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02-27 00:00
针对现有知识分类体系（Taxonomy）普遍存在的覆盖不全、节点过时或模糊等问题，本文提出了Taxoria，一种基于大语言模型（LLM）的自动化分类体系扩展方法。该方法以现有分类体系为种子，通过提示LLM生成候选节点，并经过验证以减轻幻觉、确保语义相关性后，再将其整合。最终输出包含来源追踪的扩展分类体系及其可视化图谱，有效提升了知识检索的效率和准确性。
大语言模型知识图谱分类体系扩展信息检索语义验证
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02-27 00:00
本文针对高维相似性搜索中统一策略无法适应真实世界查询分布异构性的问题，提出了一种自适应预过滤框架。该方法利用查询频率模式（遵循齐夫分布）和聚类一致性度量，动态分配计算资源。通过在ImageNet-1k数据集上使用CLIP嵌入进行实验，结果表明，与静态nprobe选择相比，该频率感知的预算分配方法在达到相同召回率的同时，减少了20.4%的距离计算量，并在GPU加速的FAISS索引上保持了亚毫秒级延迟。框架通过轻量级频率跟踪引入最小开销，并通过基于一致性的回退策略为未见查询提供优雅降级。
高维搜索自适应预过滤查询频率计算预算分配相似性检索向量数据库
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02-27 00:00
本文提出名为GYWI的科学创意生成系统，旨在解决大语言模型生成结果缺乏可控学术背景与可追溯灵感路径的问题。该系统通过构建以作者为中心的知识图谱，并结合检索增强生成与图检索增强生成形成混合检索机制，为模型提供兼具深度与广度的知识上下文。同时，系统采用融合强化学习思想的提示优化策略，自动引导模型基于混合上下文优化生成结果。基于arXiv数据集的实验表明，GYWI在创意的新颖性、可行性、清晰度、相关性和重要性等多个维度上，显著优于GPT-4o、DeepSeek-V3等主流大模型。
科学创意生成知识图谱检索增强生成大语言模型混合检索提示优化
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02-27 00:00
本研究针对解剖病理实验室中静态文档（如纸质手册或PDF）更新滞后、信息分散、检索困难的问题，提出并评估了一个检索增强生成助手。该助手旨在为技术人员提供基于上下文的协议相关查询答案。研究构建了包含99个协议的新语料库及323个问答对，通过10组实验比较了不同文本分块策略、检索方法和嵌入模型。结果表明，递归分块与混合检索结合生物医学专用嵌入模型（MedEmbed）能显著提升答案相关性（0.74）、忠实度（0.70）和上下文召回率（0.77）。分析发现，仅检索最相关的单个文本块（k=1）即可实现最佳效率与准确性，这反映了AP协议模块化的结构特点。
检索增强生成解剖病理学实验室协议医疗人工智能信息检索领域嵌入
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02-27 00:00
本文提出RAGdb，一种创新的单体式架构，旨在解决传统检索增强生成（RAG）系统在边缘计算场景下的基础设施臃肿问题。它将多模态数据自动摄取、基于ONNX的特征提取和混合向量检索整合进单个便携的SQLite容器中，无需依赖云端向量数据库或GPU推理服务器。其核心是确定性的混合评分函数（HSF），结合了亚线性的TF-IDF向量化和精确子串增强技术。实验表明，在消费级硬件上，RAGdb实现了实体检索100%的Recall@1，增量更新效率提升31.6倍，磁盘占用相比标准Docker堆栈减少约99.5%，为去中心化、本地优先的AI应用提供了可行的“单文件知识容器”方案。
边缘ai检索增强生成向量检索高效计算嵌入式系统知识容器
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02-27 00:00
Alpha-Root是一个从Common Crawl网络图谱中一次性采集的网络安全数据集。该方法通过社区检测技术，直接从网络图谱中挖掘高质量域名，仅需从20个可信种子域名出发，无需依赖DeepSeekMath等迭代内容评分方法。该数据集为网络安全研究提供了大规模、高质量的语料资源。
网络安全数据集构建社区检测网络图谱common crawl
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02-27 00:00
本研究针对电商领域，系统比较了多种基于知识图谱的检索增强生成（RAG）管道。通过使用生产级电商数据集STaRK，优化了面向自然语言查询的检索-重排流程。实验结果表明，所提方法在关键指标上显著超越现有基准，命中率（Hit@1）提升20.4%，平均倒数排名（MRR）提升14.5%。该工作为将领域特定半结构化知识库集成到生成系统中提供了实用框架，其见解可推广至其他依赖结构化知识检索的领域。
检索增强生成知识图谱电商应用神经检索重排模型结构化知识
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02-27 00:00
本研究针对现有引文推荐系统仅关注表层主题相关性、忽视引文深层语义与美学价值的问题，提出“意料之外，情理之中”是优质引文的核心标准。受“陌生化”理论启发，作者开发了NovelQR框架，通过生成式标签代理解析引文与上下文的深层含义，并利用词元级新颖性估计器对候选引文进行重排序，以缓解自回归延续偏差。在跨语言、多领域的真实数据集上的实验表明，该系统推荐的引文在恰当性、新颖性和吸引力方面均优于基线模型。
引文推荐新颖性估计语义理解自然语言处理写作辅助
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02-27 00:00
本研究构建了一个包含12,161个中文是非题的核查数据集，源自真实搜索日志，并建立统一评估框架，对比了传统搜索引擎、独立大语言模型和AI生成摘要模块三种信息获取模式的事实准确性。分析发现，不同系统在事实准确性和主题层面存在显著差异。结合百度指数数据，研究进一步估算了中国不同地区用户可能接触错误信息的潜在风险。这些发现揭示了AI辅助搜索的结构性风险，强调了为数字世界开发更可靠、透明信息工具的必要性。
信息可靠性大语言模型搜索引擎事实核查中文网络ai风险
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02-27 00:00
本文提出了TWICE框架，旨在解决现有用户模拟方法难以建模长期时序特征的局限。该框架利用社交媒体数据的长期时序与个性化特征，通过整合个性化用户画像、事件驱动的记忆模块以及个性化风格重写工作流，能够模拟个性化的用户推文行为，并有效捕捉行为的长期动态变化。实验结果表明，TWICE通过有效融入时序动态，提升了用户模拟的个性化水平，为长期行为追踪提供了稳健的解决方案。
用户模拟大语言模型时序特征个性化行为社交媒体分析记忆模块
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02-27 00:00
本文介绍了SQaLe，一个基于135,875个真实世界数据库模式（源自SchemaPile）构建的大规模半合成文本转SQL数据集。该数据集通过结合模式采样、问题合成和SQL构建的生成流程，产生了517,676个高质量的（问题、模式、查询）三元组。SQaLe捕捉了真实的模式规模可变性、多样化的查询模式以及自然语言的歧义性，同时保持了执行有效性。分析表明，与现有基准相比，SQaLe是目前最贴近现实的大规模文本转SQL数据集，为数据扩展和模型泛化研究提供了重要资源。
文本转sql数据集构建自然语言处理数据库查询模型泛化半合成数据
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02-27 00:00
DS-Serve 是一个将大规模文本数据集（包含五千亿个词元）转化为高性能神经检索系统的框架。它提供 Web 界面和 API 接口，在单节点上以适中的内存开销实现低延迟检索。该框架还支持在推理时对延迟、准确性和结果多样性进行权衡，预计将广泛应用于大规模检索增强生成（RAG）、训练数据归因、训练搜索代理等领域。
神经检索大规模数据集检索增强生成低延迟可扩展框架
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02-27 00:00
本文提出SmartChunk检索框架，解决了传统检索增强生成（RAG）中静态分块和统一检索的局限性。该框架包含一个规划器，用于预测每个查询的最优分块抽象级别，以及一个轻量级压缩模块，无需重复摘要即可生成高级分块嵌入。通过动态调整检索粒度，SmartChunk在五个QA基准测试和一个域外数据集上均优于现有RAG基线，在保证准确性的同时显著降低了计算成本。
检索增强生成动态分块查询自适应文档检索强化学习
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02-27 00:00
本文提出了一种名为SEGB的自进化生成式竞价框架，旨在解决在线广告自动竞价中离线训练策略缺乏动态市场前瞻性的问题。该框架通过合成合理的短期未来状态来指导每次出价，为智能体提供关键动态预见。其核心在于执行价值引导的策略精炼，无需外部干预即可迭代发现更优策略。在AuctionNet基准测试和大规模A/B测试中，SEGB显著优于现有最优基线。大规模在线部署实现了目标成本提升+10.19%，证明了其先进规划与进化范式的有效性。
自动竞价生成式模型离线强化学习广告优化自进化策略
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02-27 00:00
针对多模态大语言模型在复杂视觉场景下感知脆弱的问题，本研究提出了AOT-SFT对抗数据集与AOT自演化的对抗训练框架。该框架通过图像编辑攻击者与模型防御者之间的协同演化，自动生成动态多样的对抗性图像训练课程，迫使防御模型持续适应与提升。实验表明，该方法能有效增强模型的感知鲁棒性并减少幻觉，为训练更可靠的多模态大模型提供了一种可扩展的新范式。
多模态大模型对抗训练模型鲁棒性自演化学习感知脆弱性
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02-27 00:00
全同态加密（FHE）可直接处理加密数据，但其巨大的计算与内存开销限制了应用。针对现有GPU（如Tensor Core）因专注于低精度计算而与FHE所需的高精度模运算不匹配的问题，本研究提出FHECore——一种直接集成到GPU流式多处理器中的专用功能单元。核心洞见在于，将FHE中两大关键延迟源（数论变换与基转换）统一为模线性变换，从而映射到支持宽精度模乘加运算的通用硬件上。模拟结果显示，FHECore将CKKS原语的动态指令数平均减少2.41倍，端到端工作负载性能提升2.12倍，自举延迟降低50%，而面积开销仅为2.4%。
全同态加密gpu架构硬件加速模运算ckks方案性能优化
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02-27 00:00
本文提出了一种自适应多链区块链架构，将区块链配置建模为一个多智能体资源分配问题。每个周期，优化器根据应用和运营方声明的需求、容量和价格范围，将其动态分组为临时链，并设定链级清算价格。该模型旨在最大化应用、运营方和系统三者的归一化效用的加权组合，同时兼顾能力兼容性、应用类型多样性和跨周期稳定性。模型可链下求解、链上验证，并通过仿真分析了吞吐量、去中心化、运营方收益和服务稳定性之间的权衡。
区块链多链架构资源分配多目标优化可扩展性
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02-27 00:00
本文对Arunachaleswaran等人（2025）提出的“无威胁算法合谋”场景进行了澄清。作者指出，该场景并非真正的合谋，而是描述了一种混合行为模式：其中一方参与者采取了非竞争性策略，而另一方则保持了竞争性行为。这一澄清有助于更精确地界定算法在博弈论（$GT$）与经济理论（$ECON.TH$）交叉领域中的行为分类，避免对“合谋”概念的误用。
算法博弈论合谋澄清竞争行为非竞争策略行为分类
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02-27 00:00
本文针对分布式存储系统在灾难恢复（DR）流程中依赖内容加密哈希进行数据识别与同步的瓶颈问题，提出了一种根本性的架构转变。研究发现，在故障切换与回切时，哈希索引可能过时或不完整，导致不可避免的完全或部分重哈希，严重影响恢复时间目标（RTO）。为此，作者提出一个通用框架，在数据摄取时即分配与内容无关的全局唯一复合标识符，从而实现灾难恢复期间的即时增量计算，完全消除了加密哈希的计算开销。
分布式存储灾难恢复元数据架构哈希瓶颈恢复时间目标数据同步
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02-27 00:00
本文提出TT-SEAL，一种针对张量分解（TTD）压缩网络的选择性加密框架。该方法通过基于敏感性的重要性度量对TT核心进行排序，校准鲁棒性阈值，并使用差分隐私优化器，仅对最关键的少量核心（如4.89%-15.92%）进行AES加密。在TTD感知的威胁模型和FPGA原型验证中，TT-SEAL在保持与全加密相当鲁棒性的同时，将AES解密在端到端延迟中的占比降至极低水平（例如，ResNet-18上从58%降至2.76%），实现了安全、低延迟的边缘AI部署。
边缘ai安全选择性加密张量分解模型压缩低延迟推理
cs
02-27 00:00
本研究系统评估了大语言模型（LLM）生成高效任务并行代码的能力。研究通过三种输入提示（自然语言描述、顺序参考实现、并行伪代码）引导模型，针对OpenMP Tasking、C++标准并行库和HPX运行时三大框架生成代码，并评估其正确性与可扩展性。结果表明，LLM的表现随问题复杂度和框架抽象层级的不同而存在显著差异，揭示了其在辅助高性能与科学计算开发中的潜力与局限。
大语言模型并行计算代码生成高性能计算任务并行程序评估
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02-27 00:00
本研究评估了包括Phi、Mistral、DeepSeek-R1、Llama 3.2、Qwen和Gemma在内的多款开源大语言模型对提示注入与越狱攻击的脆弱性。通过使用大型人工标注数据集进行测试，发现不同模型在攻击下的行为差异显著，部分模型会触发内部安全机制导致拒绝响应或完全沉默。研究还评估了多种轻量级推理时防御机制，这些机制无需重新训练或GPU密集型微调即可作为过滤器运行。结果表明，虽然这些防御措施能缓解简单攻击，但面对冗长、推理密集型的提示时仍可被绕过。
大语言模型提示注入越狱攻击模型安全防御机制开源模型
math
02-27 00:00
本研究针对多棵二元系统发育树的最大一致森林（MAF）问题，提出了一种改进的链归约规则，证明了该问题存在大小为 $O(t \cdot r \cdot k)$ 的核，其中 $t$ 为树的数量，$k$ 为所求森林的块数，$r = \min\{\max\{k, 3\}, t+1\}$。该结果同时适用于有根和无根情形，并证明了参数 $r$ 的紧性。这是首个针对 $t > 2$ 情形的 MAF 问题核结构结果。
系统发育树最大一致森林参数化算法核化组合优化生物信息学
math
02-27 00:00
本文研究了一种无限缓冲区的离散时间批量到达排队系统，采用单次/多次休假策略，并为顾客提供两阶段服务：第一阶段必需服务（FES）和第二阶段可选服务（SOS）。该模型适用于5G、物联网和边缘计算等具有突发流量的现代通信系统，其中FES对应基本数据处理，SOS对应加密、深度包检测等可选任务。作者推导了FES和SOS完成后，等待传输与正在处理的数据包数量的联合概率生成函数，并建立了任意时隙（包括休假完成状态）的完整联合分布。数值算例验证了框架的适用性，并通过图形化分析探讨了关键参数对系统性能的影响。
排队论休假排队离散时间系统批量服务两阶段服务性能分析
math
02-27 00:00
本文发展了一种计算稳定曲线与稳定映射模空间的S_n-等变欧拉示性数的演算方法。核心创新在于将Pólya的图循环指标多项式推广至一个花环积对称函数代数Λ^{[2]}。基于Macdonald的基础工作，作者证明了Λ^{[2]}可视为一类多项式函子范畴的Grothendieck环。通过建立Λ^{[2]}对普通对称函数环Λ的作用，并利用Adams运算与幂和的斜运算进行具体描述，最终导出了仅涉及普通对称函数的、关于S_n-等变欧拉示性数生成函数的优美公式。
代数几何表示论组合数学模空间对称函数欧拉示性数
math
02-27 00:00
本文证明了对于某个常数 $\kappa>0$，任何中心化的 $\kappa$-次高斯随机变量都可以表示为三个标准高斯随机变量之和，从而证实了 M. Talagrand 的一个猜想。此外，研究还表明，任何满足特定有界条件的中心化随机向量 $X \in \mathbb{R}^n$，都可以表示为有限个标准高斯随机向量之和。这等价地刻画了次高斯随机向量正是高斯随机向量的有限和。这些结果被应用于解决 Talagrand 凸性问题的置换不变情形，并对高斯空间中大集合之和所包含的最大椭球体给出了最优估计。
概率论泛函分析度量几何高斯向量次高斯性凸性
math
02-27 00:00
本文研究了具有良好标记性质的平面无界嵌套分形上，由拉普拉斯算子 $\mathcal{L}$、算子单调函数 $\phi$ 和泊松随机势 $V^{\omega}$ 构成的随机薛定谔算子 $H^{\omega} = \phi(-\mathcal{L}) + V^{\omega}$ 的积分态密度（IDS）。主要贡献在于证明了IDS具有Lifshitz奇异性，并通过将泊松势有效约化为合金型势，将研究站点从经典晶格点推广到分形复合体。该方法适用于一大类Bernstein函数 $\phi$，特别是涵盖了 $\phi(\lambda)=(\lambda+m^{d_w/\vartheta})^{\vartheta/d_w}-m$ 的相对论模型，这在分形上此前无法用已知方法处理。
随机薛定谔算子分形积分态密度泊松随机势lifshitz奇异性
math
02-27 00:00
本文利用多尺度微分模空间的边界分层几何，在紧化与非紧化的微分曲线层上构造了多种非平凡且非重言的上同调类。这些构造揭示了微分模空间拓扑的深层结构，为研究曲线模空间与微分几何的相互作用提供了新工具。
代数几何微分模空间上同调类边界分层多尺度微分
math
02-27 00:00
本文推广了拉马努金图的概念至高维符号动力系统。作者定义了 $d$-正则的 $\mathbb{Z}^{\delta}$ 有限型子移位，并引入拉马努金子移位的概念，要求其具有最优的相关衰减率。核心结论是：对于任意奇素数幂 $q \geq 3$ 和维度 $\delta$，存在一个 $d$-正则的 $\mathbb{Z}^{\delta}$ 拉马努金子移位，其中 $d = q - 1$。该构造基于有限域 $\mathbb{F}_{q}$ 上的仿射变换群，为高维动力系统中谱与相关衰减的关联提供了新范例。
拉马努金图符号动力系统相关衰减有限域高维子移位谱理论
math
02-27 00:00
本文研究了一种非标准问题：从具有约束支撑集的低温吉布斯分布中生成样本，特别是当分布的众数部分坐标位于边界时。作者证明，在拉普拉斯近似尚未成立的“渐近前”区域，低温吉布斯分布会集中在众数邻域内。在此区域内，该分布是有界扰动下的乘积测度：在规则部分为强对数凹分布，在非规则部分的每个坐标上为一维指数型分布。利用此结构，作者通过分析朗之万动力学的谱间隙，提供了非渐近的采样保证。低温吉布斯分布的关键例子包括贝叶斯后验，本文在三个经典模型上展示了结果：高维逻辑回归模型、泊松线性模型和高斯混合模型。
吉布斯采样贝叶斯推断高维统计朗之万动力学约束优化非渐近分析
math
02-27 00:00
本文为分层幺半理论引入了三类模型：纤维化、反纤维化和紧缩化模型，并证明了相应理论的可靠性与完备性。该框架通过弦图代数为研究不同抽象层次的科学理论提供了范畴工具，揭示了分层幺半理论与格罗滕迪克纤维化、展示范畴等经典结构的深层联系。
范畴论分层幺半理论纤维化弦图代数模型论
math
02-27 00:00
本文在广义接触几何中建立了Boothby-Wang定理的广义类比及相关结果。作者提出了一种通用方法，用于构造非Poon-Wade型广义接触结构，甚至包括那些不构成广义接触结构的例子。通过使用Courant约化方法，在光滑叶空间上构造了广义复结构，并为广义接触流形配备了主丛结构，其联络由广义接触数据定义。在温和假设下，证明了曲率在叶空间上诱导出一个辛叶状结构。文中提供了多个具体示例。
广义接触几何boothby-wang定理courant约化辛叶状结构主丛结构
math
02-27 00:00
本研究提出了一种数据驱动的Kohn-Sham密度泛函理论建模框架，旨在克服第一性原理分子动力学中每一步都需要显式优化电子波函数的计算瓶颈。该方法通过预先采样代表性原子构型，构建一个能高效近似电子结构子空间的低维基。随后，利用此降维基直接求解电子单粒子密度矩阵，从而无需迭代波函数优化即可高效确定基态。以水分子为例的玻恩-奥本海默分子动力学模拟表明，该方法能准确复现由完整第一性原理计算得到的关键结构性质（如键长、键角）。
降阶模型第一性原理分子动力学密度泛函理论数据驱动电子结构计算计算化学
math
02-27 00:00
本文提出了一个计算Artin-Schreier曲线不变量环生成元的算法框架。该框架能够为几乎所有亏格不超过8的标准形式Artin-Schreier曲线，以及部分更高亏格的曲线，提供明确的不变量。这项工作为代数几何中相关曲线的分类与研究提供了有效的计算工具。
代数几何数论算法框架不变量artin-schreier曲线
math
02-27 00:00
本文研究了分布式计算中的All-Reduce问题，其中K个节点各自持有输入，目标是通过任意带宽的并行链路网络计算所有K个输入的总和。作者将计算速率定义为每次网络使用所能计算的求和实例数量。针对该速率，研究提出了一个基于割集的上界，以及一个基于时间（带宽）共享的线性规划下界，该下界适用于所有先执行Reduce（将所有输入聚合至一个节点）再执行Broadcast（将总和从该节点发送至所有其他节点）的方案。通过将这两个通用界应用于特定网络，研究得出了某类通信网络的最优计算速率，并为循环网络、完全网络和超立方体网络提供了目前已知的最佳速率界（其中上界不超过下界的两倍）。
分布式计算all-reduce计算速率网络通信割集上界线性规划
math
02-27 00:00
本文综述了过去十年在Koszul模与代数簇合冲理论方面的主要进展。核心内容包括Koszul模与共振簇的一般理论，及其在Kähler群和超平面配置群的Chen秩（Suciu猜想）中的应用。同时探讨了与代数曲线合冲相关的联系，重点介绍了Green猜想、割线猜想和Gonality猜想在线丛分解方面的最新发展。文中还提出了若干待解决的开放性问题。
代数几何合冲理论koszul模代数曲线共振簇猜想
math
02-27 00:00
本文针对Volčič猜想取得关键进展。该猜想探讨非交换多项式g何时能由一组生成元多项式生成。作者证明：当生成元为齐次多项式时，猜想成立，即g属于生成元代数当且仅当对于任意大小的矩阵，生成元的所有公共不变子空间也是g的不变子空间。这建立了一个齐次情形的零点定理。同时，作者通过反例证明该等价关系在非齐次情形下不成立，从而完全解决了该猜想。
非交换多项式不变子空间零点定理算子代数齐次多项式volčič猜想
physics
02-27 00:00
本研究通过详细的Geant4模拟，在真实实验条件下评估了不同靶核（从轻到中等质量）对相干弹性中微子-原子核散射（CEvNS）信号可观测性的影响。研究重点分析了探测器能量阈值、分辨率、噪声和事件选择标准等响应效应如何显著改变可观测的核反冲能谱，尤其是在大多数事件集中的近阈值区域。结果表明，在相同探测器条件下，不同靶核的效率开启行为和重建能量分布存在显著差异，为未来低阈值CEvNS实验的靶材选择和探测器设计优化提供了实用框架。
中微子散射探测器物理核反冲geant4模拟实验设计低能物理
physics
02-27 00:00
本文提供了一种简洁的推导方法，结合启发式推理与几何分析，得出黑洞熵的贝肯斯坦-霍金公式 $S = k_B A / (4 \ell_P^2)$，其中 $A$ 为黑洞视界面积，$\ell_P$ 为普朗克长度。该推导旨在阐明这一20世纪物理学重大发现的核心逻辑，并简要探讨其物理意义及其与霍金辐射理论的关联。
黑洞熵贝肯斯坦-霍金熵广义相对论量子引力热力学视界几何
physics
02-27 00:00
下一代粒子物理实验将面临前所未有的数据速率、体积以及极端环境带来的采集挑战。为应对这一挑战，本文提出一个社区驱动的愿景，重点识别和优先发展基于硬件的机器学习系统及相关物理应用的研究机会。关键方向包括用于边缘计算的低功耗低延迟设备、异构加速器系统、可重构硬件、新颖的协同设计与综合策略，以及量子算法与处理。这些技术的融合旨在实现实时推理与决策、智能数据缩减和高效处理架构，以成功过渡到基础科学的新数据前沿。
粒子物理机器学习边缘计算异构硬件量子算法数据采集
physics
02-27 00:00
本研究提出了一种新的最大似然估计框架，用于从噪声位置数据中推断湍流中粒子的加速度。传统方法（如高斯核、B样条）隐含假设加速度变化（急动度）服从高斯分布，从而抑制了湍流中固有的、间歇性的极端加速事件。新方法通过构建修正的高斯过程来模拟随机增量力，并引入基于凸1-范数松弛的稀疏优化方案。为解决高阶差分算子带来的数值刚度，采用迭代重加权最小二乘法高效求解。在均匀各向同性湍流的直接数值模拟数据上验证表明，该方法在位置、速度、加速度的均方根误差上均优于现有方法，并成功恢复了加速度及其时间差分（急动度）的重尾统计结构，保留了高雷诺数湍流的物理间歇性特征。
粒子追踪湍流最大似然估计稀疏优化间歇性拉格朗日方法
physics
02-27 00:00
本研究探讨了涨落多方过程的热力学及其与湍流的关联。研究表明，多方过程的随机涨落会导致粒子系统（如太阳风等离子体）产生净加热效应。当非湍流加热可由典型非涨落多方过程描述时，湍流加热则可通过涨落多方过程进行热力学描述。分析表明，即使对应的非涨落过程是绝热的，多方涨落也会导致热量进入系统。太阳风质子温度随日球层距离的下降慢于绝热冷却，这种亚绝热冷却与涨落方差成正比。研究推导了多方指数、温度和加热率的日球层径向分布解析表达式，并证明涨落多方过程的加热解析曲线与湍流加热曲线一致，表明湍流通过涨落多方过程加热等离子体粒子群。该热力学模型被应用于拾起离子（PUIs）向太阳风质子的能量转移，推导出的PUI湍流与非湍流加热率解析表达式与观测结果吻合良好。
太阳风加热湍流热力学多方过程等离子体物理日球层物理
physics
02-27 00:00
针对量化张量列车（QTT）运算（如矩阵乘积算符收缩）在大键维度下计算成本过高的问题，本研究提出了一种自适应分块方案。该方法利用QTT的块稀疏结构，通过分治策略将大张量自适应地划分为键维度更小的子块，从而大幅降低计算复杂度。研究证明，该方法在处理尖锐局域化函数、计算泡图以及Bethe-Salpeter方程时效率显著提升，为之前难以实现的大规模QTT计算开辟了实用化道路。
张量网络计算物理数值算法量子多体自适应分块
physics
02-27 00:00
研究利用太阳轨道器（Solar Orbiter）上的高能望远镜（HET），首次在太阳活动低年期间（2020年2月至2022年7月）对内日球层（0.3至1天文单位）的异常宇宙射线（ACR）氦进行了观测。通过分析11.1至49 MeV/nuc能量范围的氦核数据，并剔除太阳高能粒子事件的影响，研究获得了ACR氦的径向梯度。在扣除银河宇宙射线（GCR）贡献后，11.1至41.2 MeV/nuc能量段的平均径向梯度为$(32 \pm 8)\%/\text{au}$。结果表明，径向梯度随太阳调制增强和日球层电流片倾斜角增大而增加，这为理解宇宙射线在空间中的传输如何受粒子漂移效应和大尺度磁场影响提供了关键观测依据。
宇宙射线太阳轨道器日球层物理粒子传输空间天气太阳调制
physics
02-27 00:00
本研究通过三维不可压缩Navier-Stokes方程的数值模拟，研究了流体中高度旋转的局部结构——涡丝。首先验证了沿涡丝传播的螺旋状激发（开尔文波）的色散关系，结果与Lord Kelvin的原始预测高度吻合。随后，受涡线动力学与可积系统之间联系的启发，首次在数值上证实了沿涡丝传播的孤子结构的存在，并研究了两个此类结构的碰撞过程。最后，通过提出一个实验方案，论证了在实验室中研究涡旋孤子的可行性。
涡丝动力学开尔文波孤子navier-stokes方程数值模拟流体力学
physics
02-27 00:00
本研究提出了一种紧凑、低成本的激光频率稳定方法，利用扫描法布里-珀罗干涉仪（SFPI）将960nm耦合激光器锁定到852nm探针激光器上。该方法将耦合激光器的自由运行漂移从数MHz抑制到<75kHz（66秒时），艾伦偏差改善了一个数量级。应用于基于铷原子双光子D2跃迁的耗散时间晶体（DTC）振荡实验中，该方法将DTC的频率漂移从>20kHz降低至几千赫兹，并将不稳定性降低了一个数量级以上（<10秒时最小艾伦偏差为0.2kHz）。这为需要长期稳定性的可扩展多激光里德堡实验提供了一种实用且精确的解决方案。
激光稳频里德堡原子耗散时间晶体法布里-珀罗干涉仪量子光学
physics
02-27 00:00
本研究通过理论分析和数值模拟，证明了在三个耦合参量振荡器中，即使存在强非线性，由调制相位选择性放大的线性循环手性模式也能稳定存在。研究发现，立方非线性会抑制放大模式的指数增长，产生一个保持预期手性的有限振幅稳态运动。通过利用时空对称性，动力学被简化为一个单一的、可定量预测非线性轨迹、稳态振幅和特征时间尺度的平均方程。有限元模拟证实了该简化模型在弹性板谐振器中的适用性，表明线性时变系统的理想特性（如手性和定向放大）在强非线性区域依然存在，为在参量驱动平台中实现鲁棒的非互易信号路由和放大开辟了新途径。
非线性动力学参量振荡器手性模式时空调制floquet分析非互易性
physics
02-27 00:00
本研究针对AI气象预报中计算效率与动力学一致性难以兼顾的挑战，提出了一种基于正交条件非线性最优扰动（O-CNOPs）的AI驱动优化集合预报系统。该方法为FuXi模型生成动态优化的正交扰动，既能捕捉快速增长的模式误差，又保持了物理上的合理性，从而在台风路径预报中实现了比传统业务集合预报系统更优的确定性和概率性预报技巧。该工作为将AI的计算优势与严格的动力学约束相结合，构建可靠的高影响天气集合预报系统开辟了新范式。
集合预报台风预报ai气象学扰动优化动力学约束概率预报
physics
02-27 00:00
本文提出了一种混合机器学习框架——潜在演化模型（LEM），用于加速器虚拟束流诊断。该模型结合自编码器将高维相空间投影至低维潜在表示，并利用Transformer学习潜在空间中的时序动力学。LEM为束流诊断中的多个核心挑战提供了统一解决方案：通过条件变分自编码器（CVAE）和Transformer实现高维相空间演化的正向建模；通过逆向时序训练和不确定性量化解决从下游观测反推上游相空间的逆向问题；利用专用神经网络从潜在空间估计射频（RF）参数；并基于贝叶斯优化框架，结合LEM和RF估计器，实现最小化束流损失的RF参数调谐。
加速器物理机器学习束流诊断潜在演化模型不确定性量化参数调优
astro-ph
02-27 00:00
本研究基于费米悖论，对银河系内技术智慧文明的寿命上限进行了约束分析。在乐观假设地球类似行星上生命与智慧出现概率的前提下，我们与外星文明缺乏接触的事实表明，若智慧生命普遍存在，技术文明的存续时间必须相对短暂。分析显示，在最乐观情景下，技术文明的寿命上限约为 $\lesssim 5\times10^3$ 年。考虑到电磁通信，我们当前的光锥已覆盖了过去约 $\sim 10^5$ 年的整个银河系历史，这使得长寿命文明缺乏可探测信号的现象尤为费解。
费米悖论技术文明寿命银河系外星智慧天体生物学seti
astro-ph
02-27 00:00
本研究利用盖亚望远镜DR3数据，对位于银河系反银心方向的四个疏散星团（COIN-Gaia 24、Czernik 24、FSR 0893、UBC 74）进行了综合分析。通过UPMASK算法在五维参数空间确定成员星，并采用King模型拟合径向密度分布、贝叶斯MCMC等时线拟合等方法，获得了星团的消光、距离（1-3.5 kpc）、金属丰度和年龄等物理参数。动力学分析显示，这些星团轨道近圆形、偏心率低，属于薄盘星族，且动力学弛豫时间（22-98 Myr）远小于实际年龄，表明它们是动态演化系统，可作为研究银河系薄盘化学与动力学演化的可靠示踪体。
疏散星团盖亚望远镜银河系结构星团动力学天体物理参数
astro-ph
02-27 00:00
本研究通过联合分析JWST发现的高红移宽线活动星系核（AGN）的宽发射线及其在钱德拉深场成像中的系统性未探测，重新评估了黑洞质量。基于自遮蔽的超爱丁顿吸积流框架，研究将漏斗依赖的康普顿化物理与细盘光谱耦合，并通过MCMC推断探索参数空间。结果表明，当冕区被限制在狭窄的超爱丁顿吸积漏斗内并辐射过冷时，X射线弱化（表现为极端的光度修正、受抑制的2-10 keV光度以及0.5-5 keV波段的未探测）自然出现。联合分析支持这些AGN由低质量（$\sim 10^{6}-10^{7} ~M_{\odot}$）、超爱丁顿吸积（$f_{\rm Edd} \gg 1$）的黑洞驱动，其质量与本地$M_{\rm BH}-M_{\rm star}$关系一致或更低，缓解了单历元维里估计所暗示的极端质量比问题。
高红移agn超爱丁顿吸积黑洞质量x射线弱化jwst观测冕区物理
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02-27 00:00
本研究提出一个统一模型，将JWST观测到的“小红点”（LRDs）解释为“小蓝点”（LBDs）的高倾角、尘埃红化版本。模型核心是一个几何厚、辐射压支撑的超爱丁顿吸积流，其漏斗状结构产生强各向异性的蓝色电离连续谱。通过结合尘埃屏和朝向依赖的谱能量分布（SED）模拟，模型成功复现了LRDs中极宽的Hα等效宽度、V型紫外-光学连续谱以及大的巴尔末减幅，而无需假设完全包裹的气体“茧”。该模型通过倾角统一了LRDs与LBDs的观测特征。
活动星系核超爱丁顿吸积jwst观测尘埃红化各向异性辐射统一模型
astro-ph
02-27 00:00
本研究通过多波段观测数据，揭示了位于星系群中心的椭圆星系中尘埃富集区的物理与运动学特性。研究发现，由活动星系核（AGN）反馈产生的X射线气泡边缘，是尘埃和分子气体（通过CO示踪）优先聚集的区域，表明AGN驱动的外流促进了冷尘埃气体在压缩界面的凝结。运动学测量显示分子气体与电离气体在动力学和空间上紧密关联，支持了热等离子体中自上而下的“冷凝雨”和混沌冷吸积框架。关键发现是，在尘埃、CO和Hα发射重合的区域，总选择消光比Rv值显著更小，意味着更陡的消光曲线和更小或演化程度更低的尘埃颗粒占主导，这与尘埃云中其他区域观测到的更大Rv值形成对比，揭示了尘埃颗粒在屏蔽冷气体中的生长或存活机制。
活动星系核反馈多相星际介质尘埃消光x射线椭圆星系分子气体
astro-ph
02-27 00:00
本研究介绍了开源大气建模软件包PICASO的重大更新版本4.0。该版本在原有辐射对流平衡模型框架基础上，集成了自洽的云模型（Virga）、挥发性物质雨除与冷阱的新处理方法，并首次支持光化学过程。此外，还引入了参数化能量注入方案以模拟额外加热过程。这些更新旨在解释JWST最新观测中普遍存在的非平衡化学与云层现象。研究团队对新功能进行了基准测试，验证了其可靠性。PICASO将持续作为开源工具，推动亚恒星天体大气建模的可重复性与社区发展。
系外行星大气气候模型云物理光化学开源工具褐矮星
astro-ph
02-27 00:00
XRISM空间天文台于2023-2024年对银河系内质量损失率极高的超巨星双星系统船底座η进行了高分辨率X射线观测。利用Resolve微热量计在6.2-7.1 keV铁Kα波段获得了前所未有的光谱数据，揭示了氢类（Ly$\alpha$）与氦类（He$\alpha$）谱线包含三个速度分量：两个宽分量（速度达2000-3000 km/s）可能源自伴星风的激波后区域，一个窄分量（高斯展宽仅~290 km/s）可能来自风碰撞停滞点。铁荧光谱线呈现100-200 km/s的蓝移与展宽，与主星风速度场一致。光谱首次确认了He$\alpha$线系的康普顿肩，其与荧光线的流量比表明主星风存在显著的氢贫化，这符合CNO循环氢核聚变产物的预期。
x射线天文学双星系统恒星风光谱分析船底座ηxrism
astro-ph
02-27 00:00
研究探讨了活动星系核（AGN）吸积盘中存在的恒星级黑洞（sMBHs），即“吸积修正星”（AMS），如何通过吸积驱动外流并影响盘的整体性质。文章分析了两种吸积情景：间歇性的超爱丁顿邦迪爆炸（情景A）和稳定的爱丁顿吸积（情景B）。这些外流产生的湍流通过激波相互作用和角动量交换，促进了AGN盘中的角动量向外输运。研究计算了由AMS反馈产生的有效粘滞参数 $\alpha_{\rm AMS}$，并给出了其与中心超大质量黑洞质量 $M_{\rm p}$、无量纲吸积率 $\dot{\mathscr{M}}_{\rm p}$ 等的标度关系。结果表明，AMS反馈是驱动AGN盘角动量输运的一种有效机制。
活动星系核吸积盘角动量输运恒星级黑洞盘粘滞度天体物理反馈
econ
02-27 00:00
本文针对肾脏交换、货运匹配等动态匹配市场，提出了一种基于学习的混合决策框架。该框架通过持续收集用户离开数据并利用回归方法估计其分布，动态决定采用即时匹配还是延迟匹配策略。核心在于一个控制匹配效率损失容忍度的决策阈值，使系统性能能在贪婪策略与完全耐心策略之间灵活调整。研究表明，该框架能在仅牺牲少量匹配效率的前提下，显著减少用户等待时间与市场拥堵，为静态匹配机制提供了更鲁棒、自适应的替代方案。
匹配市场延迟匹配学习决策用户离开动态优化效率权衡
econ
02-27 00:00
随着生成式AI商业化，竞争优势正从一次性模型训练转向持续的推理、分发与路由。大规模推理服务正演变为“认知基础设施”——下游应用赖以竞争的关键瓶颈输入，而控制者往往通过集成助手、生产力套件等在下游竞争。本文提出三个核心论点：1) 将“认知基础设施”定义为围绕可测量依赖性、纵向激励和歧视能力构建的可证伪概念；2) 运用提高竞争对手成本理论分析纵向相关和平台市场的损害理论，指出排他行为无需反竞争定价即可获利；3) 提出“中立推理”原则，包括服务质量对等、路由透明及对类似处境买家的FRAND式非歧视，仅在可观测证据表明其具有功能性守门人地位时适用。
反垄断生成式ai认知基础设施推理瓶颈平台竞争非价格歧视
econ
02-27 00:00
本文针对Switchback实验（随时间交替分配处理组和对照组）中常见的序列依赖、季节性和厚尾冲击等问题，提出了一个有限样本有效的随机化检验框架。该框架仅依赖于已知的分配机制，无需对结果过程进行参数假设，即可为多种感兴趣的零假设提供分布自由的p值。通过施加“非预期性”和“有限滞后期m”两个基本条件，并基于设计区块的先验池化构建条件随机化检验（CRT），确保了焦点结果的可估性。文中还提供了诊断方法以学习滞后期窗口、评估非预期性，并引入了适用于会话内季节性的学生化CRT。在AR(1)噪声下的分布滞后效应模拟中，该方法相较于常见替代方案展现出良好的规模和功效。
随机化检验switchback实验因果推断时间序列实验有限样本推断条件随机化检验
econ
02-27 00:00
传统决策分析常将不一致的成对比较强行压缩为单一优先级向量，丢弃了其中的不确定性信息。本研究提出一种随机生成树采样方法，通过分析所有与决策者判断一致的优先级向量，将比较过程中的不一致性转化为对偏好不确定性的刻画。该方法利用统计抽样理论确定样本量，可计算“成对获胜指数”（PWI）和“等级可接受指数”（RAI），分别衡量一个方案优于另一个的概率及其获得特定排名的概率。其显著优势在于能处理大规模问题中常见的不完整成对比较集，并在一个涉及数十亿组合的电信基础设施选择案例中验证了其可扩展性。
决策分析成对比较偏好不确定性随机采样生成树鲁棒性评估
econ
02-27 00:00
本文提出，新开发的大语言模型（LLMs）因其训练和设计方式，本质上是人类的隐式计算模型，可称之为“Homo silicus”（硅基人）。经济学家可以像使用“Homo economicus”（经济人）一样使用LLMs：赋予它们禀赋、信息和偏好，然后通过模拟探索其在各种情境下的行为。基于Charness and Rabin (2002)、Kahneman et al. (1986)等经典实验的模拟研究显示，LLMs的行为结果与原始人类实验在定性上相似，而当出现差异时，往往能为未来研究提供新的生成性见解。文章讨论了该方法在经济学研究中的潜在应用、概念性问题及其对人类行为研究的启示。
大语言模型计算经济学行为模拟经济主体实验经济学人工智能
econ
02-27 00:00
针对Park等人（2023）在《自然》杂志上提出的“颠覆性创新正在放缓”的结论，本研究指出了其专利分析中存在的截断偏差和排除偏差问题。研究发现，作者报告的1980-2010年间平均CD指数下降的88%可归因于其截断了1976年之前的所有后向专利引用。此外，研究还考虑了美国专利法允许引用专利申请（而不仅仅是授权专利）的变化，并将分析更新至2016年。修正偏差后的结果显示，自1980年以来，尤其是2008年后，高度颠覆性专利的数量实际上在增加。
颠覆性创新专利分析测量偏差cd指数科技创新
econ
02-27 00:00
本研究通过分析一次大型NFT慈善筹款活动，探讨了捐赠者社会形象的经济后果。研究者利用区块链交易处理时间的随机差异，识别出购买慈善NFT对捐赠者后续市场表现的因果效应。研究发现，将慈善NFT转售（而非持有）的捐赠者，其持有的其他NFT在市场上会遭受显著的价格惩罚，尤其是在社交曝光度高的群体中更为明显。一项情景在线实验进一步证实，转售慈善NFT获利的行为会被他人视为“战略慷慨”，从而降低他人从该捐赠者处购买NFT的意愿。研究强调了数字可见性和可追溯性在加密慈善及更广泛的在线慈善领域日益增长的重要性。
nft慈善社会形象市场惩罚战略慷慨区块链经济在线实验
econ
02-27 00:00
本研究首次通过实证分析揭示了瑞士制国际象棋锦标赛中因轮次为奇数导致的不公平现象。通过分析28项顶级赛事数据，发现多执白一局的选手平均得分显著更高，在四项大瑞士制赛事中，这一优势甚至超过了和棋的价值。研究建议通过采用偶数轮次并结合新的配对机制来平衡所有选手的执白/执黑次数，以提升赛制公平性。
瑞士制比赛公平性国际象棋实证研究配对机制
econ
02-27 00:00
本研究基于2018-2024年间约1000万份美国在线职位空缺数据，分析了AI技能带来的非货币性回报。研究发现，AI相关职位在提供学费援助、带薪休假、健康福利、育儿假、远程办公等非货币性福利方面显著高于非AI职位。例如，AI职位提供育儿假的可能性是其他职位的两倍，提供远程办公选项的可能性则高出近三倍。此外，高薪AI职位往往将这些福利“打包”提供，形成复合溢价。提供育儿假或健康福利的AI职位，其薪资平均比不提供此类福利的AI职位高出12%至20%。这表明在AI人才需求旺盛的领域，雇主正通过财务与非财务激励相结合的方式争夺稀缺人才。
人工智能技能劳动力市场非货币福利人才竞争薪酬溢价
econ
02-27 00:00
本文研究了不同交易排序机制（如批量拍卖与连续竞价）下，竞拍者对出价策略和降低延迟的投资均衡。研究发现，在批量拍卖设计中，竞拍者会根据竞争对手进入当前批次的概率来调整（压低）出价。在拍卖前的预期投资阶段，竞拍者会持续投资于降低延迟，直至预期利润为零。研究对比了批量拍卖与连续竞价（时间助推）策略，发现（取决于参数选择）两者在拍卖收入和福利保障方面表现相似。
拍卖理论交易排序延迟投资均衡分析机制设计
econ
02-27 00:00
本研究提出了一种新颖的函数向量自回归框架，用于分析面板数据中功能结果的网络交互。该框架通过联立方程系统，使个体的结果函数受到他人结果的影响。为解决结果函数间同时交互引起的内生性问题，作者开发了一种基于函数矩的新估计量，并证明了其一致性、收敛速率和逐点渐近正态性。研究还讨论了边际效应估计和脉冲响应分析。以美国共享单车服务需求为例，实证结果显示各站点间的单车可用性存在显著的时空交互效应。
函数数据网络自回归面板数据内生性矩估计时空交互
econ
02-27 00:00
本文研究了一种介于经典合同与完全模糊合同之间的“简明模糊合同”模型，其中委托人最多只能提供 $k$ 个经典合同选项。研究发现，最优 $k$-模糊合同的计算可简化为在行动集的适当划分上寻找最优经典合同，并加上一个统一的基数转移支付。研究揭示了一个关键的不连续性：即使只缺少一个合同选项，委托人的效用也可能急剧下降至多 $2$ 倍（该界限是紧的）。算法上，当将 $n-1$ 个行动划分为 $k$ 个子集的分划数为多项式时，问题可在多项式时间内求解；否则问题是 NP-难的，且在 $k \approx n/3$ 时甚至难以近似。
合同理论模糊合同激励机制算法复杂度委托代理
q-bio
02-27 00:00
本研究针对扩散磁共振成像（dMRI）在低信噪比条件下非高斯噪声（Rician分布）导致的图像质量下降问题，提出了一种无监督去噪框架。该方法通过设计两种噪声校正训练目标函数：一种基于一阶矩以消除均值偏差，另一种基于二阶矩以校正平方信号偏差，并引入自适应权重处理方差异质性。这些目标函数在无需改变网络架构的情况下，被实例化于图像特定的深度图像先验（DIP）框架中。在仿真和活体dMRI数据上的实验表明，该方法能有效减少Rician偏差、抑制噪声波动，相比现有先进方法，能获得更高的图像质量和更可靠的扩散指标。
扩散磁共振成像无监督去噪噪声建模rician分布深度图像先验低信噪比
q-bio
02-27 00:00
本研究提出CrossLLM-Mamba框架，将RNA相关相互作用预测重新定义为状态空间对齐问题。该框架利用双向Mamba编码器，通过隐藏状态传播实现模态特定嵌入间的深度“对话”，将相互作用建模为动态序列转换而非静态特征重叠。该方法保持了线性计算复杂度，并引入高斯噪声注入和Focal Loss以增强对困难负样本的鲁棒性。在RNA-蛋白质、RNA-小分子和RNA-RNA三类相互作用预测任务上的实验表明，该模型在RPI1460基准上取得了0.892的MCC，较先前最佳性能提升5.2%，并在核糖开关等结合亲和力预测任务中皮尔逊相关系数超过0.95。
rna相互作用预测多模态融合状态空间模型mamba架构生物大语言模型计算生物学
q-bio
02-27 00:00
本研究通过63轮自动化假设筛选，系统解码了单细胞基础模型scGPT的内部表征几何结构。研究发现，模型并非将基因编码为不透明的特征空间，而是将其组织成一个结构化的生物坐标系。主要的光谱轴按亚细胞定位分离基因，中间层则瞬时编码线粒体和内质网区室，其序列反映了细胞分泌途径。正交轴编码了蛋白质-蛋白质相互作用网络，其保真度与实验测量的相互作用强度高度相关（Spearman $\rho = 1.000$）。在一个紧凑的六维光谱子空间中，模型能有效区分转录因子与其靶基因（AUROC = 0.744）。这些结果表明，生物Transformer模型学习了一个可解释的细胞组织内部模型，对调控网络推断、药物靶点优先排序和模型审计具有重要意义。
单细胞测序transformer模型表征几何生物知识图谱可解释ai基因调控
q-bio
02-27 00:00
本研究提出CryoNet.Refine，一种用于冷冻电镜结构模型精修的端到端深度学习框架。该方法采用一步扩散模型，结合密度感知损失函数与立体化学约束，能够快速优化结构以匹配实验密度图数据。相比传统计算昂贵的精修流程（如Phenix.real_space_refine），CryoNet.Refine在模型-密度图相关性及几何质量指标上均取得显著提升，为蛋白质及DNA/RNA-蛋白质复合物的结构精修提供了统一、自动化的高效解决方案。
冷冻电镜结构精修扩散模型深度学习计算生物学
q-bio
02-27 00:00
本研究通过自主大规模假设筛选，对scGPT和Geneformer等单细胞基因表达基础模型的内部表征进行了系统性几何与拓扑分析。研究发现：1）模型学到了真实的几何结构，基因嵌入邻域展现出非平凡拓扑（12个Transformer层中有11层在p<0.05水平上具有显著的持续同调性），且流形感知度量在识别调控基因对时优于欧氏距离；2）该结构在不同独立训练的模型间共享，scGPT与Geneformer的典型相关分析对齐度达0.80，但基因级对应关系难以精确恢复；3）在严格的零假设控制下，稳健信号主要集中在免疫组织中。
生物基础模型几何结构拓扑分析单细胞基因表达持续同调模型对齐
q-bio
02-27 00:00
本文挑战了生态模型中常用的对角扩散项，指出其缺乏微观基础且错误描述了种群波动的几何结构。通过从整数马尔可夫链直接推导随机 Rosenzweig-MacArthur 模型，作者揭示了由事件化学计量决定的精确扩散协方差结构，并证明捕食-转化耦合事件必然产生结构性的负交叉协方差。此外，研究明确区分了开放域（生存条件）与吸收域（允许灭绝）的公式分岔，并开发了一个两阶段 Lyapunov 适定性架构来支持这一区分。这项工作为协方差一致且边界感知的生态建模提供了精确的数学模板。
生态建模随机过程协方差结构种群动力学边界问题模型推导
q-bio
02-27 00:00
本文介绍了SPD Learn，一个用于对称正定（SPD）矩阵几何深度学习的统一Python库。该库解决了现有实现分散、约束处理随意且训练设置不统一的问题，从而阻碍了可重复性和与现代深度学习工作流的集成。SPD Learn提供了核心SPD算子和神经网络层，包括数值稳定的谱算子，并通过基于平凡化的参数化方法强制Stiefel/SPD约束。这种设计使得在无约束的欧几里得空间中进行标准反向传播和优化成为可能，同时通过构造产生流形约束的参数。该库还提供了基于SPDNet的代表性模型的参考实现，并与广泛使用的脑机接口/神经影像工具包（如MOABB、Braindecode、Nilearn、SKADA）集成，促进了可重复的基准测试和实际部署。
几何深度学习对称正定矩阵神经解码脑机接口python库可重复性
q-bio
02-27 00:00
传统神经科学模型遵循戴尔原则，将神经元严格区分为兴奋性或抑制性。本研究引入一个违反该原则的“双语”神经元最小模型，其单个神经元可同时释放兴奋性和抑制性神经递质。分析发现，该架构在同步与异步动力学之间表现出独特的相变行为，其定量特征与传统的“单语”控制架构不同。在相变附近，神经元层面及高阶相互作用层面均显示出独特的信息处理特征，表明违反戴尔原则的神经元群体可能为调控神经回路大规模振荡活动提供了一种替代机制。
双语神经元戴尔原则脉冲神经网络同步动力学神经编码计算模型
q-bio
02-27 00:00
本研究提出了一种名为VAE-MS的新型模型，用于从癌症基因组数据中提取突变特征。该模型结合了非对称架构与概率方法，旨在克服传统非负矩阵分解（NMF）方法在可靠性和临床适用性上的不足。通过与SigProfilerExtractor、MUSE-XAE和SigneR等前沿模型的对比，研究发现，具备概率成分的模型（VAE-MS, SigneR）在数据重建和泛化能力上显著优于非概率模型。在真实癌症数据上，VAE-MS展现出更优的重建精度。
突变特征变分自编码器癌症基因组学概率模型非对称架构特征提取
q-bio
02-27 00:00
本研究提出了一种名为STOEP的新型混合预测框架，旨在解决现有时空流行病预测方法对弱信号不敏感、空间关系建模简单及参数估计不稳定等问题。STOEP通过三个核心组件整合隐式时空先验与显式专家先验：1）基于历史感染模式动态调整区域依赖性的案例感知邻接学习；2）利用可学习空间先验放大弱信号的参数估计；3）采用专家引导的自适应阈值策略进行参数正则化的机制预测。在COVID-19和流感真实数据集上的实验表明，STOEP的RMSE指标优于最佳基线模型11.1%，并已在中国某省级疾控中心部署应用。
流行病预测时空模型先验知识参数估计深度学习公共卫生
q-bio
02-27 00:00
本研究提出了一种形状感知的替代模型，用于高效计算心电正问题中的导联场算子。该框架包含一个将解剖形状映射到低维潜在空间的几何编码模块，以及一个根据空间坐标、电极位置和潜在编码预测导联场梯度的几何条件神经替代模型。该方法在躯干内部（平均角度误差5°）和心脏内部均能高精度逼近导联场，实现了高精度的心电模拟（相对均方误差<2.5%），且计算成本极低。其紧凑的潜在表示无需完整的躯干分割，适用于数据有限的临床场景。
心电正问题深度学习几何建模计算效率医学图像
q-bio
02-27 00:00
研究团队通过认知抽象与推理语料库（CogARC），对260名参与者在75个抽象视觉推理任务中的行为进行了高分辨率记录。参与者需从少量示例中推断输入-输出规则，平均准确率在80%-90%之间。研究发现：较难问题引发更长的思考时间和更多样的解决策略；任务过程中，反应速度加快但准确率略有下降，表明是对任务结构而非规则学习能力的适应；即使是错误答案也常高度趋同，但解决路径在长度和流畅度上差异显著，有的直接高效，有的则需反复探索。
抽象推理认知策略规则学习行为分析问题解决视觉推理
q-bio
02-27 00:00
本文提出，当前单一大型语言模型（LLM）难以解决的复杂问题，可通过借鉴认知科学模型和经典AI算法的设计思想，构建模块化语言智能体来解决。作者将这种设计思想形式化为“智能体模板”，该模板定义了单个LLM的角色及其功能组合方式。通过梳理现有文献，文章展示了多种语言智能体的底层模板可直接源自认知模型（如工作记忆、双过程理论）或AI算法（如规划、搜索），旨在强调这些跨学科的设计蓝图是开发高效、可解释语言智能体的有力工具。
语言智能体认知模型ai算法模块化设计大型语言模型可解释ai
q-bio
02-27 00:00
本研究提出一个结合趋势预测与政策决策支持的两阶段框架，以应对全球抗生素耐药性（AMR）危机。研究团队在WHO GLASS系统涵盖44个国家、5909个观测值（2021-2023年）的数据集上，评估了六种机器学习模型。XGBoost模型表现最佳，测试集平均绝对误差（MAE）为7.07%，$R^2$为0.854，较朴素基线提升83.1%。特征重要性分析显示，前一年的耐药率是最重要的预测因子（贡献度50.5%）。此外，研究构建了一个检索增强生成（RAG）管道，结合WHO政策文档向量库与本地部署的Phi-3 Mini语言模型，为政策制定提供可溯源、低幻觉的决策支持。
抗生素耐药性机器学习预测who glass数据检索增强生成公共卫生政策xgboost模型
q-bio
02-27 00:00
本研究探讨了衰老现象对分支随机游走过程的影响。与经典模型中个体繁殖能力保持恒定不同，现实世界中个体的繁殖能力通常在达到峰值后随时间衰减。论文通过引入衰老机制，分析了繁殖率等参数的变化如何共同决定种群是走向灭绝、持续生存还是爆炸性增长，为理解具有年龄结构的种群动力学提供了新的理论框架。
分支过程种群动力学衰老效应随机模型繁殖率
q-bio
02-27 00:00
本研究通过构建顶点模型的平均场流变关系，将细胞尺度和组织尺度的力学行为联系起来。与以往工作不同，模型引入了显式的粘性摩擦，并包含了两种产生主动各向异性应力的细胞机制。该平均场模型能够描述细胞形状以及非线性弹性和粘塑性响应。通过预测大振幅振荡剪切下的响应验证了模型的有效性。研究表明，不同顶点模型变体的流变特性高度依赖于模型细节。该方法具有普适性，可用于为任何基于细胞的生物组织模型构建非线性平均场本构关系。
组织流变学顶点模型平均场理论粘弹塑性形态发生细胞力学
q-bio
02-27 00:00
本研究提出了一个描述肿瘤细胞“迁移或增殖”动态的最小数学模型。模型包含两个表型不同的细胞群：一个进行线性扩散（迁移），另一个以氧依赖的方式增殖。局部氧浓度调控两种表型间的转换。研究核心在于，在循环缺氧条件下，这两个耦合的表型特异性方程能否简化为一个单一混合表型方程。作者建立了这个最小模型与一个简化模型之间的联系，后者在表型快速切换机制下，用单一细胞群方程描述了氧依赖的扩散和增殖。数值模拟验证了这一理论简化。
肿瘤动力学数学建模循环缺氧表型转换偏微分方程
q-bio
02-27 00:00
本研究揭示了蛋白质语言模型（PLMs）识别序列重复的内部机制。模型通过两个主要阶段完成任务：首先，利用通用的位置注意力头和专门编码氨基酸相似性的生物特异性神经元构建特征表示；随后，通过“归纳头”关注重复片段间的对齐标记，从而准确预测。研究发现，模型处理近似重复的机制在功能上包含了处理精确重复的机制，表明PLMs结合了基于语言的模式匹配与专门的生物学知识来解决这一关键生物信息学任务。
蛋白质语言模型序列重复检测注意力机制可解释ai生物信息学进化过程
q-bio
02-27 00:00
本研究通过分析大规模脉冲神经网络模拟中的通信瓶颈，发现传统分布式模拟的主要耗时并非来自网络硬件或通信库本身，而是源于计算节点间计算时间的巨大差异导致的同步等待。作者提出了一种基于大脑区域拓扑结构的优化策略：大脑内部区域连接延迟短，而跨区域连接延迟长。利用这一特性，可将模拟任务映射到计算节点，实现“局部高频通信”与“全局低频通信”的混合架构。实验证明该策略能显著提升模拟性能，并为高效节能的神经模拟提供了新思路。
脉冲神经网络大规模模拟通信优化脑网络拓扑高性能计算神经形态计算
cs
02-27 00:00
本研究针对中风症状识别延迟的问题，开发了一种面向糖尿病患者的被动监测系统。系统核心在于构建基于患者自述语言的症状分类法，并采用异构图神经网络与弹性网络/LASSO的双重机器学习管道，识别与后续中风相关的症状模式。研究成果转化为一个混合风险筛查系统，该系统整合了症状相关性与时间邻近性，并通过基于电子健康记录的模拟在3-90天的时间窗口内进行评估。在保守阈值下，系统实现了高特异性（1.00）和患病率调整后的阳性预测值（1.00），以及良好的灵敏度（0.72），体现了优先保证精度的预期权衡。研究表明，仅凭患者报告的语言即可支持高精度、低负担的早期中风风险检测。
中风风险检测图神经网络被动监测患者报告结局机器学习数字健康
cs
02-27 00:00
本文提出了一种名为SODA-CitrON的新方法，用于在线融合和跟踪来自异构传感器的静态物体检测数据。该方法通过在线聚类多模态传感器检测，同时估计未知数量物体的位置并维持持续轨迹。作为一种无监督机器学习方法，它完全在线运行，能处理时间不相关和多传感器的测量数据，在最坏情况下具有对数线性复杂度，并保持完全的输出可解释性。在静态物体建图场景的蒙特卡洛模拟中，SODA-CitrON在F1分数、位置RMSE、MOTP和MOTA等指标上均优于贝叶斯滤波、DBSTREAM聚类和JPDA等现有方法。
静态物体跟踪多传感器融合在线聚类数据关联无监督学习机器人感知
math
02-27 00:00
本文推广了Milnor关于理想双曲棱柱体积的计算工作，证明了任意理想双曲反棱柱（亦称“鼓形”）的体积公式。该体积可表示为Lobachevsky函数在有理点取值的有限有理和，为构造体积可精确计算的3-流形提供了新的工具，在双曲几何与低维拓扑领域具有应用价值。
双曲几何体积公式3-流形lobachevsky函数理想多面体
math
02-27 00:00
本文为具有非平面端的无限型曲面S定义了复形Γₖ(S)，推广了有限型曲面上的Hatcher-Thurston复形。研究证明Γₖ(S)是连通且单连通的，其自同构群同构于扩展映射类群，为无限型曲面的几何拓扑研究提供了新工具。
无限型曲面hatcher-thurston复形映射类群几何拓扑曲面理论
math
02-27 00:00
在一阶逻辑中，理论的有界性通常通过其公理化所需公式的复杂性来衡量。直观上，一个有界理论（例如，仅用 $\forall_1$-公式即可公理化）应只包含有界的类型。然而，本文的主要结果打破了这一预期：作者构造了一个 $\forall_1$-公理化的有界理论，该理论却包含无界的类型。这一发现揭示了有限一阶逻辑与无穷逻辑（其中斯科特句的复杂度与自同构轨道的复杂度大致对应）之间的关键差异。
一阶逻辑模型论有界理论类型公式复杂度公理化
math
02-27 00:00
本文研究了Toeplitz算子核与其子核中最大函数之间的关系，以及乘子在子核上的作用方式。通过建立这些关系，作者为几类重要的Toeplitz核构造了模型空间表示，特别是等距模型空间表示和Hayashi表示。这些结果为调和分析与算子理论中的Toeplitz核分析提供了新的工具和视角。
toeplitz算子最大函数模型空间算子理论调和分析
math
02-27 00:00
本研究在格密码领域定义了两种新问题：SIAP（同时逼近独立向量问题）与CAP（同时逼近最近向量问题），它们与经典的SIVP（最短独立向量问题）和CVP（最近向量问题）相关，但限定于一类特殊的“同时逼近（SA）格”。研究给出了维度保持、间隙保持的确定性多项式时间/空间归约，证明了SVP、SIVP、CVP问题可以归约到SA格中的对应问题。这表明SA格中的问题实例与一般实例同等困难，为密码学应用提供了新的候选困难问题。研究还证明了归约在整数膨胀方面是最优的。
格密码计算复杂性归约证明困难问题同时逼近格密码学基础
math
02-27 00:00
本研究针对涉及数百万客户选择的大规模商品组合优化问题，提出了一种名为SPFOM的一阶原对偶方法。该方法利用问题结构，每次迭代计算成本低，具有可证明的近最优收敛速率，并能轻松扩展到并行计算环境。实验表明，SPFOM在求解大规模线性规划问题上，计算性能和实际效果均优于现有先进求解器。该框架还可扩展至带库存约束的多周期优化场景，通过估计全局影子价格来增强经典的投标价格控制策略。基于ZOZOTOWN平台真实数据的案例验证了其提升收益并保持库存平衡的有效性。
组合优化原对偶方法大规模计算收益管理客户选择模型并行算法
math
02-27 00:00
本研究针对非线性连续时间系统，提出了一种新型模型预测控制（MPC）框架，旨在实现预设误差范围内的输出跟踪。核心贡献包括：1）引入漏斗MPC算法，通过时变边界惩罚函数确保可行性，无需依赖终端条件；2）结合无模型漏斗反馈，形成混合架构，以应对模型失配与未知扰动；3）集成数据驱动学习框架，迭代优化模型并提升长期性能；4）为采样数据实现推导了明确的采样率与控制量边界，保证数字硬件部署下的稳定性。该工作系统解决了可行性、鲁棒性、学习与采样等核心挑战。
模型预测控制输出跟踪预设性能漏斗控制鲁棒控制数据驱动学习
math
02-27 00:00
本文研究一维标量守恒定律的拉格朗日（粒子路径）表述。作者证明了守恒定律的粒子路径可以视为物理空间上微分同胚群中的测地线，即某个作用量泛函的极值。该对应关系可推广至相应柯西问题的弱解，类似于李群与其李代数之间的关系。研究还表明，包括一维等熵气体动力学在内的某些守恒定律系统也存在微分同胚表示，并可解释为作用量泛函的极值。
守恒定律微分同胚拉格朗日表述作用量泛函测地线弱解
math
02-27 00:00
本文引入了Theta群Γ_θ的高阶版本，重点研究了三级与四级推广Γ_θ,3和Γ_θ,4。作者证明了函数$F(\tau)=\eta \left(\frac{\tau-1}{3} \right) \eta\left(\frac{\tau+1}{3} \right)$与$G(\tau)=\eta \left(\frac{\tau-1}{4} \right) \eta\left(\frac{\tau+1}{4} \right)$分别是这两个群上的模形式，并精确计算了它们对应的乘子系统$\nu_{F}$和$\nu_{G}$。
模形式theta群乘子系统数论dedekind η函数
physics
02-27 00:00
本研究提出了一种基于光热驱动液晶弹性体双层结构的新方法，实现了表面纹理的可编程、可逆时空调制。通过激光直写或投影光场，系统能够动态生成和传播褶皱图案，用于动态信息编码和物体操控。该技术不仅能实现物体沿预设路径的运输，还能通过热可逆动态键合实现动态聚合物的组装与解离，为多功能可重构智能表面提供了通用平台。
智能表面液晶弹性体光热驱动可编程褶皱物体操控动态信息编码
physics
02-27 00:00
本文以量子计算概念调查（QCCS）中的第15题为例，揭示了物理教育研究中探查学生思维过程的挑战。该题目的修订与讨论量超过了其余19道题的总和，其开发过程不仅展示了学生在理解量子计算“相位反冲”现象时的常见推理模式，也为试图通过选择题评估学生物理思维的教育者提供了重要警示。研究表明，精心设计的评估工具需要反复迭代，才能有效捕捉学生认知的细微差别。
物理教育研究量子计算学生思维评估设计相位反冲
physics
02-27 00:00
本研究展示了一种用于脉冲氘-氚（D-T）聚变系统的紧凑、无毒、低成本中子产额诊断方法。该方法使用未掺杂的熔融石英（SiO₂）棒同时作为活化靶和切伦科夫辐射体。14.1 MeV的D-T中子活化硅-28和氧-16，产生短寿命的铝-28（$T_{1/2}=134\,\mathrm{s}$）和氮-16（$T_{1/2}=7.13\,\mathrm{s}$）。衰变产生的$\beta^-$粒子超过切伦科夫阈值，产生紫外-可见光，由快速光电倍增管探测。通过拟合脉冲后的计数率，结合已知半衰期和本底项，可推断中子注量。该诊断方法可在脉冲后数分钟内实现脉冲到脉冲的产额测量，并已部署于Helion Energy的第七代聚变原型机Polaris。
聚变诊断中子探测切伦科夫辐射活化分析紧凑型探测器
physics
02-27 00:00
本研究通过引入一种基于连续束缚态（BIC）有源超表面的单片光子递归网络，克服了光子神经形态计算中非线性、密集连接和本征存储器单片集成的关键挑战。BIC模式在晶格中实现了强长程耦合，形成了硬件可重构的递归网络拓扑，而增益介质同时提供了神经元激活所需的光学非线性和作为模拟时间存储器的有限载流子寿命。这种协同作用使得计算直接从驱动-耗散光子系统的集体时空动力学中涌现，在芯片上有效实现了物理储备池计算机。研究在脑部MRI图像分类和人类动作识别基准任务上进行了实验验证，分别取得了92.16%和85.36%的准确率。
光子计算神经形态计算超表面bic储备池计算片上集成
physics
02-27 00:00
本研究开发了一种基于深度学习的模型观察者（DLMO），用于评估多线圈并行MRI系统在不同加速因子下的分辨率性能。研究通过将高斯卷积的双峰和单峰信号插入合成脑图像，模拟了加速因子为1（全采样）、4和8的k空间数据，并分别使用传统的平方和根（rSOS）方法与U-Net方法进行重建。结果表明，尽管U-Net在峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）上优于rSOS，但基于DLMO的任务评估显示，U-Net在加速因子为4和8时，其接收者操作特征曲线下面积（AUC）相对于全采样rSOS分别下降了约25%和5%（对于特定信号尺寸）。这表明AI加速重建可能产生视觉上更优的图像，但在分辨率任务性能上未必能达到全采样水平。
医学影像深度学习mri重建模型观察者分辨率评估并行成像
physics
02-27 00:00
本文介绍了SWIFTraj数据集，这是一个由16架配备5.4K分辨率摄像头的无人机集群采集的新型开源车辆轨迹数据集。其核心贡献在于提供了长达4.5公里的高速公路连续轨迹，并覆盖了高速公路走廊及其相连的城市路网，支持从网络视角进行交通现象时空演化的深入分析。该数据集可用于多尺度交通流分析、建模与控制，以及自动驾驶相关研究，旨在加速交通领域的未来研究。
交通轨迹数据无人机集群交通流分析自动驾驶开源数据集网络交通建模
physics
02-27 00:00
本研究通过从头计算理论，系统探索了气相富勒烯（C$_{20}$到C$_{60}$）在不同激光条件下的高次谐波产生。研究发现，富勒烯的谐波发射存在一个显著的高能第二平台，其截止能量远超半经典理论预期。例如，在800 nm、峰值强度为$10^{14}$ W/cm$^2$的驱动激光下，异常第二平台的截止能量可达115 eV。理论分析表明，该机制不同于标准强场近似，是一种基于复合过程、具有反常波长依赖性的新机制，其根源很可能与富勒烯家族中尖锐的量子力学共振有关。这项工作为无需中红外驱动即可实现高能相干宽带发射开辟了新途径，并揭示了复杂结构量子系统中的一种新型高次谐波产生机制。
高次谐波产生富勒烯量子共振强场物理从头计算
physics
02-27 00:00
本研究首次在实验上揭示了磁性诱导的手性连续谱束缚态（BICs）具有扩展到实空间的多维拓扑结构。通过设计并实现一种旋磁光子晶体平板，利用磁场打破时间反演对称性并解除BICs的简并，产生了一对具有相反圆偏振的手性BICs。近场扫描测量观测到了具有量子化拓扑电荷的相位涡旋、空间分布的手性近场以及由磁调控产生的斯格明子型斯托克斯纹理。这项工作开辟了BIC拓扑研究的新维度，并确立了旋磁光子晶体作为操控复杂拓扑态的多功能平台。
拓扑光子学连续谱束缚态手性旋磁材料实空间拓扑
physics
02-27 00:00
本研究基于回旋动理学熵平衡关系，首次引入“三元组”熵转移函数，系统分析了离子温度梯度（ITG）和电子温度梯度（ETG）湍流中的非线性熵转移过程。研究发现，在ITG湍流中，带状流在饱和阶段从非带状模态吸收熵，但在稳态湍流中，其角色转变为中介，将熵从低径向波数（对热通量有贡献）的非带状模态转移至高径向波数（对热通量贡献小）的非带状模态，从而实现输运调节。而在ETG湍流中，低波数非带状模态间的熵转移始终占主导地位。
等离子体湍流熵转移带状流回旋动理学输运调节温度梯度
physics
02-27 00:00
本研究首次实现了LHD等离子体中氢同位素离子与真实质量动能电子的三维磁位形下捕获电子模(TEM)驱动湍流的回旋动力学模拟，阐明了同位素和碰撞效应对湍流输运及带状流生成的线性和非线性特性。研究发现，同位素离子通过碰撞稳定TEM，同时增强近边际线性稳定性下稳态带状流的作用，导致输运显著降低，其离子质量依赖性与传统回旋玻姆标度相反。该同位素效应在轴对称托卡马克和非轴对称螺旋/仿星器等多种环形等离子体中具有普适性。
磁约束聚变等离子体湍流同位素效应捕获电子模带状流回旋动力学模拟
physics
02-27 00:00
本研究通过包含氘、氚、氦及真实质量电子的多物种回旋动理学Vlasov模拟，研究了ITER类似等离子体中离子温度梯度与捕获电子模驱动的湍流输运。研究超越了传统的零维功率平衡分析，首次基于回旋动理学模拟评估了包含氦灰排出和D-T燃料向内箍缩的稳态燃烧条件。研究发现，D和T燃料离子的湍流粒子通量存在显著不平衡，这取决于D-T密度比和氦灰积累。研究首次识别出满足Reiter稳态燃烧条件的多种剖面状态，并考察了带状流和非热氦灰对最优剖面状态的影响。
等离子体物理湍流输运回旋动理学模拟iter稳态燃烧氦灰排出
astro-ph
02-27 00:00
本研究利用CEERS巡天的NIRCam数据，对F356W<28.5星等的53,885个星系进行了六波段形态学拟合，公开了Sérsic指数、有效半长轴等参数目录。测量精度验证显示，与CANDELS/EGS场HST数据相比，尺寸一致性达0.09 dex，Sérsic指数一致性达0.13 dex。研究发现：1）尺寸-质量关系演化至$z\sim9$与低红移结果一致；2）晚型星系（$n<2.5$）颜色梯度强烈依赖质量但无红移演化，表明大质量星系的恒星形成与尘埃消光随半径显著变化；3）早型星系（$n>2.5$）颜色梯度平坦且与质量无关，反映其恒星种群分布均匀。该目录为研究$z\sim10$的星系形态演化提供了可靠数据基础。
星系形态学ceers巡天尺寸-质量关系颜色梯度高红移星系nircam数据
astro-ph
02-27 00:00
CHIME/FRB对重复快速射电暴FRB 20220529A进行了3.2年的监测，发现其色散量（DM）以 $-0.881\pm0.001~\mathrm{pc}~\mathrm{cm}^{-3}~\mathrm{year}^{-1}$ 的速率持续下降，表明源环境中的总电子柱密度减少了至少 $3.5\pm0.2\%$。观测还捕捉到一次短暂的DM和法拉第旋转量（RM）同时激增的事件，期间估算出源环境存在高达 $3.4 \pm 0.2~\mathrm{mG}$ 的强磁场。这些特征，连同其偏振随频率降低而减弱的特性，均与FRB源位于一个年轻（数年至数百年）且正在膨胀的超新星遗迹内的理论模型一致。
快速射电暴超新星遗迹色散测量法拉第旋转射电天文磁化环境
astro-ph
02-27 00:00
本研究首次利用XRISM卫星的Resolve微热量计分析了超新星遗迹N103B的X射线光谱。研究发现，光谱拟合需要引入一个此前未识别的高温、高度电离、以铁为主的等离子体成分，其铬和锰丰度异常高，与在另一遗迹N132D中观测到的特征一致。所有抛射物均显示出显著的谱线展宽，主要源于热多普勒展宽：中等质量元素（Si, S, Ar, Ca）抛射物的热速度弥散$\sigma_{\rm th}\sim1700$ km s$^{-1}$，而富铁抛射物则增至$\sim2800$ km s$^{-1}$。此外，中等质量元素整体红移约360 km s$^{-1}$，而铁主导成分则分裂为一红移（$\sim1560$ km s$^{-1}$）一蓝移（$\sim1020$ km s$^{-1}$）两部分。这些结果为N103B在双极星风中的双环膨胀结构提供了新证据，凸显了高分辨率光谱观测对研究超新星遗迹动力学的重要性。
超新星遗迹x射线光谱等离子体诊断元素丰度速度结构xrism卫星
astro-ph
02-27 00:00
本研究通过模拟分析一个类似银河系的星系，探讨了星系剪切、超新星爆发、超级气泡及磁场对星际介质中丝状结构稳定性与碎裂过程的影响。研究发现，局部剪切对丝状体稳定性影响甚微，而磁场方向与丝状体高度平行，对其稳定性起关键作用。研究者引入参数 $\chi_f = P_{surf}/P_{central}$ 来衡量丝状体稳定性，发现 $\chi_f \le 1$ 的丝状体受自身引力主导，易成为引力超临界状态并触发恒星形成；而 $\chi_f > 1$ 的丝状体则多为瞬态或正在形成中。此外，星系盘内外区域的星际介质压力差异显著影响了丝状体稳定性及伴随的恒星形成率。
星系动力学丝状结构超级气泡恒星形成磁场数值模拟
astro-ph
02-27 00:00
本研究利用JWST的NIRSpec/G395H光谱仪对亚海王星HD 15337 c（半径2.526 R$_{\oplus}$，质量6.792 M$_{\oplus}$，平衡温度~656 K）进行了3-5 μm透射光谱观测。数据显示其光谱平坦无特征，最佳模型为探测器间的阶跃函数，表明存在仪器系统误差。通过热化学平衡反演，数据以>3σ置信度排除了金属丰度低于600倍（或310倍，取决于数据处理）太阳值的富氢大气模型。该行星与同类亚海王星共同表现出平坦光谱特征，支持了气溶胶不透明度在500-700 K行星中达到最大的近期研究结论。同时，观测揭示了此前未探测到的凌星时间变化（TTVs >20分钟），暗示可能存在外部伴星。
系外行星大气jwst观测亚海王星透射光谱金属丰度气溶胶
astro-ph
02-27 00:00
本研究利用JWST/NIRSpec G395H光谱仪对半径谷行星TOI-260 b（$R_\mathrm{p} = 1.76\,R_\oplus$，$T_\mathrm{eq}\sim 490$ K）进行了两次凌星观测，获得了高精度（中值精度26 ppm）的透射光谱。光谱整体平坦，仅在3.17 $\mu$m处存在一个可能特征。通过PLATON反演分析，未检测到清晰的分子吸收信号，但数据足以约束其大气金属丰度高于太阳的200倍（假设不透明云顶压力$\lesssim2.5$ mbar）。该研究为理解半径谷行星的大气多样性提供了新数据。
系外行星大气jwst观测透射光谱半径谷行星金属丰度行星特征
astro-ph
02-27 00:00
研究团队开发了DLEIY星系化学演化模型，结合矮球状星系Sculptor和Fornax的观测数据，首次在不固定核合成产额绝对标度的情况下，同时约束了超新星产额与星系外流。研究发现，核心坍缩超新星的铁产额与理论模型一致，但镁产额高出2-4倍，证实了理论模型可能低估[Mg/Fe]的猜测。此外，Ia型超新星的发生率比场星系高约5倍，其延迟时间分布遵循$\sim t^{-2}$的陡峭关系，远高于超新星巡天测得的$\sim t^{-1.1}$，这可能暗示Ia型超新星速率和延迟时间分布存在金属丰度依赖性。
星系化学演化超新星产额延迟时间分布矮球状星系核合成ia型超新星
astro-ph
02-27 00:00
本研究通过Chandra、NuSTAR和XMM-Newton的观测数据，首次在非磁激变双星UU Aqr中探测到硬X射线（3-25 keV）的全食现象，而软X射线（0.3-2.0 keV）则未被掩食。详细分析表明，硬X射线源自白矮星附近的致密边界层，而未被掩食的软X射线则产生于一个延展区域。研究排除了硬X射线散射或星风碰撞的解释，提出该软成分可能由垂直延展的、辐射驱动的吸积盘风内部的激波产生。研究还通过掩食建模提供了白矮星和伴星质量与半径的新估计。
激变双星x射线天文学吸积盘掩食建模白矮星盘风
astro-ph
02-27 00:00
本文介绍了STILTS-NLI，一个为天文数据分析工具集STILTS设计的自然语言界面。该研究通过在一个合成生成的数据集上微调一个紧凑的开源大语言模型（LLM），实现了将用户自然语言提示转换为有效STILTS命令的功能。结果表明，该专用模型生成的命令不仅语法正确，且在部分情况下性能优于更大的专有模型。STILTS-NLI提供了一种低资源、易访问的解决方案，有效降低了STILTS的使用门槛。
天文数据分析自然语言界面大语言模型stilts工具模型微调
astro-ph
02-27 00:00
利用詹姆斯·韦伯太空望远镜（JWST）的MIRI观测数据，研究团队在行星状星云NGC 6302的尘埃环中首次探测到CO₂冰。这一发现出乎意料，因为该区域通常被认为存在强烈的紫外辐射，不利于脆弱的分子和冰的存在。观测到的冰吸收谱呈现双峰特征，表明其为纯净的结晶CO₂冰。同时，沿相同视线还探测到了冷（20-50 K）的气相CO₂。其气-冰比例比年轻恒星天体高出一个数量级以上，暗示了在演化后期的恒星环境中存在独特的冰形成或加工机制。这一发现证明尘埃环能提供足够的屏蔽以庇护冰化学，未来行星状星云的化学模型必须纳入冰介导的表面反应。
行星状星云二氧化碳冰jwst观测星际化学尘埃屏蔽
astro-ph
02-27 00:00
本研究利用机器学习技术，对MALT90巡天数据中的分子云团进行自动演化阶段分类。通过无监督聚类（HDBSCAN）分析分子谱线强度（如HCO$^+$、HNC、N$_2$H$^+$等），成功识别出与演化阶段对应的稳定集群，例如原恒星区域和非活跃恒星形成区。研究发现C$_2$H和N$_2$H$^+$发射是主要驱动因子，而红外特性在区分不同质量云包时并不显著。随后采用监督学习对522个此前类别不确定的源进行了分类，结果表明机器学习能有效揭示天体化学数据中的内在演化结构，为传统分类方法提供了强大的数据驱动补充。
机器学习分子云团恒星形成天体化学数据分类演化阶段
astro-ph
02-27 00:00
研究团队发布了3D-Herschel星表，将赫歇尔远红外（FIR）数据与CANDELS/3D-HST多波段观测结合，覆盖0.3-350μm波段。利用贝叶斯推断框架Prospector-β对41,387个红移0.5<z<2.5的星系进行建模，测量其恒星与尘埃性质。研究发现，对于在至少两个赫歇尔波段有显著探测的星系，仅使用紫外至中红外（0.3-24μm）数据也能稳健地恢复恒星年龄、恒星形成率与质量。然而，若在建模中固定尘埃发射参数（如$\gamma$、$U_{\mathrm{min}}$、$Q_{\mathrm{PAH}}$），会导致中红外与总红外光度比不变及尘埃温度演化被忽略。加入赫歇尔数据后，尘埃温度普遍升高约7K，且中红外转换比在低质量端（$\log(M_{\star})\sim9.6\ M_{\odot}$）高出约0.2 dex，表明转换关系依赖于恒星质量。研究强调，缺乏远红外数据时使用固定模板存在风险，且下一代远红外望远镜对全面研究高红移星系尘埃至关重要。
星系尘埃多波段测光贝叶斯建模赫歇尔望远镜恒星形成高红移星系
astro-ph
02-27 00:00
本研究利用阿塔卡马大型毫米波/亚毫米波阵列观测类星体B0218+357的毫米波数据，分析了红移z=0.68处HCN、HCO⁺、HNC及其同位素分子的转动跃迁吸收谱。通过精确评估吸收组分的激发温度及其不确定性，并假设转动能级与宇宙微波背景辐射处于辐射平衡，在光学薄条件下推导出激发温度分布。最终基于HCN和HNC的激发温度加权平均，首次测定出红移0.68处的CMB温度为$T_{\mathrm{CMB}} = 4.50 \pm 0.17\,\mathrm{K}$，结果与标准大爆炸宇宙学模型的预言高度一致。
宇宙微波背景分子吸收线红移测量alma观测宇宙学检验激发温度
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02-27 00:00
本研究利用哈勃空间望远镜对两个典型活动星系核（AGN）——NGC 4303（M61）和NGC 1068——进行了造父变星距离测量。通过对每个目标进行12次非冗余时间间隔的观测（使用F555W和F814W滤光片），分别在NGC 4303中识别出130个强造父变星候选体（周期约13-93天），在NGC 1068中识别出51个（周期约14-92天）。研究基于Riess等人（2019）对LMC的几何距离校准了周光关系，并修正了金属丰度的潜在影响。最终测得NGC 4303的距离模数为$\mu = 31.083 \pm 0.035$ mag（对应距离$D = 16.47 \pm 0.27$ Mpc），NGC 1068为$\mu = 30.150 \pm 0.106$ mag（$D = 10.72 \pm 0.52$ Mpc）。
造父变星距离测量活动星系核哈勃望远镜周光关系
astro-ph
02-27 00:00
本研究利用兹威基瞬变设施（ZTF）对γ射线窄线赛弗特1星系（γ-NLSy1）进行了长期光学监测，以探究其盘-喷流耦合机制。研究发现，这些天体在g和r波段表现出高达72%的分数变率（$F_{\rm var}$），平均为23%，变幅（$\psi$）在0.24至3.20之间，与Swift-UVOT的长期研究结果一致。颜色-星等图显示出与耀变体类似的“红随亮”或“蓝随亮”趋势。变时标$t_{\rm var}$暗示发射区尺度为$10^{15-17}$ cm，可能源于内吸积盘或喷流基部。功率谱密度分析揭示出数天至数百天的特征转折时标，这些时标与黑洞质量相关，可能关联于吸积盘的热时标或粘滞时标，以及喷流中的加速与能量耗散时标，为盘-喷流连接提供了关键证据。
活动星系核盘-喷流耦合光学监测时标分析窄线赛弗特1星系黑洞物理
astro-ph
02-27 00:00
针对TESS卫星观测中最亮的、通常处于饱和状态的恒星，本研究成功将K2任务中开发的晕圈测光技术应用于TESS数据，从点扩散函数的未饱和晕圈像素中提取了98颗亮星的光变曲线。样本包括红巨星、δ Scuti变星、食双星等多种类型。研究首次在5颗红巨星中检测到振荡信号，并利用测得的ν_max和已有角直径数据估算了其质量。此外，在α Cep中发现了δ Scuti和γ Doradus型脉动，在ε Car中发现了可能的星震双星特征，并识别出新食双星γ And。这些高质量光变曲线为未来PLATO等任务提供了重要参考。
星震学晕圈测光tess卫星红巨星变星光变曲线
econ
02-27 00:00
本研究将信号摩擦引入连续时间异质性主体框架。生产者采用柯布-道格拉斯技术，其生产率 $A_j \in \{A_L, A_H\}$ 取决于所处制度。信号机会的随机到达与技能过时风险共同构成一个最优停止问题——何时支付一次性成本 $\phi$ 来提升生产率——其解产生一个内生的 Skiba 阈值 $k^*$。收益递减在每个制度内创造了一个稳定的内部吸引子；信号成本则分隔了两个吸引域，产生了一个作为内部最优解（而非角点解）的贫困陷阱。稳态分布呈现“双峰”特征，但按制度分解显示，处于三种不同状态——结构性受困、等待信号、成功升级——的主体以相同的财富水平共存，却表现出不同的消费行为和流动前景。因此，仅凭资本不足以识别主体在极化动态中的位置。研究表明，同时观察到较低的财富边际消费倾向和较高的平均消费倾向——这一组合在标准欧拉方程检验中不可见——是结构性陷阱的诊断性特征，可将其与流动性约束和暂时性冲击区分开来。
贫困陷阱信号摩擦异质性主体财富极化最优停止消费行为
econ
02-27 00:00
本文重新审视了以均方误差（MSE）为核心的传统预测范式，首次将预测的“精度”（由MSE或目标相关性衡量）与“时效性”（由超前性或相位超前衡量）之间的权衡关系进行形式化整合。针对MSE最优预测器在追踪目标水平时准确但动态滞后的问题，作者提出了两种“前瞻”预测框架——解耦于当前（DFP）和峰值相关性平移（PCS），并给出了其优化的闭式解。经典MSE预测器被证明是这些框架中的一个特例。新方法能在任意给定精度水平下实现最大超前性，从而完整揭示了精度-时效性权衡的有效前沿，而MSE仅代表该前沿上的一个点。研究还推导了在一致性约束下任何线性预测器相对于MSE的超前性普遍上界，并证明所提方法达到了该上界。应用验证涵盖预测和实时信号提取领域，并引入了领先指标准则和定制的线性基准。
预测理论精度-时效性权衡前瞻预测信号提取计量经济学
econ
02-27 00:00
本文证明，在具有偏好隐私的一般博弈中，无法通过依赖参与者的私人、与收益无关的信息来构造均衡。这一结论将廉价磋商博弈的已有结果推广至有中介的廉价磋商及接收者承诺的沟通场景。应用于具有公开及条件独立私人监测的重复博弈时，所有无需私人随机化的均衡都是完美公共均衡，且非平凡的信念自由均衡不可能存在。研究指出，若信息存在轻微相关性或与收益相关，则可规避此限制。鉴于完美公共均衡在某些情境下的不良性质，作者主张进一步研究基于信念的均衡，以理解具有噪声监测的重复博弈的均衡结构。
博弈论沟通博弈重复博弈均衡精炼偏好隐私信念自由均衡
econ
02-27 00:00
本研究通过动态社交媒体模型，探讨了用户内生注意力对虚假新闻传播的影响。用户倾向于分享真实且有趣的内容，但识别虚假信息需要付出注意力成本。研究发现，系统可能呈现唯一稳态或强路径依赖。关键结论是：降低虚假新闻的可信度反而可能因其吸引更多注意力而增加其传播；虚假新闻外生生产率的提升会被用户的分享决策放大；扩大用户传播范围会同时放大真假信息，但在特定条件下，净效应有利于真相。
虚假新闻传播内生注意力社交媒体模型信息经济学路径依赖
econ
02-27 00:00
本研究探讨了包含前定变量（如滞后因变量）的线性面板数据模型，其中回归系数具有个体异质性。作者证明，在短面板情境下，模型无法实现点识别，而是部分识别，并刻画了系数分布均值、方差及累积分布函数的识别集。该刻画具有一般性，适用于离散、连续及无界数据，并导出了计算上易于处理的估计与推断方法。应用该方法于美国收入动态追踪研究数据，分析家庭生命周期收入动态，结果表明收入持续性存在未被观测的异质性，意味着家庭面临不同程度的收入风险，进而导致其消费与储蓄行为的异质性。
面板数据随机系数部分识别异质性收入动态生命周期
econ
02-27 00:00
本文针对实证评估中常见的“处理”实为多种异质性子处理（如培训项目的不同模块）聚合的情况，提出了一个新颖的分解框架。该框架能够区分观察到的群体层面差异，究竟源于效应异质性（相同处理的不同回报），还是源于处理异质性（不同群体接受了不同的子处理）。研究者提出了适用于多种离散/连续处理及有限重叠场景的“去偏机器学习估计量”。通过重新审视一项广为人知的劳动力市场政策培训回报性别差异，分解结果显示，差异几乎完全由女性被导向回报较低的职业培训路径（处理异质性）驱动，而非相同处理下的回报不同。
异质性处理效应分解机器学习估计因果推断劳动力市场政策性别差异
econ
02-27 00:00
本文研究了拍卖机制中的隐私保护问题，提出了“隐私边界”的概念。研究发现，在确定性双边通信协议中，减少竞拍者之间的信息泄露通常需要增加拍卖行获得的信息。对于一级价格拍卖，降价协议和密封投标协议都位于隐私边界上；而对于二级价格拍卖，升价协议和Haupt与Hitzig（2025）提出的升价加入协议位于边界上，但密封投标协议则不然。研究提供了协议位于隐私边界的充分条件，并为一级价格拍卖设计了新的边界协议，使设计者能在竞拍者隐私和拍卖行隐私之间灵活权衡。
拍卖理论隐私保护信息泄露机制设计通信协议
q-bio
02-27 00:00
本研究通过模拟培养在微电极阵列上的神经元网络，深入分析了其发育过程中出现的爆发性活动时空特征。研究发现，网络爆发通常起源于少数特定位置，并以波的形式传播至整个网络。这种活动模式不需要神经元或网络参数的精细调节，具有鲁棒性。研究还探讨了爆发活动在发育过程中的变化规律，以及其触发机制对局部和全局网络特性的依赖关系。
神经元网络爆发活动时空模式计算神经科学网络发育
q-bio
02-27 00:00
本文提出了一种颠覆性的进化假说：核糖体可能起源于RNA依赖性RNA聚合酶核酶的互利共生体，通过提供增强复制的肽段而建立关系。随着生命从RNA世界过渡到RNA-蛋白质世界，自主复制体对核糖体产生不可逆的依赖，以生产复制所需的蛋白质。随后的进化被解释为一场“核糖体接管”，它演化成消耗细胞大部分资源的中心，而其他细胞组件则确保了核糖体的增殖。从这个角度看，核糖体是终极的生物学自私元件。
核糖体起源自私元件rna世界共生进化细胞能量
q-bio
02-27 00:00
针对蛋白质序列数据爆炸式增长与实验验证功能数据积累缓慢的矛盾，本研究提出了HATTER框架。该框架将多种主动学习策略与人类专家实验标注相结合，用于高效微调酶功能预测模型。结果表明，主动学习训练在多个蛋白质序列评估数据集上取得了与标准监督训练相当的性能，同时所需模型更新更少、处理数据量更小，并大幅降低了计算成本。有趣的是，基于点的不确定性采样方法（如熵采样或边缘采样）与更复杂的贝叶斯采样或BALD等方法表现相当甚至更好，突显了训练数据序列多样性和模型架构设计的重要性。
主动学习酶功能预测人机协同计算生物学蛋白质序列
q-bio
02-27 00:00
本文针对异质接触网络上的SEIR流行病，建立了一个平均场博弈模型。个体通过选择与自身状态相关的接触努力，以平衡感染损失与隔离带来的社会经济成本。纳什均衡由跨节点度类别的耦合Hamilton-Jacobi-Bellman/Kolmogorov方程组刻画。SEIR模型的关键在于存在潜伏期（E），它将感染与传染性分开，并在感染发生后改变了行为动机。在基准模型中，潜伏期个体最优选择是维持完全接触，而易感个体则根据感染压力和价值差，遵循一个显式的最佳反应规则来减少接触。研究还讨论了通过引入责任或合规激励，使潜伏期个体采取非平凡预防措施的扩展模型。通过不动点论证证明了均衡的存在性，并在合适的单调性条件下证明了唯一性。分析发现，较长的潜伏期会导致预防行为延迟启动，这可能削弱行为响应并导致更大规模的疫情爆发。数值实验展示了网络节点度和成本指数如何共同塑造均衡策略与疫情结果。
平均场博弈seir模型网络流行病学行为响应接触策略纳什均衡