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02-12 00:00
本研究针对同行评审中因依赖简单启发式（惰性思维）导致质量下降的问题，提出了一种LLM驱动的框架。该框架将评审分解为论证段落，通过结合LLM特征与传统分类器的神经符号模块识别多种问题（如清晰度、具体性），并利用遗传算法优化的模板生成针对性反馈。实验表明，该方法优于零样本LLM基线，最高可将评审质量提升92.4%。同时发布了包含1,309个标注句子的LazyReviewPlus数据集。
同行评审大语言模型神经符号系统文本分析质量评估惰性思维检测
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02-12 00:00
本研究探索了使用大语言模型（LLMs）直接从急性缺血性卒中患者的常规入院记录中预测其出院及90天后的功能结局（改良Rankin量表，mRS）。研究评估了编码器模型（如BERT）和生成式模型（如Llama-3.1-8B），在微调后，其预测性能与依赖结构化数据（如年龄、NIHSS评分）的传统基线模型相当。例如，微调后的Llama模型在预测90天mRS时，7分类准确率达33.9%，二分类（功能独立与否）准确率达76.3%。这表明基于文本的预后工具无需手动提取结构化变量，即可无缝集成到临床工作流中。
大语言模型卒中预后临床预测自然语言处理医疗人工智能
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02-12 00:00
本文针对组织从传统AI工具向自主智能体AI系统转型的实践难题，提出了一个务实的过渡框架。该框架强调以业务领域知识驱动用例识别，系统地将任务委托给AI智能体，并构建人机协同的“人在回路”操作模型——由人类作为多个AI智能体的协调者。研究指出，当前转型的主要障碍包括对传统软件工程实践的过度依赖、业务知识整合不足、AI驱动工作流权责不清以及缺乏可持续的人机协作模式。该框架旨在帮助组织超越实验阶段，规模化部署智能体系统，并将其与切实的商业价值对齐。
智能体ai组织转型人机协同工作流自动化领域驱动
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02-12 00:00
本文提出了一种量化网络分段性的新方法，将网络建模为图，通过估计全局边密度来度量分段程度。研究推导出基于随机节点对采样的估计器，并证明在95%置信区间、误差±0.1的条件下，仅需97个样本即可实现准确估计，且结果与网络总节点数无关。该方法在Erdős–Rényi和随机块模型上通过蒙特卡洛模拟验证了估计准确性和覆盖性能，可应用于基线跟踪、零信任评估和网络合并等安全场景。
网络安全网络分段图模型统计估计边密度零信任
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02-12 00:00
本研究对首个专为AI智能体设计的社交网络Moltbook进行了大规模实证分析，基于2026年2月前收集的44,411条帖子和12,209个子社区数据。通过构建九类话题分类与五级毒性量表，系统分析了AI智能体的讨论主题与风险分布。研究发现，平台内容从早期社交互动迅速扩展到观点表达、激励驱动、推广及政治话语，注意力日益集中于中心化枢纽和极化叙事。毒性高度依赖话题，以激励和治理为中心的内容贡献了不成比例的高风险言论，包括类宗教的协调修辞和反人类意识形态。此外，少数智能体的突发自动化行为可能导致亚分钟级的灌水，扭曲讨论并威胁平台稳定。
ai社交网络智能体行为内容风险话题演化平台治理实证分析
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02-12 00:00
本文提出了一种名为CTRCBO的混合在线自适应优化框架，旨在解决大规模社交网络中广告负载个性化面临的动态环境与运营约束难题。该框架创新性地将传统对偶方法与贝叶斯优化相结合，并利用上游因果机器学习模型为高斯过程回归代理模型提供信息，从而提升决策质量。通过在十亿级用户社交网络上的评估，该方法展现出更快的收敛速度、稳健的约束满足能力以及更优的个性化指标，相关在线A/B测试结果验证了其有效性。
在线优化因果推断贝叶斯优化广告个性化社交网络高斯过程
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02-12 00:00
本研究对首个完全由AI智能体构成的社交平台Moltbook进行了为期3.5天的描述性分析（涉及6,159个智能体、13,875条帖文和115,031条评论）。宏观层面，该网络展现出与人类社交网络相似的结构特征：参与度呈重尾分布（幂律指数$\alpha = 1.70$）且具有小世界特性（平均路径长度$=2.91$）。然而，微观层面的对话模式却显著偏离人类行为：对话深度极浅（平均深度$=1.07$，93.5%的评论无回复）、互惠性低（0.197），且34.1%的消息为病毒式模板的完全复制。词频遵循齐普夫分布，但指数为1.70，显著高于典型英文文本（约1.0），表明内容更趋公式化。智能体话语高度集中于身份相关语言（占独特消息的68.1%）及“my human”等独特表达（占消息的9.4%），这些模式在人类社交媒体中未见。这些发现引发了关于AI社交行为本质的开放性问题：它究竟是对人类互动的模仿表演，还是一种真正不同的智能体社交模式？
ai社交网络计算社会科学智能体行为分析网络结构人机交互对比对话模式
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02-12 00:00
针对大语言模型（LLM）驱动的智能体在关键领域应用受限的安全与透明度问题，本研究提出了AgentTrace框架。该框架通过在运行时以低开销方式对智能体进行插装，捕获涵盖操作、认知和上下文三个层面的结构化日志流。与传统日志系统不同，AgentTrace强调连续、可内省（introspectable）的追踪捕获，旨在为智能体的安全、问责和实时监控提供基础层，从而支持更可靠的部署、细粒度风险分析和信任校准。
智能体安全可观测性结构化日志llm智能体运行时监控问责机制
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02-12 00:00
本研究揭示了主流语言模型编辑方法（Locate-then-edit）的一个关键安全漏洞：用于修改模型行为的参数更新，其低秩结构会无意中成为泄露被编辑数据的“侧信道”。研究者提出名为KSTER的两阶段逆向工程攻击，首先通过谱分析从更新矩阵的行空间恢复被编辑的“主体”，再利用基于熵的提示恢复攻击重建编辑的语义上下文。实验表明，该攻击能高成功率地恢复被编辑数据。作为防御，研究者提出了“子空间伪装”策略，通过语义诱饵混淆更新指纹，在保持编辑效用的同时有效降低重建风险。
模型编辑安全逆向工程攻击参数泄露语言模型隐私保护侧信道
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02-12 00:00
本研究提出MeCSAFNet，一种用于多光谱图像地物分割的多分支编码器-解码器架构。模型通过双ConvNeXt编码器分别处理可见光与非可见光通道，并利用专用融合解码器在多个尺度上集成中间特征，结合精细空间线索与高层光谱表征。特征融合通过CBAM注意力机制增强，并采用ASAU激活函数以实现稳定高效的优化。模型支持4通道（RGB+NIR）和6通道（加入NDVI、NDWI指数）输入。在FBP和Potsdam数据集上的实验表明，其性能显著超越U-Net、SegFormer及DeepLabV3+等先进模型，mIoU最高提升超过19%。紧凑变体在保持高性能的同时降低了训练与推理成本，适用于资源受限环境。
多光谱分割convnext注意力融合地物分类编码器-解码器
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02-12 00:00
本文系统综述了多模态大语言模型（MLLMs）在图表理解领域的发展。图表理解作为典型的信息融合任务，需要无缝整合图形与文本数据。文章首先分析了融合视觉与语言信息的基本挑战，随后对下游任务和数据集进行了分类，并引入了一种新颖的基准分类法。通过梳理从经典深度学习技术到利用复杂融合策略的先进MLLM范式的方法演进，文章批判性地指出了当前模型在感知与推理方面的局限，并展望了包括高级对齐技术和强化学习在内的未来方向，旨在推动构建更鲁棒可靠的图表理解系统。
多模态大语言模型图表理解信息融合视觉语言模型认知增强深度学习
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02-12 00:00
本文针对基于多模态大语言模型的移动GUI代理在处理屏幕内容时暴露敏感个人数据的隐私风险，提出了一种匿名化隐私保护框架。该框架遵循“可用但不可见”原则，通过PII感知识别模型检测敏感UI内容，并用保留语义类别的确定性占位符（如PHONE_NUMBER#a1b2c）替换。分层架构确保用户指令、XML层次结构和屏幕截图的一致性匿名化，并通过安全交互代理协调所有代理操作。在AndroidLab和PrivScreen基准测试上的实验表明，该框架在显著降低多种模型隐私泄露的同时，仅带来轻微的效用下降，实现了最佳的隐私-效用权衡。
隐私保护gui代理匿名化移动安全多模态大模型人机交互
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02-12 00:00
本研究评估了17个当代大语言模型（LLM）将标准化的ODD（概述、设计概念、细节）规范转换为可执行代码的能力，以捕食者-猎物模型（PPHPC）为基准。通过分阶段的可执行性检查、与已验证NetLogo基线的模型无关统计比较，以及运行时效率和可维护性的定量测量，研究发现：行为上忠实的实现是可能的，但并非总能保证；仅凭可执行性不足以满足科学用途。GPT-4.1能持续生成统计有效且高效的实现，Claude 3.7 Sonnet表现良好但可靠性稍逊。研究结果阐明了LLM作为模型工程工具的潜力与当前局限，对可复现的基于智能体及环境建模具有重要意义。
大语言模型基于智能体的模型代码生成模型复制计算建模可复现性
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02-12 00:00
本研究通过结构方程模型，揭示了加拿大青少年（16-24岁）与智能语音助手互动时的隐私保护行为机制。研究发现，隐私自我效能感是驱动保护行为的最强预测因子，而算法透明度与信任对行为的影响完全通过自我效能感中介。感知收益虽直接抑制保护行为，却能轻微提升自我效能感，产生间接促进作用。研究量化了政策过载和隐藏控制如何侵蚀青少年采取行动所需的信心，为设计既能保护年轻数字公民隐私、又不牺牲语音助手实用性的方案提供了实证依据。
隐私保护智能语音助手青少年用户结构方程模型自我效能感人机交互
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02-12 00:00
本研究揭示了视觉语言模型（VLMs）处理长上下文任务时的内部瓶颈。通过注意力分析，研究者识别出一类关键的“视觉证据检索头”（VER Heads），它们能动态定位推理所需的视觉线索，不同于静态的OCR头。实验证明屏蔽这些头会显著损害模型性能。基于此发现，研究者提出了无需训练的增强框架VERA，通过检测模型不确定性来触发VER头所关注的视觉证据的显式语言化。在五个基准测试上，VERA使Qwen3-VL-8B-Instruct和GLM-4.1V-Thinking模型的长上下文理解能力平均相对提升了21.3%和20.1%。
视觉语言模型长上下文理解注意力机制视觉证据检索模型增强
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02-12 00:00
本文从实践者视角，报告了利用大语言模型（LLM）辅助完成系统综述（Systematic Mapping Study）的完整流程。研究证实，LLM能显著减少重复性任务时间并提升数据提取的标准化程度。然而，实践也面临三大挑战：构建可靠提示词需要大量迭代测试，可能抵消部分时间收益；模型存在“幻觉”现象；整个过程仍需持续的人工核查。文章为研究者提供了实用的经验教训与建议，强调了在采纳LLM提升效率时，必须同时考虑其方法学风险与局限性。
大语言模型系统综述证据合成人工智能辅助研究实践报告
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02-12 00:00
本研究提出了一种名为CrossTALK的新型可扩展攻击方法，旨在突破具备多模态推理能力的视觉语言模型（VLMs）的安全对齐机制。该方法通过三个核心步骤实现：1）知识可扩展重构，将有害任务扩展为多跳链式指令；2）跨模态线索纠缠，将可视觉化的实体迁移至图像中以构建多模态推理链路；3）跨模态场景嵌套，利用多模态上下文指令引导模型生成详细的有害输出。实验表明，该方法在攻击成功率上达到了最先进的水平，揭示了当前VLMs安全防御在面对复杂、纠缠的跨模态攻击时存在的脆弱性。
多模态安全对抗攻击视觉语言模型红队测试跨模态推理模型越狱
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02-12 00:00
本研究针对第三方风险评估中手动定制问卷效率低下的问题，探索了利用语义标签（描述控制域和评估范围）来组织和检索安全问题的策略。研究比较了两种方法：直接使用大语言模型进行问题级标注，以及一种混合半监督语义标注流程。后者先在嵌入空间对问题进行聚类，用LLM标注少量代表性子集，再通过k近邻算法将标签传播至其余问题。实验表明，当标签具有区分性和一致性时，语义标签能有效提升检索匹配度，且SSSL方法能以极低的LLM使用成本，将标签从少量样本泛化至大型问题库。
网络安全第三方风险评估语义标注大语言模型半监督学习信息检索
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02-12 00:00
针对AI控制研究中可信监控的失效问题，本文提出“可读性协议”，要求不受信任的强模型在执行任务时采取更易于监控模型评估的行动。研究在APPS代码生成场景中验证，允许模型用注释详细解释其代码（而非删除注释以防止欺骗）。结果表明：1）注释协议在保持任务性能的同时提升了安全性；2）注释对诚实代码的益处更大，因其有自然的解释可消除监控疑虑，而恶意代码常缺乏合理辩护；3）监控模型越强，从注释中获得的收益越大，因其能更好地区分真实解释与表面合理的辩解。
ai控制可信监控可读性协议代码安全对抗性ai模型对齐
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02-12 00:00
本文提出PRISM-XR框架，旨在解决多模态大语言模型（MLLMs）赋能扩展现实（XR）协作时面临的隐私泄露与动态同步难题。该框架通过在边缘服务器进行智能帧预处理，过滤敏感信息（如信用卡、人脸）后再上传云端，实现隐私保护。同时，其轻量级注册与内容共享机制，能在保持空间误差小于$3.5\text{ cm}$、注册时间低于$0.27\text{ s}$的同时，满足近90%的用户请求。用户研究表明，系统能在超过90%的场景中自动过滤高敏感对象。
扩展现实隐私保护多模态大模型边缘计算协同交互
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02-12 00:00
针对加密流量检测中因载荷不可见及图结构随时间变化（图漂移）带来的挑战，本研究提出MalMoE系统。该系统采用专家混合（MoE）架构，设计多个类似1跳图神经网络（1-hop-GNN）的专家模型，分别处理不同特征的图漂移。通过重新设计的门控模型根据实际漂移动态选择最佳专家，并采用两阶段稳定训练策略与数据增强进行优化。实验表明，MalMoE能在公开、合成及真实数据集上实现精准、实时的恶意流量检测。
加密流量检测图神经网络专家混合模型图漂移恶意流量网络安全
cs
02-12 00:00
传统视频检索基准依赖精确描述匹配封闭视频库，难以反映真实世界中基于开放网络、多维度模糊记忆的搜索场景。本研究提出了RVMS-Bench基准，包含1440个来自真实开放网络视频的样本，涵盖20个类别和四种时长，并采用包含全局印象、关键瞬间、时序上下文和听觉记忆的分层描述框架来模拟真实搜索线索。同时，研究团队提出了RACLO智能体框架，通过溯因推理模拟人类的“回忆-搜索-验证”认知过程，以应对基于模糊记忆的视频搜索挑战。实验表明，现有多模态大模型在此类真实世界任务中仍显不足。
视频检索模糊记忆搜索基准评测智能体框架多模态学习时序定位
cs
02-12 00:00
本研究对CARLA仿真环境中的先进端到端自动驾驶代理（Transfuser和Interfuser）进行了闭环评估，揭示了其在三种黑盒对抗攻击下的严重脆弱性：基于声波的物理模糊攻击、电磁干扰攻击以及添加“幽灵”物体的数字攻击。在最坏情况下，驾驶评分下降高达99%。为缓解此类威胁，作者提出了一种基于注意力机制的轻量级攻击检测模型AD²，该模型通过捕捉时空一致性，在多摄像头输入上实现了卓越的检测能力和计算效率。
自动驾驶安全对抗攻击视觉感知攻击检测注意力机制carla仿真
q-bio
02-12 00:00
本研究提出了一种用于验证siRNA效力预测模型中显著性图（saliency maps）可靠性的“预合成门控”协议。该协议通过测试突变高显著性位点是否比组成匹配的对照更能改变模型输出，来评估“反事实敏感性忠实度”。跨数据集分析揭示了两种未被发现的失效模式：“忠实但错误”（显著性有效但预测失败）和“显著性反转”（高显著性编辑的影响低于随机编辑）。研究还发现，在mRNA水平测定数据上训练的模型在荧光素酶报告数据集上会失效，表明实验方案的转变可能无声地使部署无效。此外，引入一种生物学先验正则化器（BioPrior）能在可接受的预测性能权衡下增强显著性忠实度。
sirna设计可解释性ai模型验证生物信息学显著性图扰动测试
q-bio
02-12 00:00
本文提出STRAND模型，通过将遗传扰动编码为特定基因组位点的DNA序列，而非固定的基因标识符，来预测单细胞的转录组响应。模型利用该序列表示参数化一个从对照到扰动细胞状态的条件化传输过程。该方法支持对训练中未见位点的零样本推断，将推断时的基因组覆盖范围从基因水平模型的约1.5%大幅提升至约95%。在多个细胞系的CRISPR扰动数据集上，STRAND在低样本量下判别分数提升高达33%，在未见基因扰动基准测试中平均排名最佳，并改善了向新细胞系的迁移性能。
单细胞扰动序列条件化生成模型基因调控零样本推断条件传输
q-bio
02-12 00:00
本研究系统评估了六种用于药物发现的智能体系统在15类任务（涵盖多肽疗法、体内药理学及资源受限场景）中的表现，发现存在五大能力缺口：缺乏对蛋白质语言模型或多肽特异性预测的支持、体内与计算机数据间缺乏桥梁、过度依赖LLM推理而缺乏通往机器学习训练或强化学习的路径、假设绑定大型药企资源、以及忽视安全性-有效性-稳定性权衡的单目标优化。配对知识探测实验表明瓶颈在于架构而非认知：前沿LLMs对多肽的推理能力与小分子相当，但现有框架未能利用此能力。研究提出了面向现实约束下作为计算伙伴的新一代框架的设计要求与能力矩阵。
药物发现智能体系统多肽疗法能力评估框架设计人工智能
q-bio
02-12 00:00
本研究提出EVA，首个面向免疫与炎症领域的跨物种、多模态基础模型。它整合了跨物种、平台和分辨率的转录组学数据，并融合组织学数据，生成统一、丰富的患者表征。模型在39项涵盖药物研发全流程的任务中（包括零样本靶点功效预测、跨物种分子扰动分析、患者分层与治疗反应预测等）均取得最先进性能。通过可解释性分析，模型揭示了跨物种与技术间的生物学关联特征。
免疫基础模型多模态学习跨物种整合药物研发转录组学患者分层
q-bio
02-12 00:00
本研究提出的ENIGMA模型，通过整合主体统一的时空骨干网络、多主体潜在对齐层和MLP投影器，将原始脑电图（EEG）信号映射到丰富的视觉潜在空间。该模型在THINGS-EEG2和AllJoined-1.6M基准测试中达到最优性能，且仅需15分钟新主体数据即可高效微调，参数量不到以往方法的1%。研究首次在EEG到图像解码领域引入标准化图像重建指标并进行了广泛的人类行为评估，为开发实用的脑机接口应用迈出重要一步。
脑机接口eeg解码图像重建轻量化模型快速适应
q-bio
02-12 00:00
本文提出了一种名为“动态显微镜”的框架，用于分析复杂系统产生的多变量振荡信号。该框架将多通道信号转换为相位-振幅特征，利用自编码器学习数据驱动的潜在轨迹表示，并通过轨迹几何和流场度量来量化动力学机制。研究以拓扑切换的耦合Stuart-Landau振子网络为验证模型，证明即使不同机制在状态空间上重叠，该方法也能有效恢复其动力学规律的差异。机制间的差异可表现为共享流形上潜在轨迹的速度、路径几何和流组织的改变，而无需离散的状态分离。速度与探索方差展现出强区分度（$\eta^2 > 0.5$），而曲率等指标则捕获了与拓扑对比正交的轨迹几何信息。该框架为分析神经、生理或物理系统的多元时间序列中的机制结构提供了原理性方法。
多变量振荡信号动力学机制共享流形自编码器轨迹几何流场分析
q-bio
02-12 00:00
蠓虫集群展现出令人困惑的集体行为：个体间耦合很弱，但与集群整体耦合却很强。实验室研究中相关长度很小，而野外观察却显示出强相关性、无标度行为和幂律特征。本文回顾并讨论了现有理论模型，并将我们自己的谐波约束Vicsek模型扩展到各向异性约束情形。数值模拟产生了拉长的集群形状，其静态临界指数介于二维和各向同性三维模型之间，新值与自然集群的测量结果更为吻合。
集群行为vicsek模型临界现象生物物理学相关函数幂律
q-bio
02-12 00:00
本文提出了ICODEN模型，一种用于处理区间删失生存数据的深度学习方法。该模型通过深度神经网络建模风险函数，并通过求解常微分方程获得累积风险，无需比例风险假设或预设风险函数参数形式，实现了灵活的生存建模。在模拟研究和阿尔茨海默病、年龄相关性黄斑变性的真实数据应用中，ICODEN均表现出稳健的预测性能，并能有效利用数百至上千个高维预测因子进行数据驱动的亚组识别。
生存分析区间删失神经网络常微分方程生物医学预测
q-bio
02-12 00:00
本研究针对乳腺癌上皮球体在细胞外基质中侵袭时出现的界面不稳定性，建立了一个连续相场模型，描述生长中的活性液体向被动粘弹性基质的扩张。通过线性稳定性分析发现，组织界面可能出现长波不稳定性，但当癌组织嵌入弹性基质时，这种不稳定性会受到抑制。研究构建了理论形态相图，并辅以二维有限元相场模拟，追踪界面的非线性演化，结果与理论预测和实验观察一致。该工作为理解活性-被动系统中界面不稳定性的产生机制及其潜在调控提供了理论基础。
相场模型界面不稳定性肿瘤侵袭粘弹性基质形态相图有限元模拟
q-bio
02-12 00:00
本研究通过计算平衡态的拓扑复杂度，量化了广义Lotka-Volterra动力学中随机非互惠相互作用下平衡态数量随物种总数增长的速率。分析揭示了两种不同的多平衡态相：一种对入侵物种具有动态稳定性，另一种则不具备。研究进一步刻画了典型平衡态的平均丰度、相互相似性和内部稳定性，为理解复杂生态系统在非互惠作用下的动态行为提供了新视角。
生态动力学非互惠相互作用多平衡态lotka-volterra模型拓扑复杂度动态稳定性
q-bio
02-12 00:00
本研究提出了一种无监督多模态高斯过程变分自编码器（MM-GPVAE），用于从同时记录的神经与行为等多模态数据中，提取随时间演化的共享与独立潜在变量。模型结合了高斯过程因子分析（GPFA）的时序平滑性与GP-VAE的表达能力，通过在傅里叶域参数化潜在变量，提升了潜在结构的识别精度。在模拟的泊松尖峰计数与平滑变化的MNIST图像数据上，模型能准确分离共享与独立成分并良好重建数据。该框架已成功应用于果蝇全脑钙成像与肢体运动、以及天蛾翅膀肌肉尖峰序列与视觉刺激跟踪两个真实神经行为实验场景。
多模态学习变分自编码器高斯过程神经解码行为分析潜在变量模型
q-bio
02-12 00:00
本文提出了一种元贝叶斯自适应马尔可夫决策过程（meta-BAMDP）框架，用于处理在奖励和状态转移分布未知环境中的元推理问题。该框架将寻找最优推理算法 $P$ 本身建模为一个优化问题，超越了传统模型对已知环境动态的假设。研究以伯努利多臂老虎机任务为例，通过引入两个新定理显著提升了问题的可处理性，为在认知约束下理解人类探索行为提供了资源理性的规范性框架和可实验验证的预测。
元推理贝叶斯自适应mdp决策优化认知约束多臂老虎机
q-bio
02-12 00:00
本研究提出了一种名为MOTGNN的新型可解释框架，用于整合DNA甲基化、mRNA表达和miRNA表达等多组学数据进行疾病分类。该框架采用XGBoost构建组学特异性监督图，利用图神经网络进行分层表征学习，并通过前馈网络实现跨组学整合。在三个真实疾病数据集上的实验表明，MOTGNN在准确率、ROC-AUC和F1分数上比现有最优方法高出5-10%，对严重的类别不平衡具有鲁棒性。模型通过稀疏图保持计算效率，并具备内置可解释性，能识别关键生物标志物并量化各模态的贡献。
多组学整合图神经网络疾病分类可解释ai生物标志物监督图构建
q-bio
02-12 00:00
本文提出了STAR-MD模型，一种可扩展的SE(3)等变扩散模型，用于生成微秒级时间尺度上物理可信的蛋白质轨迹。该模型的核心创新在于一个具有联合时空注意力的因果扩散Transformer，能高效捕捉复杂的时空依赖性，同时避免了现有方法的内存瓶颈。在标准ATLAS基准测试中，STAR-MD在所有指标上均达到最先进水平，在构象覆盖度、结构有效性和动态保真度方面相比先前方法有显著提升。该模型成功外推生成了基线方法完全失败的稳定微秒级轨迹，并在整个扩展推演过程中保持了高结构质量。
蛋白质动力学扩散模型时空建模分子模拟生成模型se(3)等变性
q-bio
02-12 00:00
本研究证明了神经ODE（Neural ODEs）能够在无限时间范围 $[0,\infty)$ 内，以 $\varepsilon$-$\delta$ 逼近精度（除测度小于 $\delta$ 的初始条件外，轨迹误差小于 $\varepsilon$）逼近三类目标动力系统：具有双曲不动点的Morse-Smale系统、具有双曲极限环的系统（通过精确周期匹配）、以及具有法向双曲连续吸引子的系统（通过离散化）。研究进一步建立了时间泛化界：$\varepsilon$-$\delta$ 逼近意味着对所有 $t \geq 0$，$L^p$ 误差满足 $\leq \varepsilon^p + \delta \cdot D^p$，从而将拓扑保证与训练指标联系起来。这是首个针对多稳态无限时间范围动力学的通用逼近框架。
神经ode通用逼近定理动力系统无限时间范围多稳态系统morse-smale系统
math
02-12 00:00
本研究探讨了在具有狄利克雷边界条件的离散方形晶格波导中，由有限横向条带引起的波散射问题。该模型是经典连续波导屏幕问题的离散类比。研究未采用传统的Wiener-Hopf矩阵分解路径，而是通过极点移除技术获得了精确的解析解，这与连续情况下目前只能得到近似解形成对比。计算得到的反射和透射系数精度高达$10^{-13}$，与连续波导理论的理论预测一致，并在入射模式频率接近截止值时再现了全反射和零透射现象。
波散射离散波导精确解wiener-hopf极点移除晶格格林函数
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02-12 00:00
本文提出了一种在分布空间中处理线性逆问题的新方法，无需对前向模型进行离散近似。研究表明，在特定假设下，数值求解仅依赖于与未知量表示无关的数值积分，从而避免了传统方法中对未知量的离散化需求。该方法为无限维函数空间中的贝叶斯逆问题理论提供了计算实现路径，并分析了与基于离散化方法的联系。
贝叶斯逆问题分布空间无离散化数值积分无限维理论
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02-12 00:00
本研究针对径向基函数插值中形状参数的选择问题，提出了一种高效的留一交叉验证加速方法。传统方法需要重复求解稠密的N×N核矩阵，计算成本高昂。作者结合Nyström近似与Woodbury恒等式，推导出一个高效的代理目标函数，避免了大规模矩阵求逆。通过在一维、二维和三维空间中使用逆多重二次径向基函数进行数值实验，验证了该近似方法在保持原方法定性行为的同时，显著提升了计算效率，使其能够适用于更大规模的数据集。
径向基函数交叉验证低秩近似参数选择数值计算
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02-12 00:00
本文针对对数似然函数在参数上为凹函数且先验分布为对数凹的模型，证明了Bernstein-von Mises定理的新版本，适用于正确设定和误设定模型。与经典版本不同，该证明不依赖技术性光滑假设，仅基于凸分析工具，简化了理论框架并扩展了适用范围。
贝叶斯渐近理论对数凹分布凸分析后验分布模型误设定
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02-12 00:00
本研究探讨了正交变换不变的实随机矩阵特征向量的离域化现象。与酉不变系综不同，实矩阵的特征向量局部化程度与其特征值到实轴的距离相关：特征值越接近实轴，对应特征向量越局部化。研究者使用逆参与率 $\mathrm{IPR}(x) = N|x|_4^4 / |x|_2^4$ 量化局部化程度，并通过分析典型旋转不变矩阵模型的舒尔分解，严格证明了在给定特征值虚部 $|\mathfrak{Im}(\lambda)| = y / \sqrt{N}$ 的条件下，对应特征向量的 IPR 依分布收敛于一个仅依赖于 $y$ 的随机变量 $\ell_y$。进一步得出 $\ell_y \to 3$（$y \to 0$，更局部化）和 $\ell_y \to 2$（$y \to +\infty$，更离域）的极限行为，该结论对高阶 IPR 及整个实椭圆 Ginibre 系综（包括经典实 Ginibre 系综）均成立。
随机矩阵特征向量离域逆参与率实椭圆系综正交不变性
math
02-12 00:00
本文针对周期边界条件下的不可压Navier-Stokes方程，提出了一种高效、无条件稳定、变步长的二阶指数时间差分格式及其自适应步长变体。该格式的核心创新在于结合了动态二阶标量辅助变量校正（确保二阶时间精度）和均值回复标量辅助变量多步格式（保证长时间稳定性）。其无条件稳定性表现为：只要外力在$L^2$范数下一致有界，则数值解在$L^\infty(0,\infty; L^2(\Omega)^d)$范数下对任意雷诺数和时间步长均一致有界。每步计算仅需求解两个时间依赖的Stokes问题（在周期条件下可用Fourier方法显式计算）和一个标量三次代数方程。二维数值实验验证了其二阶精度、长时间稳定性和自适应策略的有效误差控制。
navier-stokes方程指数时间差分无条件稳定变步长标量辅助变量长时间模拟
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02-12 00:00
本文证明了非参数可加回归模型与一个适当的高斯白噪声实验之间的渐近等价性。在该白噪声模型中，观测到的是一个多维平移维纳过程，其维度等于回归函数中可加成分的数量。平移量由回归函数的可加成分以及协变量的一维和二维边际分布共同决定，通过一个明确指定的有界但非紧的线性算子 Γ 来描述。研究允许可加成分的数量 d 随样本量适度增长。特别地，当协变量各成分相互独立时，白噪声模型可分解为 d 个独立的单变量过程。此外，文章还在某些半参数设定下研究了 Γ 的近似，其中 Γ 可分解为一个乘法算子和一个渐近可忽略的希尔伯特-施密特算子之和。
渐近等价性非参数回归可加模型高斯白噪声维纳过程半参数估计
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02-12 00:00
本文针对成像中的盲源分离问题，首先将文献中的可分离性准则推广至任意相关的复值源与加性噪声场景，完善了先前在扩散环境中成像的理论基础。随后，研究验证了该准则在成像中两种常见传播机制（散斑机制与随机几何光学机制）下的适用性。最终，提出了一种基于盲源分离问题的新成像方法，该方法相比经典的时间反转算子分解法，能有效提升成像质量。
盲源分离成像方法散斑机制随机几何光学时间反转算子
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02-12 00:00
本文研究了带有不动点的线性逻辑的无穷良基系统，其分支规则由不动点的某个闭序数 $\alpha$ 索引。主要结果表明，对于某个可计算序数 $\alpha$，该系统的可证性在超算术层次 $\omega^{\alpha^\omega}$ 级别上是完备的。研究首先发展了证明论基础，包括切割消去和聚焦结果，以控制上界和下界分析。论证采用了精心校准的公式秩概念，精确计算了（无切割）证明搜索空间的高度界限。
线性逻辑不动点证明论超算术层次序数分析复杂度
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02-12 00:00
本研究将统计学中两种主要的排列距离——肯德尔τ距离和斯皮尔曼足尺距离——自然地扩展到不完全排名数据中，通过坐标嵌入和图实现建立了统一的度量几何框架。该框架将计算社会选择中的热门主题（如度量偏好、极化与比例性）联系起来。其核心应用在于，利用度量结构能够高效识别选民群体及其偏好的候选人阵营。由于定义适用于部分选票，该方法不仅可用于合成选举，还能应用于一系列真实世界选举数据，提供了稳健的聚类方法。
度量几何投票排名社会选择聚类分析不完全排名
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02-12 00:00
本研究通过无粘性数值模拟与1:10比例水槽实验验证，分析了双翼振荡涌浪波能转换器（OSWEC）的翼板间距对其性能的影响。研究发现，在短间距下，翼板间的流体相互作用会随波频变化产生破坏性或建设性干扰，但在宽频波浪激励下总体效应趋于平衡。长间距则始终产生建设性干扰。然而，在综合考虑所有波浪频率与振幅后，间距对部署于PacWave South站点的装置年发电量影响不显著。
波浪能振荡涌浪阵列间距能量捕获数值模拟水槽实验
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02-12 00:00
本文证明了在特征不为2的域上，具有第一类对合的完全可分解代数的真射影相似群是R-平凡的。这一结果深化了对代数结构及其自同构群的理解，为代数群和K-理论的相关研究提供了新的工具和视角。
完全可分解代数对合代数r-平凡群射影相似群代数结构
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02-12 00:00
本文研究定义在代数曲线上的两个一维正则平面多项式自同构族 $f$ 和 $g$。在其中一个族是耗散的条件下，证明了对于任意参数 $b$，要么 $f_b$ 和 $g_b$ 共享一个公共迭代，要么它们的公共周期点集 $\mathrm{Per}(f_b) \cap \mathrm{Per}(g_b)$ 的基数存在一个与参数 $b$ 无关的、统一的常数上界 $D$。该结果将 Mavraki 和 Schmidt 关于有理映射的结论推广到了多项式自同构的情形。
动力系统多项式自同构周期点统一有界性代数几何
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02-12 00:00
本文在n维时间尺度域上建立了非线性椭圆Dirichlet边值问题的存在性与唯一性结果。时间尺度理论为连续、离散及混合情形提供了统一框架。在非线性项受第一特征值约束的Lipschitz条件下，利用压缩映射定理证明了唯一解的存在性；在更弱的一侧增长条件下，利用Leray-Schauder不动点定理证明了存在性。为应用泛函分析方法，将问题重构为算子方程，这需要发展具有混合nabla-delta导数的Dirichlet拉普拉斯算子的谱理论。证明了算子的自伴性、正定性及特征函数的完备性，其乘积特征函数在n维情形下构成完备正交基。
时间尺度椭圆方程dirichlet问题谱理论不动点定理
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02-12 00:00
本文将生态与流行病学中用于判断灭绝或疾病消亡稳态稳定性的关键指标——基本再生数 $R_0$ 的理论，从非负矩阵描述的线性模型推广到更一般的数学框架。研究证明，对于作用在Banach空间上、保持锥结构的有限线性算子，其谱半径 $\rho(L)$ 总是满足 $1$ 与 $R_0$ 构成的区间关系，即 $\min(1, R_0) \le \rho(L) \le \max(1, R_0)$。这一扩展为分析更广泛动力系统的稳定性提供了统一的数学工具。
基本再生数banach空间谱半径锥保持算子稳定性分析数学建模
physics
02-12 00:00
本研究提出了一种基于牛顿法与切比雪夫谱配置法的数值方法，用于求解描述浮滴平衡态的自由边界问题。该方法适用于二维和三维空间中可由生成曲线描述的问题。通过对九维物理参数空间的探索，研究展示了中心浮滴、壁面束缚浮滴及非对称构型的势能特性，并揭示了相应欧拉-拉格朗日方程解的非唯一性，为能量最小化问题提供了新的证据。
自由边界问题浮滴平衡数值方法谱方法非唯一性势能景观
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02-12 00:00
本研究针对历史城区空间受限、难以大规模改造基础设施的挑战，提出了一个感知主导、类型学驱动的自行车友好度评估框架（URBAN-SPIN）。该框架创新性地结合了第一人称骑行视频数据集（CCEVD）、计算机视觉提取的街景指标、建成环境变量以及主观感知调查数据，构建了一个对街道类型敏感的自行车友好度指数。统计分析表明，骑行体验源于多种特征的累积性、情境化交互。AI辅助的视觉再设计进一步证明，针对特定街道类型的细微、精准改造，无需大规模结构干预即可显著提升感知体验。
自行车友好度历史城区街景感知类型学计算机视觉城市设计
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02-12 00:00
本研究构建了一个连接人口结构、劳动力供给、经济产出与公共财政的系统动力学模型，以探究日本在人口萎缩、老龄化加剧背景下的财政可持续性问题。模型校准显示，提升生产力和控制人均支出能在短期内有效改善财政状况，因为它们能快速影响收支两端。相反，提高生育率在中期内反而会恶化财政，因为新生儿需数十年才能成为劳动力。研究发现，将适度的生产力提升与成本控制相结合，有望在2050年前基本消除财政赤字。这些结果强调了在设计应对老龄化、高债务经济体的财政政策组合时，必须充分考虑政策工具的作用时机。
人口老龄化财政可持续性系统动力学政策模拟日本经济公共财政
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02-12 00:00
本文介绍了TokaMark，一个针对兆安球形托卡马克（MAST）实验数据构建的综合性AI模型基准。该基准旨在解决当前聚变数据分散、格式不一、标注不一致的问题，通过提供统一的多模态数据访问、格式与协议标准化，以及涵盖14个不同物理机制和诊断任务的数据集，为数据驱动的等离子体AI建模建立公平、可复现的评估框架。TokaMark的推出有望加速AI在聚变能源研究中的应用，推动实现稳定可控的核聚变能源。
托卡马克等离子体ai基准聚变能源数据驱动模型
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02-12 00:00
本研究首次在20K低温下，通过光谱-发光方法记录了富勒烯C60与氢、氮分子在高温高压下化学作用后的光致发光现象。在高于吸附交叉温度（H2约525K，N2约695K）下，分子与C60基质发生化学相互作用，分别生成了弱饱和富勒烷C60HX和氮杂富勒烯二聚体(C59N)2等新物质。分析光谱的“蓝移”现象有助于更精确地将产物归属于富勒烷系列的初始段，而氮杂富勒烯二聚体在1.53eV处的特征发光峰主导了合成物复合发射光谱的短波部分。
富勒烯光致发光化学吸附富勒烷氮杂富勒烯低温光谱
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02-12 00:00
本研究通过对80台风机、长达5年的功率数据分析，揭示了风电场功率波动中存在普遍的集体和非线性关联结构。这些结构是导致全场总功率输出呈现超额持续性和间歇性的关键原因。首次交叉相关分析发现了从局部失相干到大尺度湍流驱动标度的动力学标度转变，解释了地理平滑效应。二次双变量分析则揭示了非高斯特征的长程关联，阐明了其在全场总输出中被放大的机制。这些发现为理解风电波动性提供了新视角，对电网管理、储能优化和风电场设计具有指导意义。
风电波动非线性关联标度转变湍流驱动功率相关性电网管理
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02-12 00:00
研究提出一种用于品味领域的集体智能“路由框架”，探讨个体何时应发言、报告何种信息，以及何时保持沉默更优。基于音乐偏好数据集的分析表明，在允许沉默的条件下，通过有原则地选择使用个人评价或群体偏好估计等二阶信号，集体预测的准确性可在广泛参数范围内超越简单平均基线。关键在于，只有当沉默被允许时，这些信号才能有效发挥作用。
集体智能社会信号偏好预测决策框架沉默策略
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02-12 00:00
本研究提出了一种物理增强的Swin Transformer模型（PEST），用于解决三维湍流模拟中计算成本高、长期预测不稳定及小尺度结构模拟不精确的难题。该方法利用基于窗口的自注意力机制高效建模局部偏微分方程相互作用，并引入频域自适应损失函数以显式增强对小尺度结构的捕捉。通过将纳维-斯托克斯方程残差约束和无散度正则化直接融入学习目标，显著提升了模型的物理一致性。在两种典型湍流配置上的实验表明，PEST在自回归长期模拟的准确性、物理一致性和稳定性方面均优于现有数据驱动基线。
湍流模拟swin transformer物理增强学习三维流体力学深度学习纳维-斯托克斯方程
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02-12 00:00
本研究提出NMRTrans模型，首次仅基于大规模实验核磁共振（NMR）谱图进行训练，解决了传统方法依赖计算谱图、在实验数据上性能下降的问题。模型将谱图视为无序峰集，其归纳偏置与NMR物理本质对齐。在实验基准测试中，Top-10准确率达到61.15%，较最强基线提升17.82个百分点，凸显了实验数据和结构感知架构对可靠结构解析的重要性。
核磁共振分子结构解析transformer模型实验谱图人工智能化学
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02-12 00:00
本研究提出了一种名为弹性去趋势互相关比（Elastic DCCR）的新指标，用于量化网络不稳定性。该方法结合了去趋势互相关分析（DCCA）和最小生成树（MST）过滤技术，通过计算平均MST长度对观测尺度的对数敏感性的有限差分来定义。它能捕捉跨不同时间尺度的互相关网络结构如何变形。应用于全球股指网络时，该指标在金融压力时期急剧上升，反映了投资者短期协调性增强和相关距离收缩。该方法不假设协方差平稳性，仅依赖于尺度相关的去趋势相关性，因此可广泛应用于相互作用强度随尺度变化的其他复杂系统。
网络稳定性多尺度分析去趋势互相关最小生成树金融网络复杂系统
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02-12 00:00
本研究使用蒙特卡洛PACE4模拟代码，对108-170 MeV能量的20Ne离子束轰击181Ta靶产生的蒸发余核进行了建模。研究讨论了该相互作用中的反应机制与产生截面，并评估了从中产生具有临床重要性的缺中子放射性同位素的可能性。结果表明，通过此反应途径生产对核医学有用的放射性同位素的前景并不乐观。
核反应模拟放射性同位素蒙特卡洛方法核医学蒸发余核
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02-12 00:00
本研究针对高速公路常见的走走停停拥堵波，提出了一种基于警车变道行为启发的实用化“拥堵吸收驾驶”策略。该方法通过一辆专用车辆在进入拥堵波前执行“慢进快出”的机动动作，有效抑制了孤立拥堵波的传播。论文识别并系统分析了影响策略效果的五个关键参数，并通过SUMO仿真验证了该策略能在不引发二次拥堵波的前提下，成功抑制交通波传播。研究还展示了如何利用两个路边固定检测器在实际中测量这些参数，为将JAD从理论概念推向可行实施方案迈出了关键一步。
交通拥堵控制拥堵吸收驾驶交通波抑制微观交通仿真智能交通系统
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02-12 00:00
本研究结合分子模拟与非平衡态速率理论，探究了在均匀电场驱动下远离平衡态的电解质离子配对动力学。以0.5 M LiPF₆在水和乙腈中的溶液为对象，计算了反应通量、平均首次通过时间等过渡路径理论可观测量。研究发现，一种自由离子浓度的动力学替代指标与电导率的非线性增强高度相关，在乙腈中50 mV/Å的电场下电导率可提升40%，远高于水溶液中的不足10%。动力学分析进一步表明，昂萨格经典理论显著高估了分子电解质中电场诱导的离子对解离增强效应，这种差异源于溶剂介导的动力学路径和电场诱导的介电常数下降抑制了解离过程。研究结果为超越连续介质理论理解非线性电解质输运提供了分子层面的解释，并建立了量化凝聚相系统非平衡反应动力学的通用框架。
电解质动力学离子配对非平衡态分子模拟非线性输运过渡路径理论
physics
02-12 00:00
为应对质子半径之谜，MUSE实验在PSI的PiM1次级束流线上同时进行电子-质子和μ子-质子散射测量。实验使用大立体角非磁谱仪，但靶室支撑支柱会因束流分布尾部的粒子撞击产生显著触发本底。本文介绍了安装在真空室内的靶室支柱否决探测器的设计与性能，该探测器可在触发级别有效剔除这些本底事件。
粒子物理实验触发系统本底抑制质子半径散射实验探测器设计
astro-ph
02-12 00:00
太阳漩涡是太阳大气动力学的核心组成部分，是研究磁场扭曲、能量聚集与传输、波导以及跨大气层等离子体耦合的天然实验室。本白皮书提出了未来十年的五个优先科学问题，聚焦于漩涡的产生机制、跨层耦合、磁场重构及其在触发爆发事件和调制太阳风中的作用。为实现突破，英国太阳物理界计划开发下一代空间仪器——一个采用四个可调谐法布里-珀罗干涉仪的多波段系统，以提供从深光球层到低日冕的衍射极限、高时间分辨率光谱偏振覆盖。
太阳漩涡太阳大气动力学光谱偏振测量法布里-珀罗干涉仪跨层耦合磁场重构
astro-ph
02-12 00:00
本研究提出了一种名为Cosmo3DFlow的新型生成框架，旨在解决当前宇宙学推断方法中面临的高维度和数据稀疏性瓶颈。该方法创新性地将三维离散小波变换与流匹配技术相结合，有效表征高维宇宙结构。小波变换通过将空间“空洞”转化为谱稀疏性，解决了“空洞问题”，并通过空间压缩分离高频细节与低频结构。基于大规模宇宙学$N$-体模拟（分辨率为$128^3$）的实验表明，该方法采样速度比扩散模型快达$50$倍，这得益于积分步骤减少$10$倍以及小波压缩带来的单步计算成本降低。这使得初始条件可在数秒内完成采样，而先前方法需要数分钟。
宇宙学模拟生成模型小波变换流匹配高维数据快速采样
astro-ph
02-12 00:00
近期Jones等人声称通过联合分析四个宇宙微波背景异常测试，发现宇宙统计各向同性的强证据（$p \approx 3 \times 10^{-8}$，超过$5\sigma$）。本文指出其中两个测试与统计各向同性无关，且结果严重受“多重检验效应”影响。通过假设独立测试集分析，若从10个独立测试中挑选四个最小$p$值，其显著性仅$3\sigma$；若考虑27个测试则降至$2\sigma$。实际测试间存在相关性，约16或50个测试即可将结果显著性分别降至$3\sigma$或$2\sigma$。现有数据仍符合$\Lambda$CDM模型及统计各向同性假设。
宇宙学统计各向同性多重检验效应宇宙微波背景λcdm模型显著性分析
astro-ph
02-12 00:00
本研究利用机器学习分类器 `\texttt{tdescore}` 对 ZTF 瞬变源光变曲线进行分析，首次在光学波段发现了一个位于大质量星系外围（投影距离 10.3 kpc）的潮汐瓦解事件 TDE 2025abcr。该事件由一颗质量约为 $10^{6.09\pm0.53}\mathrm{M}_{\odot}$ 的较轻黑洞瓦解恒星产生，而其宿主星系中心黑洞质量高达 $10^{8.82 \pm 0.65}\mathrm{M}_{\odot}$。这一发现表明该黑洞可能是在星系合并过程中被动态抛射出的“流浪黑洞”，或是处于一个正在经历小合并的暗弱矮星系中心。未来维拉·C·鲁宾天文台的观测预计每年将发现数十个类似源，有助于约束高偏移 TDE 的发生率（低于核区 TDE 的 10%）。
潮汐瓦解事件流浪黑洞机器学习分类星系外围瞬变源ztf巡天
astro-ph
02-12 00:00
本文探讨了大语言模型（LLMs）开始具备设计、执行、撰写乃至评审天体物理学数据科学项目能力后，对学科本质与未来的深刻影响。作者首先确立了一系列关于天体物理学“应为何物”的共识，包括对新颖性、以人为本、信任以及（缺乏）临床价值的考量。随后，系统梳理了天体物理学为个人、科学界、大学乃至世界带来的多重价值，涉及热爱、技术转化与人才培养等维度。最后，文章批判性地讨论了两种关于LLMs应用的极端政策建议——“放任自流”与“全面禁止”，并指出制定稳健的中间路线至关重要。
天体物理学大语言模型科学哲学学科价值科研政策
astro-ph
02-12 00:00
初始质量函数（IMF）是描述新生恒星质量分布的基础概念，但大多数恒星存在于双星系统中，因此需要更全面的联合质量分布来描述双星的主星和伴星质量。本文提出了一种通用方法，用于构建这种联合分布函数，该方法不仅尊重了IMF，也考虑了双星组装机制产生的质量比分布。研究通过恢复已知的随机配对结果，并首次推导出均匀配对情况下的未知结果，展示了该方法的有效性。
双星系统初始质量函数质量分布天体物理恒星形成统计方法
astro-ph
02-12 00:00
本研究提出了一套适用于快速双星群体合成计算的更新版潮汐耗散理论简化表达式。该模型编码了潮汐耗散对恒星结构、分层和潮汐强迫频率的依赖性，同时保持了计算效率。通过在快速群体合成代码COMPAS中实现，研究展示了潮汐作用与恒星演化及轨道周期、自旋、偏心率等双星特性的自洽耦合。与常用模型相比，新模型对低质量主序星和巨星平衡潮耗散效率的预测高出1-2个数量级，而动力潮耗散效率因明确依赖恒星内部结构及惯性波耗散的存在，可高出1-7个数量级。
双星系统潮汐相互作用群体合成恒星演化天体物理模拟
astro-ph
02-12 00:00
研究团队构建了包含27,720次主序星碰撞的SPH模拟网格，并以此训练机器学习模型来预测碰撞结果（合并、瓦解或飞掠）及最终残骸质量。模型在分类任务上达到98.4%的平衡准确率，在预测最终恒星质量时相对误差低至0.11%和0.15%。该工作将训练好的模型集成至公开工具包collAIder中，为密集星团动力学N体模拟提供了快速、准确的碰撞结果预测方案。
恒星碰撞机器学习sph模拟星团动力学天体物理模拟
astro-ph
02-12 00:00
本研究利用eROSITA X射线巡天数据和SDSS光学数据，首次通过X射线观测测量了跨越暗物质晕质量$M_{\rm halo} \sim 10^{12}$-$10^{15}\,M_\odot$三个数量级的中心星系恒星质量-晕质量关系（SHMR）。研究发现，恒星形成效率在$M_{\rm halo} \sim 10^{12}\,M_\odot$附近达到峰值，随后在高晕质量端下降。这一趋势反映了活动星系核反馈、冷却效率降低以及外源组装主导性增强等过程共同抑制了大质量晕中的恒星质量增长。研究结果为检验星系形成模型提供了关键的观测基准。
星系形成暗物质晕恒星质量x射线观测反馈机制星系-晕关系
astro-ph
02-12 00:00
本研究利用凯克望远镜的自适应光学系统，在蛇夫座恒星形成区发现了围绕年轻恒星ISO-Oph 96和2MASS J16262785-2625152运行的两颗新伴星。其中，KOINTREAU-3b的投影距离为340 AU，质量约为$3.4\pm0.7$ M$_{\rm Jup}$；KOINTREAU-4b的投影距离为180 AU，质量可能在$11.5^{+1.2}_{-1.6}$ M$_{\rm Jup}$或$15.3^{+0.7}_{-0.8}$ M$_{\rm Jup}$之间，具体取决于其主星的归属星协。
系外行星年轻伴星自适应光学恒星形成区质量测量
astro-ph
02-12 00:00
本研究利用哈勃太空望远镜CANDELS的光学与近红外成像数据，系统评估了全监督、自监督及半监督深度学习算法在高达红移z~3时的测光红移性能。新提出的半监督模型PITA（基于三重损失算法的测光红移推断）通过结合图像、颜色及可用红移数据的三部分损失函数，从未标记与标记数据中学习，表现最佳。PITA生成的潜在空间在星等、颜色和红移上平滑变化，即使在训练集大幅缩减时仍保持最优性能，为未来罗曼空间望远镜处理数亿高分辨率图像提供了推荐方案。
测光红移深度学习半监督学习罗曼望远镜天文数据处理candels
astro-ph
02-12 00:00
基于冰立方探测器2011-2021年数据，研究团队利用增强的起始径迹事件，对南天区14个塞弗特星系进行了中微子集体信号搜寻。通过盘冕模型预测的keV X射线与TeV中微子相关性，并假设其产生特征与NGC 1068类似，分析发现存在$6.7_{-3.2}^{+4.0}$个事件的超出，与背景预期在3σ显著性水平上不一致。这为塞弗特星系对河外高能中微子通量的贡献提供了新的独立证据。
高能中微子塞弗特星系冰立方探测器河外天体物理多信使天文学盘冕模型
astro-ph
02-12 00:00
本研究结合双星种群合成与恒星演化计算，系统模拟了不同双星构型下并合过程中抛射物的质量、速度和抛射半径。研究发现，不同演化阶段双星的不稳定物质转移动力学塑造了共同包层（CE）相的结果，导致红新星光度函数呈现双峰分布。这一特征源于CE相互作用中不同的物质抛射结果：可能导致恒星并合（常伴随伴星的潮汐瓦解）或成功的包层抛射。模型预测的光度平台期与现有观测大致匹配，但对长平台期（$t_p \gtrsim 100\, \text{d}$）事件数量低估约三分之一，推测这些事件源自高度延展的前身星，其包层在多个轨道周期内被非脉冲式抛射。研究还指出，涉及白矮星吸积体的CE相互作用可能产生奇异结果，如类似Thorne-Żytkow天体的红巨星或保留氢包层的富钙超新星。
双星演化共同包层明亮红新星物质转移恒星并合种群合成
astro-ph
02-12 00:00
太阳磁场驱动着从纳米耀斑到大规模日冕物质抛射等多种爆发活动。虽然直接观测仅覆盖数十年，但间接证据表明太阳可能产生远超现代记录的极端事件。研究通过分析过去1.5万年树轮和冰芯中的宇宙成因同位素峰值，推断出极端太阳粒子事件（ESPEs）的存在；同时，空间高精度测光发现了数千颗类日恒星的超级耀斑。本文综述了当前理解，探讨了连接两者的物理机制，指出超级耀斑与ESPEs虽同为磁能释放的极端表现，但并非一一对应关系，其发生与能量分配取决于磁通量和拓扑结构如何调控辐射、物质抛射和粒子加速之间的能量分配。
太阳磁场极端粒子事件恒星超级耀斑宇宙成因同位素磁能释放空间物理
astro-ph
02-12 00:00
本研究利用帕克太阳探测器（PSP）第1至24次近日飞掠的观测数据，系统分析了太阳附近太阳风等离子体与磁场特性的径向演化。研究发现，在超阿尔文区域，磁场强度（$|B|$）、质子密度（$N$）、速度（$V$）和总温度（$T$）的幂律分布与以往在0.3 AU以外的观测结果基本一致。温度张量分量的演化行为则截然不同：垂直温度（$T_\perp$）随距离单调下降，而平行温度（$T_\parallel$）呈现非单调趋势——在亚阿尔文区域下降，在阿尔文表面之外却开始升高。研究者将此平行温度升高解释为质子束流出现的标志。此外，磁场波动分析显示，径向/平行方向的波动减弱，而切向/法向/垂直方向的波动在向阳方向增强，这些波动可能通过波粒相互作用为束流产生和粒子加热提供自由能。
太阳风加热帕克太阳探测器等离子体温度阿尔文表面波粒相互作用磁场波动
econ
02-12 00:00
本文首次研究了最优运输问题的一个新变体：目标不再是传统的期望成本最小化，而是最小化运输成本的分位数（如中位数）。针对半离散场景（一方连续分布，一方离散分布），作者完整刻画了最优运输方案的特征，并开发了基于模拟的高效计算方法。一个关键创新是高效计算了能保持边际分布的“平局打破”规则。该方法在地理分区问题中能产生新颖的几何结构，为风险管理、稳健优化等领域提供了新工具。
最优运输分位数优化半离散问题稳健优化计算经济学
econ
02-12 00:00
本文针对城市中广泛存在的非正式及私有化交通服务（如小巴、共享三轮车），构建了一个新颖的博弈论模型。模型分析了利润最大化的司机与成本最小化的通勤者之间的互动，并证明了完全分散化的市场行为会导致司机总利润和乘客需求出现显著但有界的损失。研究进一步提出，通过引入部分司机集中调度的斯塔克尔伯格路由机制，或利用特定路线的收费/补贴进行交叉补贴，可以有效缓解效率损失。这些发现为整合非正式交通、优化城市出行系统提供了理论依据。
非正式交通博弈论模型价格无政府斯塔克尔伯格机制交叉补贴城市交通
econ
02-12 00:00
本文针对学校招生中常见的偏好严格、优先级粗粒度（如距离、兄弟姐妹在读）问题，提出了一种“智能抽签”机制。该机制在保留传统延迟接受算法（DA）随机平局打破所产生的事后稳定匹配的基础上，通过优化技术（如列生成的整数规划）对概率分配进行事前改进，使其在随机占优意义上更优。计算实验表明，该机制能带来比传统方法更大的预期福利增益，且不牺牲最终匹配结果的稳定性。
学校选择匹配理论延迟接受算法帕累托改进随机占优整数规划
econ
02-12 00:00
本研究通过整合欧元区重要银行集团的多种监管与统计数据，构建了一个基于实证的多层网络模型，以更全面地评估系统性风险。该模型将长期/短期信贷、证券交叉持有、短期担保融资及重叠外部投资组合等不同传染渠道分别建模为独立的网络层。研究发现，网络连接性与中心性在不同层级间存在显著异质性，而传统的聚合（扁平化）网络表示法可能掩盖关键结构，并错误识别特定市场中的系统重要性机构。研究进一步展示了如何利用该网络来约束标准的系统性风险分析，例如基于中心性的传播度量以及基于真实敞口的微观结构多主体框架，为跨维度的、具备层级意识的银行压力测试提供了数据基础。
系统性风险多层网络银行间网络传染渠道数据整合压力测试
econ
02-12 00:00
传统纳什均衡要求玩家选择最优反应，其存在性、寻找和计数问题已被证明是计算不可行的。本研究探讨了一个更弱的理性标准：玩家仅需避免最差反应。结果表明，即使采用这一最弱的理性要求，相关解概念的计算复杂度与纯策略纳什均衡相当。在一般博弈中，判断是否存在“无最差反应”行动组合是NP完全的，寻找一个是NP难的，计数则是#P完全的。即使在保证存在的势博弈中，搜索问题也是PLS完全的。这表明计算不可行性不仅源于最优性要求，也源于对每个玩家的最小理性保证。放松后者要求会在个体理性保证强度与满足该保证的玩家比例之间产生计算可行性的权衡。
博弈论计算复杂度纳什均衡理性标准np完全势博弈
econ
02-12 00:00
本文研究决策者在面对未知数据生成过程时的稳健决策问题。核心贡献在于，作者严格刻画了在何种条件下，以及如何利用数据对稳健决策进行“客观”改进——即无论真实的数据生成过程是什么，改进后的决策都能在真实过程下获得更高的期望收益。研究进一步提出了新颖且简单的推断方法来实现这种改进，并指出常见方法（如极大似然估计）可能无法做到这一点。
稳健决策数据生成过程期望收益推断方法不确定性
econ
02-12 00:00
本文研究了在重复博弈（如拍卖）中，玩家通过其自主学习的代理向其他代理进行货币支付，以影响学习动态并谋取私利的行为。研究构建了一个博弈论模型，发现自利的玩家普遍有动机使用此类支付策略。在广泛的一类博弈中，代理间的内生支付能提高所有参与者的福利；但在第一和第二价格拍卖中，这种支付策略会导致高度合谋的学习结果，使拍卖者收入锐减甚至消失。这揭示了在数字生态中，学习代理可能超越机制边界进行交互，从而对机制设计和监管政策构成了根本性挑战。
博弈论机器学习代理拍卖理论机制设计合谋行为数字生态
econ
02-12 00:00
本研究通过构建一个全局博弈模型，分析了稳定币市场中的信息结构如何影响挤兑风险。模型发现，当存在大规模抛售时，持有者的卖出压力会增加。精确的公开信息在基本面强时会降低挤兑概率，但在基本面弱时反而会增加风险。有趣的是，更精确的私人信号在基本面强时会增加挤兑概率，而在基本面弱时会降低风险，这或许解释了不透明稳定币的稳定性。总挤兑概率可分解为来自大规模抛售和抵押品质量不佳的风险成分，研究据此划分了稳定币发行人更易面临的风险类型区域。
稳定币全局博弈信息结构挤兑风险脱钩金融稳定
econ
02-12 00:00
本研究构建了一个基于产品流形的水平差异化竞争框架，将霍特林线段和萨洛普圆周模型统一推广至任意黎曼空间。研究发现，均衡的存在性与稳定性由流形的内在几何性质（曲率、对称性和维度）决定。负曲率与高维度能够稳定最小差异化均衡，突破了传统对称性导致的不稳定性。研究将曲率解释为消费者异质性的度量，揭示了内在几何是竞争结果的根本决定因素。
产品差异化黎曼几何竞争均衡霍特林模型曲率效应产业组织
econ
02-12 00:00
本文在连续状态空间的线性信息设计框架下，提出了“可解释信息设计”的概念，旨在解决传统最优信号方案（如随机化或复杂分区）因过于复杂而难以审计或沟通的问题。研究聚焦于使用确定性、单调的K-分区信号方案，并定义了“可解释性代价”（PoE）来衡量其性能损失。核心结论表明，在一维状态下，最坏情况下PoE为1/2，即分区方案性能不低于任意方案的50%；在均匀先验下，PoE可提升至紧致的2/3。研究还将分析扩展到多维状态，探讨了凸分区和轴对齐矩形分区两种可解释性概念，并给出了相应的PoE界限。在计算方面，证明了精确优化可解释策略通常是NP难的，但为利普希茨效用函数提供了完全多项式时间近似方案（FPTAS），并为更广泛的非连续、分段利普希茨效用函数提供了达到最坏情况1/2基准的多项式时间算法。
信息设计贝叶斯劝说可解释性信号方案算法博弈论优化
cs
02-12 00:00
本文提出了一种新颖的多模态原型增强小样本学习框架MPA，旨在解决传统方法仅依赖视觉模态、原型信息单一的问题。MPA包含三个核心模块：基于大语言模型的多变体语义增强（LMSE），通过生成多样化的类别描述来丰富语义信息；分层多视图增强（HMA），利用自然和多视图增强（如视角、光照变化）提升特征多样性；以及自适应不确定类吸收器（AUCA），通过插值和高斯采样引入不确定类以有效吸收不确定样本。在四个单域和六个跨域基准测试上的实验表明，MPA在多数设置下性能优于现有最优方法，尤其在5-way 1-shot设置下，单域和跨域性能分别领先第二名12.29%和24.56%。
小样本学习多模态学习原型增强大语言模型跨域学习不确定性建模
q-bio
02-12 00:00
本研究提出SRast框架，旨在解决空间转录组学超分辨率任务中的两大核心挑战：样本间生物异质性导致的泛化能力差，以及缺乏物理一致性。SRast采用解耦架构，将基因语义表征与空间几何反卷积分离，并通过自监督学习对齐潜在分布以应对异质性。同时，它将任务重构为单纯形上的比例预测问题，利用基于最优传输的流匹配模型学习几何变换，严格保证了局部质量守恒的物理先验。跨物种、组织和平台的实验表明，SRast在保持物理一致性的同时，实现了优异的零样本泛化性能。
空间转录组学超分辨率最优传输流匹配物理一致性零样本泛化
q-bio
02-12 00:00
本文介绍了Omnibenchmark，一个旨在简化和标准化基准测试流程的新系统。它通过灵活的YAML配置语法定义基准测试计划，并基于Snakemake动态生成工作流。系统集成了S3兼容存储、可复现的软件环境（如Conda、Apptainer），支持现有基准测试设计的“分叉”与扩展。无论是独立运行还是社区协作，Omnibenchmark都能生成版本化、标准化的结果输出，为方法性能评估提供了前所未有的透明度、可复现性和可扩展性。
基准测试工作流编排可复现研究标准化生物信息学软件工具
math
02-12 00:00
本文首次证明了有限域上点与球关联的逆定理（维度 d≥3），揭示了近极值配置必然具有代数刚性结构。当点集 P 与球族 S 的关联数显著超过随机基线时，存在一个规模至少为 |P'| ≳ K q^{(d-1)/2} 的子集 P'，包含于一个次数至多为 C K^C 的多项式零点集中。证明通过能量分层隔离高重叠层，并对法向集应用射影多项式二分法，建立了一种新的有限域关联几何刚性机制。该结果为有限域上的钉扎距离与点积问题提供了首个逆类型结构刻画。
有限域几何关联定理代数刚性逆定理极值组合
math
02-12 00:00
本文证明了在特定条件下，一类无限约化自由积C*-代数之间的同构关系。具体地，设 $C$ 为可分单的C*-代数，$A$ 为一维NCCW复形的单直极限，两者均配备忠实迹态。若存在一个保持迹的单嵌入 $A \hookrightarrow \mathcal{Z}$（江-苏代数）且在K-理论上是同构，则无限约化自由积 $A * D$（其中 $D$ 是 $C$ 的无限约化自由积）同构于 $D$。该结果推广了经典情形，例如证明了无穷多个 $C([0,1])$（带勒贝格测度）的约化自由积同构于无穷多个江-苏代数的约化自由积。
c*-代数自由积同构定理算子代数k-理论迹态
math
02-12 00:00
本文提出了一种新的“p进转移方法”，能够将Sturm定理（关于模形式在无穷远处零点阶数的显式上界）从一个空间提升到另一个空间，且仅使用非几何输入。作为应用，作者将经典模形式的Sturm界转移到了权为一的拟模形式空间。所得界对系数在ℤ或ℤ/mℤ中的拟模形式均一致适用，这扩展了经典理论仅能针对ℤ/mℤ系数得出的非一致结果。该方法有望进一步应用于其他拟模、混合权模对象乃至完全非模对象。
模形式sturm定理p进方法拟模形式零点阶数数论
math
02-12 00:00
本研究针对四维空间中一大类环面域，确定了哪些乘积拉格朗日环面可以通过哈密顿微分同胚嵌入该域。这等价于计算了由 Hind 和 Zhang 定义的哈密顿形状不变量。核心论证依赖于辛多圆盘中乘积拉格朗日环面的新相交结果：对于将特定拉格朗日乘积环面映射回多圆盘的哈密顿微分同胚，我们证明了其像与一个以原环面为基点的单参数乘积拉格朗日环面族之间存在交集。当面积比小于2时，该结果可强化为哈密顿像与原拉格朗日环面本身相交。作为补充，研究还提供了一个嵌入构造，表明当使用拉格朗日环面的自然填充代替该单参数族时，此相交刚性消失。
辛几何哈密顿形状不变量拉格朗日子流形环面域相交理论辛嵌入
math
02-12 00:00
本文研究了Erdős–Sós极值集合论问题的超饱和版本：对于一个大小为$\ell$的$k$元子集族$\mathcal{F} \subset \binom{[n]}{k}$，其诱导的交集大小恰好为$t$的集合对的最小可能数量是多少？当$k$固定且$n \to \infty$时，我们找到了精确阈值，使得该最小数量与一个随机$\ell$元族中的期望数量仅相差一个常数因子。此外，对于略高于极值函数大小的$\ell$，我们也给出了精确答案。
极值组合超饱和erdős–sós问题集合相交阈值现象
math
02-12 00:00
本文研究了映射的同伦相似关系及其有限阶不变量在复合映射下的行为。具体而言，考虑由映射 $Y \to Z$ 诱导的函数 $[X, Y] \to [X, Z]$，其中该诱导映射与常值映射是强 $r$-相似的。文章描述了在此诱导函数作用下，同伦相似关系的传递规律以及有限阶不变量的变化特性，为代数拓扑中映射空间的分类问题提供了新的理论工具。
代数拓扑同伦论映射空间不变量相似关系
math
02-12 00:00
本文证明了在气体巨星流形上，测地线X射线变换对一类边界光滑的1-形式场具有可逆性。气体巨星流形是一种边界奇异性弱于渐近双曲的共形爆破黎曼流形。证明基于Pestov恒等式与短测地线的渐近分析，为奇异几何结构下的层析成像理论提供了新工具。
层析成像气体巨星流形x射线变换微分几何pestov恒等式渐近分析
math
02-12 00:00
本研究解决了关于有向图中(2,ℓ)-蜘蛛子图存在性的一个猜想。此前已知，最小出度至少为3.23ℓ的有向图必然包含一个(2,ℓ)-蜘蛛（即一个有ℓ片叶子的入星图的1-细分）。本文证明，最小出度至少为2ℓ的充分条件即可保证该子图的存在，且该阈值$2\ell$是最优的，因为具有$2\ell$个顶点的完全有向图不包含(2,ℓ)-蜘蛛。
有向图极值图论子图存在性最小出度蜘蛛图
math
02-12 00:00
本文针对由任意函数上确界定义的子水平集，给出了其法锥的精确且显式的刻画，该刻画完全由数据函数的次微分表示。在凸情形下，公式涉及各数据函数在给定点的近似次微分；而在拟凸情形下，则需要使用数据函数在邻近点的 Fréchet 次微分。这些结果为无限维凸与拟凸优化问题的最优性条件推导提供了有力工具。
凸分析拟凸函数法锥次微分优化理论最优性条件
physics
02-12 00:00
本研究提出了一种AI辅助工作流，用于整合海岸火山含水层中稀疏、不平衡的多源数据，构建更可靠的地下水概念模型。工作流首先利用自组织映射（SOM）生成确定性参考模型，再应用生成式算法（如Copula生成对抗网络）产生随机点云集合，形成随机概念模型。该方法在夏威夷Halawa-Moanalua含水层的应用表明，生成的随机特征能准确反映已知地质单元，模拟的电导率、温度等剖面与监测井数据高度相关，揭示了由水力梯度、抽水及海水入侵驱动的淡水-海水交换路径。
地下水建模生成式ai数据不平衡火山含水层海水入侵自组织映射
physics
02-12 00:00
本研究基于大涡模拟数据，验证了风电场双尺度动量理论中一个关键参数——动量可用性的解析模型。该参数量化了平流、压力梯度、科里奥利力、湍流和非定常性等多种机制向风电场输送的动量。通过应用于六种不同大气边界层高度和风机布局的案例，研究发现完整模型表现良好，但其线性化版本会随边界层高度增加而高估动量可用性。基于此，研究提出了一个与罗斯贝数相关的扩展线性模型，提高了模型在高层大气边界层或强科里奥利力情况下的精度和普适性。
风电场动量理论大涡模拟大气边界层科里奥利力模型验证
physics
02-12 00:00
本研究基于混合物理论分析了饱和土中不排水剪切滑裂面的倾角。研究从土骨架体积应变等于孔隙水排出流量的性质出发，推导了饱和土的能量守恒方程，并基于非平衡热力学揭示了有效应力原理的力学机制：在等温过程中，饱和土的吉布斯自由能仅为有效应力的函数。因此，饱和土的变形与强度由有效应力唯一决定，而与控制固液两相运动的牛顿平衡方程无直接关系。结合莫尔-库仑强度理论与朗肯被动土压力条件，探讨了渗透系数为零和无穷大两种工况下滑裂面的倾角。结果表明，实际饱和土的渗透性介于两者之间，需根据具体情况进行耦合分析。
饱和土力学混合物理论有效应力原理滑裂面倾角非平衡热力学流固耦合
physics
02-12 00:00
本研究探讨了模块化多层网络在随机故障下的鲁棒性，揭示了其经历两次临界相变的独特现象。首次相变发生在模块间连接中断时，第二次则对应整个网络（包括模块内部）的崩溃。通过分析模块以随机正则网络或二维方格排列的模型，研究发现相变行为多样，包括连续相变、一级相变，甚至同一系统中可能出现两次一级相变。对于模块化随机正则多层网络，研究进一步通过标度行为刻画了空间相变，揭示了混合阶相变的特征，并解析确定了模块解耦的临界阈值。
网络科学相变模块化网络多层网络鲁棒性临界现象
physics
02-12 00:00
本研究在约束核电子轨道（cNEO）框架内，从多组分Hylleraas泛函出发，推导并实现了多组分二阶Møller-Plesset微扰理论（MP2）方法。cNEO-MP2方法在计算振动平均分子性质时包含了电子-核与核-核关联，是首个基于波函数的cNEO后Hartree-Fock方法。该方法能在单次计算或几何优化中捕获振动平均、同位素效应和零点能等核量子效应，无需像现有许多方法那样进行昂贵的后续计算来确定高阶力常数。研究通过对双原子和小多原子分子及离子的基准测试，展示了cNEO-MP2方法在计算核间距、键角、势能面和振动频率方面，能正确捕捉核振动运动对分子性质的影响。
核量子效应多组分微扰理论振动平均约束核电子轨道分子性质计算
physics
02-12 00:00
本研究基于线性3D+1傍轴振幅方程的解析解，分析了超短激光脉冲在空气中传播数个衍射和色散长度时，衍射与色散效应对纵向光学吸引力及其应用势的动态特性影响。该研究为开发中性粒子激光加速器提供了理论指导，在激光驱动核聚变等领域具有潜在应用价值。
光学力激光脉冲衍射色散粒子加速核聚变
physics
02-12 00:00
本研究分析了2025年10月影响阿拉斯加的北极气旋Ex-Typhoon Halong的演变过程。通过ERA5再分析与WRF模拟发现，北太平洋西部异常暖海温通过增加水汽含量、降低静力稳定度，为气旋增强提供了条件；随后与另一温带气旋相互作用引发的准地转抬升，导致了其快速加深。研究表明，热带气旋可转变为由异常暖海水增强的温带系统，加剧高纬度影响。进一步分析指出，近几十年来源自热带（北纬30°以南）的阿拉斯加气旋比例增加，1980-2025年间8月和9月源自热带的北极气旋频率，较1940-1979年分别增加了4倍和3倍。
北极气旋热带气旋转变海温异常气候演变wrf模拟高纬度灾害
physics
02-12 00:00
本研究探讨了在浅层流体（如海岸、湖泊）中，自由表面的被动粒子扩散能否可靠代表表层以下深度保持粒子的行为。通过比较表面与次表层水平速度的方向和大小，研究发现其行为取决于无量纲参数 $Re_F\delta^2$（其中 $Re_F$ 为基于强迫的雷诺数，$\delta$ 为流体层深度与水平强迫尺度的纵横比）。在低 $Re_F\delta^2$ 时，深层流动方向与表面一致但大小不同；在高 $Re_F\delta^2$ 时，大小匹配（底边界层外）但方向未必一致。关键发现是：在所有参数下，表面粒子模式与流体层上部四分之一区域内的模式相关，由水平流动汇聚产生的丝状结构在此区域内保持空间对齐；在此区域以下，丝状结构会变得弥散或与表面结构错位。这表明在浅水环境中，表面观测可定量推断流体层上部四分之一区域的次表层输运过程。
流体力学粒子扩散浅层流动表面观测输运过程环境流体
physics
02-12 00:00
本研究首次将Yakhot强湍流模型向小尺度（耗散区）扩展。基于经验观测到的从惯性区延伸至耗散区的偶阶结构函数关系，并结合Kolmogorov的“五分之四定律”，推导出了二阶和三阶结构函数的模型。该模型能正确描述从耗散区到惯性区标度律的转变，并复现预期的小尺度极限。扩展引入了一个新的长度尺度参数 $l_c$，它标志着惯性区与耗散区的交叉点，并可表示为雷诺数 $Re$ 的函数。结合近期提出的大尺度扩展，最终得到了覆盖从最小耗散尺度到系统尺度的全尺度二阶和三阶结构函数封闭表达式。模型不含自由参数，与实验数据吻合良好。
湍流模型结构函数耗散区惯性区标度律雷诺数
physics
02-12 00:00
本研究提出了一种名为“二次谐波（SH）稳定”的新技术，用于提升紧凑型体光谐振腔的激光频率稳定性。该技术利用谐振腔中倍频程间隔的谐振模式（1550 nm 与 775 nm），通过探测两个1550 nm激光器之间的微波频率偏移（SH信号，$f_{SH}$），将绝对光频漂移映射为电信号。实验表明，$f_{SH}$能准确反映频率漂移，其灵敏度足以增强激光器相对于谐振腔的长期频率稳定性，为未来高精度、紧凑型频率参考源提供了新方案。
激光稳频二次谐波光谐振腔频率计量光学频率参考
astro-ph
02-12 00:00
本文指出，尽管人工智能前景广阔，但其在科学研究中的无差别应用可能威胁学术界的核心目标——为人类推进知识。作者主张对AI在科研中的应用采取审慎态度，以确保学术研究仍以人类理解和知识创造为根本，而非被自动化工具所主导。
人工智能科研伦理学术根基知识创造技术应用
astro-ph
02-12 00:00
本研究通过对比四个宇宙学模拟（ROMULUS、SIMBA、SIMBA-C、OBSIDIAN）与COSMOS巡天观测数据，揭示了不同星系形成模型中活动星系核（AGN）反馈机制对星系群中最亮星系（BGGs）恒星属性的关键影响。研究发现，AGN反馈的强度和机制强烈调控着大质量星系的增长路径。其中，OBSIDIAN模拟采用的精细三区制AGN反馈模型与观测符合度最高，能准确再现恒星质量分布、恒星形成停止比例以及随质量增加的恒星形成演化趋势。相比之下，其他模型的反馈效率差异导致了BGGs恒星形成历史的显著不同。
宇宙学模拟活动星系核反馈最亮星系群星系形成恒星形成历史
astro-ph
02-12 00:00
研究团队利用卡尔·G·扬斯基甚大阵在2-4 GHz波段对银河系球状星团Terzan 5进行了迄今最深、分辨率最高的射电连续谱成像，探测到49颗已确认脉冲星中的38颗。通过图像模拟等方法分析探测到的脉冲星通量与弥散残余通量，发现该星团中可探测脉冲星的最小总数约为250颗，可能远超此前估计。这一发现凸显了Terzan 5作为下一代射电设施关键目标的重要性。
脉冲星探测射电天文学球状星团甚大阵观测天体物理
astro-ph
02-12 00:00
本研究利用Keck II望远镜的DEIMOS光谱仪，对银河系78个矮星系和球状星团中的22,339颗恒星进行了统一观测与数据处理。通过新开发的前向建模方法dmost，结合合成大气与恒星模板，获得了精度达1.1 km/s的视向速度和0.1 dex的金属丰度[Fe/H]测量。该数据集显著提升了内部速度弥散的测量精度（较以往提升20-50%），为系统研究银河系卫星系统的动力学与化学演化提供了关键基础。
银河系卫星恒星光谱视向速度金属丰度keck望远镜数据同质化
astro-ph
02-12 00:00
本研究对Keck/DEIMOS光谱仪观测的恒星进行了统一再分析，构建了迄今最大的自洽光谱样本，为67个银河系卫星星系和球状星团测定了动力学质量、平均金属丰度[Fe/H]及其弥散。研究发现，在给定恒星质量下，卫星星系与球状星团在动力学质量和质光比上存在清晰分离。卫星星系的平均质量密度与半解析冷暗物质模型预测相符。研究在恒星质量$\log M_*/M_\odot \approx 4$（$M_V \sim -4.5$）附近观测到恒星质量-金属丰度关系的转折：高于此质量，金属丰度随质量减小而降低（[Fe/H]弥散0.16 dex）；低于此质量，该关系趋于平坦且弥散增大。卫星星系内部的金属丰度弥散在0.3-0.4 dex之间。这些均匀测量将为恒星质量-晕质量关系、暗物质搜寻的J因子估算提供更严格约束，并为LSST/Roman/Euclid时代即将发现的大量新卫星星系的解读奠定基础。
银河系卫星动力学质量金属丰度光谱分析暗物质星系形成
astro-ph
02-12 00:00
本研究聚焦于‘蜘蛛’双星系统（包括黑寡妇和红背脉冲星双星），通过更新辐射模型，预测其轨道调制的TeV伽马射线信号。模型整合了更新的同步辐射内核、多种参数化粒子注入能谱以及不同的双星间激波几何结构，以更准确地模拟由脉冲星风与伴星物质相互作用产生的逆康普顿辐射。更新的相位依赖光谱和能量依赖光变曲线输出，有助于约束多个蜘蛛双星系统中的粒子能量、星风特性、激波几何结构及系统倾角，为当前及未来的切伦科夫望远镜观测提供理论指导。
蜘蛛双星tev辐射激波几何轨道调制脉冲星风逆康普顿散射
astro-ph
02-12 00:00
研究团队利用南天测光本地宇宙巡天（S-PLUS）的12个光学波段宽视场数据，结合深度学习算法，构建了指向天炉座星系团方向的星系目录。该目录包含119,580个星系，覆盖了以中心星系NGC 1399为中心、约5倍维里半径的巨大天区，并融合了GALEX紫外、VISTA近红外和WISE中红外数据。通过机器学习方法匹配SDSS光谱数据，获得了光度红移（$\sigma_{\mathrm{NMAD}} \sim 0.0219$）、恒星质量、恒星形成率和D4000_N指数等关键物理参数。该目录为研究该天区的大尺度结构、限制星系形成演化模型提供了前所未有的数据基础。
星系巡天天炉座星系团光度红移机器学习多波段测光大尺度结构
astro-ph
02-12 00:00
本研究通过N体模拟，探讨了内亚海王星与外高偏心率行星胚胎的长期演化。模拟发现，两者在数百万年时间尺度上会发生高速碰撞，撞击速度可达逃逸速度的2-5倍。每次碰撞平均导致亚海王星损失15%-30%的大气质量，经过3-6次碰撞后，其大气质量可降至初始值的约1/3。这一机制不仅能解释半径间隙内行星的存在，还能说明为何大气质量分数超过10%的亚海王星（即“半径悬崖”现象）在观测中较为罕见。
行星形成大气逃逸n体模拟半径间隙亚海王星行星碰撞
astro-ph
02-12 00:00
本研究利用VLT的HiRISE仪器，对直接成像系外行星51 Eridani b进行了四次高分辨率（R=140000）光谱观测，首次精确测量了其径向速度。结合历史天体测量数据，研究人员成功构建了该行星的完整三维轨道解，并计算出其轨道偏心率高达e=0.55。这一高偏心率表明该系统可能受到外部扰动体的动力学影响，研究进一步对可能存在的未知外行星的质量和轨道半长轴给出了约束条件。
系外行星高分辨率光谱轨道动力学直接成像径向速度
econ
02-12 00:00
本文在高维框架下对局部投影方法进行了严格分析，核心目标是实现稳健的长期推断。研究通过灵活设定残差项，将一般依赖结构整合到h步超前预测模型中，并深入探讨了相应的高维协方差矩阵估计，明确处理了长期设定带来的复杂性。大量蒙特卡洛模拟验证了理论发现。在实证部分，应用该高维局部投影框架研究了商业新闻关注度对美国行业层面股票波动率的影响。
高维推断局部投影长期预测协方差估计金融波动率
econ
02-12 00:00
本文研究在无法使用货币转移支付的情况下，设计者如何向具有私人外部选择的代理人分配垂直差异化的职位。代理人可能事后拒绝职位，而设计者关注接受每个职位的代理人数量。研究表明，在外部选择分布满足一般条件时，最优机制是向所有代理人提供相同的彩票；当条件不满足时，最优机制可能需要通过提供不同彩票的菜单来筛选代理人。核心结论源于对任何可行机制中代理人参与概率的分解。
机制设计无转移支付外部选择职位分配彩票机制筛选
econ
02-12 00:00
本文研究如何在实验主体完成主要任务后，询问其一系列依赖于行动的信念统计，同时激励其真实报告且不扭曲其在主要任务中的最优行动。作者首先提出了一种新颖的“反事实评分规则”机制，通过将单个信念统计分解为补充的、独立于行动的统计量来实现无扭曲的信念获取。研究进一步证明，对于一组固定的信念统计问题，只有当这些问题与任务收益满足“联合对齐”条件时，才能实现稳健的无扭曲获取。该结论通过图论方法证明了必要性，并通过对Becker-DeGroot-Marschak机制的改编证明了充分性。
信念获取实验经济学激励相容无扭曲机制反事实评分
econ
02-12 00:00
本文研究由未观测到的行为类型生成的聚合选择模型的识别问题。分析者仅能观测到聚合选择行为，而类型的人群分布及其类型层面的选择模式是潜在的。在仅假设对生成类型层面选择概率的过程具有最小且纯粹定性的先验知识下，我们刻画了可识别性的必要与充分条件。当且仅当数据展现出足够的行为异质性时，识别才得以实现。这种异质性条件等价于类型与备选方案之间的组合匹配条件，以及将类型层面映射到聚合选择行为的矩阵的代数性质。
行为经济学模型识别聚合选择异质性潜在类型
econ
02-12 00:00
本文研究委托人如何通过信息政策（决定后验分布）和偏见管理政策（影响代理人偏好）两种成本工具，来引导代理人的决策。在二元状态、二元行动及后验可分离信息成本的设定下，分析揭示了最优解具有“内外分解”结构：最优偏见管理是“全有或全无”式的，而最优信息政策则通过一个内生的后验价值函数的凹化来刻画。研究阐明了信息获取与偏见管理之间既可以是互补关系，也可以是替代关系，具体取决于模型的基本参数。信息获取决定了后验的实现位置，从而影响管理工具的使用；而管理则重塑了后验价值函数的曲率和拐点，进而改变了信息的边际价值。模型还对信息信号的汇集与信息性，以及信息性信号内部不同后验下的管理策略进行了分类。
贝叶斯说服偏见管理信息设计委托代理最优政策
econ
02-12 00:00
本研究利用毫秒级超高频股票与外汇逐笔数据，结合新计量技术，在订单层面检验价格演化。研究发现，基于低频数据的传统跳跃度量方法，常将剧烈的波动性误判为价格跳跃，导致对跳跃贡献的真实价格变异被显著高估。基于逐笔数据的估计表明，跳跃变异在总价格变异中的占比，比现有文献的典型估计值低一个数量级，证实跳跃实为罕见事件。
高频金融价格跳跃计量经济学市场微观结构波动性度量
econ
02-12 00:00
本文在新凯恩斯框架下，研究了央行数字货币（CBDC）与银行存款竞争时，家庭偏好冲击的传导机制及其福利影响。研究发现，CBDC感知收益的提升会产生温和的扩张效应，削弱银行市场势力并显著降低存款利差。家庭会同时减少CBDC和存款的流动性资产持有，但银行存款流失有限，脱媒程度较低。福利分析表明，与不计息的CBDC相比，采用标准泰勒规则系数的CBDC利率设定带来的福利增益有限，但优化系数后增益显著。福利增益随CBDC收益增加而上升，最优政策反应取决于银行业市场结构。
央行数字货币货币政策福利分析银行脱媒新凯恩斯模型泰勒规则
econ
02-12 00:00
本文研究了概念知识在统计决策中的工具性价值。概念知识揭示了未知、与收益相关的状态之间的关系，区别于从观察状态信号中获得的统计知识。研究发现，概念知识的价值在于它使决策者能够设计更具信息量的信号。当状态更“可简化”（即能用更少共同概念解释）时，概念知识的价值更高。其价值随信号数量呈非单调变化，并在拥有无限多信号时消失。掌握更多概念知识的决策者可以用更少的信号实现相同的收益，这在状态高度可简化时尤为明显。
概念知识统计决策信号设计信息价值状态简化