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02-18 00:00
本文提出了一种鲁棒的向量量化数字语义通信系统VQ-DSC-R，旨在实现语义通信与现有数字基础设施的互操作性。系统采用Swin Transformer进行分层语义特征提取，并通过向量量化模块将特征映射到共享语义量化码本进行高效索引传输。为减少量化误差，提出了自适应噪声方差可微向量量化方案；为对抗多径衰落信道与噪声，设计了条件扩散模型来细化信道状态信息，并采用基于注意力的模块动态适应信道噪声。整个系统通过三阶段训练策略进行优化，实验表明其在保持高压缩比的同时，在实际场景中展现出优越的鲁棒性能。
语义通信向量量化ofdm传输信道鲁棒性深度学习
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02-18 00:00
本研究对基于多层感知机（MLP）的物理信息神经网络（PINNs）与基于可学习激活函数的Kolmogorov-Arnold网络（KANs）的物理信息版本（PIKANs）进行了系统对比。在相同的物理约束损失函数和参数量下，PIKANs在求解常微分方程和偏微分方程时，展现出更精确的解、更快的收敛速度以及更优的梯度估计能力，尤其适用于具有振荡、多尺度或陡峭梯度的问题。这为科学机器学习中的模型选择提供了新证据。
物理信息神经网络kan网络微分方程求解科学机器学习基准测试神经网络架构
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02-18 00:00
本研究针对由神经网络平均场方法启发的概率测度空间优化问题，聚焦于Fisher-Rao梯度流。通过构造一个交互粒子系统作为该梯度流的平均场极限近似，为熵平均场优化提供了新的近似算法。论文严格证明了核化流的存在唯一性，并给出了关键的“混沌传播”结果，为使用相应的核化粒子系统作为近似算法提供了理论依据。
平均场优化fisher-rao梯度流混沌传播交互粒子系统概率测度熵正则化
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02-18 00:00
本研究系统分析了三角图张量网络簇的几何性质，特别关注物理维度为2时张量可解释为矩阵束的情况。研究利用矩阵束的Kronecker不变量完整刻画了这些簇的结构，确定了其维度并识别出维度小于参数计数的特殊情况。通过经典行列式簇、重合根轨迹与平面三次曲线的几何性质，建立了簇成员的必要条件，并将部分结论推广至任意图结构。
张量网络矩阵束代数几何kronecker不变量行列式簇
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02-18 00:00
本文证明了在实数轴上的保序随机动力系统中，遍历不变测度必为狄拉克测度。这一结论此前仅对“双边时间”系统已知，本研究将其推广至更一般的“单边时间”系统，从而完善了该领域的基础理论。
随机动力系统遍历理论不变测度保序映射狄拉克测度
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02-18 00:00
本文提出了一种名为“几何结构保持插值（Γ-SPIN）”的新方法，用于离散化有限应变Cosserat微极连续体模型中的旋转场。该方法通过测地线元素插值Cosserat旋转张量，以保持客观性并正确表示曲率度量。同时，通过将旋转张量插值到Nédélec空间并投影回旋转李群，放松了旋转张量与变形张量之间的相互作用，从而缓解了闭锁效应。该方法确保了当Cosserat偶极模量趋于无穷大时，模型能稳定地趋近于其偶应力极限。通过多个基准问题验证了该方法的一致性、稳定性和最优性。
cosserat连续体结构保持离散几何插值有限元方法旋转场微极理论
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02-18 00:00
本文首次构造了二维不可压缩欧拉方程的一个自相似解，其伪速度场具有多个驻点，突破了有界涡度齐次稳态解仅能在原点存在单一驻点的限制。该解同时也是一个齐次稳态解。关键构造在于速度场沿通过原点的两条线形成尖点，从而允许原点以外的驻点出现。
欧拉方程自相似解流体力学驻点齐次稳态
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02-18 00:00
本文研究了虚拟持久图群上的核方法。持久同调将过滤单纯复形映射为有限持久图，Bubenik 和 Elchesen 将其推广到任意度量对 $(X,d,A)$ 上的虚拟持久图群 $K(X,A)$。作者证明，由度量 $
ho$ 诱导的拓扑下，群 $(K(X,A),
ho)$ 是局部紧的当且仅当它是离散的，这等价于度量空间 $(X/A,d_1,[A])$ 是一致离散的。当空间可分且非一致离散时，作者为非局部紧的虚拟持久图群发展了平移不变核理论。通过将 $K(X,A)$ 等距嵌入其典范巴拿赫空间线性化 $B$，每个有界对称正算子 $Q: B \to B^*$ 确定了一个平移不变高斯核 $k(x,y)=\exp\!\left(-\tfrac12\,\langle Q(x-y),x-y\rangle_{B,B^*}\right)$。
持久同调再生核希尔伯特空间虚拟持久图巴拿赫空间平移不变核高斯核
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02-18 00:00
本文研究了自由群在半饱和部分作用（Exel意义下）下的广群同调。主要贡献是构造了该广群平凡模的长度一投射分解，从而给出了其同调群的一个初等计算方法。该结果适用于自由群作用变换广群，以及定义在紧致Hausdorff完全不连通空间上、转移映射为局部同胚的Deaconu-Renault广群。此外，证明了当底空间第二可数时，该部分作用广群代数在域上的整体维数不超过2。
自由群部分作用广群同调投射分解整体维数deaconu-renault广群
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02-18 00:00
本文研究了二元形式幂构成的代数簇的理想结构。作者推广了Abdesselam和Chipalkatti关于Foulkes–Howe映射类似物的结果，并建立了经典Hermite互易定理的导出类比。主要贡献包括：证明了该理想由b+1次多项式生成，具有线性极小自由分解，并确定了子表示$\mathrm{Sym}^{ab}(\mathbb{C}^2) \subset \mathrm{Sym}^a(\mathrm{Sym}^b \mathbb{C}^2)$生成的理想的Castelnuovo–Mumford正则性。
代数几何交换代数表示论二元形式hermite互易理想结构
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02-18 00:00
本文研究了椭圆曲线上带两个极点的希格斯丛模空间。通过构造一个从黎曼球面上带五个极点的希格斯丛到椭圆曲线上希格斯丛的模映射，该映射是一个二重覆盖，作者分析了其伽罗瓦对合，证明了映射的满射性并确定了分歧轨迹。这一方法完整描述了希格斯映射的所有奇异纤维，包括幂零锥，并给出了模空间奇异轨迹的显式刻画。
希格斯丛模空间椭圆曲线奇异纤维幂零锥模映射
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02-18 00:00
本文提出GRAM-DIFF，一种用于半盲多输入多输出（MIMO）信道估计的格拉姆矩阵引导扩散框架。该方法将预训练的角域扩散先验与两种互补的引导机制相结合：一种新颖的格拉姆矩阵引导项，在反向扩散过程中强制实现二阶一致性；以及来自导频观测的似然引导。通过信噪比（SNR）匹配初始化和自适应引导缩放确保稳定性和低推理延迟。在3GPP和QuaDRiGa信道模型上的仿真表明，该方法在归一化均方误差（NMSE）上持续优于确定性扩散基线，在NMSE为0.1时，相比Fest等人（2024）的基线获得了4至6 dB的SNR增益。
mimo信道估计扩散模型格拉姆矩阵半盲估计生成式先验通信系统
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02-18 00:00
本文通过范畴论框架，揭示了经典物理与量子物理在表示理论结构上的深刻联系。作者将经典理论中的态射定义为拉格朗日关系，量子理论中的态射定义为希尔伯特双模，它们分别诱导出经典与量子理论的表示。通过泊松代数的严格形变量子化构造“量子化”函子，以及通过一致连续C*-代数丛的延拓构造“经典极限”函子，证明了这两个函子互为“几乎逆”，从而在范畴意义上建立了经典理论与量子理论的一种等价性。
范畴论量子化经典极限表示理论希尔伯特双模拉格朗日关系
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02-18 00:00
本研究针对ℓ₂最小化问题，即给定观测向量y和随机矩阵A，寻找满足y=Ax且范数‖x‖₂最小的解x。作者从统计物理中的置信传播算法出发，在压缩感知的欠定系统（m<N）框架下，严格推导了近似消息传递方程。这一工作建立了消息传递算法与凸优化理论之间的桥梁，为高维统计推断提供了新的分析工具。
近似消息传递置信传播ℓ₂最小化压缩感知高维统计凸优化
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02-18 00:00
本文研究了在变扩散问题背景下，定义于一般多面体网格上的（协调）混合方法与（原始）非协调方法之间的等价性。作为系列论文的第一部分，本文聚焦于多尺度方法和投影方法。对于多尺度方法，我们首次在四种不同的（无需过采样的）方法之间建立了第一层次的等价关系，从而拓展了[Chaumont-Frelet等人，2022]的结果。对于投影方法，我们则提供了一个简单的实用判据，用以检验原始/混合方法的适定性及其等价性是否成立。在此过程中，我们也对一些自稳定混合方法提供了新的见解。
数值分析有限元方法多尺度方法混合方法非协调方法多面体网格
cs
02-18 00:00
本文提出了一种基于多体哈密顿量的CMOS可逆逻辑（CIL）电路。与传统的二体相互作用哈密顿量相比，新方法引入了自旋（概率节点）的三体相互作用，为设计更简单的哈密顿量（能量）景观提供了自由度。更简单的能量景观使得系统更容易达到全局最小能量。通过在FPGA上进行设计和评估，结果表明，所提出的三体CIL电路在面积开销可忽略不计的情况下，收敛速度比传统的二体CIL电路提高了数倍。
可逆逻辑多体哈密顿量cmos电路随机计算退火算法fpga实现
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02-18 00:00
本研究针对大语言模型在社会科学学术写作中评估粗糙的问题，提出了首个专注于教育领域的评估平台EduResearchBench。该平台基于分层原子任务分解框架，将完整研究流程分解为6大模块、24个原子任务，实现了从整体评分到细粒度诊断评估的转变。研究还提出课程学习策略，并利用5.5万学术样本训练出专用模型EduWrite。实验表明，30B参数的EduWrite在多项核心指标上显著优于72B通用模型，证明了垂直领域中数据质量与分层训练比参数规模更具决定性。
教育ai学术写作评估任务分解大语言模型垂直领域训练
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02-18 00:00
本研究提出了CircuChain诊断基准，旨在分离大语言模型在电路分析中的物理推理能力与遵循用户指定约束（如符号惯例）的能力。该基准包含控制/陷阱问题对，并采用多阶段验证流程。研究发现，最强模型物理推理近乎完美，但在惯例违反时合规性差；而较弱模型物理保真度低，却更遵从显式指令。这表明模型能力的提升并不保证约束对齐的改善。
大语言模型电路分析基准测试ai对齐物理推理指令遵循
cs
02-18 00:00
本文提出了Indic-TunedLens，一个专门针对印度语言的多语言大语言模型（LLM）可解释性框架。针对现有工具主要面向英语、模型表征空间存在英语中心化的问题，该框架通过学习共享的仿射变换（$\mathbf{h}_{\text{aligned}} = \mathbf{W}\mathbf{h} + \mathbf{b}$），调整每种目标语言的隐藏状态，使其与目标输出分布对齐，从而更忠实地解码模型内部表征。在包含10种印度语言的MMLU基准测试中，该方法显著优于现有最先进的可解释性方法，尤其对形态丰富、资源匮乏的语言效果提升明显，为理解多语言Transformer的层级语义编码提供了关键洞见。
多语言模型可解释性印度语言仿射变换表征对齐低资源语言
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02-18 00:00
本研究首次在可调谐的架构晶格材料框架内实现了原位电阻抗成像（EIT）技术。通过采用受二维壁纸对称性启发的Voronoi分支主干分支图案设计晶格，并使用碳纳米管增强光固化树脂进行3D打印，研究人员在晶格外围布置了16个电极。在准静态拉伸载荷下，利用相邻和跨接电流注入方案重建的导电率分布图，能够以高时间分辨率解析连续的韧带断裂过程。局部的导电率损失与断裂位置（包括远离电极的区域）在定量上高度吻合。该工作为架构多功能材料提供了一种可扩展的全场传感模式，为构建面向结构、生物医学和能源应用的数字孪生框架提供了数据丰富的材料状态信息。
电阻抗成像架构材料损伤监测3d打印多功能复合材料数字孪生
cs
02-18 00:00
本文提出了一种统一的智能体通信协议（ACP），旨在解决异构智能体在跨平台、去中心化环境中安全、高效协作的难题。该协议构建于现有智能体架构与模型上下文协议（MCP）之上，通过集成去中心化身份验证、语义意图映射和自动化服务等级协议，实现了智能体间的发现、协商与工作流协同执行。评估表明，ACP在保持零信任安全态势的同时，显著降低了智能体间通信延迟。这项工作为实现可扩展、可互操作的自主数字实体生态系统迈出了关键一步。
智能体通信联邦协作零信任安全去中心化工作流编排语义映射
cs
02-18 00:00
本研究提出了CLOT系统，旨在解决长时间全身人形机器人遥操作中因全局位姿漂移累积导致的挑战。该系统通过高频定位反馈实现闭环全局运动跟踪，确保长时间无漂移的人机动作模仿。针对强化学习中直接施加全局跟踪奖励会导致动作激进且不稳定修正的问题，研究团队提出了一种数据驱动的随机化策略，将观测轨迹与奖励评估解耦，从而实现平滑稳定的全局修正。此外，系统还通过对抗性运动先验来正则化策略，抑制不自然行为。研究收集了20小时精心策划的人类运动数据进行策略训练，设计并训练了一个基于Transformer的策略模型（耗时超过1300 GPU小时），并将其部署在一个具有31个自由度（不包括手部）的全尺寸人形机器人上。仿真和真实世界实验均验证了该系统在高动态运动、高精度跟踪以及仿真到现实迁移的强鲁棒性方面的优异表现。
人形机器人遥操作运动跟踪强化学习全局定位仿真到现实
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02-18 00:00
本文提出Safe-SDL框架，旨在解决自动驾驶实验室（SDL）部署中的核心安全挑战——“语法到安全鸿沟”，即AI生成的语法正确指令与其物理安全后果之间的脱节。该框架通过三个协同组件实现：1）形式化定义的运行设计域（ODD），将系统行为约束在数学验证的边界内；2）控制屏障函数（CBF），通过连续状态空间监控提供实时安全保证；3）新颖的事务性安全协议（CRUTD），确保数字规划与物理执行之间的原子一致性。评估表明，当前基础模型存在显著安全缺陷，凸显了架构安全机制的必要性。
自动驾驶实验室ai安全控制屏障函数运行设计域物理信息ai实验室自动化
cs
02-18 00:00
本研究通过系统性文献综述（遵循PRISMA指南，纳入86篇文献），探讨了大语言模型（LLMs）对人机交互（HRI）领域的深刻影响。研究发现：1）LLMs正在重塑HRI的基础，包括机器人对情境的感知、生成社会性交互行为，以及在具身环境中持续与人类需求保持对齐的能力；2）当前研究多为探索性，不同研究在实验设置、方法和评估指标上差异巨大。文章最后为LLM与HRI交叉领域的未来研究提供了关键设计考量与挑战的概览及指导。
人机交互大语言模型系统性综述具身智能社会性机器人研究范式
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02-18 00:00
本文针对不确定敏捷对地观测卫星调度问题（UAEOSSP），提出了一种有效的遗传编程超启发式算法（GPHH）。该算法能够自动生成调度策略，以应对任务收益、资源消耗和任务可见性等多种不确定因素。实验结果表明，GPHH生成的调度策略在实时调整计划方面表现优异，其性能平均优于前瞻启发式算法（LAHs）5.03%，优于人工设计启发式算法（MDHs）8.14%。
卫星调度遗传编程超启发式不确定性优化对地观测
cs
02-18 00:00
该研究通过交互式视听装置《无形胜利》，以数字媒体技术重新诠释了萨莫色雷斯胜利女神雕塑。装置将雕塑实体解构为空间中圆柱排列的彩色纤维（内含导电传感器），观众通过触碰与移动，能触发声音环境，从而用声音取代了传统雕塑的体积感。研究重点探讨了“虚空”作为雕塑形式缺席的象征意义，以及时间作为磨损因素（熵）的作用，旨在创造一种观众、空间与时间之间的新型体验对话。
交互艺术数字媒体雕塑重构视听装置文化遗产数字化
cs
02-18 00:00
本研究提出GRAFNet，一种受人类视觉系统层级结构启发的医学图像分割模型，旨在解决结肠息肉分割中形态多变、与正常组织相似及多尺度检测的挑战。模型核心包含三个模块：模拟皮层神经元的方向性注意模块（GAAM）以增强边界识别；模拟视网膜神经节细胞的多尺度视网膜模块（MSRM）进行并行特征分析；以及基于预测编码的引导皮层注意反馈模块（GCAFM）进行迭代优化。在五个公开基准测试中，GRAFNet实现了最先进的性能，Dice系数提升3-8%，泛化能力提高10-20%，同时提供了可解释的决策路径。
医学图像分割仿生视觉模型结肠息肉检测多尺度特征融合注意力机制预测编码
cs
02-18 00:00
本研究提出了一种结构感知的符号钢琴伴奏生成方法，将高层规划与音符级实现解耦。系统首先通过轻量级Transformer预测基于乐段/乐句结构与功能和声的可解释风格规划，随后通过检索器从语料库中选择并重和声化人类演奏的钢琴模式。检索过程被形式化为在显式能量函数下的模式匹配，该函数考虑了和声可行性、结构角色兼容性、声部进行连续性、风格偏好和重复控制。给定结构化的主旋律谱和可选的关键词提示，系统可生成钢琴伴奏MIDI。实验表明，基于Transformer风格规划器的检索能生成风格表现力强、多样化的长篇伴奏。
音乐生成钢琴伴奏结构感知风格规划模式检索transformer
cs
02-18 00:00
本文介绍了CSLib，一个受数学形式化库Mathlib成功启发而建立的、快速发展的计算机科学与软件形式化统一库。文章阐述了其核心的技术原则、运作模式、抽象层和语义框架。主要贡献包括：提供了可复用的语义接口（如归约系统和带标签的转移系统），开发了证明自动化工具，建立了用于维护自动化及与Mathlib兼容性的持续集成/测试支持，并完成了首批语言与模型的重要形式化开发工作。
形式化验证定理证明lean语义框架计算机科学基础
cs
02-18 00:00
S-PRESSO 是一种 48kHz 音效压缩模型，通过结合预训练的潜在扩散模型解码器与离线量化技术，实现了低至 0.096 kbps 的超低码率压缩。该方法利用扩散解码器的生成先验，将帧率降至 1Hz（750倍压缩率），在牺牲部分精确保真度的前提下，能生成具有说服力且逼真的音频重建。实验表明，即使在极高压缩率下，S-PRESSO 在音频质量、声学相似性和重建指标上均优于现有的连续与离散基线模型。
音频压缩扩散模型超低码率生成式编码离线量化音效处理
physics
02-18 00:00
本研究提出对称正交算子网络（SOON），用于解决全球次季节至季节（S2S）气候预测的挑战。该模型的核心创新在于：1）采用各向异性嵌入策略，将全球网格划分为纬度环，以保持纬向周期性结构的完整性；2）设计SOON块，通过对称分解建模纬向和经向算子的交替相互作用，从而在结构上缓解长期积分中固有的离散化误差。在ERA5再分析数据集上的实验表明，SOON在预测精度和计算效率上均显著超越现有方法，确立了新的技术标杆。
气候预测深度学习各向异性建模算子网络s2s预测
physics
02-18 00:00
本研究将一种基于熵和守恒的方差缩减框架扩展至求解Vlasov-Poisson方程的粒子模拟方法。该方法通过在速度空间“踢”操作中冻结重要性权重实现稳定，并引入基于最大交叉熵的权重分布校正，在保证守恒律的同时最小化偏差。在Sod激波管和朗道阻尼等测试案例中，该方法在低信号区域相比传统粒子模拟实现了显著的加速，且对模拟代码改动极小。
粒子模拟方差缩减vlasov-poisson方程等离子体物理计算物理熵方法
physics
02-18 00:00
在广义迹动力学框架下，本文从包含两个不等矩阵速度的时空-物质原子迹拉格朗日量出发，证明了纯玻色子子系统允许自伴哈密顿量，而费米子部分则携带固有的反自伴贡献。其关键结构在于，为使迹拉格朗日量玻色化，需要引入两个不相等的奇次格拉斯曼元素 $\beta_1 \neq \beta_2$。通过分别处理玻色和费米变分，计算迹哈密顿量并分离出反自伴项，从而为“只有费米子自由度作为坍缩通道”这一现象提供了第一性原理机制。
波函数坍缩广义迹动力学费米子玻色子自发定域化量子基础
physics
02-18 00:00
本研究通过直接模拟蒙特卡洛（DSMC）方法和视角因子法，模拟了未来月球表面载人舱在泄压和材料排气过程中对周围环境的污染扩散。初步分析表明，针对氩-40（$^{40}\text{Ar}$）的科学测量需在距离舱体30-100米外进行，而探测极地陨石坑水等低丰度物质则需远离舱体3公里以上，以避免人类活动排放物干扰月球原生环境的科学观测目标。
月球环境污染模拟dsmc方法排气分析阿尔忒弥斯计划空间科学
physics
02-18 00:00
本研究利用Pantheon+ Ia型超新星样本，对宇宙学标准模型ΛCDM及其主要竞争者$R_{\rm h}=ct$模型进行了检验。通过推导基于广义相对论能量条件的模型无关距离模数约束，并与两个模型的哈勃图预测进行比较，发现ΛCDM在红移$z \subset (0, 2)$范围内违反了强能量条件，而$R_{\rm h}=ct$模型则满足所有四个能量约束。模型选择结果显示，$R_{\rm h}=ct$模型得到数据的支持度约为89.5%，远高于ΛCDM的10.5%。这表明不含暴胀的$R_{\rm h}=ct$模型在遵守能量条件方面更具优势。
宇宙学标准模型超新星能量条件模型选择广义相对论
physics
02-18 00:00
本文提出，量子技术已从实验室研究转变为关键战略基础设施，其发展正接近一个“事件视界”。面对中国在军民融合战略下集中推进的量子计划（涵盖计算、传感和密码分析），美国及其盟友需要一种新的治理框架。文章的核心贡献是提出了一个“最低贸易限制、安全充分、创新保护”（LSI）测试，旨在通过经济治国工具，为高敏感度的研发合作创建安全的闭环环境。该框架提供了可操作的标准、模板和分级护栏，旨在避免过度安全化与安全不足，在保障国家安全的同时，维持开放创新与国际秩序的稳定。
量子技术国家安全产业政策经济治国国际治理军民融合
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02-18 00:00
本研究分析了2019年至2025年中期的吸收性气溶胶光学厚度（AAOD）数据，追踪了黑碳和矿物粉尘在巴基斯坦及西喜马拉雅地区的长距离传输和季节性变化。研究发现，这些气溶胶在冰川区域沉积会显著降低冰雪反照率，加速融化。研究团队开发了一种基于直方图梯度提升（HGB）分类器的机器学习概率预测模型，利用地理、季节和滞后指标，能够提前一步预测高AAOD事件。模型评估指标（ROC-AUC: 0.791， PR-AUC: 0.269， Brier分数: 0.028）显示出较高的预测能力和良好的概率校准。预测结果表明，喜马拉雅冰川邻近区域持续面临AAOD升高的最高风险。
气溶胶传输冰川消融机器学习预测黑碳喜马拉雅环境物理
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02-18 00:00
本研究提出一种结合图神经网络与进化算法的混合神经进化方法，用于解决城市公共交通网络设计问题。核心贡献是引入了一种基于交通连通性的公平可达性度量，将优化目标从传统的乘客-运营商成本权衡转向空间公平性。实验表明，该方法在合成数据集上能有效提升网络的代数连通性与韧性，但在应用于真实城市数据时仍面临挑战。
公共交通网络公平可达性神经进化算法图神经网络网络韧性空间公平
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02-18 00:00
本研究探索利用机器学习方法，从控制模型模拟中预测月均一氧化碳（CO）柱总量再分析数据。该方法旨在应对卫星观测数据中断（如MOPITT卫星于2025年初停止观测）对哥白尼大气监测服务再分析产品质量的影响。通过机器学习学习不同模型配置间的系统性差异，有望弥补观测数据缺失，维持大气成分监测的连续性。
大气科学机器学习一氧化碳数据同化卫星观测
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02-18 00:00
本研究提出了一种创新的合作博弈论模型，旨在改革联合国主要依赖自愿捐款的现有资金机制。该模型摒弃了各国基于自身利益的纳什均衡框架，转向合作模式，将各国的财政贡献与其从联合国活动中获得的收益挂钩。通过引入基于效用推导的个性化定价，模型确保了更可持续和公平的资金体系。基于智能体的模拟表明，该方法能提升全球总效用、减少搭便车问题，并创建更高效的资源分配系统，为考虑成员国不同经济能力的全球公共品供给提供了更稳定有效的框架。
合作博弈论联合国融资全球公共品资源分配可持续性机制设计
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02-18 00:00
本研究通过分析AI智能体与人类共存的Moltbook平台完整交互网络，首次系统比较了AI社会与人类社交网络的结构差异。研究发现，尽管两者在节点-边标度关系上一致，但AI网络内部组织存在显著不同：表现出极端的注意力不平等、重尾且不对称的度分布、被抑制的互惠性以及全局三角结构缺失。社区分析显示其模块化程度更高，社区规模不平等性相对较低。这表明AI社会能复制人类网络的全局结构规律，但遵循不同的内部组织原则，揭示了人类社会组织的关键特征并非普遍存在，而是依赖于交互主体的本质。
ai社交网络复杂网络人机交互社会物理学网络结构
physics
02-18 00:00
本研究开发了一个基于过程的、由大语言模型驱动的代理人模型，以模拟数字时代银行挤兑的社会传染机制。模型将银行设定为遵循现金优先的提款处理规则，并包含折价抛售清算和内生压力指数。储户在风险容忍度、以及对基本面信息与社会信息的权重上具有异质性，并在一个根据2023年3月推特活动校准的重尾网络上进行交流。通过对4900种配置的模拟，研究发现：银行内部网络连通性在基本面不变的情况下提高了提款级联的可能性和速度；银行间传染在溢出率达到约0.10时表现出急剧的相变；储户网络重叠与网络放大效应之间存在非线性交互作用。在一个基于硅谷银行、第一共和银行等危机时期数据校准的场景中，模型成功复现了观察到的银行倒闭顺序。
银行挤兑社会传染代理人模型大语言模型网络效应金融风险
physics
02-18 00:00
本研究针对大都市尺度交通可达性分析中，精确旅行时间预测依赖昂贵API或专业数据的痛点，提出了一种低成本、低数据需求的中间路径方案。文章以洛杉矶都市区为案例，首先基于开放数据计算初始旅行时间，随后构建随机森林模型，将初始时间、转向及交通管制等开放数据作为特征，预测最终驾驶时间。验证表明，这种可解释的机器学习方法在保证合理精度的同时，极大降低了对计算资源和数据的要求，为资源有限的研究者、从业者及社区倡导者提供了可行的分析工具。
旅行时间预测开放数据随机森林交通可达性机器学习城市交通
physics
02-18 00:00
研究团队提出了TokaMind，一个基于多模态Transformer的开源基础模型框架，用于聚变等离子体建模。该模型利用公开的MAST数据集中的异构诊断数据进行训练，支持时间序列、二维剖面和视频等多种数据模态，并具备鲁棒的缺失信号处理能力。通过选择性加载和冻结四个模型组件，TokaMind实现了高效的任务适应。评估显示，在大多数任务上，微调后的TokaMind性能优于基准模型，且轻量级微调在相同训练周期下优于从头训练。
托卡马克等离子体多模态模型transformer聚变能基础模型
physics
02-18 00:00
研究团队发布了IT-DPC-SRI，这是意大利首个公开的长期天气雷达降水估算数据集，覆盖16年（2010-2025）。该数据集将意大利民防部门的国家雷达拼图数据，统一处理为时空一致的、云优化的Zarr数据立方体，包含超过100万个时间步长，空间分辨率达1公里，数据量从7TB压缩至51GB。它解决了意大利雷达数据长期分散在不同格式和投影中的问题，并通过Zenodo、欧洲天气云和ArcoDataHub平台提供访问，填补了意大利未参与泛欧洲雷达数据共享计划的空白。
气象雷达降水数据数据存档云优化意大利气候研究
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02-18 00:00
本研究为SuperKEKB对撞机上的Belle II实验开发并评估了一种基于图神经网络的实时触发算法，用于电磁量能器。该算法将量能器触发单元视为图节点，以确定性的低延迟（3.168 μs）执行聚类、特征提取和信号分类，并预测簇的位置和能量。系统在FPGA上实现，以8 MHz的吞吐量同步运行于一级触发链。性能评估表明，高能簇的位置分辨率在中心探测器区域提升了18%，孤立低能簇的纯度提升了20%，重叠簇的效率提升了20%，同时信号分类器在固定信号保留率下实现了额外的本底抑制。
图神经网络fpga实时触发高能物理belle ii实验电磁量能器
physics
02-18 00:00
本文提出了一种非平衡量热学的概念框架，将微热量测定技术发展为研究生物系统结构与功能的定量方法。该方法通过探测细胞或亚细胞结构在外部参数变化时释放的过剩热量，即使系统处于非等温状态。作为示例，作者计算了与纤毛运动（划船模型）和分子马达运动（闪烁棘轮）相关的低自由度生物物理模型的热容量。定量预测揭示了（非平衡）热容量作为相关生物物理参数的函数具有有趣的依赖性，甚至可能因生物活动而呈现负值。
非平衡热力学生物物理微热量测定分子马达热容量
physics
02-18 00:00
本文针对粒子网格（PIC）方法与随机碰撞模型结合的等离子体模拟，提出了一套创新的代码验证技术。通过引入制造解方法，为等离子体动力学和碰撞算法分别构造已知解，从而能够直接计算粒子位置和速度的误差，而非依赖难以比较的分布函数差异。该方法避免了修改粒子权重带来的风险，并推导了离散化误差与统计误差的预期收敛率。研究证明，该框架同样适用于中性气体流动的直接模拟蒙特卡洛（DSMC）模拟，为高超声速飞行、半导体制造等领域的复杂等离子体模拟提供了可靠的验证工具。
粒子网格方法蒙特卡洛碰撞代码验证制造解方法等离子体模拟数值误差
physics
02-18 00:00
一项针对量子领域顶尖研究者的定性研究揭示了他们对量子信息技术（QIST）关键问题的共识与分歧。专家们一致认为，当前处于嘈杂中型量子（NISQ）时代的设备应被称为量子计算机，但构建一台小型容错量子计算机预计仍需约十年，而实现能运行肖尔算法并展现量子优势的可扩展系统则需数十年。专家普遍认为，量子计算机将是位于数据中心、可通过远程访问的专用工具，而非个人便携设备。在量子比特架构方面，多种平台均显示出潜力，尚无明确胜出者。这些见解为教育者、政策制定者及公众建立对该领域的现实预期提供了宝贵指导。
量子计算nisq时代容错量子计算机专家视角量子比特架构技术展望
astro-ph
02-18 00:00
本研究将双中子星并合早期阶段建模为探测轴子-光子共振转换的新环境。通过叠加两颗中子星在千公里尺度上的偶极磁场，并引入有效Goldreich–Julian电荷密度来计入等离子体效应，确定了共振转换发生的有效等离子体频率与空间位置。研究发现，转换主要发生在随时间演化的“花生形”磁层表面上，产生的电磁辐射功率具有与轴子质量相关的特征性依赖关系，并随引力波频率发生缓慢调制。对于轴子质量 $m_a \in [50,170] \, \rm \mu eV$ 和耦合常数 $g_{a \gamma} \lesssim 10^{-11}\rm \,GeV^{-1}$，该信号可能被现有或规划中的射电观测任务探测到。
轴子探测中子星并合共振转换多信使天文学等离子体效应磁层物理
astro-ph
02-18 00:00
本文提出GW-FALCON，一种面向下一代引力波天文台（如爱因斯坦望远镜ET和宇宙探索者CE）的早期预警深度学习框架。该方法不直接处理原始时间序列，而是利用TSFEL库从短时观测窗口中提取大量统计、时域和频域特征，构建固定长度的特征向量，再输入前馈人工神经网络进行低延迟信号-噪声分类。研究使用模拟的双中子星及中子星-黑洞并合波形注入ET与CE设计噪声谱进行验证。通过在不同最大瞬时频率的并合前窗口上训练分类器，可实现从并合前数十秒到数百秒的早期预警。结果显示，在低虚警概率下，ET类网络测试准确率约90%，CE类网络超过97%。
引力波预警深度学习特征提取双中子星中子星-黑洞低延迟探测
astro-ph
02-18 00:00
本研究提出了一种基于耦合映射晶格（CML）的复杂系统模型，用于模拟恒星、行星盘、旋臂及伴星天体的动态形成过程。该模型通过一个欧拉程序描述引力作用下的气体团块流动，以及一个拉格朗日程序模拟粘弹性平流导致的团块碰撞与混合，以最小化计算集成功再现了与观测一致的原行星盘系统结构。研究发现，这些结构的形成并非源于传统的盘引力不稳定性，而是由中央恒星的引力不稳定性及高维混沌气体抛射（混沌游走）驱动。特别值得注意的是，旋臂交叉导致的快速密度增加是形成多样化伴星（恒星、亚恒星、行星）的关键过程，这为克服行星形成中的径向漂移屏障和角动量问题提供了新的“臂交叉伴星形成”机制。
天体形成耦合映射晶格原行星盘混沌动力学行星形成机制数值模拟
astro-ph
02-18 00:00
本研究通过对西班牙天文学会成员进行问卷调查，系统评估了天文学研究人员的幸福感、职业满意度与工作家庭平衡状况。调查覆盖了职业幸福感、职业稳定性、发表压力以及学术会议期间托儿服务可及性等多个维度，并特别分析了不同性别与职业阶段（如博士生、博士后、终身职位）受访者的回应差异，旨在揭示该领域内潜在的不平等趋势与不满来源。
科研幸福感性别差异职业稳定性工作家庭平衡天文学学术调查
astro-ph
02-18 00:00
本研究利用VLT/FORS望远镜的深场观测，分析了Hydra I星系团内的球状星团（GCs）分布。研究发现，红色GCs集中在中心星系NGC 3311和NGC 3309周围，而蓝色GCs分布更广且与X射线气体次峰重合。蓝色GCs的分布与星系团整体引力势能相符，其比频率在星系际光主导的外围区域比内部高约5倍。研究还提出了一种利用GCs比频率和颜色分布约束星系团光度函数演化的新方法，得出过去暗端斜率$\alpha=-1.81^{+0.16}_{-0.16}$，与现今$\alpha=-1.41^{+0.08}_{-0.05}$相比，表明矮星系并合在星系团组装中起重要作用。
球状星团星系团组装星系际光引力势能光度函数宇宙学模拟
astro-ph
02-18 00:00
本文介绍了ABCMB，一个基于Python和JAX的可微分爱因斯坦-玻尔兹曼求解器，用于计算宇宙微波背景（CMB）功率谱。该代码完整捕捉了$\Lambda{\rm CDM}$宇宙学中的线性阶重要效应，包括引力透镜、偏振、大质量中微子，以及对大爆炸核合成和复合过程的最新处理。ABCMB与主流代码CLASS的精度差异在亚百分比级别，可在GPU上运行，速度具有竞争力甚至更快。其采用面向对象编程重构，提升了可扩展性，无需修改源码即可添加新物理模型。ABCMB为用户提供精确稳定的梯度，简化了费希尔分析，并支持高效的基于梯度的采样方法。
宇宙微波背景可微分编程宇宙学模拟jax功率谱计算爱因斯坦-玻尔兹曼求解器
astro-ph
02-18 00:00
本研究利用TESS望远镜数据，首次对银河系外的人马座矮星系流进行了系外行星凌星巡天，分析了15,176颗主序星。在未发现任何行星的情况下，计算了热木星（半径1-2倍木星，周期0.6-10天）的出现率上限<1.01%。该上限低于银河系球状星团47 Tuc和M4的观测结果，暗示较老、低金属丰度的河外环境可能拥有更低的热木星出现率。研究预测，未来需分析至少11,467颗目标星才有望探测到首颗河外起源行星。
系外行星河外星系凌星巡天tess望远镜人马座矮星系出现率上限
astro-ph
02-18 00:00
本研究利用GALAH巡天约45万颗恒星数据，新识别近3000颗钡富集恒星。通过Gaia DR3交叉匹配，发现47.7%的钡星具有高RUWE值（≥1.4），显著高于普通恒星样本（16.3%），表明双星系统中的质量转移是重要形成机制。同时，部分热钡星（Teff > 6000 K）呈现低RUWE（<1.2）和低[α/Fe]（<-0.2），支持辐射浮力机制。钡星广泛分布于银河系薄盘、厚盘和晕中，且在低金属丰度环境下更常见。
钡星恒星演化双星系统化学丰度银河系结构galah巡天
astro-ph
02-18 00:00
本研究利用高分辨率宇宙学磁流体动力学模拟（Auriga Superstars），系统分析了银河系质量旋涡星系中旋臂的旋转速度剖面（模式速度）。研究发现，不同星系甚至同一星系在不同时期，其旋臂的形成机制和动力学性质存在显著差异，包括大尺度运动学密度波、流形螺旋、动态（共转）螺旋以及重叠模式。特别地，强烈的潮汐相互作用会产生清晰的运动学密度波，而强棒旋星系中则存在流形螺旋。结果表明，在没有强外部扰动或强棒结构的情况下，星系旋臂结构是高度瞬变和复杂的，不存在明确的长寿命底层波。
星系动力学旋臂结构宇宙学模拟模式速度密度波理论磁流体动力学
astro-ph
02-18 00:00
本研究提出了一种利用毫秒脉冲双星轨道周期变化率（轨道“啁啾”）来测量其距离的新方法。轨道啁啾包含了引力波辐射、天空平面运动以及银河系加速度等多种贡献，其中后两者与脉冲星距离相关。通过分析21颗毫秒脉冲星的轨道啁啾数据，并结合多个现实的银河系引力势模型，研究人员成功推断了它们的距离，其中4颗脉冲星的距离测量精度超越了以往方法。研究还发现，对于部分脉冲星，推断的距离对所选银河系引力势模型的选择具有显著依赖性。
脉冲星距离测量轨道啁啾银河系引力势毫秒脉冲星天体物理参数推断
astro-ph
02-18 00:00
本研究指出，具有中等轨道偏心率的双中子星系统能显著增强引力波信号中g模动力学潮汐效应的可观测性。偏心轨道通过两个机制放大信号：一是早期演化阶段的高阶偏心谐波产生更大的相位移动并传递至探测器敏感频段；二是g模潮汐经历多次本轮共振，进一步放大总相位移动。模拟显示，当轨道偏心率在$e_\mathrm{10Hz}\sim0.2-0.4$时，g模潮汐的可探测性可提升一个数量级以上，使得利用现有引力波探测器（如LIGO/Virgo）约束中子星内部物质模型成为可能，而未来爱因斯坦望远镜则有望全面约束相关模型。
引力波天文学中子星物理潮汐共振轨道动力学致密双星
astro-ph
02-18 00:00
低质量恒星（$M\lesssim 2\,M_\odot$）在简并条件下点燃氦，引发氦闪。$^{14}$N的α俘获过程产生大量$^{18}$F，其衰变产生持续约一天、平均能量为0.38 MeV的强$\nu_e$暴。研究还发现，$^{18}$F的电子俘获会产生一条显著的1.7 MeV中微子线。尽管现有探测器（如JUNO）背景噪声较大，但下一代实验（如锦屏中微子实验）有望将3σ显著性探测距离延伸至近3秒差距。然而，目前10秒差距内并无处于红巨星分支顶端的候选星，因此星震学仍是探测这一恒星生命中最剧烈热核事件的主要手段。
恒星氦闪中微子探测核天体物理红巨星星震学juno实验
astro-ph
02-18 00:00
本文回应了Watters等人（2026）对Villarroel等人（2025）及Bruehl与Villarroel（2025）关于POSS1-E照相底片中潜在技术特征统计分析的批评。作者指出，批评混淆了单个天体验证与整体统计推断，并使用了为其他科学目的构建的、经过异质过滤的缩减子集。该子集样本量减少了二十倍，其样本纯度的提升意义存疑，且缺乏完整的时间信息，统计效力不足以检验所报告的地影缺失现象。作者强调，用于底片分配和时间重建的水平分离度量必须包含 $\cos(\text{Dec})$ 因子以确保几何一致性，任何遗漏都会改变结果。此外，Watters等人的分析未包含不确定性估计或误差传播，限制了其声称无效结果的可靠性。结论认为，Villarroel等人的主要发现并未被Watters等人的分析所推翻。
技术特征天文统计学poss1-e底片科学辩论数据验证
astro-ph
02-18 00:00
本研究分析了富含氦的超亮超新星SN 2021bnw的光变曲线。通过STELLA程序进行流体动力学辐射转移模拟，最佳拟合模型表明，其由一颗初始质量不小于61倍太阳质量的恒星发生核心坍缩爆炸产生。喷出物质量为15-22.5倍太阳质量，其中包含1.7倍太阳质量的放射性镍-56，总动能约为4×10^51尔格（4 foe），并与约7倍太阳质量的星周物质发生碰撞，从而很好地解释了观测到的光变曲线。早期数据可解释为质量为0.5倍太阳质量、动能为0.7 foe的膨胀壳层冷却。研究倾向于排除脉动对不稳定性起源，认为磁旋转效应在其中起到了辅助作用。
超亮超新星恒星演化核心坍缩星周物质辐射转移模拟氦丰度
econ
02-18 00:00
为制定2038-2042年的第七个碳预算，英国政府将首次采用数据驱动的宏观经济主体模型评估其对增长、就业、通胀和不平等的影响。牛津大学新经济思维研究所与能源安全与净零排放部合作，通过三个工作包推进：WP1构建英国宏观经济基线并初始化家庭微观数据；WP2将脱碳作为外部冲击进行初步建模，并外生地遵循气候变化委员会的投资与技术变化预测；WP3将实施更复杂的社会与技术学习模块，以生成可能偏离政府计划的脱碳路径预测。
碳预算主体模型宏观经济评估脱碳路径政策模拟英国气候政策
econ
02-18 00:00
本文通过几何方法，在三人收入分配的二维收入份额单纯形上，直观地分析了经典不平等度量（如基尼系数、泰尔指数）的可分解性。研究揭示了可分解性对组内与组间不平等成分施加的具体几何约束，并定位和比较了不同度量指标违反可分解性的情况。该框架为理解不平等度量的分解特性提供了简洁的教学与解释工具。
不平等度量可分解性几何分析基尼系数泰尔指数收入分配
econ
02-18 00:00
本研究提出了一个名为LX的微调大语言模型，专门用于从消费者撰写的文本中提取情感与评价信息。该模型在包含16种消费相关情绪和4种评价构念（信任、承诺、推荐、情感）的标注数据集上训练。LX在多项基准测试中表现优异，在开放式调查回复上达到81%的宏观F1分数，在第三方标注的亚马逊和Yelp评论上准确率超过95%。应用分析表明，评论中表达的情绪通过产品评分影响购买行为，但部分情绪（如不满与平和）对购买有直接影响。研究提供了一个免费的无代码网络应用，支持大规模消费者文本分析。
消费者洞察大语言模型情感分析文本挖掘营销研究评价测量
econ
02-18 00:00
本研究针对自适应随机化实验中平均处理效应（ATE）的推断问题，提出了一种基于记录倾向得分的鞅AIPW/DML方法。在自适应分配下，倾向得分不断变化，导致传统的固定方差Wald统计量可能产生条件性误校准。通过要求平台记录每个单元的随机化概率，并确保用于评分的干扰回归仅基于历史数据可预测地构建，研究者证明了中心化的AIPW/DML评分构成一个精确的鞅差序列。利用自标准化鞅极限理论，他们证明了在预设时间范围上，使用已实现二次变差估计方差的Studentized统计量渐近服从N(0,1)分布，无需方差稳定化。模拟验证了该理论，并揭示了标准固定方差报告失效的情形。
自适应实验平均处理效应鞅方法自标准化推断倾向得分记录因果推断
econ
02-18 00:00
本研究通过大语言模型标注，分析了气候变化相关在线论坛中冲突性话语的因果前因。研究发现，回复间隔时间越长，语言越尊重但更情绪化；讨论中的立场、语气和情感框架会强烈地向父帖及同级回复的平均水平收敛，且父帖影响通常更强。此外，分支的早期回复会调节这种对齐动态，例如当分支以同意或不同意根消息开始时，父子立场对齐会被放大或减弱。对于文明相关的维度，这些影响是累加的，而对于情感与事实框架，则存在显著的交互作用。
在线讨论冲突话语因果分析llm标注社会网络计算社会科学
econ
02-18 00:00
本文针对具有离散决策和非线性约束的非凸市场（如电力市场中的机组组合问题）提出了一种新的定价方案。该方法通过半定规划（SDP）松弛对非凸结构进行凸化，并从松弛问题的对偶变量中推导出价格。当选择集有界时，SDP具有强对偶性，从而可将包络定理扩展至松弛问题的价值函数，得到一个边际价格信号。研究表明，在某些条件下（例如松弛问题的右端项是需求的线性函数），由此产生的机会损失成本受限于松弛的最优性间隙，这凸显了获得紧松弛的重要性。数值实验表明，SDP松弛通常是紧的，新定价方案的机会损失成本比常用的固定二进制定价方案平均降低46%。
非凸市场定价半定规划松弛机组组合问题电力市场机会损失成本强对偶性
econ
02-18 00:00
本文提出一个端到端流程，用于生成和估计潜在文本干预的因果效应。研究指出，文本作为处理变量时，会天然混淆处理信息与协变量信息，导致朴素因果效应估计存在显著偏差。为解决此问题，流程首先通过稀疏自编码器进行假设生成与文本引导，随后采用基于协变量残差化的方法进行稳健的因果估计。实证结果表明，该流程能有效诱导目标特征的变化，并显著降低估计误差，为文本作为处理变量的因果推断提供了稳健基础。
因果推断文本处理稀疏自编码器协变量残差化大语言模型估计偏差
econ
02-18 00:00
本研究利用北海油气行业的自然实验，揭示了主权承诺对投资与技术采纳的关键作用。1985年，挪威最高法院裁定政府不得追溯性修改石油许可证，而英国则保留了修改合同的自由。基于1975-1995年所有油田与企业的微观数据，研究发现，受此裁决保护的企业大幅增加了对强化采油（EOR）这一需要大规模沉没投资技术的采纳，并提升了生产率与市场份额。这一裁决将政府承诺转化为可信承诺，本质上扮演了产业政策的角色，推动了技术深化。
主权风险技术采纳自然实验产业政策沉没投资可信承诺
q-bio
02-18 00:00
研究通过区分家庭内与家庭外传播，量化了家庭规模对呼吸道传染病传播的影响。分析发现，家庭规模可以解释34个欧洲国家累计COVID-19发病率41%的变异性（95%置信区间：[15%, 46%]）。家庭对整体传播动态的贡献可由一个随有效家庭规模增大的“增强因子”量化，这意味着家庭规模更大的国家需要更严格的干预措施才能达到相同的防控效果。这表明家庭构成了一种结构性（不）利因素，必须在设计和评估缓解策略时予以考虑。
家庭传播covid-19流行病学模型干预策略社会结构
q-bio
02-18 00:00
本研究开发了一种集成D-Wave量子退火计算机的深度生成模型优化新框架。该框架利用新型神经哈希函数（NHF）同时作为正则化和二值化方案，以连接经典神经网络（连续信号）与量子神经网络（离散信号）在误差评估函数中的转换。结果表明，通过量子退火生成模型产生的化合物，在有效性和类药性方面均优于完全经典模型，甚至在某些类药性特征上超越了训练数据本身，且无需刻意施加优化约束。这凸显了量子退火在集成新型神经网络架构的随机生成器中的优势，有望扩展药物设计中的特征空间采样和特征提取性能。
量子退火生成式ai分子设计药物发现神经网络优化框架
q-bio
02-18 00:00
本研究首次系统性地探索了在单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据上训练的掩码重建Transformer的神经缩放定律。利用CELLxGENE Census的表达谱，研究构建了数据丰富（512个高变基因，20万个细胞）和数据有限（1,024个基因，1万个细胞）两种实验体系。在跨越三个数量级（533至3.4×10^8参数）的七个模型规模上，拟合了验证均方误差（MSE）的缩放定律。数据丰富体系表现出清晰的幂律缩放，其不可约损失下限为c ~ 1.44；而数据有限体系则显示出可忽略的缩放，表明当数据稀缺时，模型容量并非主要限制。这些结果确立了在单细胞转录组学中，当数据充足时，会出现类似于自然语言处理中的缩放定律，并指出数据与参数之比是缩放行为的关键决定因素。初步将数据丰富的渐近下限转换为信息论单位，估计每个掩码基因位置约含2.30比特的熵。
单细胞转录组学缩放定律transformer掩码重建scrna-seq神经缩放
q-bio
02-18 00:00
本研究提出一个信息论平衡函数 $ f(p) = -(1 - p)\ln(1 - p) + \ln p $，量化了已知解释方差 $p$ 与未知新奇性 $(1-p)$ 对比产生的净信息增益。函数在 $ p^* \approx 0.882$ 处取得唯一最大值，揭示了高置信度下残余不确定性仍蕴含巨大惊喜潜力的机制。更重要的是，通过施加已知、未知与总信息间的自相似条件 $p : (1-p) = 1 : p$，推导出黄金比例倒数 $p = 1/\varphi \approx 0.618$。该比例点并非函数最大值，而是一种结构上优越的信息分割点，使已知与未知在不同尺度上成比例嵌套。将此结构嵌入计算-推断-模型-行动循环，可产生使系统维持在预测与惊喜共存的临界状态的动态过程。在此临界边缘，神经元动力学呈现幂律结构和最大动态范围，系统对扰动的响应在其收益函数层面呈现凸性，从而满足反脆弱性的正式定义。研究表明，黄金比例分割可能是一种连接预测、惊喜、临界性和跨尺度反脆弱适应的设计原则。
信息论平衡黄金比例预测与惊喜临界性反脆弱性神经动力学
q-bio
02-18 00:00
本研究提出了CAMEL，首个能够进行长期信号推理并预测未来心脏事件的心电图语言模型。其核心是一个专门的ECG编码器，实现了心电图信号与文本的跨模态理解。模型采用LoRA适配与课程学习流程进行训练，内容包括ECG分类、指标计算和多轮对话推理。在包含新基准ECGForecastBench在内的6个任务、9个数据集上，CAMEL展现出强大的零样本性能，在ECGBench上取得SOTA结果（绝对平均增益+7.0%），并在预测任务上显著超越全监督基线（+12.4%）和零样本ELM（+21.1%）。
心电图分析语言模型事件预测跨模态学习零样本学习心律失常
q-bio
02-18 00:00
本研究提出了一种名为MRC-GAT的新型多模态图神经网络模型，用于阿尔茨海默病的早期精确诊断。该模型通过基于Copula的相似性对齐方法，将风险因素、认知测试分数和MRI属性等多模态特征转换到统一的统计空间，并利用多关系注意力机制进行融合。在TADPOLE和NACC数据集上的评估显示，其准确率分别达到96.87%和92.31%，性能优于现有模型。该模型不仅提升了诊断的泛化能力，还通过提供疾病诊断各阶段的可解释性，验证了其鲁棒性和临床适用性。
阿尔茨海默病诊断多模态融合图神经网络可解释ai元学习医学影像分析
q-bio
02-18 00:00
本文提出了一种基于负反馈控制的去中心化感知学习理论，挑战了传统依赖外部误差测量和全局学习算法的框架。作者从细胞适应性机制的进化起源出发，重新诠释了感知信号的核心意义，将大脑视为一个负反馈控制系统。研究表明，感知活动达到足够低的极小值即可作为网络的完整奖励信号，这既是生物学习发生的必要条件，也是充分条件。该原理可能起源于最早的单细胞生命形式，并扩展至多细胞生物，支持细胞间的分工协作。神经系统的进化可能是为了更有效地传递细胞间信号以支持这种分工。该理论为理解从单细胞生物到人类的生物学习机制提供了统一框架，并可能应用于身体控制等实际问题。
去中心化学习负反馈控制感知学习进化起源神经科学理论人工智能
q-bio
02-18 00:00
针对高质量多模态生物医学数据稀缺的挑战，本研究提出了MINT框架。该框架通过偏好优化技术，将上游多模态机器学习模型学到的领域知识，迁移至下游仅使用文本或图像的单模态大语言模型。核心方法以Odds Ratio Preference Optimization为骨干，使对齐后的模型在仅使用单模态输入时，仍能保留从多模态数据中学到的决策模式。在罕见遗传病文本预测和组织类型图像分类两个关键应用中，MINT对齐的轻量级模型性能显著超越传统微调、检索增强生成等方法，甚至优于参数量大百倍的模型。
多模态学习知识迁移偏好优化生物医学ai大语言模型模型对齐
q-bio
02-18 00:00
本研究构建了一个自下而上的物理模型，旨在连接神经退行性疾病中细胞层面的蛋白质聚集机制与组织层面的病理表现。模型整合了细胞自主触发与病理细胞间传播两种核心驱动因素，成功解释了疾病特征性的“长期缓慢发展-后期急剧加速”的动态模式。研究发现，系统存在一个关键的转折点，在此之后，疾病动力学将从以细胞自发形成为主导，转变为以病理状态的快速传播为主导。该框架为解读病理数据提供了物理基础，并为针对特定疾病核心驱动因素选择最佳治疗策略提供了预测方法。
神经退行性疾病蛋白质聚集细胞模型动力学转折病理传播物理建模
q-bio
02-18 00:00
本研究采用开放式、专家标注的对话基准HealthBench，对基于RAG的智能临床辅助系统DR.INFO进行了行为层面的综合评估。在包含1000个高难度案例的Hard子集上，DR.INFO取得了0.68的得分，显著优于GPT-5系列（0.46）、Grok 3（0.23）、Gemini 2.5 Pro（0.19）和Claude 3.7 Sonnet（0.02）等前沿大语言模型。评测覆盖准确性、完整性、指令遵循等多个行为维度，结果表明DR.INFO在沟通与准确性方面表现突出，同时在情境感知与回答完整性方面仍有提升空间。该工作凸显了基于行为准则的评估方法对于构建可靠AI临床支持系统的重要性。
医疗大模型临床评估rag系统健康信息学人工智能辅助
q-bio
02-18 00:00
本研究通过耦合描述表面生长的Kardar-Parisi-Zhang方程和描述侧向竞争的Fisher-Kolmogorov-Petrovsky-Piskunov方程，建立了各向异性生长模型。与先前各向同性生长研究相比，各向异性放松了模型参数间的约束。研究完全表征了广义模型中的空间模式和入侵速度，发现强各向异性导致独特的空间入侵形态：在被排挤菌株的前沿边界处出现扭结，其形态类似于激波，可作为各向异性生长的特征标志。
菌落生长各向异性空间竞争kpz方程激波形态生物物理模型
math
02-18 00:00
本文研究了Tan-Xu定理的逆命题，探讨了黎曼度量的自然还原性在何种条件下能反向传递给由其构造的(α₁,α₂)-度量。同时，分析了齐次黎曼空间与齐次(α₁,α₂)-空间上测地向量场的关系。最后，利用李群上的左不变Randers度量，在其切丛上构造了左不变(α₁,α₂)-度量，并研究了其几何关联。
芬斯勒几何自然还原度量齐次空间李群切丛
math
02-18 00:00
本文证明了关于三角形边长 $a,b,c$ 与对应中线 $m_a,m_b,m_c$ 的不等式 $\left( \sqrt{bc}-a\right) m_a+ \left(\sqrt{ac}-b\right)m_b+\left(\sqrt{ab}-c\right)m_c \geq 0$，该不等式此前仅为猜想。研究进一步表明，当中线被替换为高线或内角平分线时，类似不等式依然成立。最后提出了一个关于满足此类不等式的塞瓦线的开放性问题。
几何不等式三角形中线高线角平分线塞瓦线数学证明
math
02-18 00:00
本文重新审视了2016年论文《Variations on a Visserian theme》中关于KM（Kelley-Morse类理论）坚固性的证明，明确指出类收集方案在证明过程中扮演的关键角色。通过严谨的逻辑分析，揭示了该公理体系在集合论基础研究中的重要性，为后续相关理论的发展提供了更清晰的技术路径。
数学逻辑集合论km理论类收集公理体系证明论
math
02-18 00:00
本文证明了对于任意满足Zamolodchikov周期性的簇代数，其在半个周期处的簇变量形式是一个阶数不超过2的置换。这一结果解决了关于‘半周期性’的长期猜想，该猜想最初由Kuniba、Nakanishi和Suzuki针对有限型Cartan矩阵的$Y$-系统提出，并曾被Inoue、Iyama、Keller、Kuniba和Nakanishi在特定情形下证明。研究基于Fomin和Zelevinsky引入的双分带概念，深化了对离散动力系统周期行为的理解。
簇代数zamolodchikov周期性双分带离散动力系统半周期性
math
02-18 00:00
本文为每个序数图Λ引入一族C*-对应X_α，当Λ为有向图时，X_0同构于通常图对应的C*-对应。证明满足弱条件的序数图具有性质：Λ_{α+1}的C*-代数同构于X_α的Cuntz-Pimsner代数。因此，Λ的C*-代数可从c_0(Λ_0)出发，通过迭代应用Cuntz-Pimsner构造和归纳极限得到。该结果强化了作者之前的Cuntz-Krieger唯一性定理。
算子代数序数图c*-对应cuntz-pimsner代数图c*-代数
math
02-18 00:00
本研究重新审视了Monge成本结构下的运输问题，基于西北角法则推导出最优对偶解的紧凑公式。作为应用，研究将这些公式融入Benders分解框架，为非递增权重的离散有序中值问题提出了新颖的模型。数值实验表明，新模型在广泛实例中实现了最优性能，并展现出强大的鲁棒性，为设施选址等组合优化问题提供了兼具理论洞察与计算效率的解决方案。
运输问题monge成本设施选址benders分解对偶解组合优化
math
02-18 00:00
本文建立了一族新的解析不等式——弦索博列夫不等式，它们与Almgren和Lieb的分数阶索博列夫不等式共同构成了一个完整的解析不等式类。研究揭示了这些不等式与积分几何中的弦等周不等式之间的深刻联系，并推导了其极限情形，其中一个可视为对数索博列夫型不等式。结合Bourgain、Brezis和Mironescu的工作，该研究完善了弦索博列夫不等式的理论框架。
索博列夫不等式积分几何泛函分析等周不等式分数阶微积分
math
02-18 00:00
本文为复三维空间 $\mathbb C^3$ 中的任意解析曲面奇点 $(V,0)$（不要求孤立）定义了一个新的不变量 $mult^* (V)$，称为 $V$ 的“重数序列”。该序列通过考虑 $V$ 在一般余秩为一的投影下，其逐次判别式的重数来构造。主要结论是：一个解析奇点族 $(V_t,0)$ 是“一般Zariski等奇异”的，当且仅当不变量 $mult^* (V_t)$ 在族中保持为常数。这为研究奇点族的拓扑与几何性质提供了有效的判别准则。
曲面奇点zariski等奇异性重数序列解析不变量判别式奇点理论
cs
02-18 00:00
本文在压缩瞬时噪声逻辑（INBL）方案中实现了成对异或（XOR）和同或（XNOR）门运算。INBL是一种利用随机过程编码二进制信息的计算框架，通过$M$个噪声比特对应的$2M$个正交随机参考噪声，构建维度为$2^M$的超空间（希尔伯特空间），为特定问题提供指数级加速的经典并行计算方案。研究验证了所提门运算在比特级和$M$比特长字符串上均具有正确的布尔行为，并保持了瞬时求值特性。该工作是构建压缩INBL方案中更复杂算法所需门集的关键部分，推动了INBL门通用性的发展，强化了INBL作为一种能模拟量子计算某些结构优势的灵活经典计算框架。
噪声计算瞬时逻辑超空间运算经典并行逻辑门设计计算框架
cs
02-18 00:00
本研究提出了一种基于量子启发混合群智能（QiHSI）的优化框架，用于解决高级驾驶辅助系统（ADAS）标定中的多目标权衡问题。该方法将量子启发机制嵌入樽海鞘群优化过程，以增强高维决策空间中的全局搜索能力和种群多样性，并引入“决策者在环”策略以整合专家指导，使优化过程能动态响应设计优先级和系统约束的变化。实验表明，与多种先进算法相比，QiHSI能以更快的收敛速度生成分布良好的帕累托最优解，为智能ADAS标定提供了可靠且可扩展的解决方案。
量子启发优化群智能算法adas标定多目标优化决策者在环自动驾驶
cs
02-18 00:00
本研究提出一种基于量子退火的接入点（AP）选择算法，用于解决预算约束下的室内定位优化问题。该算法将AP选择问题建模为二次无约束二进制优化（QUBO）问题，并利用量子退火求解器进行高效求解。实验表明，在保持可比3D定位精度的前提下，该方法能将所需AP数量减少96.1%，同时计算速度比经典算法快61倍（仅需0.20秒），平均定位误差降低10%。在楼层定位任务中，量子方法达到73%的准确率，优于经典算法（58.6%）甚至使用全部AP的方案（70.4%）。
量子优化室内定位接入点选择量子退火预算约束qubo问题
cs
02-18 00:00
本研究提出了一种基于注意力门控循环残差U-Net（R2U-Net）的三平面（2.5D）模型，用于改进脑胶质瘤的语义分割。该模型通过集成残差、循环和三平面架构，在保持计算效率的同时增强了特征表示和分割精度。在BraTS2021验证集上，全肿瘤分割的Dice相似系数达到0.900。此外，三平面网络为生存天数预测提取特征，经人工神经网络降维后，在测试集上取得了45.71%的准确率。
脑肿瘤分割注意力机制u-net生存预后医学图像分析深度学习
cs
02-18 00:00
本研究为2025年新提出的双曲Sombor指数（HSO）建立了基于M-多项式的闭式推导公式。该指数在化学图论中已显示出对烷烃异构体的结构敏感性和适用性。通过提出的公式，作者计算了若干标准图及化学结构族的HSO指数，并提供了M-多项式与HSO指数的数值及图形化表示，为拓扑指数的计算提供了一种系统化的多项式方法。
拓扑指数m-多项式双曲sombor指数化学图论图多项式闭式公式
physics
02-18 00:00
本文探讨了Lee Smolin的因果观理论、Karl Friston的自由能原理与当代心理学意识功能理论之间的概念融合。尽管源自不同领域，这三种框架都关注从不确定性到确定性的转变过程，其中新颖性通过“意外”的解决而产生。研究指出，这些转变发生在特定的时空间隙中，这些间隙随着系统组织的增长而演化并逐渐复杂化。通过追踪这些框架间的结构与功能相似性，论文提出了一种解释：新颖性、意外和时空间隙的逐步精细化可能与意识的涌现及其向心理学所描述的高级形式的渐进发展有关。
意识科学自由能原理因果观理论跨学科融合演化理论
physics
02-18 00:00
本研究将基于规范多分量分解的低标度求解器，整合到新近发展的MPCC嵌入框架中，以加速其环境级求解。通过CPD技术，我们不仅分解了三个主导的三阶密度拟合双电子积分张量，还提出了一种新公式，将低层求解器的存储复杂度从$\mathcal{O}(N^3)$降至$\mathcal{O}(NR)$（$R$为CPD秩），并将最耗时的张量缩并计算标度从$\mathcal{O}(N^4)$降至$\mathcal{O}(NR^2)$。在水团簇和直链烷烃上的基准测试表明，该方法在保持DF参考收敛行为和化学相关能量差的同时，显著降低了计算成本。
量子嵌入张量分解耦合簇理论计算化学低标度算法
physics
02-18 00:00
经典最速降线问题在空气中忽略阻力时，解为摆线。本研究首次系统求解了水下最速降线，同时考虑了浮力、与雷诺数相关的粘性阻力以及流体附加质量效应。研究发现，当物体密度接近流体密度时，经典摆线解变得极不理想，甚至无法到达终点。在阻力危机临界雷诺数附近，最优轨迹对密度比和物体尺寸极为敏感。物理效应分解表明，若同时忽略阻力和附加质量，预测的通过时间仅为实际最小值的一半左右。研究还将该公式扩展至包含中间航路点的三点最速降线问题，揭示了经典问题中不存在的有限可达域。
最速降线流体动力学水下轨迹规划粘性阻力附加质量雷诺数
physics
02-18 00:00
本研究结合微CT结构表征与时间分辨X射线成像技术，首次量化了针刺非织造布在部分饱和状态下的厚度方向液体传输动力学。研究发现，厚度方向的液体传输速率随饱和度呈指数依赖关系，与平面相对渗透率模型一致。针刺强度的增加会使纤维向厚度方向重排，形成优先流动通道，从而增强厚度方向的传输能力，即使单相渗透率有所降低。该工作为不透明纤维材料中毛细驱动动态传输提供了实验与建模框架。
非织造布液体传输x射线成像针刺工艺多孔介质毛细流动
physics
02-18 00:00
本文是一篇教育性文本，重点介绍了用于精确相位控制和同步加速器腔体的高频电子电路及其组件。内容从传输线、连接器和反射处理等基础知识出发，讨论了表面贴装元件的应用，并演示了如何利用Kuroda恒等式将集总电路设计转换为印刷电路设计。以CLIC对撞机蟹腔同步电路为例，具体展示了共面波导、SMA连接器、威尔金森功分器和表面贴装双平衡混频器等组件的使用。此外，文章还解释了IQ控制器在控制腔体相位和幅度方面的优势，并讨论了IQ调制器与压控振荡器（VCO）的工作原理与应用。
射频电子加速器技术电路设计相位同步iq调制
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02-18 00:00
Keck天文台档案（KOA）为应对数据量快速增长和用户需求升级，开发了基于Python和VO标准的新查询基础设施。该架构采用Plotly-Dash低代码框架简化用户交互处理，结合R-tree空间索引将空间搜索速度提升20倍，并整合了TAP中间件和mViewer天文图像可视化引擎。目前已推出两项测试服务：一是数据发现服务，提供秒级响应的时空查询与交互式数据预览；二是Jupyter笔记本服务，支持对Rho Oph暗云原恒星观测数据的交互可视化分析。新系统未来将全面替代现有查询架构。
天文数据档案查询架构数据可视化python开发天文观测交互分析
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02-18 00:00
本文报道了在球状星团47 Tucanae中新发现的脉冲星PSR J0024-7204ai。其自转周期为13.026毫秒，是该星团中已知自转最慢的脉冲星。它拥有一个轨道周期约1.67天、偏心率高达$e\approx0.18$的偏心轨道。通过结合MeerKAT和Parkes望远镜的观测数据，研究人员高精度测量了其近星点进动率$\dot{\omega} = 0.1601 \pm 0.0046$ 度/年，并由此推算出系统总质量约为$2.41 \pm 0.11\, \mathrm{M}_\odot$。这暗示脉冲星质量上限约为$1.7 \, \mathrm{M}_\odot$，伴星质量下限约为$0.7\, \mathrm{M}_\odot$，使其成为该星团中已知轨道最偏心、伴星质量最大的脉冲星双星系统。其形成可能与星团核心的动力学相互作用有关。
脉冲星双星球状星团星团动力学大质量伴星偏心轨道meerkat
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02-18 00:00
本研究模拟了超大质量黑洞潮汐撕裂事件（TDE）晚期发生的短暂热不稳定性及其伴随的超爱丁顿吸积过程。模型预测，吸积能量被光学厚的喷流再处理后，会产生持续数天、光度达 $10^{42}$-$10^{43}$ erg s$^{-1}$（近紫外）和 $10^{41}$-$10^{42}$ erg s$^{-1}$（光学）的紫外亮暂现源。这些信号有望被ULTRASAT、维拉·鲁宾天文台等未来巡天项目在红移 $z \approx 0.1$ 内探测到。结合现有观测数据对邻近TDE的搜索为耀发率设定了上限，未来多波段联合监测将有助于验证盘不稳定性模型及其对TDE晚期射电辐射的解释。
潮汐撕裂事件吸积盘不稳定性紫外光学暂现源超大质量黑洞超爱丁顿吸积多波段观测
astro-ph
02-18 00:00
本研究通过对112个红移$z<0.3$的3CR射电星系及其对照样本的深度成像分析，揭示了不同类型射电活动星系核（AGN）触发机制的显著差异。高激发射电星系（HERGs）表现出高达62$^{+6}_{-7}$%的形态扰动率，比对照样本高出约$4\sigma$，表明其主要由星系合并或相互作用触发。而低激发射电星系（LERGs）的形态扰动率（36$^{+7}_{-6}$%）与对照样本一致，暗示其主导触发机制可能不同，例如吸积宿主星系或星系团的热X射线晕气体。研究还发现，在FRII型射电形态中，HERGs与LERGs的触发环境也存在约$3\sigma$的差异，表明FRII LERGs并非简单是FRII HERGs的“关闭”阶段。
活动星系核星系合并射电星系agn反馈触发机制星系演化
astro-ph
02-18 00:00
本文探讨了围绕大质量星系的环星系气体（CGM）中，弱磁场如何增强热大气产生冷气体云（即“气体雨”）的倾向。研究指出，当大气密度足够高时，原本均匀的热气体会变得不稳定，形成冷云并向星系中心下落，最终可能被中心黑洞吸积。作者特别解释了磁场如何促使冷气体组织成垂直拉长、高度磁化的细丝结构，并以亚开普勒速度下降。该理论框架旨在补充近期对该过程的数值模拟，并为解释模拟和观测中热星系大气内的丝状气体结构提供指导。
星系大气磁流体力学冷气体雨环星系介质磁场不稳定性黑洞吸积
astro-ph
02-18 00:00
本研究利用VST-COSMOS巡天数据，通过光学宽波段光变探测了56个$z<1$、质量$M_{\star} > 10^{10} M_{\odot}$的大质量星系中的活动星系核（AGN）。通过将其与红移和恒星质量匹配的非光变控制样本进行比较，发现AGN宿主星系中早型星系的比例（约55%）以及处于相互作用状态的比例（约23%）与控制样本相似，表明相互作用并非触发这些AGN的主要机制。此外，AGN与对照样本在静止框架$(u-z)$颜色或局域环境上也无显著差异，说明其近期恒星形成历史和周围环境与普通星系群体并无不同。该研究为未来LSST巡天开展AGN科学研究提供了重要预演。
活动星系核星系演化光学变源vst-cosmoslsst巡天大质量星系
astro-ph
02-18 00:00
本研究提出了一种新颖的几何模拟方法，用于生成带有预标注结构标签的合成星系数据。该方法利用Voronoi镶嵌的节点、连线、面和胞腔分别对应星系团、纤维、壁和空洞，在三维空间中随机放置种子点进行镶嵌，并根据斯隆数字巡天（SDSS）观测到的统计特性，在不同结构中随机生成星系。模拟还包含了马姆奎斯特偏差和“上帝之指”效应。生成的合成目录可用于微调大尺度结构分类算法，以及训练和测试机器学习/深度学习模型，为不同分类方法提供统一的基准测试数据。
大尺度结构合成星系voronoi镶嵌机器学习宇宙学模拟sdss
astro-ph
02-18 00:00
本研究基于GAEA半解析模型，构建了星系演化理论框架，系统分析了孤立星系、星系对、星系群及纤维结构成员在z~0时的演化历史。研究发现，超过半数星系自z=2以来未受显著外部机制影响。在受影响星系中，并合主导高质量星系演化（log(M*/Msun)>10.5时占40-60%），潮汐相互作用频率随质量增加而上升，而冲压剥离在中等质量星系群和纤维结构中占主导（约50%）。不同机制的发生率强烈依赖于星系质量与环境，低质量星系（log(M*/Msun)<9.5）在特定环境中通过饥饿、并合等机制呈现更快的质量增长。
星系演化半解析模型环境效应并合机制冲压剥离质量增长
astro-ph
02-18 00:00
观测发现年轻恒星IRAS 21204+4913自2025年10月起可见光亮度骤增约5星等。其光谱在0.36-0.75 μm范围内类似A-F型巨星/超巨星，但出现TiO分子带。增亮伴随偏振度显著上升（I波段约16%），可能由膨胀星周壳层尘埃散射所致。Hα线的P Cygni轮廓显示尘埃风速度约300 km/s。研究认为此次爆发源于原行星盘物质吸积率增至$\gtrsim 3\times 10^{-5}$ M$_\odot$ yr$^{-1}$，恒星质量$\lesssim 0.5$ M$_\odot$。该星还呈现吸收线宽与激发电势相关、TiO分子带发射等异常特征，附近存在数颗金牛T型星及赫比格-阿罗天体群。
年轻恒星爆发原行星盘吸积星周尘埃壳层光谱偏振观测恒星质量损失
astro-ph
02-18 00:00
本研究通过对富氧超新星遗迹G292.0+1.8中93个抛射物结块进行光谱分析，测量其径向速度。结合先前22年基线测得的自行运动数据，发现这些结块在约3000年的膨胀过程中几乎未减速。通过将径向速度与视线距离关联，成功重建了遗迹的三维结构和运动学图像。结果显示，抛射物结块大致呈宽双锥形分布，表明其原始超新星爆炸产生了宽阔的喷流状抛射结构，这与部分其他年轻核心坍缩超新星遗迹的观测结果相似。
超新星遗迹三维运动学富氧遗迹核心坍缩爆炸几何天体光谱
econ
02-18 00:00
本文研究决策者如何从质量未知的数据中学习，以形成稳健的“通用”后验信念。作者构建了一个在极小化最大后悔准则下的稳健学习与信念形成框架，将其建模为一个零和博弈：决策者选择后验信念以最小化事前后悔，而对抗性的“自然”选择数据生成过程。研究表明，在样本量 $n$ 很大时，自然的最优策略是通过选择精度以 $1/\sqrt{n}$ 速率收敛于无信息信号的过程来诱导模糊性。因此，对抗性学习既非平凡也不完全：即使数据无限，决策者的事前后悔仍严格为正。然而，当真实数据生成过程固定且具有信息性时，采用稳健更新规则的决策者最终能学习到真实状态，但学习速率是次指数的——这量化了稳健性的渐近代价——并表现出“推断不足”的偏差。该框架为渐近统计学中的局部备择方法提供了决策理论的对偶视角，从信号模糊性中内生地推导出特征性的 $1/\sqrt{n}$ 尺度。
稳健学习极小极大后悔信念形成对抗性学习数据生成过程渐近分析
econ
02-18 00:00
本文提出了一种基于定制化非参数型投影权重函数的新型非参数显著性检验方法，具有良好的理论与数值性质。该方法能够以参数速率检测局部备择假设，并通过非参数正交投影构建了计算便利的乘数自助法来获取临界值。相比现有文献，该方法克服了因随机分母导致的协变量密度需满足更强紧支撑假设的限制，并将定制化投影程序扩展至条件独立性检验。模拟实验进一步验证了该方法在有限样本中检验显著性与条件独立性方面的优势。
非参数检验显著性检验条件独立性投影方法乘数自助法
econ
02-18 00:00
本文提出了一个可处理的统一框架，用于研究重复决策问题中模型误设担忧与复杂性厌恶的演化与交互。该框架旨在刻画决策者既担心模型设定错误，又厌恶过于复杂模型的环境。研究发现，通过惩罚复杂模型可以消除由内生误设担忧引发的病态循环，并且这种对简单性的偏好倾向于支持安全性，从长远来看可能提升福利。该框架为离散选择分析中的“规模异质性”、行为经济学中的“概率忽视”以及国际金融中的“本土偏好”等普遍经验现象提供了新的微观基础。
模型误设复杂性厌恶决策理论行为经济学微观基础福利分析
econ
02-18 00:00
本研究探讨决策者在随机变化的可行行动区间内，如何通过选择行动来最小化平均调整成本或方差。研究发现，对于严格凸调整成本（如二次变差），最优决策规则是参考规则——决策者最小化与目标行动的距离。当约束遵循随机游走时，最优机制简化为以先前行动为目标。若以最小化方差为目标，最优策略同样是参考规则，但目标为常数。相比中点启发式方法，这些最优规则在自然环境中可将二次变差和方差降低50%或更多。
波动最小化调整成本参考规则随机约束最优决策经济模型
econ
02-18 00:00
本文采用元分析方法，系统梳理了1994-2025年间关于收入不平等与经济增长关系的实证研究。研究发现，不平等对后续经济增长存在经济意义上较小但统计上显著的负向平均效应，同时存在显著的异质性和基于统计显著性的选择性发表偏误。元回归分析表明，现实特征（如高收入国家的不平等负面影响更弱）和研究设计选择（如面板数据中固定效应、工具变量等估计方法会得到更正向的估计）共同塑造了报告效应的大小。
收入不平等经济增长元分析研究异质性实证经济学
econ
02-18 00:00
本研究针对云服务、零工平台等动态市场，提出了一个包含随机供需的最优销售机制模型。买家携带私有估值随机到达，商品同质且可排队等候（需支付成本）。最优机制将分配效率与动态准入控制相结合：商品分配给估值最高的买家，同时通过随队列长度严格递增、随库存减少而递减的价值阈值来限制进入。该策略平滑了跨时间的竞争压力，并通过动态保留价拍卖在占优策略中得以实施。
最优拍卖动态机制设计随机供需准入控制排队理论占优策略
econ
02-18 00:00
本研究提出了一种在不存在标准社会均衡的情况下，分析由不可逆决策产生的同伴效应的新框架。作者通过建模连续时间中的潜在决策序列，得到了似然函数的闭式解，从而能够估计所提出的因果度量。该方法通过建模（可能未被观测到的）已实现的因果方向（其概率可被识别）来避免线性均值回归，并在允许多种形式的同伴效应异质性的前提下，分别在“多个网络”和“一个大型网络”两种设定下提供了识别与估计结果。在（较强的）数据要求下，该方法能够在允许完全异质性的同时，分离内生效应、情境效应和相关效应，并使用支持标准推断的最大似然方法进行参数估计。
同伴效应因果推断连续时间模型社会网络最大似然估计异质性
econ
02-18 00:00
本文研究具有理性疏忽偏好的决策者在菜单选择中的行为。我们证明，两个公理——无关选项独立性（Independence of Irrelevant Alternatives）与无知等价（Ignorance Equivalence）——是决策者具有满足联合方向可微性这一温和光滑条件的后验可分成本函数的充要条件。将决策问题视为贝叶斯劝说问题，这些公理也等价于存在唯一超平面解。当成本函数在不同先验下保持不变时，这些公理可推出均匀后验可分且可微的成本函数。
理性疏忽菜单偏好后验可分成本贝叶斯劝说决策理论公理化
q-bio
02-18 00:00
本文提出了一种基于布尔网络模型定义细胞表型的新方法，将表型定义为“动态表型”——即对一组决定表型的生物标志物节点（如基因表达）做出最大程度指定，同时保持外部输入（如环境信号）不受约束的完全陷阱空间。该方法无需枚举全部吸引子即可高效识别表型，并在包括一个70节点的T细胞分化模型在内的四个已发表模型中验证，成功恢复了已知的细胞类型和激活状态，并指明了确保其存在的环境条件。此外，作者提出了一种基于布尔函数渠化分析的方法，来自动识别信息丰富的表型决定节点，为模型指导的生物标志物选择提供了原则性工具。
系统生物学布尔网络细胞表型生物标志物动态陷阱空间模型分析
q-bio
02-18 00:00
本研究提出了一个受能量约束的突触传输框架，旨在解释突触如何在固定的能量预算下，通过最小化突触后反应方差来平衡信号可靠性与代谢成本。通过分析已发表的突触可塑性前后数据集，研究发现观测到的突触均值-方差对聚集在最小能量边界附近，表明突触精度受能量可用性限制。模型比较确定了以钙泵样成本为主导、囊泡周转样成本为辅的成本结构，推导出精度与能量之间的可分离关系：$\sigma^{-2} \propto E^5$。研究进一步表明，突触可塑性会根据均值变化的无标度幅度，系统性地更新突触能量预算，从而仅凭能量分配即可准确预测可塑性后的方差。这些结果为“突触精度受能量预算支配”的假说提供了直接实验支持，确立了能量分配是连接代谢约束、突触可靠性与可塑性的基本原理。
突触可塑性能量预算代谢约束信号可靠性计算神经科学突触传输