q-bio
02-19 00:00
本文提出“稳定性驱动组装”（SDA）这一非平衡框架，用于解释开放演化系统。该框架仅通过随机交互与差异持续性，即可在没有基因、复制或预定义适应度函数的情况下，内生出选择过程。研究发现，长寿命模式在种群中积累，并反馈影响系统动态，从而涌现出适应度比例采样的特性。研究指出，传统基于均衡的模型无法实现开放演化，因为演化系统需要结构与动态共同演化的种群依赖、非平稳动态。
系统动力学非平衡演化稳定性驱动组装开放演化涌现选择计算建模
q-bio
02-19 00:00
本研究提出了一种名为滑动窗口预测相关法（SWpC）的新方法，用于估计大脑中随时间变化的定向功能连接。该方法在每个滑动窗口内嵌入一个定向线性时不变模型，能够同时提供定向相互作用的强度度量（预测相关）和持续时间度量（信息传递的窗口时长）。通过在大鼠体感皮层的局部场电位与fMRI BOLD信号、人类连接组计划运动任务fMRI以及脑震荡后前庭功能障碍患者数据上的验证，SWpC不仅比传统的滑动窗口相关法（SWC）更敏感地检测到任务诱发的连接差异，还揭示了可重复的脑状态转变，并改善了患者与健康对照的区分。
脑连接组学动态功能连接定向相互作用时间序列分析神经影像计算方法
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02-19 00:00
本研究将蛋白质主链几何与离散非线性薛定谔方程联系起来，提出螺旋肽可被建模为分段可积系统。通过分析50条螺旋肽链数据，发现全局映射信息无损，但在螺旋区域（雅可比条件数中位数31）存在局部坐标压缩。定义局部可积性误差 $E[n]$ 表明，偏离可积性主要由扭转非均匀性驱动，而曲率保持结构刚性。该框架可在可积“岛屿”内以亚埃精度（RMSD中位数0.77 Å）预测主链坐标，并实现结构缺陷分割。研究进一步表明，在定量定义的可积区域内，肽主链的逆向设计本质上简化为对扭转均匀性的控制，推动了Hasimoto形式主义从定性描述向定量分析设计框架的转变。
蛋白质结构可积系统hasimoto映射螺旋肽逆向设计非线性薛定谔方程
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02-19 00:00
本研究探讨了在考虑物种自然出生与死亡过程的情况下，中性物种（不直接参与“石头-剪刀-布”式循环竞争）如何影响生态系统的生物多样性。通过构建包含高阶相互作用（HOIs）的空间模型并进行大量模拟，研究发现：当中性物种产生积极干扰时，它们会占据更多空间，降低竞争物种的比例；而当干扰有害时，竞争物种的密度反而上升。与传统认知不同，即使在物种迁移率较高的状态下，生物多样性也能得到有效维持。这证实了中性物种在维持生态平衡中的关键作用。
生态模型循环竞争生物多样性中性物种高阶相互作用空间动力学
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02-19 00:00
本研究通过建立双时间尺度理论框架，揭示了多样性生成逆转录元件（DGRs）在动态环境中的进化优势。该框架将快速的变异区（VR）多样化与缓慢的模板区（TR）演化分离，从TR设计的角度解析了DGR控制位点的动力学。研究发现，与标准诱变相比，DGR的多样化机制在环境切换条件下能提供显著的适应度增益，并解释了其在人类肠道拟杆菌中观察到的活性模式，阐明了DGR持续激活在何种进化条件下更受青睐。
进化动力学基因组变异环境适应理论模型微生物进化
q-bio
02-19 00:00
本研究挑战了当前依赖复杂深度学习模型（如Transformer）的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据分析范式。通过采用经过精心归一化的简单、可解释的线性方法，研究团队在多个用于评估单细胞基础模型的下游基准测试中，取得了与最先进（SOTA）模型相当甚至更优的性能。特别是在涉及训练数据中未出现过的新细胞类型和生物体的分布外任务上，这些简单方法的表现超越了现有的基础模型。结果表明，细胞身份的生物学信息可以通过单细胞基因表达数据的简单线性表示有效捕获，强调了在模型开发中进行严格基准测试的必要性。
单细胞测序线性模型基准测试基因表达可解释性分布外泛化
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02-19 00:00
本研究发布了首个大规模、标准化的颅内脑电（iEEG）数据集Omni-iEEG，旨在解决癫痫研究中数据分散、格式不一、缺乏统一基准的难题。该数据集整合了来自公开来源的302名患者、总计178小时的高分辨率iEEG记录，并提供了包括癫痫发作起始区、手术切除范围及预后在内的标准化临床元数据，所有数据均经过癫痫专科医生验证。此外，数据集包含超过3.6万个经专家验证的病理事件标注，为稳健的生物标志物研究奠定了基础。研究团队基于临床先验知识定义了具有临床意义的任务和统一的评估指标，并展示了在长时程iEEG片段上进行端到端建模的潜力。Omni-iEEG为促进可重复、可泛化且具有临床转化价值的癫痫研究建立了重要基础。
癫痫研究颅内脑电数据集机器学习临床转化生物标志物
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02-19 00:00
研究提出SPOI-AE模型，利用物理信息神经网络解决非线性、病态的光谱光声成像光学反演与光谱解混难题。该模型在活体小鼠淋巴结图像上训练测试，无需线性假设，即可比传统算法更准确地重建像素，并提供光学参数、发色团浓度及组织氧饱和度等生物学一致估计。通过模拟小鼠淋巴结模型验证了其解混准确性。
光谱光声成像物理信息神经网络光学反演光谱解混生物医学图像深度学习
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02-19 00:00
本研究系统评估了用于脑磁图（MEG）基础模型的样本级分词策略。研究比较了可学习分词器（基于新型自编码器）与不可学习（固定）分词器，从信号重建保真度、下游任务性能、生成数据生物合理性及主体特异性信息保留等多个维度进行测试。实验在三个公开MEG数据集上进行。结果表明，两种策略均能实现高重建精度，且在大多数评估标准上表现相当，提示开发神经基础模型时可采用简单的固定样本级分词策略。
脑磁图基础模型分词策略自编码器神经影像transformer
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02-19 00:00
本文提出脉冲对齐学习（SAL）机制，通过利用脉冲时序统计信息来校正神经元间有效连接的不对称性。该机制基于赫布与反赫布可塑性的相互作用，结合噪声优势，使突触能够恢复真实的局部梯度。研究证明，SAL能显著提升概率脉冲网络向目标分布的收敛速度，有效对齐皮层微环路中的前馈与反馈权重，从而在深度网络中仅使用局部可塑性实现具有竞争力的性能。
脉冲神经网络局部学习权重对称性梯度下降神经可塑性生物启发计算
q-bio
02-19 00:00
本研究通过一个简化的全局上位性模型，揭示了蛋白质适应性景观中功能瓶颈的普遍形成机制。研究发现，即使适应性被建模为一个非线性的、基于可加性基础性状的函数，只要模型参数经过适当校准，代表不同表型的两个高适应性盆地之间，就极有可能出现仅由少数突变路径连接的瓶颈区域。这一发现强调了中性突变与非中性突变之间的平衡，是塑造蛋白质进化路径可预测性与约束性的关键因素。
蛋白质进化适应性景观全局上位性功能瓶颈进化约束
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02-19 00:00
研究提出了生成式情景-语义整合系统（GENESIS），该模型将记忆形式化为两个容量有限的生成系统之间的交互：一个支持语义学习和泛化的皮层变分自编码器（Cortical-VAE），以及一个在检索增强生成（RAG）架构内支持情景编码与检索的海马变分自编码器（Hippocampal-VAE）。该模型成功复现了语义记忆泛化、情景记忆中的序列回忆效应和基于要点的扭曲、以及建设性情景模拟等核心行为现象，阐明了容量限制如何塑造体验的保真度与可记忆性，为理解记忆作为一个主动、建设性且资源受限的过程提供了统一的计算框架。
记忆模型生成式ai情景记忆语义记忆计算神经科学变分自编码器
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02-19 00:00
溯祖模型是中性进化下潜在谱系树的基础模型，但其采样概率难以精确计算。本研究证明，在无限样本极限下，一类具有复发性突变和有限等位基因的溯祖模型成本泛函会收敛为可处理的随机过程。通过特定成本选择，研究深入分析了用于近似溯祖采样概率的重要性采样方法，发现其行为与标准序贯重要性采样器（无论是否重采样）存在显著差异。模拟研究验证了该渐近理论在有限（中等）样本量下的准确性。这是首次对溯祖模型大样本重要性采样算法进行理论描述，为计算资源的先验优化提供了启发，并识别了重采样会损害算法性能的场景。
溯祖模型重要性采样大样本理论计算统计学群体遗传学
cs
02-19 00:00
本研究提出了一种结合非线性动力学、感知心理物理学与高频触觉渲染的统一框架，以提升手术模拟的真实感。该框架通过Koopman算子将手术器械与软组织的交互提升至增广状态空间，实现了对本质非线性动力学的线性预测与控制。同时，基于韦伯-费希纳和史蒂文斯标度定律的贝叶斯校准模块，使渲染力信号与个体感知阈值相匹配。在触诊、切口、骨磨削等模拟任务中，系统平均渲染延迟为4.3毫秒，力误差低于2.8%，感知辨别能力提升20%。多元统计分析表明，其性能显著优于传统的弹簧-阻尼器和基于能量的渲染方法。
触觉渲染手术模拟koopman算子贝叶斯校准感知优化虚拟现实
cs
02-19 00:00
本文提出了一种识别实用对话系统评估项的方法论。传统上，用户满意度和用户体验是评估对话系统的主要指标。然而，在开发和运营实用对话系统时，还需考虑多种其他评估项，这些评估项有望催生新的研究课题。目前尚无识别这些评估项的系统方法。作者提出基于业务-对话系统对齐模型来识别评估项，该模型是业务-IT对齐模型在实用IT系统开发与运营中的应用。此外，本文还提出了一个通用模型，便于为每个对话系统构建其专属的业务-对话系统对齐模型。
对话系统系统评估业务对齐人机交互软件工程
cs
02-19 00:00
本文提出EdgeNav-QE框架，旨在解决大型动作模型（LAMs）在边缘设备上部署时面临的内存与延迟挑战。该方法创新性地结合了4位精度的量化低秩适应（QLoRA）与动态早退（DEE）机制。QLoRA大幅压缩模型体积，而DEE则根据任务复杂度动态调整推理深度，简单任务提前退出，复杂任务则使用完整模型。在Habitat-Sim环境与Matterport3D数据集上的实验表明，相比全精度基线，该框架将推理延迟降低82.7%，内存占用减少66.7%，同时保持了81.8%的导航成功率。
边缘计算模型量化动态推理自主导航大型动作模型
cs
02-19 00:00
本文提出了一种两阶段自动驾驶系统（ADS）安全测试框架，以解决现有方法主要关注已接近碰撞的场景、忽略其他潜在危险的问题。该框架首先将“冲突”作为中间搜索目标，识别出可能引发危险的交通交互场景；随后通过有针对性的变异，将这些冲突场景转化为实际的碰撞场景。在百度Apollo平台上的评估表明，该方法单次运行即可发现多达12种不同的碰撞类型，其发现的碰撞多样性是最先进基准方法的两倍，同时由于针对冲突进行变异，所需的模拟次数更少。这证明了将冲突作为中间目标能拓宽搜索范围，并显著提升ADS安全评估的效率和效果。
自动驾驶安全场景测试冲突检测碰撞生成仿真验证两阶段框架
cs
02-19 00:00
本研究开发并评估了一款名为EmoTrack的多平台个人信息学应用，旨在帮助年轻人追踪和反思其在线行为，特别是YouTube视频观看习惯。该系统通过记录用户活动，引导用户培养更积极、更专注的在线参与策略。对13名参与者的评估表明，EmoTrack能有效促进用户反思其观看行为及对情绪的影响，反思深度覆盖从R0到R3的不同层次。
人机交互在线行为反思个人信息系统心理健康数字健康应用评估
cs
02-19 00:00
本文提出了一种针对多无人机监控任务的近距离通用路由问题（CEMUAVGRP），旨在最小化无人机总飞行距离。问题包含节点（每个节点有其磁盘邻域）和边。研究提出了一种两阶段迭代求解方法：第一阶段（通用路由）在不考虑节点邻域的情况下为每架无人机规划包含必需节点和边的满意路径；第二阶段（近距离路由）为已确定路径中的每个必需节点优化其代表点。具体采用自适应迭代局部搜索框架，结合变邻域下降启发式算法与二阶锥规划方法进行求解。实验表明所提算法高效，并验证了磁盘邻域模型的优越性。
无人机路由监控任务迭代优化二阶锥规划变邻域搜索
cs
02-19 00:00
本研究针对网络交流中动态使用表情包（尤其是漫画面板）创造幽默的“表情包回复选择”任务，提出了包含10万个人工标注对的MaMe-Re基准。分析发现：1）大语言模型初步展现出捕捉夸张等复杂社交线索的能力；2）加入视觉信息并未提升模型性能，揭示了理解视觉内容与将其有效用于情境幽默之间的差距；3）模型在受控环境中可匹配人类判断，但难以区分语义相似候选回复之间微妙的机智差异。这表明，为当前模型选择情境幽默的回复仍是一个开放挑战。
表情包回复情境幽默大语言模型多模态理解人机交互基准测试
cs
02-19 00:00
本研究揭示了大型语言模型提示压缩中的“困惑度悖论”：代码生成任务能承受高达60%的压缩率，而数学推理任务在压缩后性能会显著下降。通过首个逐令牌困惑度分析发现，代码语法令牌（高困惑度）被保留，而数学问题中的关键数值（低困惑度）却被剪枝。研究提出任务感知自适应压缩算法TAAC，在6个代码和4个推理基准上验证，实现了22%的成本降低与96%的质量保持，性能优于固定比率压缩7%。
提示压缩困惑度分析代码生成数学推理自适应算法大语言模型
cs
02-19 00:00
本文提出了一种名为TaRL的轻量级方法，旨在利用已广泛部署的大型语言模型（LLMs）的语义嵌入能力，解决Web表格（如产品目录、知识库、科学数据集）的少样本分类问题。研究指出，直接应用LLM嵌入效果不佳，但通过移除嵌入中的公共成分并校准Softmax温度，其潜力得以释放。该方法仅需少量样本（k ≤ 32），在语义丰富的表格上即可达到与最先进专用模型相当的性能，为复用现有LLM基础设施进行高效表格理解提供了可行路径。
表格分类少样本学习语言模型语义嵌入web数据
cs
02-19 00:00
本研究通过分析大五人格调控向量之间的几何关系，挑战了人格特质可独立调控的常见假设。研究在LLaMA-3-8B和Mistral-8B模型上应用了从无约束到硬正交化的一系列几何条件化方案。结果表明，人格调控方向存在显著的几何依赖性：调控一个特质总会引发其他特质的变化，即使线性重叠已被显式移除。硬正交化虽能强制几何独立，但无法消除跨特质行为效应，且会削弱调控强度。这些发现表明，LLM中的人格特质占据一个轻度耦合的子空间，限制了完全独立的特质控制。
大语言模型人格调控几何分析大五人格向量空间模型行为
cs
02-19 00:00
本研究验证了大型语言模型作为传统问卷式人格评估的动态替代方案。通过一项被试内实验（N=33），研究者将基于引导式LLM对话得出的“大五人格”分数与黄金标准IPIP-50问卷结果进行比较，并测量了用户感知的准确性。结果显示，两种方法具有中等程度的聚合效度（r=0.38-0.58），其中尽责性、开放性和神经质得分在统计学上等效。宜人性和外向性则显示出显著差异，表明需要对特定特质进行校准。值得注意的是，参与者认为LLM生成的个人画像与传统问卷结果同样准确。这些发现表明，对话式AI为传统心理测量学提供了一种有前景的新方法。
大语言模型人格评估心理测量学大五人格对话ai聚合效度
cs
02-19 00:00
针对现有大语言模型生成审稿问题过于表面化的问题，本研究提出了IntelliReward奖励模型。该模型基于冻结的自回归LLM，并在最后50个词元状态上叠加可训练的多头Transformer，能更准确地预测专家级的人类偏好。通过结合Decoupled Clip和动态采样策略优化（DAPO），训练出与人类在努力程度、证据性和相关性标准对齐的问题生成模型IntelliAsk。实验表明，IntelliAsk在推理任务（如MuSR，准确率68.3 vs 64.7）和复杂写作评估（如WritingBench，得分8.31 vs 8.07）上均优于基础模型，表明审稿问题质量与更广泛的模型能力相关。
大语言模型偏好优化审稿问题生成奖励模型写作评估人工智能对齐
cs
02-19 00:00
本综述探讨了如何将叙事理论与大语言模型（LLMs）结合，应用于自动故事生成与理解任务。研究梳理了自然语言处理（NLP）与叙事学领域的交叉研究，提出了一个反映叙事学经典区分的分类法，并分析了叙事数据集、任务、理论以及提示工程与微调等方法趋势。文章指出，LLMs 便于将 NLP 流程与抽象的叙事概念（如情节、角色）连接，为跨学科合作提供了机会。当前挑战在于缺乏统一的叙事任务定义与基准，使得模型比较困难。未来方向应聚焦于：定义和改进基于理论的个体叙事属性评估指标；进行大规模、理论驱动的文学/社会/文化分析；以及设计能验证或完善叙事理论的实验。
大语言模型叙事理论故事生成自然语言处理跨学科研究评估基准
cs
02-19 00:00
本研究针对临床自然语言处理模型在部署中面临的时间泄漏风险，提出了一种轻量级审计流程。该流程将可解释性工具集成到模型开发中，旨在识别并抑制可能编码未来临床决策的文档伪影信号，从而避免模型因过度依赖未来信息而产生虚假的高性能表现。以择期脊柱手术后次日出院预测为案例，研究发现经过审计的模型表现出更保守、校准更好的概率估计，减少了对出院相关词汇线索的依赖。这强调了部署就绪的临床NLP系统应优先考虑时间有效性、校准和行为鲁棒性，而非单纯的乐观性能指标。
临床nlp时间泄漏模型安全可解释性部署风险预测校准
cs
02-19 00:00
本文提出了一种轻量级可解释护栏（LEG）方法，用于对大模型输入提示进行安全性分类。该方法采用多任务学习架构，联合训练提示分类器和解释分类器，后者能标注出影响安全决策的关键词。训练数据通过一种新颖的策略生成，以抵消大语言模型的确认偏误。此外，训练过程采用了一种结合交叉熵损失、焦点损失和基于不确定性加权的新损失函数，以捕捉全局解释信号。实验表明，LEG在三个数据集上，无论是域内还是域外评估，其提示分类和可解释性性能均达到或超越了现有方法，且模型规模显著更小。
提示安全可解释ai多任务学习轻量级模型大语言模型
cs
02-19 00:00
本文提出目标导向偏好优化（GOPO），一种分层强化学习框架，用于解决任务型对话系统中长期目标与单轮回复的错配问题。GOPO通过专家智能体在对话轨迹层面优化多轮目标偏好，再由客服智能体严格遵循选定策略生成回复。在电商客服数据集上的评估表明，GOPO在序列级评估指标TSE上显著优于PPO、Memento等基线方法，甚至使14B模型的表现超越了规模大得多的模型。该工作为商业场景下的任务对话系统建立了新范式。
任务型对话分层强化学习偏好优化目标导向序列级评估电商客服
math
02-19 00:00
本研究探索了量子启发的张量网络（QTNs）在近似流体动力学偏微分方程（PDEs）流映射中的应用。该方法将PDE状态编码为矩阵乘积态（MPS），并将演化算子表示为张量链形式的低秩矩阵乘积算子（MPO）。通过在每个步骤后进行正则化和基于奇异值分解（SVD）的截断来控制秩的增长。理论分析提供了精确的MPS可表示性界限、SVD截断的局部最优性以及Lipschitz型多步误差传播估计。在一维和二维线性对流-扩散及非线性粘性Burgers方程上的实验表明，该方法能实现准确的短期预测，在光滑扩散区域具有良好的标度性，并揭示了非线性多步预测中的误差增长。
张量网络偏微分方程矩阵乘积态数值模拟流体动力学低秩近似
math
02-19 00:00
本研究针对包含长程幂律电子-电子相互作用的非常规超导体，在$d$维晶格紧束缚模型下，分析了Bardeen-Cooper-Schrieffer (BCS) 方程的解析性质并提出了高效数值解法。该方程是一个在费米子反对易规则对称性约束下、关于复矩阵值超导能隙的非线性卷积方程。长程相互作用在动量空间中以可高效计算的Epstein zeta函数形式引入，其在零动量处具有幂律奇异性，这在计算卷积时需特别处理。在简要概述方程的部分解析性质后，我们讨论了采用B样条基函数的Galerkin方法进行高效数值求解，并展示了二维正方晶格上节点超导体的数值结果。
非常规超导bcs方程数值计算长程相互作用galerkin方法凝聚态物理
math
02-19 00:00
本文通过引入刚性化数据（包括范数或群同态与组合数据），将有理数的 adel 类空间（特别是其 Riemann 扇区）解释为算术曲线 $\overline{\operatorname{Spec} \mathbb Z}$ 的 Picard 群的自然幺半群扩张。该构造将 adel 的乘积对应于这些秩 1 群及其刚性化结构的张量积，从而将 Arakelov 几何中的赋范线丛概念推广到完整的 adel 语境，为 $L$ 函数的谱实现提供了所需的奇异层几何框架。
算术几何adel 类空间picard 群arakelov 几何l 函数
math
02-19 00:00
本研究利用括号法，首次为描述同步辐射光谱的关键函数——同步辐射函数，推导出了一个紧凑的解析表达式。该公式能系统性地生成在小宗量和大宗量区域均可控的渐近展开，精确复现数值积分结果，并揭示了函数的解析结构。这为天体物理和高能物理中需要快速、可控近似计算的应用提供了高效的数值替代方案。
同步辐射渐近展开解析方法天体物理高能物理括号法
math
02-19 00:00
本文研究了爱因斯坦在统一场论中提出的非对称张量 $G = g + F$（其中 $g$ 为伪黎曼度量，$F$ 为反对称张量）及其对应的线性联络 $\nabla$。作者首先将 Prvanovi\'c (1995) 关于近厄米流形上爱因斯坦联络的显式解改写为坐标无关形式，进而将其推广到满足 $f^2$-挠率条件的近切触度量流形。对于满足该条件的非对称伪黎曼流形（特别是弱近厄米流形 $(M, f, g)$，其中 $F(X,Y)=g(X,fY)$），作者给出了爱因斯坦联络的显式构造，其挠率 $T$ 可由 $\nabla^g F$、$dF$ 及新张量 $\widetilde Q := -f^2 - \mathrm{Id}$ 表示，并证明了在近厄米情形下该结果退化为 Prvanovi\'c 解的坐标无关形式。此外，文章还讨论了具有反对称差张量 $K_{XY} = -K_{YX}$ 的特殊爱因斯坦联络，指出了其与 Gray-Hervella 分类的联系，并通过加权积等示例加以说明。
爱因斯坦联络非对称度量挠率条件近厄米流形近切触度量流形坐标无关形式
math
02-19 00:00
本文针对垂直联邦学习问题，提出了一种基于经典拉格朗日函数的鞍点重构方法。研究首先展示了如何使用确定性方法求解该公式，并重点探讨了多种面向实际场景的随机化改进方案，包括采用压缩技术提升信息传输效率、支持部分参与以实现异步通信，以及利用坐标选择加速本地计算。分析表明，鞍点重构是关键所在，它使得上述在标准最小化公式中难以实现的扩展成为可能。研究为每种算法提供了收敛性分析，并通过数值实验验证了所提方法的性能与有效性。
垂直联邦学习鞍点问题拉格朗日函数分布式优化随机算法
math
02-19 00:00
本文研究了同伦李代数（即 $L_\infty$-代数）$\mathfrak{g}$ 的表示理论。作者具体展示了 Lada-Markl 的 $\mathfrak{g}$-模如何构成一个对称幺正微分范畴。通过考虑该微分范畴的同伦 2-范畴，作者从 2-移位泊松结构构造出无穷小 2-编织结构，并证明这些结构在 Cirio 和 Faria Martins 的意义下是相干的。此外，文章明确计算了有限维同伦李代数对应的 Chevalley-Eilenberg 代数的微分，并构造了表示范畴与 Chevalley-Eilenberg 代数上半自由微分模范畴之间的对称幺正微分等价。
同伦李代数无穷小编织对称幺正范畴chevalley-eilenberg代数2-移位泊松结构微分范畴
math
02-19 00:00
本研究提出并分析了一个带有认知地图的非局部种群模型，探讨个体记忆与遗忘环境信息的速率如何影响其运动路径和长期空间利用。模型采用福克-普朗克型扩散，认知地图通过学习和遗忘速率更新，并考虑截断与归一化的感知核。研究发现，有限的感知范围即使在近乎均匀的栖息地中也会在认知地图中产生空间异质性；在单峰景观中，当学习速率固定时，最佳位置附近的峰值密度在中等遗忘速率下达到最大，表现出“滞留现象”。将认知扩散与逻辑斯蒂增长耦合后，数值模拟显示滞留现象在增长条件下依然存在，并揭示了滞留强度与总种群规模之间的权衡关系。
认知地图非局部模型种群动力学模式形成滞留现象学习遗忘平衡
math
02-19 00:00
本文研究了高维（n≥3）完备极小超曲面Σⁿ⊂ℝⁿ⁺¹的Calabi-Yau猜想。该猜想探讨完备极小超曲面是否必然无界，以及更强的，是否必然正常嵌入。针对无界性问题，我们证明了有界曲率嵌入极小圆盘的和弦-弧估计，表明内蕴距离可由外蕴距离的多项式控制。另一方面，利用粘合技术，我们为每个n≥3构造了ℝⁿ⁺¹中完备但非正常嵌入的极小超曲面。该反例表明，由Colding-Minicozzi在n=2情形下的深刻工作所启发的正常性猜想在高维中不成立。
极小超曲面calabi-yau猜想几何分析微分几何非正常嵌入高维几何
math
02-19 00:00
本研究探讨三维纳维-斯托克斯方程的伽辽金近似方法。核心贡献在于，对于收敛于原方程解的稳态或时变伽辽金解序列，证明了存在一个子序列，可在适当的嵌套函数空间中构造其内蕴渐近展开。由此，可在更标准的空间索伯列夫空间或时空索伯列夫-勒贝格空间中导出诱导渐近展开。对于稳态情形，进一步建立了展开式中主导项之间的特定关系，为分析高维近似解的收敛性提供了新的理论框架。
纳维-斯托克斯方程伽辽金方法渐近展开数值分析流体力学偏微分方程
cs
02-19 00:00
本文提出了A2H（Agent-to-Human）协议，旨在解决现有AI智能体系统将人类视为外部观察者而非可交互参与者的核心局限。该协议通过三个关键组件实现：1) 使用“人类名片”通过可解析域名注册人类身份，使其能被智能体发现；2) 定义正式的通信模式，规范智能体联系人类的时机、原因与方式；3) 提供统一的消息抽象层，将复杂的JSON输出标准化并转换为人类友好的格式。A2H为将人类整合进智能体生态系统建立了基础协议，推动AI智能体从孤立的自治系统迈向真正与人连接的智能基础设施。
人机交互ai智能体通信协议多智能体系统标准化
cs
02-19 00:00
本研究针对现有用户模拟中人格信息不足的问题，提出识别模拟情境下相关但未知用户人格的任务。作者构建了PICQ数据集，包含情境感知选择题及可能影响用户选择的未知人格标注（如“用户是否对价格敏感？”），并提出评估忠实性、影响力和不可及性的多维度评测方案。对主流大语言模型的评测揭示了“忠实性vs.洞察力”的困境：模型影响力随规模增长，但忠实性呈倒U型曲线。研究将此现象归因于认知差异，特别是人类的“认知经济性”倾向，为理解人类与LLM的认知模型差异提供了新视角。
用户模拟人格识别认知差异大语言模型评测对话系统
physics
02-19 00:00
本研究提出了一种基于神经网络算子的中子输运计算替代建模框架。研究训练了DeepONet和FNO两种架构，学习从各向异性中子源$Q(x,\mu)$到一维平板几何中角通量$\psi(x,\mu)$的映射。针对不同散射比（c = 0.1, 0.5, 1.0）训练了模型，覆盖吸收主导、中等和散射主导的输运区域。评估表明，FNO预测精度更高，而DeepONet计算效率更优。两种模型均实现了显著加速，在散射比增大时尤为明显，运行时间仅为传统S_N求解器的<0.3%。将替代模型集成到S_N k-本征值求解器中，用单次前向传播替代计算密集的输运扫描循环。在不同裂变截面和空间-角度网格下，两种神经网络算子求解器复现了参考本征值（DeepONet偏差最高135 pcm，FNO最高112 pcm），同时在较细网格上将运行时间降至S_N求解器的<0.1%。这证明了神经网络算子框架作为中子输运准确、高效且可泛化替代模型的巨大潜力。
中子输运神经网络算子替代模型计算加速科学计算
physics
02-19 00:00
本文综述并改进了用于天体物理等离子体全动力学模拟的粒子网格方法，以纳入宏观效应。针对剪切、膨胀或局部加速逃逸的等离子体，分别提出了剪切盒、膨胀盒和泄漏盒算法。研究详细阐述了每种情况下如何求解麦克斯韦方程组和粒子运动方程，并引入了广义的类Boris粒子推进器来处理额外力作用下的动量方程。这项工作旨在为在PIC模拟中实现这些算法提供全面的参考。
粒子网格方法等离子体模拟天体物理数值算法剪切盒膨胀盒
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02-19 00:00
针对大型强子对撞机等科学仪器面临的数据带宽、延迟和功耗的极端约束，本研究提出了一种将神经网络嵌入前端电子芯片的解决方案。该方案能够在单个硅传感器层上，对带电粒子的击中位置和入射角进行概率推断，并输出校准后的不确定性。研究通过协同设计工具，在满足数值精度、延迟和芯片面积等严格约束的前提下，实现了在传感器边缘的直接智能感知，为提高高数据率科学仪器的数据收集效率开辟了新路径。
边缘计算粒子追踪神经网络芯片概率推断传感器技术高能物理
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02-19 00:00
本研究提出了一种用于高能物理实验的实时数据压缩方案。方案核心是将变分自编码器（VAE）的编码器部分通过决策树蒸馏为表格形式，并部署在基于忆阻器的模拟内容可寻址存储器（ACAM）上。该硬件系统能够实时将闪烁体量热计传感器采集的48个连续能量值压缩至潜空间，实现12倍的压缩比。模拟测试显示，单次压缩延迟为24 ns，吞吐量达3.3亿次/秒，平均能耗为4.1 nJ/次，为高能物理实验前端电子学的大数据量实时处理提供了高效的边缘AI解决方案。
高能物理数据压缩忆阻器变分自编码器边缘ai模拟计算
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02-19 00:00
本文介绍了SVAROG，一种配备电磁系统的紧凑型多通道中子超镜透射偏振器，并分析了其基本性能。研究探讨了该偏振器在PIK研究堆实验设施中的应用方案，并与已知的中子透射偏振器进行了比较，为高精度中子极化实验提供了新的设备选项。
中子偏振器超镜技术透射偏振电磁系统pik反应堆实验设施
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02-19 00:00
本研究探讨了原子核张量极化率对束缚态能级的影响，推导出其在两体束缚系统中对能级贡献的通用公式。研究发现，张量极化率会导致不同轨道角动量态之间的混合。研究以μ子氘原子为例，具体评估了张量极化率对P态超精细结构分量以及S态与D态之间混合的影响。
张量极化率μ子原子能级结构角动量混合超精细结构
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02-19 00:00
本文综述了基于CT和血管造影的冠脉血流储备分数（FFR）计算技术的最新进展。传统计算流体动力学（CFD）方法正快速向机器学习（ML）、深度学习（DL）及物理信息方法演进，以实现快速、无导丝、可扩展的冠脉狭窄功能评估。重点探讨了新兴的物理信息神经网络（PINNs）与神经算子（PINOs），它们通过将质量、动量守恒定律等物理结构引入模型训练，在提升计算速度的同时，增强了模型的泛化能力与物理一致性，减少了对密集标注数据的依赖。临床转化需关注模型校准、不确定性量化及质量控制等部署导向的指标。
血流储备分数物理信息学习计算流体力学冠脉狭窄医学影像深度学习
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02-19 00:00
本文为纪念生物膜液晶模型创始人Wolfgang Helfrich教授而作。文章从软物质物理视角，系统回顾了Helfrich弹性模型如何解释红细胞双凹盘状等生物膜形态。通过类比晶体、肥皂泡、富勒烯及碳纳米管等结构，揭示了圆柱、球体、环面及Delaunay曲面等形状的形成，本质上是其内在几何特性的体现。当膜压力、表面张力与弯曲模量满足特定条件时，生物膜便会呈现这些形态，展现了连续介质弹性理论在统一描述生物与合成系统膜形态方面的强大力量。
生物膜物理helfrich模型软物质膜形态弹性理论液晶类比
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02-19 00:00
本研究通过分析一个随机版本的洛伦兹方程，探讨了瑞利-贝纳德对流中平均风逆转的物理机制。该模型描述了热边界层与核心环流之间的相互作用。长时间数值模拟显示，风逆转间隔时间的概率分布呈现非高斯、多重分形特性。在特定频率范围内，模拟结果与实验测量一致，并表现出布朗运动的二阶矩统计特征。进一步分析揭示了非线性累积量生成函数，表明湍流特有的乘性间歇性强烈影响了统计特性。研究表明，该随机洛伦兹系统是描述瑞利-贝纳德对流中平均风逆转的一个忠实、低维度的替代模型。
湍流对流洛伦兹方程风逆转多重分形随机动力学瑞利-贝纳德对流
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02-19 00:00
本研究提出了一种利用历史气象数据训练的机器学习天气模拟器，来量化研究气候系统对温室气体浓度变化的快速辐射反馈响应。这些快速反馈过程（如降水响应）在数周时间尺度上被激活，其物理机制已存在于历史气候数据中。研究表明，无需针对未来地球系统条件重新训练，仅基于历史数据训练的模拟器就能准确预测二氧化碳浓度变化引起的快速降水响应，其结果与完整物理过程的地球系统模型（ESMs）高度一致。这为研究全球水文循环对辐射强迫的响应提供了一种高效的新工具。
机器学习气候模拟辐射反馈水文循环地球系统模型
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02-19 00:00
本研究针对微米级光致变色混合薄膜（如氧化钨-聚乙烯吡咯烷酮体系）缺乏明确光学常数、难以理性设计的瓶颈，提出了一种数据驱动框架。该方法仅需最少的实验透射率测量数据，通过系统优化，将复杂的非均匀光致变色层近似为压缩的均匀介质，并提取出其原始态与紫外辐照态下的伪折射率与伪消光系数等波长依赖的有效光学常数。该模型能在测试厚度范围内准确预测光学调制性能，为工程化设计混合光致变色系统提供了新框架，展示了数据驱动建模在表征复杂纳米结构材料方面的潜力。
光致变色光学常数数据驱动建模混合薄膜有效介质理论智能光学
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02-19 00:00
本文综述了超越传统莫斯规则（折射率随带隙增大而减小）的“超莫斯介质”材料。这类材料兼具高折射率和宽光学透明窗口，是先进光子器件的理想候选。研究指出，带边附近具有大联合态密度的电子能带结构是实现超莫斯行为的关键，而第一性原理计算筛选能加速其发现。超莫斯介质有望突破纳米谐振器、波导和超表面的性能极限，为下一代光子技术带来飞跃。
光子材料超莫斯介质高折射率第一性原理计算能带工程纳米光子学
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02-19 00:00
本研究利用具有超低光学损耗和显著面内双折射特性的α-MoO3薄片，成功构建了由双折射主导的各向异性光学腔。通过角分辨偏振拉曼光谱，观测到依赖于薄片厚度和拉曼位移的模式敏感的各向异性增强。一个结合了本征拉曼张量、双折射和色散效应的统一模型，精确复现了实验数据，阐明了激发波长和散射波长处的腔共振如何相互作用。该工作为高性能双折射光学器件和腔增强各向异性现象的研究开辟了新途径。
各向异性光学腔双折射角分辨拉曼光谱α-moo3腔共振
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02-19 00:00
本研究通过数值模拟，分析了在细长圆柱形容器中由局部方位体力驱动的流动所产生的发电机效应。研究发现，在中心区域，速度剖面在很宽的雷诺数范围内呈现相似的 $\propto r^{-2}$ 标度关系。磁场增长的条件与里加发电机类似，但增长模式表现出显著的非零群速度，表明相关的不稳定性是“对流性”的：流动可以放大外部施加的磁场，但无法自主维持。研究还概述了克服这一限制、实现基于无约束旋喷流的实验室发电机的几种途径。
磁流体动力学发电机效应数值模拟旋喷流对流不稳定性
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02-19 00:00
本研究设计并表征了一种基于塑料闪烁体与多像素光子计数器（MPPC）耦合的高灵敏度光学探测系统。通过分析传感器光电特性（如单光子增益校准与暗计数率）并嵌入波长位移光纤以提高光收集效率，系统被配置为三重符合望远镜。利用该系统测量宇宙射线μ子通量的角分布，实验数据拟合为 $\cos^n(\theta)$ 分布，得到角指数 $n = 1.44 \pm 0.06$，与文献值一致，验证了探测器稳定性与几何接收度。
宇宙射线探测硅光电倍增管闪烁体望远镜μ子角分布高能物理仪器
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02-19 00:00
本研究指出，对于典型的吸积天体，任何无事件视界的致密天体（黑洞替代模型）周围都会自然形成一个光学厚、散射主导的重子沉降层。该大气层能将下落物质的动能高效地再处理为可观测的热辐射，其光球光度趋向于吸积供能的平衡值，且对天体表面红移不敏感。大气层对流稳定，即使表面红移极大，发射光球也形成于中等红移处。局域的气体-表面相互作用为有效基底温度提供了微观物理下限，使大气层免受天体表面任意低温的影响。因此，在广义相对论外部和局域表面相互作用的最小假设下，无事件视界模型通常会产生可观测的热光球，其缺失可直接约束或排除一大类此类模型。
黑洞替代模型事件视界重子大气层吸积过程热辐射天体物理观测
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02-19 00:00
研究提出，超大质量黑洞的成长可能源于高红移时期核星团中的黑洞并合失控过程，这形成了中等质量黑洞种子。该“小红点”模型预测的潮汐瓦解事件（TDE）发生率比黑洞捕获事件高出一个数量级。以我们提出的超大质量黑洞种子形成方案为基准，该模型预测在高红移时期可探测到TDE。由此产生的致密气体茧形成了“小红点”的核心，每个核心包含一个中央的“黑洞恒星”，在约1秒差距的尺度内，气体、恒星与超大质量黑洞的质量相当，这与多种光谱特征的观测推断一致。
超大质量黑洞潮汐瓦解事件高红移天体黑洞种子核星团天体物理过程
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02-19 00:00
JWST发现的高红移“小红点”通常被认为是超大质量黑洞吸积所致。本研究提出新观点：它们可能是正在形成的球状星团，其紫外辐射来自年轻星族，光学辐射则来自短暂存在的超大质量恒星（$>10^4 M_\odot$）。光谱特征与此模型基本吻合，但观测到的温度和光度表明存在光学厚星风再处理辐射。研究显示，小红点在$z\sim5-7$的紫外光度函数，通过标准演化与质量损失模型，可演化为与现今球状星团质量函数一致的形式（转折点在$\log_{10}(M_\ast/M_\odot)=5.3$）。其总数量密度（$\approx0.3$ Mpc$^{-3}$）也与本地球状星团相似。若该理论成立，可预测其化学丰度模式将呈现多星族特征。
球状星团形成jwst观测高红移天体恒星天体物理宇宙早期天体
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02-19 00:00
本研究利用盖亚DR3数据和UPMASK成员判定算法，对位于银河系盘最内区的疏散星团HSC 25、HSC 37和HSC 2878进行了全面的测光和运动学分析。研究确定了各星团最可能的成员星数量，并测得其年龄、距离、金属丰度和总质量。分析发现，这些星团处于不同的演化阶段：HSC 25和HSC 2878是动力学演化的，而更年轻的HSC 37仍处于早期演化阶段。它们的空间速度和轨道参数与典型的盘星运动学存在显著偏差，表明其动力学起源具有异质性，可能涉及动力学加热或吸积过程，这对理解银河系内区的恒星形成与演化具有重要意义。
银河系中心疏散星团盖亚卫星恒星动力学星团演化银河系结构
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02-19 00:00
研究通过脉冲星计时阵（PTA）对纳赫兹引力波背景（GWB）的测量，约束了超大质量黑洞（SMBH）的生长历史模型。结合多个宇宙学模拟（如IllustrisTNG、MillenniumTNG）的黑洞质量函数与双星种群模型，发现星系与活动星系核（AGN）的反馈机制显著影响黑洞质量函数的高质量端，进而改变预测的GWB振幅，变化幅度可达2-10倍。当前主流反馈模型过度抑制了SMBH生长，导致预测的GWB信号低于PTA观测值，表明实际的黑洞生长可能更高效或更早发生。PTA测量为反馈物理和SMBH种群研究提供了新探针。
引力波背景超大质量黑洞星系反馈宇宙学模拟脉冲星计时阵活动星系核
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02-19 00:00
基于JWST对AS1063星系团的深度观测，研究发现数万个球状星团的分布与引力透镜质量（主要为暗物质）分布高度一致，且两者中心均存在大尺度核心，但球状星团核心尺寸约为暗物质核心的一半。标准冷暗物质和模糊暗物质模型难以解释此现象，而具有速度依赖截面的自相互作用暗物质模型（σ_SI≈0.3 cm² g⁻¹）结合核心停滞机制可提供自然解释。然而，目前缺乏能解析星系团尺度晕中球状星团的高分辨率流体动力学N体模拟，阻碍了对标准非碰撞暗物质模型的排除。未来包含数万亿粒子、数十万球状星团的高分辨率模拟有望将暗物质的认识从认知层面转向本体层面。
暗物质球状星团jwst观测自相互作用暗物质星系团引力透镜
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02-19 00:00
LOFAR两米巡天项目发布了第三批数据（LoTSS-DR3），基于长达10.5年、总计12,950小时的观测数据（18.6 PB），生成了覆盖北天88%的射电连续谱图像。通过方向无关和方向相关的校准流程，有效校正了仪器效应以及时空变化的电离层畸变。在120-168 MHz频段、角分辨率达6角秒（赤纬10°以下为9角秒）的拼接图像中，共编目了13,667,877个射电源（由16,943,656个高斯成分组成）。图像的中位灵敏度为$92\ \mu\text{Jy beam}^{-1}$，流量密度随机误差为6%。完备性模拟表明，对积分流量密度超过局部均方根噪声9倍的致密源，探测率超过95%。所有数据产品（包括星表、斯托克斯参数图像及校准解）均已公开。
射电巡天lofar数据发布源编目电离层校准北天观测
astro-ph
02-19 00:00
研究团队开发了MadEvolve框架，利用大语言模型（LLM）自动发现和优化科学算法。该框架从基线人类算法出发，通过迭代修改代码来优化性能指标，并自动生成对比报告。它支持基于梯度的自动微分优化和无梯度优化方法。在宇宙学初始条件重建、21cm前景污染重建以及N体模拟中的有效重子物理三个问题上应用，均取得了显著优于基线算法的改进。
大语言模型算法进化宇宙学模拟参数优化科学发现
astro-ph
02-19 00:00
本研究通过宇宙学流体动力学模拟，揭示了超大质量黑洞（SMBH）的两种主要生长模式。黑洞最初作为 $10^5 M_{\odot}$ 的种子，主要通过黑洞合并生长至 $\sim 10^7 M_{\odot}$。随后，气体吸积率随时间增加，在约 $7-9$ Gyr 后达到爱丁顿极限，并在 $600-700$ Myr 的短暂爆发期内，通过高效吸积使黑洞质量猛增 $10^2 - 10^3$ 倍，达到 $10^9 - 10^{10} M_{\odot}$。研究还指出，受活动星系核反馈驱动的气体耗尽影响，黑洞在 $z=0$ 时质量不会超过 $10^{10} M_{\odot}$。该模型为解释JWST观测到的“小红点”星系中高红移黑洞的演化提供了物理依据。
超大质量黑洞黑洞生长气体吸积黑洞合并宇宙学模拟jwst观测
astro-ph
02-19 00:00
恒星微引力透镜是探测行星和恒星质量致密天体（特别是原初黑洞）形式暗物质的有力工具。在标准假设下，当前观测已排除质量范围 $10^{-11} \lesssim M/M_{\odot} \lesssim 10^{4}$ 的致密天体构成全部暗物质的可能性。本文面向原初黑洞理论研究者，系统梳理了该领域的历史、理论、观测现状及未来发展方向。
原初黑洞微引力透镜暗物质探测天体物理观测致密天体
astro-ph
02-19 00:00
本研究通过对年轻太阳型恒星EK Dra进行多波段（光学、Hα、X射线）同步观测，结合TESS光变曲线星斑反演与塞曼多普勒成像（ZDI）技术，揭示了恒星表面活动区的结构特征。研究发现，TESS光变曲线反演的星斑位置与ZDI强度图基本吻合（除极区外），Hα光变曲线因色球层辐射与星斑位置同步而呈现清晰周期性，而X射线光变曲线则因冕区活动区空间结构延展而未显示明显关联。该研究为理解恒星不同高度（色球层与日冕）活动区与耀斑的关联提供了线索，并有助于量化恒星XUV辐射，以评估其对系外行星大气演化的影响。
恒星活动星斑成像多波段观测塞曼多普勒成像耀斑物理系外行星环境
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02-19 00:00
本文报告了美国CHARA长基线光学干涉阵列核心部件——延迟线系统的重大升级与性能。为应对旧系统部件老化问题，团队自2021年起将基于VME的旧控制系统升级为现代混合FPGA与Linux架构。升级后的系统在保持约12纳米残余跟踪误差的同时，将控制带宽提升至100-130赫兹，支持在R、H、K波段进行条纹跟踪。文中详细描述了硬件/软件变更、伺服架构及实验室与实测性能，并解决了初期遇到的计量时间抖动和振动导致的可见度损失等关键问题。升级为未来扩展基线至1公里及支持双场干涉、消零等先进观测模式奠定了基础。
光学干涉延迟线控制系统升级高精度测量天文仪器
astro-ph
02-19 00:00
本研究通过构建包含25个不同碳、氧丰度模型的网格，系统探究了元素丰度如何影响行星形成盘的中红外分子光谱。研究发现，光谱不仅对C/O比值敏感，更受碳、氧绝对丰度的显著影响。在相同盘结构和C/O比下，分子（如C₂H₂、CO₂）的辐射通量可变化一个数量级以上。研究识别出CO₂/H₂O和H₂O/C₂H₂等通量比可作为C/H和O/H的有效示踪剂，并提出了结合这些诊断来推断底层C/O比值的方法。与JWST观测的对比表明，金牛T型星盘样本中确实存在碳氧丰度的多样性。
行星形成盘中红外光谱元素丰度化学模型分子诊断jwst观测
astro-ph
02-19 00:00
本研究利用MESA软件，对质量在0.7至1倍太阳质量之间的首代低质量恒星（星族III）进行了从主序星到白矮星阶段的流体动力学演化模拟。通过系统改变质量损失效率、对流传输和超射参数，模型揭示了不确定物理过程如何影响核合成产物、表面元素丰度（如壳层合并产生的富氮巨星）、以及最终遗迹（质量约0.45-0.55倍太阳质量的氦或碳氧白矮星）的性质。研究还预测了壳层合并期间的中微子发射等潜在观测特征，为在银河系晕或矮卫星星系中寻找幸存的首代恒星及其后代建立了预测框架。
星族iii恒星恒星演化核合成白矮星流体动力学模拟早期宇宙
astro-ph
02-19 00:00
本研究通过分析KMTNet、OGLE等巡天数据，在三个微引力透镜事件（KMT-2021-BLG-0852、-2005、-0481）的光变曲线翼部发现了短暂的正异常信号。这些信号形态与行星质量伴星在边缘焦散附近引发的主像扰动一致。通过系统排除双源、高质比双透镜等模型简并性，确认了信号的系外行星起源。结合角爱因斯坦半径测量、事件时标以及银河系模型的贝叶斯先验，推算出宿主星为低质量恒星（$0.12$--$0.75~M_\odot$），而三颗行星均为土星质量（$0.16$--$0.59~M_{\rm J}$），投影距离为1.1--7.8天文单位，位于宿主星的雪线之外。该发现证明了微引力透镜技术在探测千秒差距外、低质量恒星周围的冷巨行星方面的强大能力，有助于填补冰巨星与气态巨星之间的关键过渡区域。
微引力透镜系外行星土星质量低质量恒星雪线外行星焦散扰动
econ
02-19 00:00
本文回顾了自然资源开采的经济思想史，从传统的“荷兰病”和“资源诅咒”理论（关注汇率、产业结构等宏观影响），演进到近期研究更关注其社会影响，特别是性别相关的后果与决定因素。研究指出，若不充分考虑自然资源开采中的性别维度，则难以真正讨论当代意义上的可持续发展。同时，研究发现，自然资源作为“诅咒”的观点可能并不如以往认为的那样普遍。
资源诅咒性别研究可持续发展经济思想史社会影响
econ
02-19 00:00
本文证明了网络博弈中普遍存在的双边战略互动特征，等价于参与者的效用函数在对手之间具有可加性分离的性质。研究区分了两种双边互动的形式概念：对手独立性（对手j的行动对参与者i的偏好影响独立于其他对手的行动）和战略独立性（对手j的选择如何影响i在自身两个行动间的偏好，独立于其他对手的行动）。研究发现，若同时满足这两个条件，则参与者对整个策略组合的偏好可用可加性分离的效用函数表示；若仅满足战略独立性，则参与者对自身行动的偏好仍可用可加性分离的效用表示。基于对手行动线性加总（如 $u_i(a_i, a_{-i}) = v_i(a_i) + \sum_{j \neq i} w_{ij}(a_i, a_j)$）的常见效用满足战略独立性，因此在战略上等价于可加性分离的效用。
网络博弈效用理论双边互动可加性分离战略独立性
econ
02-19 00:00
本文扩展了基于任务的AI与劳动力模型，引入“代理资本”概念，即能降低组织内部协调成本的AI系统。模型表明，AI通过压缩协调成本，扩大了管理者的控制幅度，并催生了新的内生性任务。研究推导出五个命题，揭示了协调压缩如何影响产出、层级结构、管理者需求、工资差距和任务前沿。关键发现是存在“制度分叉”：若AI作为通用基础设施广泛补充所有工人，则带来广泛的生产率提升；若其不成比例地补充高技能管理者，则导致“超级明星”集中，产生截然不同的分配后果。AI的分配影响不取决于技术本身，而取决于组织结构的弹性及其控制者。
人工智能经济学组织设计协调成本工资不平等任务模型制度分叉
econ
02-19 00:00
本文研究了具有双向聚类结构数据的线性分位数回归推断问题。作者在可分离可交换阵列框架下，利用分位数得分函数的投影分解，刻画了不同机制下的收敛速度，并建立了自归一化高斯近似。核心贡献是提出了一种双向聚类稳健的三明治方差估计器，其“面包”部分采用核密度估计，“肉”部分经过投影匹配，并在高斯机制下证明了估计的一致性和推断的有效性。同时，研究揭示了一个不可能性结果：在非高斯交互机制下无法进行一致推断。
分位数回归双向聚类稳健方差估计高斯近似计量经济学推断理论
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02-19 00:00
本研究探讨了可穿戴辅助技术如何应对建筑业中女性和残障人士比例长期偏低的困境。通过分析美国工人层面数据，研究发现与非建筑业相比，建筑业中女性及存在力量/行动障碍的工人面临显著的就业与薪酬差距。职业层面分析进一步揭示，女性从业比例与职业所需体能要求呈高度负相关。文章讨论了针对上下肢障碍开发的可穿戴外骨骼技术，指出增强灵活性、平衡与力量的外骨骼设备，有望帮助更多女性和残障人士进入建筑业高薪岗位。
可穿戴技术建筑业性别差距残障就业外骨骼劳动力市场
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02-19 00:00
本研究分析了具有线性最优响应和策略替代性的网络博弈中，随机顺序最优响应动力学的收敛速率。结合形式化分析与数值模拟，研究识别了导致收敛缓慢的关键现象：网络部分区域收敛到稳定策略剖面，而邻近节点集保持非活跃状态，直至动力学接近收敛时才切换为活跃，从而引发向新活跃代理集的收敛，并可能导致此类行为的多次迭代。研究进一步识别了使此类现象更可能发生的图结构特性，这些特性超越了图的谱，并通过分析共谱图上的收敛速率进行了验证。
网络博弈收敛速率最优响应动力学策略替代公共物品图结构
econ
02-19 00:00
本文提出了一种处理非随机缺失（MNAR）数据下估计总体参数（如平均结果）的部分识别框架。该框架通过求解一对线性规划来获得估计量的尖锐边界，其约束条件编码了观测数据结构。创新之处在于，它能够将来自预训练模型（如大语言模型）的预测结果作为额外的线性约束纳入，这些预测被称为“弱影子变量”——它们满足关于缺失的条件独立性，但无需满足经典影子变量方法所需的完备性条件。当预测信息足够充分时，边界会坍缩为一个点，从而恢复标准的点识别。在有限样本下，作者提出了一种集合扩展估计器，在集合识别机制下实现了慢于$\sqrt{n}$的收敛速率，而在点识别下则达到标准的$\sqrt{n}$速率。模拟和半合成实验表明，LLM预测在经典影子变量方法中可能条件不佳，但在本框架中仍高度有效，能将识别区间缩小75-83%，同时在现实的MNAR机制下保持有效的覆盖率。
部分识别非随机缺失弱影子变量预训练模型线性规划集合估计
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02-19 00:00
本文针对实证研究中同时存在无偏（不精确）和有偏（精确）估计量的情况，提出了一种从敏感性分析视角进行统计推断的新策略。核心贡献是引入了“b值”的概念，它代表了使组合估计量结果不再显著的最大相对偏差临界值。作者推导出一系列以偏差大小为索引的置信区间，使研究者能评估结论如何随偏差水平变化。该方法应用于三种经典组合估计量（精度加权、预检验、软阈值），并推荐使用基于软阈值估计量的b值及其置信区间，因其对未知偏差具有稳健性且在备选方案中风险最低。
敏感性分析偏差估计统计推断组合估计量置信区间b值
econ
02-19 00:00
本文研究了垄断保险市场中的斯塔克尔伯格均衡（鲍利最优）。在模型中，追求利润最大化的保险公司使用失真保费原理定价，而单个投保人则寻求最小化失真风险度量。研究发现，均衡状态下的最优赔付函数呈现分层结构：在投保人对尾部损失的悲观程度超过保险公司定价功能的损失层上，提供全额保险；反之则不提供保险。均衡定价由投保人的风险厌恶程度决定，且价格永远不会超过投保人对尾部损失的边际投保意愿。此外，保险覆盖范围和保险公司的预期利润均随投保人风险厌恶程度的增加而增加。研究还表明，均衡合同是帕累托有效的，但并未给投保人带来福利增益；反之亦然。
保险经济学斯塔克尔伯格博弈失真风险度量最优合同设计垄断市场概率权重
econ
02-19 00:00
本研究利用英国数据，发现公众对国家养老金领取年龄（SPA）普遍存在认知偏差，且这种偏差能显著预测其退休行为。通过政策变化分析，作者构建了一个包含理性疏忽（Rational Inattention）的生命周期退休模型。模型表明，由于获取信息的成本，家庭对不确定的养老金政策形成内生的认知偏差。这些偏差解释了在SPA时点，高达51%的、超出财务激励解释范围的就业率下降。研究还开发了处理持续性信念的动态理性疏忽模型的求解方法。研究发现，高昂的注意力成本使SPA政策提升老年就业的效果降低了15%，而提供信息函则能有效提升福利与就业。
理性疏忽退休决策养老金政策认知偏差行为经济学生命周期模型
econ
02-19 00:00
本研究利用瑞典的纵向行政数据，通过三重差分设计，评估了医疗科学发现对缓解健康冲击经济后果的因果效应。研究发现，医疗创新不仅能显著减轻患者本人因健康问题导致的负面经济后果，还能对其伴侣产生积极的溢出效应。这种溢出效应在护理福利支持不足的情况下尤为明显，医疗创新补偿了伴侣因照顾患者而损失的工资。总体而言，医疗创新不仅带来巨大的经济收益，还有助于减少与疾病相关的经济不平等。
医疗创新健康冲击经济后果溢出效应福利政策不平等
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02-19 00:00
研究利用瑞典引入综合性教育的自然实验，发现该课程不仅教授生理知识，更传递了节欲、理性计划生育及个人决策需承担社会责任等价值观。改革有效降低了意外怀孕率，推迟了生育时间，并显著提升了女性劳动力参与率。结果表明，通过学校教育内化的社会规范能持久且显著地影响个人生命历程。
性教育社会规范生育推迟女性就业自然实验生命历程
econ
02-19 00:00
本研究通过一项针对4,681个案例的随机对照试验，评估了算法支持对儿童保护服务（CPS）工作者调查分配决策的影响。实时算法访问显著降低了与虐待相关的儿童住院率（尤其是弱势群体），并使儿童伤害入院减少了21%。同时，算法帮助减少了对黑人儿童的过度监控。工作者并未机械遵循算法预测，而是重新将调查资源分配给伤害风险更高的儿童。反事实分析表明，人机互补模式在效率和公平性上均优于纯算法自动化。
算法辅助决策儿童保护随机对照试验公共服务公平性人机协作
econ
02-19 00:00
本研究提出了一种利用非结构化数据（产品图像与文本描述）进行需求估计的创新方法。通过预训练的深度学习模型提取特征嵌入，并将其整合到混合Logit需求模型中。该方法尤其适用于缺乏产品属性数据或消费者重视难以量化的属性（如视觉设计）的场景。实验表明，该方法在预测消费者第二选择的反事实分析中，显著优于传统的基于属性的模型。在亚马逊40个产品类别的应用中也证实，非结构化数据能有效揭示产品间的替代模式。
需求估计深度学习非结构化数据混合logit模型产品替代图像文本分析
econ
02-19 00:00
本研究利用瑞典长达250年的登记数据，通过母亲固定效应、双重差分法和工具变量设计，系统评估了天花疫苗接种对后代的多代际影响。研究发现，疫苗接种不仅显著提升了接种者自身的寿命与职业成就，其积极效应还能延续至第三代。机制分析表明，这种跨代收益可能通过改善健康行为与表观遗传两种路径传递。即使在疾病环境较为温和的时期，这种长期效益依然存在，这为评估早期健康干预措施的长期社会回报提供了关键证据。
健康经济学跨代际影响疫苗接种长期收益表观遗传
q-bio
02-19 00:00
本文提出了一种广义化的生物多样性指数模型，用于量化未来物种灭绝对系统发育多样性的潜在影响。研究将原有的HED和HEDGE指数扩展至更广泛的场景，包括系统发育网络、离散性状特征多样性以及任意生物多样性度量。通过分析27种现存鳄鱼的系统发育数据，研究提供了这些指数均值和方差的明确描述，并推导出特征多样性的等式关系。当物种灭绝率与特征类型相关时，模型还揭示了一个重要的不等式关系。
生物多样性指数系统发育多样性物种灭绝风险特征多样性保护生物学数学模型
q-bio
02-19 00:00
本研究针对具有反馈回路的大规模基因调控网络，探究了内在分子波动如何影响其振荡行为。作者开发了一种基于二阶矩分析的可扩展方法，将随机动力学转化为描述平均浓度及其二阶中心矩的常微分方程组。分析表明，系统的稳定状态（稳定平衡或持续振荡）取决于其规模及相应的波动强度。通过对三节点抑制振荡器和五节点系统的案例研究，发现规模过小的系统会因波动过强而抑制振荡。该方法为确定基因网络维持周期性行为所需的最小临界规模提供了实用工具。
基因调控网络随机振荡二阶矩分析系统规模内在波动稳定性分析
q-bio
02-19 00:00
针对现有酶功能预测模型因数据集中序列多样性低、标签分布不平衡而导致的性能高估和泛化能力差的问题，本文提出了GRIMM基准框架。该方法采用遗传分层策略：通过序列相似性对序列进行聚类，并将每个聚类严格分配至训练集、验证集或测试集，确保同一聚类的序列不会出现在多个数据分区中。GRIMM构建了两种测试集：与训练集标签分布一致的封闭集（Test-1）和包含新标签的开放集（Test-2），后者可作为发现新酶功能的真实分布外代理。该框架轻量、可复现，适用于任何基于序列的分类任务，为模型在已知和未知类别上的性能与泛化能力提供了更真实的评估基准。
酶功能预测基准测试遗传分层序列聚类开放集评估计算生物学
q-bio
02-19 00:00
研究提出“表征对齐假说”，指出独立训练的文本、视觉、音频等AI系统，其表征空间具有共享的底层几何结构。证据来自两方面：一是内部结构比较技术（如表征相似性分析）揭示了跨模态间匹配的关系模式；二是跨模态对齐方法表明，简单的线性变换即可使不同嵌入空间高度对应，暗示其接近同构。作者认为，这种共享结构源于人类特定条件下的数据生成过程，而非指向某种“柏拉图式”的根本现实。研究最后探讨了如何区分真正不变的语义结构与人类中心数据产生的伪不变性。
表征对齐跨模态学习语义结构嵌入空间人工智能哲学符号接地问题
q-bio
02-19 00:00
本综述系统梳理了2020年后纳入行为适应性的传染病传播模型。研究发现，在纳入的216项研究中，73%聚焦COVID-19，81%采用仓室ODE模型。行为改变主要为反应式：47%使用流行率依赖反馈，25%纳入意识/媒体动态，19%依赖外生政策触发。行为效应主要影响接触率或传播率（91%）。心理社会构念中，“行动线索”和“个人威胁”占主导，而“应对评估”、“障碍”和“社会规范”较少见。研究提出了基于行为驱动、社会尺度和记忆的分类法，为在流行病学模型中更理论化、数据化地整合行为过程提供指导。
传染病模型行为适应性系统综述流行病学covid-19心理社会因素
q-bio
02-19 00:00
本研究提出了一种孔道级定量构效关系（QSAR）方法，将水通道蛋白（AQPs）和甘油水通道蛋白（AQGPs）的高分辨率三维结构特征与实验测得的水渗透率相关联。该数据驱动框架引入了多特征分析，不仅验证了先前单因素研究报道的关键决定因素，还在多变量背景下识别出新的相关孔道描述符。这一方法为基于水通道蛋白的仿生过滤膜理性设计提供了新见解，并有助于深化对这些重要大分子在健康和疾病中功能的理解。
水通道蛋白定量构效关系水渗透率仿生膜结构描述符数据驱动
cs
02-19 00:00
本文提出TurboADMM，一种专为多智能体轨迹优化设计的QP求解器。它通过协同设计三个组件来解决现有方法在可扩展性上的不足：1）利用ADMM分解创建可并行求解的智能体子问题；2）采用Riccati预热技术为每个智能体的QP提供高质量初值；3）在qpOASES中实现参数化QP热启动，跨ADMM迭代重用KKT系统因子分解。该方法在保持稠密耦合约束下块三对角结构的同时，实现了接近线性的复杂度扩展。
轨迹优化多智能体系统admm算法qp求解器并行计算
cs
02-19 00:00
本文系统回顾了2015至2025年间扩展现实（XR）作为研究工具在社交人机交互（HRI）领域的应用。通过对6527篇文献的筛选，仅有33项实证研究符合标准。研究发现，当前研究多局限于实验室模拟，机器人常作为被动视觉刺激，而现代头戴设备的生物信号（如眼动追踪）和日志功能远未充分利用。研究团队和样本存在技术中心化、西方化、年轻化和男性化倾向，且硬件延迟、样本同质化、研究周期短浅是主要局限。文章提出了一个包含方法论创新、提升生态效度、改进机器人交互质量、促进样本多样性及建立分类学在内的五阶段路线图，旨在推动XR从实验室原型发展为社交机器人领域有效的生态化研究工具。
人机交互扩展现实社交机器人实证研究文献综述生态效度
cs
02-19 00:00
本文系统综述了知识蒸馏（KD）在机器翻译（MT）领域的应用（涵盖截至2025年10月的105篇论文）。研究指出，KD在MT中不仅是模型压缩工具，更是通用的知识转移机制，能有效提升翻译质量与效率。文章从方法论贡献和实际应用两个维度对现有工作进行了分类，并通过定性与定量分析揭示了该领域的共同趋势、关键研究空白以及评估实践不统一的问题。同时，报告提供了具体场景下的KD方法选择指南，并警示了应用KD可能带来的幻觉增强和偏见放大等风险，最后探讨了大语言模型（LLM）对KD4MT领域的重塑作用。
知识蒸馏机器翻译模型压缩大语言模型自然语言处理综述
cs
02-19 00:00
本文针对仅解码器大语言模型对语法扰动敏感的问题，提出了一种检查点兼容的门控树交叉注意力（GTCA）分支。该方法在保持主干架构不变的前提下，通过读取预计算的成分块记忆来注入显式句法结构。设计采用令牌更新掩码和分阶段训练来控制结构更新的范围和时机。实验表明，GTCA能在不损害多项选择QA或常识推理性能的情况下，显著提升模型的句法鲁棒性，为现有模型检查点提供了一条实用的语法增强路径。
句法增强模型鲁棒性门控注意力检查点兼容大语言模型
cs
02-19 00:00
针对美国大学申请流程中政策分散、表格重复、问题模糊等痛点，本研究提出了EZCollegeApp系统。该系统采用大语言模型（LLM）驱动，通过“先映射后生成”的范式，将表格理解与答案生成分离，确保在不同申请门户间保持一致的推理逻辑。系统整合了官方招生网站的文档解析、检索增强的问答技术，以及一个人在回路（human-in-the-loop）的聊天机器人界面，在提供建议的同时确保最终答案由申请者完全控制。系统架构、数据管道、安全隐私措施及评估方法均已开源。
大语言模型智能教育大学申请检索增强生成人机交互系统架构
math
02-19 00:00
本文研究了与黎曼猜想等价的拉加里亚斯不等式。通过调和数的连续延拓，证明了序列 $B_n=\frac{H_n+e^{H_n}\log(H_n)}{n}$ 在 $n\ge 1$ 时严格递增。这一关键性质意味着：若该不等式存在反例，则最小反例必为超丰数。因此，检验黎曼猜想可简化为只需在超丰数集合上验证拉加里亚斯不等式，为这一著名猜想的验证提供了新的简化路径。
黎曼猜想拉加里亚斯不等式超丰数数论调和数
math
02-19 00:00
本文针对特征为2的域K，给出了14维G₂型李代数的显式且初等的构造方法。该构造仅使用基础的线性代数概念，不依赖复杂的代数几何或表示论工具，为研究特征2域上的例外李代数提供了更易处理的模型。
李代数例外李代数特征2域线性代数构造g₂型
math
02-19 00:00
本研究针对具有共同速度场和代数压力闭合关系的双流体可压缩粘性系统，建立了弱解与强解之间的唯一性原理。通过相对熵方法，研究者克服了由相体积分数输运方程中非线性项带来的技术困难，成功闭合了相对熵不等式。这一结果与Baer-Nunziato型两相流模型形成鲜明对比，为理解此类复杂流体系统的解行为提供了重要理论保证。
双流体系统可压缩流弱强唯一性相对熵方法数学分析
math
02-19 00:00
本文延续先前研究，展示了如何通过表格（tableaux）实现复型G₂群的不可约有限维表示。研究过程中明确构造了旗簇（flag variety）定义理想的生成元，为表示论与代数几何的交叉研究提供了具体计算工具。该方法将抽象的群表示转化为组合对象，有助于理解G₂群表示的结构与几何实现。
表示论g₂群旗簇表格组合理想生成元代数几何
math
02-19 00:00
本文推广了关于随机矩阵特征向量噪声敏感性的经典结果。Chatterjee (2016) 和 Bordenave 等人 (2020) 分别证明，在连续或离散的矩阵元重采样下，高斯酉系综或 Wigner 矩阵的最大特征向量会与其初始位置几乎完全去相关。本研究在四个方向上进行了推广：分析了任意特征向量（而非仅最大特征向量）的去相关行为；将离散重采样模型扩展至具有非均匀方差分布的广义 Wigner 矩阵；研究了连续与离散混合的重采样模型；并分析了具有任意形状“块”结构的依赖重采样。证明表明，只要重采样的矩阵元足够多或动力学过程运行时间足够长，给定特征向量就会发生去相关。证明方法不同于以往工作，更直接地利用特征向量作为特征值导数的刻画，将特征向量噪声敏感性问题转化为对随机矩阵标准性质（如特征值间距估计和特征向量离域化）的变体分析。
随机矩阵特征向量噪声敏感性重采样去相关wigner矩阵
math
02-19 00:00
本文提出了一种在策梅洛-弗兰克尔集合论（ZF）中不依赖选择公理（AC）证明特定集合族存在选择函数的新方法。传统方法需显式构造选择函数，依赖于识别集合中的“典范元素”。新方法则利用分离公理模式：先考虑良序集族，两次应用分离公理构造选择函数的候选集，再证明该集非空。这解决了无法显式识别典范元素时的证明难题。研究进一步将方法推广至存在带最小元偏序的集合族，并建立了充要条件：在ZF中（不假设AC），非空族存在选择函数当且仅当每个集合都允许一个带最小元的偏序。最后，展示了该方法在证明可缩空间、道路连通空间（如$\mathbb{R}^n$中的超区间、超球、超球面）族选择函数存在性中的应用。
集合论选择公理zf公理系统选择函数偏序集分离公理
math
02-19 00:00
本文研究多状态单设施服务系统的设计问题，系统在不同运行状态下具有不同的到达率与服务率，导致响应时间呈超指数分布。研究提出一个混合整数指数锥优化框架，整合了服务水平协议（SLA）机会约束、冲突图设计限制以及基于条件风险价值（CVaR）的尾部风险控制。该问题虽为NP难，但存在高效的分解算法与可处理的特殊情形。计算实验与大规模城市案例研究表明，该框架在效率、拥塞控制、公平性与鲁棒性之间实现了显著优于现有系统的权衡，为拥塞感知与尾部风险控制的服务系统设计提供了实用工具。
服务系统设计指数锥优化尾部风险控制条件风险价值混合整数规划拥塞管理
math
02-19 00:00
本文针对微积分课程中大量存在“基础薄弱”极端情况的学生（例如，仅会机械套用解法而无法理解“代入验证”等基本操作）提出了新的教学策略。作者指出，传统教学中视为“显而易见”的操作（如“取特例”）对这些学生而言并非易事。文章的核心贡献是展示了如何利用计算机代数系统Maxima，将抽象的数学操作（如代入、验证、特例分析）转化为易于可视化和理解的形式，从而帮助学生构建更坚实的数学基础。
数学教育基础薄弱可视化教学maxima微积分教学策略
math
02-19 00:00
本文运用解析数论方法，研究了涉及Dirichlet除数函数与广义最小幂函数的复合函数的均值性质。具体而言，作者分析了除数函数被不同素因子个数归一化后的加权求和函数，并建立了该和式的严格渐近公式。研究详细阐述了相关Dirichlet级数的解析性质以及围道积分过程，为理解这类复合算术函数的分布行为提供了理论依据。
解析数论除数函数渐近公式dirichlet级数加权求和算术函数
math
02-19 00:00
本文在集合论假设（如 $\mathfrak{b}=\mathfrak{d}$ 或 $\mathfrak{d}=\aleph_1$）下，研究了拓扑空间覆盖性质之间的关系。主要结论是：在遗传Lindelöf空间类中，若 $\mathfrak{b}=\mathfrak{d}$，则每个乘积Scheepers空间都是乘积Hurewicz空间；在所有拓扑空间中，若 $\mathfrak{d}=\aleph_1$，该结论也成立。证明采用了组合方法和由超滤子参数化的Menger覆盖性质。此外，研究还表明，在滤子近相干假设下，Scheepers性质等价于由任意超滤子参数化的Menger性质。
集合拓扑学覆盖性质基数不变量超滤子scheepers空间menger性质
math
02-19 00:00
本文研究一类平面树（有根有序树）的着色计数问题，其中着色规则规定了父顶点与子顶点颜色对的可允许组合。该统一框架涵盖了文献中多个已知特例。作者建立了不同着色规则产生相同计数序列的充要条件，系统枚举了使用2或3种颜色的所有可能规则对应的计数序列，并为其中许多序列给出了显式公式或闭式表达式。斐波那契数列、卡特兰数、Narayana数、Schröder数等经典组合数列在多个具体规则中出现。部分规则还被推广至任意多种颜色的情形。
组合计数平面树着色规则经典数列生成函数
math
02-19 00:00
本文研究乘积空间形式 $\mathbb{Q}_{c_1}^{k} \times \mathbb{Q}_{c_2}^{n-k+1}$ 中一类称为 $\mathcal{A}$ 类的超曲面，其定义为在平坦环境空间中具有平坦法丛的子流形。作者给出了这类超曲面的显式构造，即由各因子空间中平行超曲面族生成。进一步证明，具有常平均曲率的 $\mathcal{A}$ 类超曲面可由各因子中的平行等参超曲面族和一个二阶常微分方程的解刻画。最后，对具有常乘积角函数的常平均曲率 $\mathcal{A}$ 类超曲面进行了完全分类。
微分几何超曲面乘积空间常平均曲率平坦法丛等参超曲面
math
02-19 00:00
本文通过构造有限域GF(5⁴)上的加边斜Hadamard差族，成功构建了一个1252阶的斜Hadamard矩阵。该矩阵的块由16阶分圆类的并集给出，其阶数在广泛使用的开源计算表中曾被报告为缺失。作者证明了加边构造所需的结构前提（一个块的斜对称性和常数自相关和条件），并计算了代数不变量以辅助分类：关联的竞赛图邻接矩阵在GF(2)上满秩，矩阵本身在GF(3)和GF(5)上也满秩。所有声明均附有包含显式矩阵和验证日志的可复现工件包支持。
斜hadamard矩阵分圆类有限域组合设计代数不变量
cs
02-19 00:00
针对当前VR手套技术中高精度手套缺乏触觉反馈、触觉手套精度不足的固有矛盾，本研究提出了一种创新的混合方法。该方法将高精度手套与触觉手套相结合，构建了一个能同时提供精确追踪与丰富触觉反馈的系统。这一方案旨在为专业培训、工业应用及危险环境远程操作等场景，提供比传统控制器更自然、更沉浸的交互体验，突破了现有方案只能侧重单一性能的局限。
虚拟现实人机交互触觉反馈手势追踪混合系统vr手套
physics
02-19 00:00
本研究针对离散元法（DEM）模拟非球形颗粒材料时计算成本高昂的挑战，提出了一种新型弹簧-阻尼器（S-D）滚动摩擦模型。该模型将传统多参数模型简化为仅需一个具有物理意义的参数——临界滚动角 $\theta_c$，该参数表征了颗粒接触点从静摩擦到滚动摩擦的转变。理论推导与稳定性分析表明，该模型能避免虚假旋转振荡，使颗粒达到物理一致的平衡状态。模型进一步被集成到粗粒化DEM框架中，并通过垃圾焚烧炉系统的DEM-CFD耦合模拟验证了其能准确再现原始颗粒系统的宏观行为，显著提升了工业级模拟的适用性。
离散元法滚动摩擦颗粒材料粗粒化模拟计算物理
physics
02-19 00:00
本研究提出了一种新颖的物理信息卷积循环神经网络（PI CRNN），用于解决单台站地震监测中区分构造地震、人为爆破和瞬态噪声的难题。该模型采用多流架构，包含三个并行编码器：时域SincNet编码器、多分辨率频谱图分支和物理分支，后接融合模块和双向LSTM。在西北太平洋AI就绪地震数据集上的评估显示，PI CRNN在独立测试集上实现了97.56%的整体分类准确率，优于标准CRNN基线、经典的P波与S波振幅比方法以及通过损失函数施加物理约束的PINN模型。此外，模型在噪声识别上达到了100%的召回率。显著性图分析证实，模型成功学习了不同的物理特征，例如地震的双峰P波和S波到时与爆破的单一脉冲起始。
地震识别物理信息神经网络多流深度学习地震监测可解释ai
physics
02-19 00:00
本研究比较了多种进化算法在分子设计中的应用，旨在优化非线性光学（NLO）分子的性能。研究设定了四个目标：最大化第一与第二超极化率之比（$\beta/\gamma$）、优化HOMO-LUMO能隙和线性极化率至目标范围，以及最小化每个原子的能量。通过将分子编码为SMILES字符串并使用量子化学计算评估其性质，比较了NSGA-II、MAP-Elites、MOME、单目标（$\mu+\lambda$）进化算法和模拟退火。结果表明，NSGA-II在所有目标上均表现优异，能产生高质量分子；而MOME在探索广泛可能性方面更优，获得了更高的全局超体积和MOQD分数。每种方法各有优劣，并生成了许多有前景的分子。
分子设计进化算法非线性光学量子化学多目标优化
physics
02-19 00:00
本研究比较了模拟退火算法与进化算法在寻找具有大分子平均超极化率分子方面的性能。该性质是非线性光学材料的关键指标。两种算法均采用化学家广泛使用的SMILES字符串表示分子结构。结果表明，两种方法性能相当，均可用于解决化学与材料科学中更复杂的实际问题。
计算化学分子优化进化算法模拟退火非线性光学材料设计
physics
02-19 00:00
本研究提出Chem-SIM技术，将结构光照明显微镜（SIM）与中红外光热显微镜结合，实现了对微生物和哺乳动物细胞的超分辨化学成像。该方法通过泊松最大似然解调与波数间光谱归一化的计算流程，在低光子预算下稳健地恢复微弱的红外诱导荧光强度变化，并将其转换为化学指纹。该技术保留了完整的振动指纹，达到SIM级别的横向分辨率，并以高通量、基于相机的格式运行，对细胞的光热负载低。在单细菌水平，Chem-SIM能通过化学含量图谱区分静止期与对数期细胞；在卵巢癌细胞中，它能读出氘代脂肪酸处理下的脂质化学信息，并解析活细胞中脂滴的动态变化。
超分辨成像化学成像结构光照明光热显微镜细胞代谢生物物理学
physics
02-19 00:00
本研究首次在纯高阶偶数阶色散（PHEOD，m=4,6,8,10）介质中，构建了由立方-五次竞争非线性维持的平顶孤子族。与传统的二阶色散孤子不同，PHEOD孤子具有完全稳定性及振荡尾迹。研究发现，这些孤子间的相互作用呈现反常特性：同相位孤子相互排斥，反相位孤子相互吸引。这拓展了由多样化色散非线性介质维持的光学孤子种类。
光学孤子高阶色散非线性光学平顶孤子反常相互作用
physics
02-19 00:00
化学渗透通过跨膜离子输运维持生命非平衡态，但其有序性起源尚不明确。本研究构建了一个最小模型，揭示了离子泵取向与细胞内电化学势之间的相互增强机制。模型表明，涨落可诱导离子泵集体排列，从而自发形成膜电位。这种排列过程经历从无序到有序的相变，类似于伊辛模型。该结果为生物电的自组织涌现提供了物理机制，对生命起源研究具有启示意义。
生物物理自组织化学渗透相变离子泵膜电位
physics
02-19 00:00
研究报道了纳米秒激光脉冲冲击自由落体锡液滴（直径50或70微米）后产生的奇异射流现象。通过实验与数值模拟结合，揭示了液滴径向流动与回缩曲率间的微妙相互作用主导了射流形成。研究以韦伯数（We，2-16）和压力宽度（W，1-2）为特征参数，发现当We<10时，液滴回缩阶段呈现显著前向曲率并形成空腔，其塌陷产生的奇异射流速度可达冲击推进速度的十倍，峰值效应集中在We≈6-8区间，与液滴-固体撞击中的奇异射流现象相似。研究还捕捉了射流速度增强对压力宽度W的敏感性，并通过相图连接了不同变形形态与射流速度。
流体动力学激光冲击液滴动力学奇异射流韦伯数空腔塌陷
physics
02-19 00:00
本研究提出了一个通用形式，用于计算在双分量线性响应含时密度泛函理论（TDDFT）框架下获得的电子激发态的自旋期望值⟨Ŝ²⟩。该工作统一处理了非共线参考态中的非共线激发，以及共线参考态中的自旋守恒与自旋翻转激发。通过推导和分析针对共线参考态的专用方程，作者揭示了激发态⟨Ŝ²⟩的两个来源：参考态自身的⟨Ŝ²⟩₀和激发过程引入的增量Δ⟨Ŝ²⟩。研究还基于双分量DFT、非限制性Kohn-Sham和限制性开壳层Kohn-Sham参考态进行了数值计算验证。
tddft激发态自旋期望值双分量理论量子化学
astro-ph
02-19 00:00
本文提出了一种新颖的机器学习方法，用于自动探测星系团中低表面亮度的弥散射电辐射（如射电晕、遗迹）。该方法结合了自监督深度学习算法Bootstrap Your Own Latent提取特征，并利用Astronomaly: Protege异常检测框架进行候选源筛选。在MeerKAT星系团巡天数据上的测试表明，该方法仅需极少的人工标注，即可高效识别出具有弥散特征的射电源，其中排名前100的候选源中99%呈现弥散特性，55%被确认为与星系团相关的辐射。该方法为未来平方公里阵等大科学装置的海量数据处理提供了可扩展的自动化解决方案。
机器学习射电天文弥散辐射异常检测星系团数据挖掘
astro-ph
02-19 00:00
本研究通过分析两个不同初始磁场形态的银河系尺度盘状星系磁流体动力学模拟，系统考察了平均尺度选择对星际湍流表征的影响。研究发现，磁场和速度场的平均分量与涨落分量的能量比、功率谱等关键指标均强烈依赖于所选取的平均半径。湍流被判定为“强”或“弱”（即涨落是否主导）并非系统的固有属性，而是对平均尺度敏感的人为结果。这一发现对基于Davis-Chandrasekhar-Fermi等观测技术估算星系磁场具有直接启示，强调在解释星系磁性与动能湍流时必须谨慎选择尺度。
星际湍流磁场测量平均尺度磁流体模拟星系动力学
astro-ph
02-19 00:00
本研究通过分析9个高质量星系团的叠加投影相空间，首次系统测量了不同成员星系群体的速度各向异性剖面$\beta(r)$。结合CLASH-VLT光谱数据库与MUSE观测，团队识别了大量成员星，显著提升了测量精度。采用MAMPOSSt参数化方法与Jeans方程反演两种独立技术，结果一致表明：轨道各向异性从中心（$\beta\approx 0.2-0.4$）向维里半径（$\beta\gtrsim 0.8$）递增，且不同颜色、质量的星系群体表现相似。在距中心约250 kpc处发现$\beta(r)$下降的有趣动力学特征。该研究为未来利用大规模光谱巡天精确测定星系团动力学质量及宇宙学应用提供了重要基础。
星系团动力学速度各向异性jeans方程clash-vlt成员星系宇宙学探针
astro-ph
02-19 00:00
近期观测发现，银河系部分球状星团中，原始的（第一代）红巨星比富金属的（第二代）红巨星更集中于星团中心，这与多数多重星族形成模型的预测相悖。本研究通过NBODY6++GPU直接N体模拟，验证了此现象是一种瞬态效应：在已损失大量初始质量且拥有活跃黑洞子系统的星团中，第二代红巨星及其前身星优先从中心被抛射，导致第一代红巨星在观测上呈现过度集中。该结果与此前MOCCA蒙特卡洛模拟的预测一致，为理解星团动力学演化提供了独立证据。
球状星团多重星族n体模拟动力学演化红巨星黑洞子系统
astro-ph
02-19 00:00
本研究基于“后发座遗产IFU巡天”的初步观测数据，分析了五个水母星系（具有单侧气体尾的星系）的电离气体性质。研究发现，与星系盘不同，这些气体尾的主要电离源并非恒星形成活动。通过[OI]/Hα等发射线诊断，并结合[OII]/Hα比值以及速度弥散的增强，研究证实了星系在高速穿过星系团介质时，由“冲压剥离”过程驱动的激波是尾部电离气体的主导激发机制。
水母星系冲压剥离星系团电离气体积分场光谱激波
astro-ph
02-19 00:00
本研究通过二维和三维流体动力学模拟，探究了原行星盘中低质量行星的迁移机制。研究发现，对流过稳定性（COS）在三维模型中会饱和形成大尺度、长寿命的涡旋，这些涡旋与行星发生引力相互作用，通常能提供正向的扭矩“冲击”，抵消行星向内迁移的趋势。与仅考虑光学薄冷却的模型相比，热扩散模型中的COS活动能将行星迁移时间尺度延长约10倍，使其与超级地球的形成窗口（0.1-5 Myr）重叠甚至更长，为低质量行星在I型迁移中存活提供了新的物理解释。
行星迁移原行星盘对流过稳定性流体动力学模拟行星形成
astro-ph
02-19 00:00
本研究重新审视了尘埃盘中的扩散不稳定性，该不稳定性在尘埃质量扩散系数和/或粘度随尘埃密度增加而急剧下降时出现。更新后的模型包含了不可压缩的粘性气体，该气体在方位角上响应并通过阻力与尘埃耦合。研究表明，对于小的尘埃停止时间，扩散斜率驱动不稳定性的基本判据仍近似为 $\beta_\mathrm{diff}\lesssim -2$，气体反馈仅对由流不稳定性湍流驱动的参数带来适度的定量变化。非线性数值计算证实了线性增长和向最快增长波数的模式选择。然而，对于幂律闭合关系 $D\propto\Sigma^{\beta_\mathrm{diff}}$ 且 $\beta_\mathrm{diff}<0$ 的情况，非线性演化不会饱和。相反，陡峭的梯度会放大非线性尘埃压力项，并驱动有限时间内坍缩成越来越尖锐的尖峰。受限于一维框架中缺乏多维饱和通道，我们测试了一种简单的分段闭合方案，其中负扩散斜率仅在有限的密度区间内起作用。这种修改消除了爆炸，并产生了由施加的饱和尺度控制的峰值密度。我们的结果支持扩散不稳定性作为尘埃湍流中的一种线性组织机制，同时强调现实中的非线性饱和需要超出当前闭合方案的额外物理机制。
尘埃盘扩散不稳定性非线性演化湍流闭合天体物理流体数值模拟
astro-ph
02-19 00:00
研究通过软球离散元方法（SSDEM）模拟发现，柯伊伯带天体如（486958）阿罗科斯这类双叶接触双星，可直接由卵石云的引力坍缩直接形成，无需经历漫长动力学演化。模拟显示，坍缩形成的星子形态多样，其中包含双叶接触双星。这支持了阿罗科斯等天体的形状和表面特征直接记录了行星形成时代的假说，其均匀、温和的形成环境解释了其表面挥发性物质分布与撞击坑稀少的现象。
行星形成引力坍缩接触双星柯伊伯带数值模拟阿罗科斯
astro-ph
02-19 00:00
本研究利用Carousel透镜（一个包含11个光谱确认源、产生40多个延伸图像的星系团透镜），通过GIGA-Lens建模管道构建像素级透镜模型，首次从单个多源平面透镜获得对宇宙学参数Ω_m和暗能量状态方程w的约束。结果显示Ω_m = 0.34^{+0.16}_{-0.13}，w = -1.31^{+0.35}_{-0.32}，且对于演化的暗能量模型（w_0w_aCDM），其约束能力已与宇宙微波背景辐射相当。研究表明，这类松弛的多源平面星系团透镜可成为独立于超新星和重子声学振荡的互补宇宙学探针。
引力透镜宇宙学暗能量星系团多源平面参数约束
econ
02-19 00:00
本研究探讨了在非拟线性偏好下，卖方将一组物品分配给单位需求买家的拍卖设计问题。研究发现，当偏好域包含所有经典偏好时，存在唯一一种机制——最小瓦尔拉斯均衡价格（MWEP）机制——能够同时满足策略证明性、个体理性、公平对待、无浪费（所有物品均被分配）和无补贴（不补贴任何买家）等关键性质。这为MWEP机制提供了一个基于公平性的新特征，补充了文献中已有的基于效率的特征。
拍卖设计非拟线性偏好公平性机制设计瓦尔拉斯均衡
econ
02-19 00:00
本文研究了针对包含自回归和移动平均分量的单变量时间序列模型的模型选择置信集方法，并将其应用于分析意大利电力负荷数据中的模型选择不确定性。该方法不依赖单一模型，而是在给定置信水平下识别出一组与真实数据生成过程在统计上无法区分的模型。集合的大小和构成揭示了模型选择不确定性的关键信息：数据噪声大时集合包含更多候选模型，信息充分时集合则显著缩小。通过分析集合中各项的包含频率，可以评估每个模型项的重要性。将该方法应用于意大利小时级电力负荷数据，结果显示模型选择不确定性存在显著的日内变化，并识别出一组能提供有竞争力短期预测的模型规格，同时突出了日内小时滞后、温度、日历效应和太阳能发电等关键驱动因素。
模型选择时间序列置信集电力负荷预测不确定性量化自回归移动平均模型
econ
02-19 00:00
本文提出了一种在决策问题中比较不同行动的方法。如果一个行动比另一个行动更“安全”，那么当决策者变得更加风险规避时，其偏好该“更安全”行动的信念集合会随之扩大。研究完全刻画了这种关系，证明了其等价于稳健的单交叉条件和二阶随机占优概念，并揭示了在单调决策问题中，该关系能对决策者的所有行动进行完全排序。该方法在博弈、保险、投资对冲和证券设计等领域具有应用价值。
风险规避决策理论行动比较信念集合二阶随机占优安全行动
econ
02-19 00:00
本文针对内生处理变量和工具变量均为二元变量的模型，提出了基于Logit的工具变量（IV）估计量和增强型Logit-IV估计量，作为传统两阶段最小二乘法（2SLS）的替代方案。新估计量计算复杂度与2SLS相当，但在因果可解释性上更具优势。研究表明，在估计量概率极限可表示为加权平均处理效应的情况下，新方法能保证权重非负，而2SLS则无法保证这一性质，这提升了估计结果的稳健性与经济解释的合理性。
工具变量logit模型因果推断内生性计量经济学二元变量
econ
02-19 00:00
本文提出了一种基于因子模型的多元随机波动率（fMSV）框架，以克服高维波动率过程中的维度诅咒问题。研究设计了一种两阶段估计程序：第一阶段估计因子模型，第二阶段利用估计得到的公共因子变量来估计随机波动率成分。作者推导了估计量的渐近性质，并考虑了因子变量估计带来的影响。通过有限样本模拟实验和投资组合配置的应用，展示了该模型在预测性能上的优势。
因子模型随机波动率高维数据渐近理论投资组合金融计量
econ
02-19 00:00
本文探讨在接收者（可能包括发送者）具有模糊性厌恶的劝说博弈中，模糊沟通是否对发送者有利。研究发现，关键在于使用一组构成“服从实验”分割的实验集合。集合中的某些实验必须是帕累托排序的，即双方对其收益排序达成一致。如果一个最优的贝叶斯劝说实验可以按此方式分割，那么任何模糊厌恶程度不太高的发送者以及接收者都能获益。当接收者只有两个可选行动时，模糊沟通则无益处。
劝说博弈模糊性厌恶贝叶斯劝说信息设计沟通策略
econ
02-19 00:00
本文提出组合双重差分法（CoDiD），用于评估涉及分类结果或组合数据的政策效应。传统双重差分法通常只关注份额变化，而CoDiD在平行增长假设下，能够同时识别处理对份额和总量的影响。该方法在随机效用离散选择模型中对应平行期望效用趋势，几何上表现为概率单纯形中的平行轨迹。作者还引入多期松弛条件以处理平行增长假设不成立的情况，并以2008年美国选举中的早期投票改革为例展示了方法的实证应用。
双重差分法政策评估组合数据平行趋势随机效用模型因果推断