场混沌轨道gaia数据数值模拟
astro-ph
01-05 00:00
本研究通过分析中红外连续谱的时间不对称性，揭示了活动星系核（AGN）环状结构的变光物理机制。利用ZTF光学与NEOWISE中红外观测数据，发现光学-中红外颜色偏蓝的AGN在增亮阶段变幅更大（正不对称），而偏红AGN则在衰减阶段变幅更大（负不对称）。$g$波段吸积盘变光未呈现显著不对称性，表明中红外不对称性主要源于环状结构本身的内在过程，而非吸积盘紫外-光学变光的反射。合成光变曲线显示，偏蓝AGN的中红外增亮更为缓慢，暗示富热尘埃AGN伴随热尘埃辐射的逐渐衰减，而贫热尘埃AGN则与稳定增亮相关。
活动星系核中红外变光时间不对称性环状结构尘埃辐射观测天体物理
astro-ph
01-05 00:00
詹姆斯·韦伯太空望远镜观测发现，TRAPPIST-1恒星上的高能耀斑温度仅为约3500–4000 K，远低于太阳耀斑的约9000–10000 K。本研究揭示了其物理机制：在TRAPPIST-1这类晚型M矮星冷而密的大气中，分子氢（H$_2$）解离为原子氢的过程充当了高效的“能量沉”，吸收了磁加热能量，从而将耀斑温度限制在约4000 K以下。化学平衡与热容计算表明，此效应高度依赖于恒星大气压和H$_2$的局部丰度。在更热的恒星（如早期M矮星至类太阳恒星）中，H$_2$稀缺，该机制失效，耀斑温度则由氢原子电离过程限制在约9000 K附近。
恒星耀斑分子氢解离m矮星大气能量平衡jwst观测恒星物理
astro-ph
01-05 00:00
事件视界望远镜（EHT）观测到的M87*黑洞图像呈现不对称的亮环结构。研究通过将观测到的亮度不对称性分布与不同黑洞自旋参数$a_{*}$下的广义相对论磁流体动力学（GRMHD）模拟结果进行对比，发现对于强磁化（MAD）模型，现有三个观测历元的数据倾向于排除$|a_{*}| \lesssim 0.2$的低自旋情形。这一结果与解释M87喷流的Blandford-Znajek模型预测其自旋非零相符，并表明未来更多观测数据将有助于进一步约束自旋参数，从而区分不同的喷流产生机制与黑洞增长模型。
黑洞自旋事件视界望远镜广义相对论磁流体动力学m87喷流机制天体物理
astro-ph
01-05 00:00
近期JWST观测发现，一些围绕M矮星运行的岩石系外行星，其昼侧热辐射温度超过了仅考虑恒星辐射的理论最大值，暗示可能存在内部热源。本研究模拟了三种可能的行星内部加热机制：形成残余热、潮汐加热以及与恒星磁场相互作用的感应加热。结果表明，即使这些机制叠加，也无法解释观测到的热辐射过剩，也无法解释亮度温度缩放因子随辐照温度升高而增加的趋势。这意味着行星内部过程不太可能产生可远程探测的热量，观测到的热异常更可能源于恒星污染、表面过程或本研究未考虑的其他内部过程。
系外行星热辐射内部加热jwst观测岩石行星m矮星
q-bio
01-05 00:00
针对3D生物成像数据（如CT、MRI）在共享、标注和协作分析中面临的挑战，本研究提出了MorphoDepot框架。该框架创新性地将开源软件开发中的“分支与贡献”模型应用于3D形态学数据管理，通过集成git版本控制、GitHub协作平台以及3D Slicer/SlicerMorph软件，将静态的解剖分割数据集转变为可动态迭代、社区共同维护的项目。该系统不仅解决了分布式协作、数据溯源和标准化问题，还为人工智能模型训练提供了高质量数据，有力推动了数据在进化形态学等领域的FAIR（可发现、可访问、可互操作、可重用）原则实践。
3d形态学开源协作数据管理人工智能训练数据fair原则版本控制
q-bio
01-05 00:00
本研究针对数据极度稀缺（P >> N）场景下的垂直联邦学习（VFL）不稳定性问题，提出了一种融合领域先验知识的VFL框架。该框架利用基于梯度显著性的特征选择方法，结合生物学先验知识，在仅有13个样本、90579个特征的珊瑚热应激多组学数据集上，将维度降低了98.6%，最终实现了0.833 ± 0.030的AUROC，显著优于表现接近随机水平的基线方法（p = 0.0058）。研究证实了领域知识引导的降维和稳定性评估对于极端高维小样本VFL应用的重要性。
垂直联邦学习多组学整合特征选择小样本学习珊瑚生物学计算生物学
q-bio
01-05 00:00
本研究提出了一种利用视频振动分析技术，对生物打印组织构建体进行无接触、非破坏性结构缺陷检测的新方法。通过高速相机记录耳形水凝胶构建体（由海藻酸钠和κ-卡拉胶制成）的动态响应，并采用相位运动估计算法进行分析。实验系统引入了几何、层间及压力诱导缺陷，结果显示所有缺陷样本的动态特性均发生一致变化，其偏离程度随缺陷严重性增加而加剧，反映了内部异常导致的有效刚度和质量分布变化。有限元模拟验证了实验趋势。该方法为下一代生物增材制造工作流程中的结构健康监测提供了实用途径。
生物打印缺陷检测振动分析非接触测量结构健康监测水凝胶
q-bio
01-05 00:00
本研究提出了一种基于极性的颅神经嵴细胞（CNCC）迁移代理模型，克服了传统模型需预先指定领导者/追随者角色的局限。在该模型中，所有细胞遵循相同规则，通过成对相互作用势能互动，并携带根据时间平均化学吸引梯度演化的极性向量。数值模拟表明，领导者与追随者的表型划分能从模型的集体动力学中自发涌现，且其行为与鸡胚胎中的实验观察一致。该模型为理解细胞表型可塑性提供了机制性解释。
细胞迁移代理模型极性向量表型涌现集体动力学神经嵴细胞
q-bio
01-05 00:00
本文提出了Rogue Variable Theory (RVT)，一个量子兼容的认知框架，用于形式化描述决策、情感或意义稳定之前的模糊、紧张且充满潜在竞争解释的“前事件”认知状态。该框架将此类状态定义为“Rogue Variables”，并通过基于时间索引的镜像个人图（MPG）、量子MPG状态（QMS）、哈密顿动力学和“rogue算子”来实现。核心创新是引入了罗塞塔石层（RSL），它能在无需显式节点对齐的情况下，将用户特定的潜在因子坐标映射到共享的参考希尔伯特空间，从而实现跨用户比较与聚合。该框架可在经典系统上完全实现，并将“坍缩”解释为交互下的信息退相干。
认知科学量子认知信息理论图模型跨用户对齐前事件状态
q-bio
01-05 00:00
本研究针对连续血糖监测（CGM）产生的密集时间序列数据，提出并评估了三种编码压缩策略：峰值与谷值（PN）、峰值、谷值与支撑点（PN+）以及均匀下采样。通过结合合成数据与真实临床试验数据验证，PN+方法在压缩比为13时，其重建信号的平均绝对误差（MAE）比均匀下采样降低3.6倍（0.77 vs. 2.75），且在关键血糖波动指标上保持最高的R²。该方法平均单次编码解码仅需0.13秒，为CGM数据的存储、传输与分析提供了高效且高保真的解决方案。
连续血糖监测数据压缩信号重建峰值谷值编码时间序列分析医疗数据
q-bio
01-05 00:00
本研究利用4,622个病例周数据，评估了CatBoost、XGBoost、AutoGluon和tabPFN四种回归模型对一周后连续血糖监测（CGM）指标（如TIR、TAR、TBR、MAGE等）的预测性能。结果显示，所有模型对大多数指标（如TIR、TAR）的预测性能相当，平均绝对相对差异（MARD）在7.8%至23.9%之间。然而，低血糖事件（TBR）的相对预测误差较高（T1DM约48%，T2DM约78%）。尽管AutoGluon和tabPFN在某些指标上精度略有优势（如TITR，p<0.01），但其计算成本显著更高（如tabPFN推理时间比CatBoost/XGBoost高约17,000倍）。研究表明，现代表格模型可对CGM指标进行合理预测，但低血糖事件的相对预测仍是挑战。
糖尿病管理血糖预测机器学习连续血糖监测表格学习automl
q-bio
01-05 00:00
本研究从微观细胞相互作用的动力学描述出发，通过扩散极限推导出一类用于描述多发性硬化症的反应-扩散方程。在宏观层面，论文讨论了图灵不稳定性现象发生的必要条件及二维模式的形成，并利用弱非线性分析方法研究了这些模式的形状与稳定性。针对特定场景的数值模拟进一步证实并扩展了理论结果。
多发性硬化症反应-扩散方程图灵不稳定性趋化模型动力学理论模式分析
q-bio
01-05 00:00
本研究通过主动行走者模型，首次将食草动物的蹄部尺度行为与景观尺度地形形成联系起来。模型将食草动物视为在可侵蚀斜坡上随机觅食的智能体，其每一步移动都权衡攀爬的能量消耗与新鲜牧草的收益，同时蹄部踩踏会压实土壤并降低局部生物量，从而微妙地重塑引导后续步伐的能量景观。这些间接反馈机制最终使交通路径沿斜坡横向集中，形成周期性的台阶状带，形态与自然梯田相似。该研究揭示了局部觅食规则与基质反馈如何自组织形成大规模地形模式，凸显了分散的生物过程在塑造陆地景观中的重要作用。
地形形成主动行走者模型生物地貌学自组织食草动物景观演化
econ
01-05 00:00
经典市场设计理论基于静态模型，而现代数字平台市场本质上是动态的，其供需以异步、随机的方式到达。本章综述了将市场设计引入动态环境的最新研究，重点介绍一种方法论框架：通过分析系统的长期稳态分布，将复杂的动态问题转化为可处理的静态规划。研究探讨了在无法使用货币转移时，如何设计优先级规则和信息政策来出清市场并筛选参与者；以及在可以使用货币时，如何管理参与者和商品的队列，以平衡供需的跨期错配，并将竞争压力分散到不同时间。
市场设计动态匹配平台经济排队理论稳态分析
econ
01-05 00:00
本文针对未来模块化车辆或无人机容量有限、需多单元同时服务大客户（需求超单机容量）的场景，提出同步访问的按需出行问题（DARP-SV）。研究比较了四种数学规划模型：基于弧、基于事件、基于时空事件（TSEF）和基于时空片段（TSFrag），并应用动态离散化发现（DDD）算法迭代优化连续时间解。计算结果表明，在低请求强度下，基于事件的模型表现最佳；而在高请求强度下，结合DDD的TSFrag模型效率最高，显著优于传统基于弧的模型。该研究为大规模协同物流调度提供了有效的优化框架。
车辆路径规划协同配送数学优化无人机调度动态离散化
econ
01-05 00:00
本研究针对观测性网络数据中普遍存在的网络干扰与未观测混杂双重挑战，提出了一个融合双重负控制与图神经网络的广义双重差分框架。在修正的平行趋势假设下，该框架实现了对直接与间接因果效应的半参数识别，并构建了双重稳健估计量。核心方法结合图神经网络与广义矩估计，以处理高维协变量与网络结构信息。理论证明，在ψ-网络依赖与近似邻域干扰条件下，估计量具有渐近正态性。模拟实验验证了其有限样本性能，并应用于分析中国绿色信贷政策对企业绿色创新的影响。
因果推断双重差分图神经网络网络干扰未观测混杂双重负控制
econ
01-05 00:00
本研究探讨了声誉廉价谈话环境中专家识别问题。法官需在一位完美观察状态的专家与一位无信息的庸医之间做出选择，两者都希望被选中。研究发现，存在一种均衡：专家保持诚实，而法官倾向于更极端的信号。这种对极端主义的偏向并未导致专家夸大其词，反而维持了真实沟通。庸医会策略性地模仿专家言论，有时迎合法官的先验信念。研究揭示了“信息孕育信息”的特性：拥有更精确私人信息的法官更可能识别专家并了解真实状态，这意味着接触可靠性不确定的竞争信息源可能加剧受众间的信息不平等。
声誉模型廉价谈话专家识别信息传递博弈均衡信息不平等
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01-05 00:00
本文提出了一个连续时间渐近框架，用于分析数据收集与处理分配随信息动态调整的自适应实验。针对完全自适应实验中策略序列缺乏明确定义渐近极限的难题，研究聚焦于经验分配过程（即随时间分配给各处理的观测比例）。研究表明，在一般条件下，任何自适应实验及其经验分配过程，均可由具有未知漂移的高斯扩散及其对应的连续时间分配过程所定义的极限实验来近似。该极限表示通过降低状态空间维度和利用高斯扩散的可处理性，为分析最优决策规则提供了便利。应用此框架，研究推导了最优估计量，分析了自适应实验的样本内遗憾，并构建了适用于任意时间有效推断的e-过程。
自适应实验连续时间渐近高斯扩散经验分配过程最优决策任意时间推断
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01-05 00:00
本文为向量自回归运动定律提供了所有解集的完整描述。证明每个解均可分解为三个分量之和，分别对应三种时间流向：一个从任意遥远的过去向前流动，一个从任意遥远的未来向后流动，一个从时间零点向外流动。这三个分量通过应用三个互补的谱投影得到，对应于根据自回归系数矩阵特征值位于单位圆内、外或之上进行的分离。研究建立了所有解集与有限维初始条件空间之间的一一对应关系。
向量自回归谱投影时间流向特征值分离解集结构初始条件
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01-05 00:00
本文研究观察者如何向多位关心自身声誉且精度未知的专家学习。模型核心在于，观察者需同时学习一个持久状态并对专家进行排名。在二元基准模型中，作者刻画了每期均衡：高能力专家诚实报告；低能力专家则会进行单边扭曲，并在先验附近以闭式混合策略行动。信息聚合表现为对数似然比的加性形式。研究发现，轻触式设计（如使用严格适当评分规则的评估窗口，或引入微小凸偏离成本）能恢复严格信息性，并在设计下实现渐近效率（即一致的状态学习和声誉识别）。高斯扩展模型导出了一个模仿系数和线性滤波方法。当存在共同冲击时，广义最小二乘权重是最优的，而相关性会减缓学习速度。该框架适用于咨询小组、政策委员会和预测平台，并产生了透明的比较静态结果和可检验的推论。
社会学习专家声誉信息聚合贝叶斯学习机制设计预测平台