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03-02 00:00
本研究通过分析多层级药物-蛋白质网络的图论性质，探讨了网络结构如何引导药物发现。研究发现，历史上的发现主要遵循“爬行”模式，少数为“跳跃”模式。基于此网络结构，研究构建了一个网络扩散推荐系统，旨在为引起被忽视热带病的病原体蛋白质，优先筛选和重新利用现有药物，为加速新疗法开发提供了计算框架。
药物重定位复杂网络网络扩散被忽视热带病图论分析推荐系统
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03-02 00:00
本研究提出性染色体进化命运的差异源于发育基因调控网络（GRN）的“锁定”程度。在哺乳动物和鸟类中，早期、完全外显的遗传主信号作用于狭窄且热缓冲的胚胎窗口，形成高度固化的GRN，并与染色体尺度的剂量补偿耦合，使新性决定基因难以入侵。相反，许多变温脊椎动物的GRN更为灵活，整合了遗传、表观遗传、生殖细胞和环境输入，在延长的敏感期内相互作用，且缺乏染色体尺度的剂量补偿，为新主基因的进化提供了多个切入点。
性染色体进化基因调控网络性决定机制剂量补偿发育生物学比较基因组学
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03-02 00:00
针对现有生成模型（如AlphaFold3）难以产生与实验数据匹配的蛋白质动态构象集合的问题，本研究提出了一种通用的推理时优化框架。该框架的核心创新在于：1）直接在潜空间优化以最大化集合对数似然，而非事后扰动结构，从而消除了对扩散长度和初始化的依赖，并能灵活整合外部约束；2）提出了新颖的采样方案，通过结合AlphaFold3的结构先验和基于力场的先验，从它们的乘积分布中采样，同时平衡实验似然。结果表明，该方法在X射线晶体学和NMR数据上，在多样性、物理能量以及与实验数据的一致性方面均优于现有最先进的引导方法。
蛋白质结构预测构象集合推理时优化实验数据整合生成模型
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03-02 00:00
本研究提出一个包含两种类型的莫兰模型：一种在繁殖中具有选择优势，另一种可通过休眠状态避免被替换。通过分析休眠类型入侵优势种群的动力学，发现休眠策略不仅能在特定参数下入侵并固定，还能通过频率依赖的平衡效应实现两种类型的稳定共存。这种共存机制源于莫兰模型的固定总体规模（死亡后立即重新定植）以及休眠状态的死亡率与复苏率。研究通过分支过程比较、动力系统近似等方法，揭示了选择与休眠相互作用的新生态学范式。
种群动力学莫兰模型休眠策略选择优势共存机制频率依赖
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03-02 00:00
本研究提出了首个融合功能磁共振成像（fMRI）、脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）的通用脑功能基础模型Brain-OF。该模型通过“任意分辨率神经信号采样器”将异质时空分辨率的脑信号映射到共享语义空间，并采用结合DINT注意力与稀疏专家混合的骨干网络，分别捕获模态不变表征和模态特定语义。其创新的“掩蔽时频建模”预训练目标，能同时在时域和频域重建脑信号。在大规模数据集（约40个）上预训练后，Brain-OF在多种下游任务中表现出优越性能，验证了多模态联合与双域预训练的有效性。
脑功能基础模型多模态融合神经信号处理预训练模型脑成像
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03-02 00:00
本文提出REFINE框架，将非线性建模能力集中于基线数据的预处理阶段，以估计稳定的问卷条目值，随后使用线性模型将这些稳定值映射至未来的症状严重程度。该方法将非线性与可解释性解耦，在保持预测性能的同时，通过系数矩阵提供全局透明的归因解释，而非依赖事后局部归因。实验表明，该方法在精神科及非精神科纵向预测任务中，优于其他可解释方法。
可解释人工智能精神科问卷纵向预测非线性预处理全局归因机器学习
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03-02 00:00
本研究构建了一个数学模型，探讨吸烟行为、戒烟意愿与健康意识在人群中的协同传播动力学。研究首先基于常微分方程建立确定性框架，分析社会影响与意识驱动行为改变之间的相互作用，揭示了无吸烟与吸烟流行两种稳态的存在条件，并明确了健康意识在抑制吸烟持续传播中的作用。由于社会互动具有局部性，模型进一步扩展到基于网络的结构化接触模式。在实证社交网络上的数值模拟表明，接触异质性与局部意识传播会影响干预措施的有效性。研究结果强调了在设计基于意识的戒烟干预策略时，必须考虑人群结构的重要性。
传播动力学吸烟行为健康意识社交网络干预策略数学模型
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03-02 00:00
本文提出了一种针对离散令牌输入（如文本或核苷酸序列）的可解释人工智能方法。该方法将基于掩码的图像解释算法泛化至序列数据，通过训练一个解释器网络来生成掩码，以隐藏与分类无关的信息。核心操作是取掩码与分类器嵌入层连续值的哈达玛积，从而改变嵌入向量的幅度但保持方向不变。实验在一个核苷酸序列分类器上验证了被掩码的片段确实比未掩码片段与分类的相关性更低。该方法聚焦于令牌整体（即输入序列的一个片段）的重要性，能生成人类可读的解释。
可解释ai序列分类归因分析掩码解释自然语言处理生物信息学
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03-02 00:00
本研究针对哺乳动物空间导航中位置细胞编码效率的机制尚不明确的问题，提出了两种新的、考虑相关性的信息论度量：用于神经元对的联合刺激信息率和用于任意规模神经群体的谱刺激信息。谱刺激信息定义为刺激信息矩阵的主特征值，当神经元表现出类似位置细胞和头方向细胞的局部化、非重叠发放野时，该值达到最大。研究将此度量应用于小鼠和猴子的神经数据，阐明了不同神经元对和群体间编码效率的差异，并进一步证明这些度量可用于通过自监督学习训练循环神经网络，从而自发涌现出位置细胞和头方向细胞。
神经编码信息论自监督学习空间导航群体编码循环神经网络
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03-02 00:00
本研究提出了一种利用原子基础模型（AFMs）的中间特征来表征蛋白质局部环境的新方法。该嵌入表示能有效捕捉局部结构（如二级基序）和化学特征（如氨基酸身份和质子化状态）。研究表明，AFM衍生的表征空间具有有意义的内部结构，可用于构建生物分子环境分布的数据驱动先验。在生物分子核磁共振光谱学背景下，该方法首次实现了物理信息化的化学位移预测器，并达到了最先进的精度。
蛋白质建模原子基础模型局部环境表征化学位移预测生物分子相互作用
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03-02 00:00
本研究提出BEAST框架，通过结合掩码自编码与时间对比学习，利用未标记视频数据预训练视觉Transformer，解决了行为分析中标记数据稀缺的难题。该方法在多个物种上验证，显著提升了行为特征提取（与神经活动相关性更高）、姿态估计及动作分割等关键神经行为任务的性能，为神经科学研究提供了高效、可扩展的分析工具。
行为分析自监督学习神经编码transformer计算机视觉多物种验证
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03-02 00:00
本研究开发了一种深度学习算法，能够从传粉昆虫与花朵相互作用产生的电场中，逆向重建花朵的几何形状。研究团队通过计算不同花瓣几何形状产生的电场数据，训练了一个U-Net模型。该模型不仅能准确重建训练中包含的形状，还能泛化到更复杂的未训练花形。研究发现，重建性能在特定的昆虫-花朵距离处达到峰值，表明形状信息在电场中的编码具有距离依赖性。这项工作为解决静电成像逆问题提供了一个深度学习框架，揭示了电感受可能为节肢动物提供丰富的空间细节信息。
深度学习电感受逆向问题生物物理传粉生态计算机视觉
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03-02 00:00
本研究提出了MDIntrinsicDimension，一个开源Python软件包，用于直接从分子动力学（MD）轨迹中估计描述生物分子构象变化所需的最小变量数，即本征维度（ID）。该工具结合了旋转和平移不变的分子投影（如主链二面角和残基间距离）与先进的估计算法，提供整体ID、沿序列滑动窗口ID以及按二级结构单元ID三种互补分析模式。在DESRES数据集的快速折叠-去折叠轨迹上应用表明，ID能有效补充传统几何描述符，揭示空间局部灵活性和结构片段间的差异。
本征维度分子动力学构象分析生物分子开源工具轨迹分析
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03-02 00:00
本研究提出了一种结合张量矩方法与期望最大化（EM）算法的混合框架（Tensor-EM），用于学习线性动态系统混合模型（MoLDS）。该方法首先利用输入-输出数据构造矩张量，以全局一致的方式恢复混合权重与系统参数，为后续的卡尔曼EM算法提供鲁棒的初始化。在合成数据与真实神经数据上的验证表明，该方法相比纯张量方法或随机初始化的EM方法，具有更高的恢复可靠性与鲁棒性，并能有效建模和聚类灵长类动物感觉皮层在不同运动条件下的神经活动模式。
线性动态系统混合模型张量分解期望最大化神经数据分析系统辨识
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03-02 00:00
本研究提出利用生成式AI作为“意外发现引擎”，从组织现有文档中自动发现、分类和重组可复用的知识组件（如模型、框架、模式）。通过对206篇论文的分析，提取出711个组件（平均每篇3.4个），并依据Beer的生存系统模型（VSM）构建知识库。研究贡献包括：1）概念上，提出“计划性意外发现”理论，认为生成式AI能降低VSM子系统间的知识转导成本；2）实证上，提供组件库及时间/主题模式分析；3）管理上，给出组织采纳的蓝图与案例；4）社会层面，探索知识复用与环境/社会效益的关联。研究旨在推动创新组合从“突破性偏见”转向系统性知识再利用。
生成式ai知识复用生存系统模型组织知识管理多重危机应对意外发现
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03-02 00:00
本文针对跨文档、多模态信息合成任务中用户控制力不足的问题，提出了“信息形态体（infomorphs）”的概念。它是一种模块化、用户可引导、AI增强的转换单元，支持跨格式和模态的信息受控合成与重组。研究者构建了一个设计空间，并将其实例化为DocuCraft——一个基于画布的界面，允许用户通过可视化编排infomorphs工作流（如页面提取、内容摘要、格式转换与生成）来完成文档创作。该系统结合生成式AI与用户意图，为人机协同的文档合成提供了更灵活、透明和模块化的交互方式。
文档生成人机交互多模态合成生成式ai工作流编排
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03-02 00:00
本文针对模型上下文协议（MCP）服务器中数千个标准化工具的评估瓶颈，提出了首个大规模、高质量的人类化查询数据集HumanMCP。该数据集基于MCP Zero数据集构建，覆盖308个MCP服务器中的2800个工具，并为每个工具生成了多种独特的用户角色画像。这些查询模拟了从精确任务请求到模糊探索性指令的真实用户意图，旨在解决现有基准测试中因缺乏多样化、拟人化查询而导致的泛化能力差和可靠性虚高问题，为评估MCP工具的使用效果和生态系统提供了更贴近实际交互场景的评测基础。
模型上下文协议工具检索评估数据集用户查询模拟人机交互
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03-02 00:00
本研究挑战了传统检索增强生成（RAG）对向量数据库和语义搜索的依赖。通过系统比较，发现仅使用基础关键词搜索工具的智能体框架，在问答任务中能达到传统RAG系统 $90\%$ 以上的性能指标。该方法实现简单、成本效益高，尤其适用于需要频繁更新知识库的场景，为信息检索提供了更轻量化的替代方案。
检索增强生成智能体工具调用关键词搜索向量数据库大语言模型信息检索
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03-02 00:00
本文提出了TTE-v2，一种创新的混合多模态检索框架。它突破了传统双编码器依赖嵌入维度的性能瓶颈，引入了一种基于额外推理令牌预算的性能扩展范式。该框架采用级联设计：初始检索后，通过额外的推理步骤进行重排序，实现更精细的查询-候选交互。重排序阶段还为上游检索器提供了细粒度监督，用于困难负样本挖掘和假阴性过滤，形成有效的反馈循环。在MMEB-V2基准测试中，TTE-v2-7B模型取得了75.7%的最新SOTA准确率，而TTE-v2-2B模型在参数更少、外部数据更小的情况下，性能匹配甚至超越了领先的7B模型。
多模态检索推理增强级联框架性能扩展重排序
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03-02 00:00
本文针对超长文档主题分割任务，提出了一种基于Qwen3-0.6B的判别式分割模型。该方法通过引入跨窗口上下文融合层和边界分类头，结合重叠滑动窗口策略，支持单次处理高达13K token的输入，并能扩展用于超长文档的段落边界检测。为提升下游检索效率，还提出了一种带标量校正的向量融合方法，可将超长片段的表示无损压缩为单个向量。在WIKI-727K数据集上的实验表明，相比基于Qwen2-0.5B的生成式模型，本方法在取得更优宏平均F1分数的同时，推理速度提升了两个数量级，显著增强了长文档处理的实用性与可扩展性。
文档分割判别式模型语义分块长文本处理向量融合信息检索
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03-02 00:00
针对印度法律文本冗长、异构且依赖多跳推理的特点，本研究提出了一种领域分区混合检索增强生成（RAG）与知识图谱架构。系统集成了三个针对最高法院判例、法规宪法文本及印度刑法典的专用RAG管道，并构建了Neo4j法律知识图谱以捕获案例、法条、法官及引用间的结构化关系。一个LLM驱动的智能编排器动态路由查询，融合证据生成有依据且带引用的回答。在基于权威印度法律资料构建的40个问题基准测试中，该混合架构的通过率达70%，显著优于仅RAG基线（37.5%），在回答完整性和法律推理质量上均有显著提升。
法律人工智能检索增强生成知识图谱法律推理模块化系统印度司法
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03-02 00:00
本研究提出SPRIG（Seeded Propagation for Retrieval In Graphs），一种仅需CPU、线性时间且无需分词器的GraphRAG流程。它用轻量级NER驱动的共现图替代昂贵的LLM图构建，并采用个性化PageRank（PPR）进行检索。实验表明，该方法在保持Recall@10几乎不变的情况下，将检索延迟降低28%，为无需GPU和token成本的多跳问答图检索提供了可行路径。
图检索增强生成多跳问答cpu优化个性化pagerank命名实体识别检索系统
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03-02 00:00
本研究提出了一种用于反洗钱合规中负面媒体筛查的智能体大语言模型框架。该系统采用检索增强生成技术，通过多步骤流程自动搜索网络、处理相关文档，并为每个筛查对象计算负面媒体指数得分。在包含政治公众人物、监管观察名单人员、受制裁人员及普通学术来源姓名的数据集上，使用多种LLM后端进行评估，结果表明该系统能有效区分高风险与低风险个体，有望替代传统高误报率的关键词搜索方法。
反洗钱合规大语言模型智能体系统检索增强生成负面媒体筛查金融风控
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03-02 00:00
本文提出了Higress-RAG框架，旨在解决企业级RAG系统在复杂查询下检索精度低、生成阶段幻觉率高以及实时应用延迟高等核心挑战。该框架基于模型上下文协议（MCP），采用“全链路优化”策略，集成了自适应路由、语义缓存、双混合检索（融合稠密与稀疏检索信号）以及纠正性RAG（CRAG）等关键技术。实验表明，通过优化从检索前查询重写到检索后纠正评估的整个生命周期，该系统为企业AI部署提供了一个可扩展且抗幻觉的解决方案。
检索增强生成企业ai全链路优化混合检索自适应路由语义缓存
cs
03-02 00:00
本研究针对早期健康科技团队在资源受限下平衡AI伦理与业务需求的挑战，提出通过可视化仪表盘实现负责任AI治理。基于人本计算方法和系列设计研究，文章指出有效的治理仪表盘需与利益相关者共创、适应组织成熟度、并支持多样化的角色与任务。这项工作为支持早期健康创新中的决策与问责提供了可操作指南，并建议通过生态系统层面的协调，推动医疗AI创新更具可扩展性和多样性。
负责任ai健康科技可视化治理人本计算仪表盘设计早期创新
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03-02 00:00
本研究提出的Hello-Chat是一个端到端的音频语言模型，旨在解决现有大音频语言模型在感知与表达之间的脱节问题，避免产生机械的“朗读式”语音。通过利用大规模真实对话数据集和模态交错训练策略，该模型在拟人化生成方面取得突破。实验表明，Hello-Chat不仅在特定音频理解任务上达到SOTA性能，而且在韵律自然度和情感对齐方面显著优于现有基线，为下一代共情AI智能体铺平了道路。
音频大模型社交交互拟人化生成端到端模型情感对齐模态训练
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03-02 00:00
本文提出Task-Lens方法，对涵盖26种印度语言的50个语音数据集进行跨任务分析，评估其在9种下游语音任务中的适用性。研究发现，许多数据集包含未充分利用的元数据，可支持多种任务。通过揭示跨任务关联与资源缺口，该方法有助于研究者挖掘现有数据集的潜力，并优先为服务不足的任务和语言创建新资源。
语音数据集低资源语言跨任务分析印度语言元数据挖掘
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03-02 00:00
本文提出CIll框架，利用大语言模型（LLM）为模型验证自动生成归纳不变式。该框架在正确性检查与归纳性检查间迭代：当归纳性检查失败时，提取反例（CTI）并交由LLM分析，以提出能排除该反例的新不变式。CIll还结合了IC3算法与K归纳法，并通过重用IC3学习到的不变式、应用局部证明来减少冗余搜索、加速收敛。实验表明，CIll在RISCV-Formal框架下证明了完全合规性，并在NERV和PicoRV32中证明了所有非M指令的完全准确性。
模型验证归纳不变式大语言模型形式化方法硬件验证
cs
03-02 00:00
针对在线社交网络中意见极化危害社会凝聚力的问题，本研究提出了PACIFIER框架。该框架将经典的极化调控问题（如MI和ME）重新定义为序列决策任务，利用图强化学习技术，无需重复计算稳态即可制定自适应干预策略。PACIFIER具有目标无关性，可自然扩展到包含预算约束、连续内部意见、有偏同化动力学及节点移除等多种FJ模型一致场景。在真实网络上的大量实验表明，该框架在多种调控场景下均表现出强大的性能和可扩展性。
意见极化图强化学习社交网络干预序列决策fj模型算法调控
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03-02 00:00
本研究提出AV-LMMDetect，一种基于监督微调的大型多模态模型，用于音频-视频深度伪造检测。该方法将检测任务转化为提示性问答（“此视频是真实的还是伪造的？”），基于Qwen 2.5 Omni架构，联合分析音频与视觉流。训练采用两阶段策略：轻量级LoRA对齐，随后进行音视频编码器的全参数微调。在FakeAVCeleb和Mavos-DD数据集上的实验表明，其性能达到或超越了现有方法，并在Mavos-DD上创造了新的最优结果。
深度伪造检测多模态模型音频视频分析监督微调人工智能安全
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03-02 00:00
本文针对AI推理管道与云基础设施融合带来的双重攻击面，提出了一种统一的安全架构。核心贡献包括：1）整合AI治理、云安全和工控标准，构建了基于攻击者能力分层的生命周期威胁分类法；2）提出了一个覆盖安全数据工厂、强化模型供应链和运行时治理层的统一参考架构；3）通过Grid-Guard案例研究，展示了如何融合NIST AI RMF、MITRE ATLAS等多项标准，在无需人工干预的情况下抵御针对电网系统的物理-金融协同攻击，并满足多重合规要求。
ai安全云安全工控安全威胁建模合规架构基础设施安全
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03-02 00:00
本文研究了图中受上下文无关文法约束的可达性问题，提出了一个评估此类查询的算法框架，并分析了其理论时间复杂度。通过在实际模式基准上进行广泛实证评估，比较了不同算法变体并报告了性能权衡。结果表明，文法结构和图特征对可达性计算有显著影响，为实践中选择高效方法提供了指导。
上下文无关文法图可达性算法框架性能权衡语法约束
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03-02 00:00
本文系统综述了远程操控四足机器人在工业巡检、军事侦察等安全关键任务中的网络安全问题。研究整合了2019-2025年的文献与漏洞披露，提出了一个涵盖感知操纵、VR/AR操作员攻击、通信干扰等六个层面的攻击分类法，并对攻击后果进行了系统映射与时间特性分析。研究发现，现场部署的通信保护技术成熟度较高，而实验性的感知层与操作员层防御技术成熟度存在显著差距。研究还比较了六个商业平台的安全性，提供了分阶段部署指南，并指出了八个优先研究缺口。
四足机器人网络安全远程操控漏洞分析防御技术工业安全
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03-02 00:00
本文提出了一种利用各向同性激活函数构建动态神经网络的新方法。该方法通过对称性原理，使网络结构在神经元生成和退化过程中保持计算不变性，从而实现根据任务需求实时调整网络规模。核心在于各向同性原语的基独立性，它打破了传统逐元素激活函数对单个神经元的固有绑定，允许对网络层进行对角化重构，形成交替层间一对一的有序连接。这不仅能精确识别对网络功能影响重大的神经元连接，还为网络剪枝（等同于神经退化）和添加新支架神经元（神经发生）提供了分析不变的理论基础。文中还引入了可调参数“本征长度”来确保这种不变性。实验表明，各向同性密集网络在保持功能完全不变的前提下，渐近稀疏度可达50%。该方法为网络机制可解释性和动态拓扑结构提供了新的可能性。
动态神经网络各向同性激活神经发生网络剪枝对称性可解释性
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03-02 00:00
本文研究流形上实值函数的 Reeb 空间拓扑与组合性质。Reeb 空间由水平集的连通分支构成，是 Morse 函数理论中的核心工具。作者通过构造在稠密集上解析的显式函数，探讨其 Reeb 空间的图结构，并给出顶点的自然定义。研究揭示了 Reeb 空间在相当一般情形下可视为图，为流形拓扑分析提供了新视角。
reeb 空间解析函数拓扑学图结构流形
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03-02 00:00
本文构建了一个适用于一般拓扑空间输入的浅层与深度神经网络框架，该框架由一组连续特征映射和固定标量激活函数构成，并在欧几里得情形下退化为多层前馈网络。研究聚焦于网络的通用逼近性质，建立了在任意局部凸拓扑空间上，此类网络在连续向量值函数空间中稠密的一般条件。在无宽度约束时，所得普适性结果将经典逼近定理推广至非欧几里得设定。论文核心探讨了深度窄框架，即每层隐藏层宽度一致有界而深度可增长的情形，并确定了此类宽度受限的深度网络仍保持通用逼近能力的条件。作为一个具体实例，利用Ostrand对Kolmogorov叠加定理的扩展，为紧致度量空间的乘积导出了一个显式的普适性结果，其宽度界限由拓扑维数表达。
神经网络通用逼近拓扑空间深度窄网络非欧几里得函数逼近
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03-02 00:00
本文证明了在任何域上，约化Khovanov同调在保持分支的Conway突变下具有不变性。证明的关键在于利用作者先前工作中引入的、与Conway扭结相关的Khovanov多曲线不变量的强地理限制性质。通过应用同调镜像对称的思想，作者对该不变量的所有分支给出了完整的分类。
khovanov同调conway突变扭结不变量同调镜像对称多曲线不变量
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03-02 00:00
本研究提出了一种经典易感-感染-恢复（SIR）模型的扩展，通过引入少量额外仓室来捕捉疫情的空间传播效应。该模型旨在描述疾病在多个相互关联的城市或人口区域间的传播动态，同时避免了基于网络或基于个体方法常见的高维度和庞大参数集问题。其核心创新在于引入聚合变量来描述疫情在空间域不同区域的状态（未到达、活跃中或已消退），而非显式建模具体位置或流动网络。该公式化模型能够复现聚合发病率数据中观察到的关键定性特征，如由异步局部爆发引起的持续平台期和多波感染浪潮。最终系统由具有少量可解释参数的常微分方程构成，为理论分析和数值模拟提供了一个易于处理的框架。
空间流行病学sir模型聚合建模常微分方程异步爆发模型简化
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03-02 00:00
本文首次完整刻画了兼容性基础矩阵三元组构成的代数簇，通过计算其多重次数与多重齐次消失理想，解决了Bråtelund和Rydell提出的一个核心问题。研究发现了此前计算机视觉几何文献中已知代数约束集的不完备性，并揭示了一个简单四元约束集的关键作用。该四元约束与已知条件结合，可局部确定兼容性本质矩阵三元组簇，为广义兼容性簇的研究提供了新见解。
多射影几何基础矩阵本质矩阵代数簇计算机视觉消失理想
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03-02 00:00
本研究将经典香农熵扩展至双曲数平面$\mathbb{D}$，引入双曲概率值概念。通过双曲导数作用于生成函数$\sum_{s=1}^{N}{\rho}_{s}^{-\xi}$并令$\xi \to -1_{\mathbb{D}}$，建立了离散双曲概率分布$(\rho_{1}, \ldots,\rho_{N})$上的香农强双曲熵。核心贡献在于证明了该双曲熵扩展具有Lesche稳定性（实验鲁棒性），并进一步探讨了Rényi熵与双曲外熵的扩展结果。
双曲熵香农熵扩展lesche稳定性双曲概率信息论数学物理
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03-02 00:00
本文针对带有非线性乘性噪声的非局部随机反应扩散方程，证明了弱拉回平均随机吸引子的存在性。同时，对于具有随机初始数据的确定性非局部反应扩散方程，建立了其解以及弱拉回平均随机吸引子的存在唯一性。这些结果为研究具有非局部效应和随机扰动的复杂动力系统的长期行为提供了严格的数学框架。
随机动力系统反应扩散方程非局部方程随机吸引子乘性噪声
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03-02 00:00
本研究以五次多项式实根构型分类为基准，系统评估了多种机器学习模型。研究发现，神经网络仅凭原始系数即可达到84.3%的平衡准确率，而决策树仅为59.9%。然而，当提供显式的符号变化特征时，决策树性能与神经网络相当，并能生成明确的分类规则。知识蒸馏显示，该单一不变量解释了97.5%的决策结构。分布外、数据效率和噪声鲁棒性分析表明，神经网络学习的是决策边界的连续几何近似，而非尺度不变的符号规则。这一几何近似与符号不变性之间的区别，解释了模型间预测性能与可解释性之间的差距。结果表明，在所评估的结构化数学领域中，机器学习模型无法从原始系数中自主恢复离散的、人类可解释的数学规则，可解释性可能需要显式的结构归纳偏置。
可解释机器学习多项式根分类符号规则几何近似归纳偏置知识蒸馏
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03-02 00:00
本文证明了任意两个体积相等的满秩欧几里得晶格 $L, M$ 存在有界且勒贝格可测的公共基本域。证明直接应用可测霍尔定理，避免了以往证明中涉及的投影集中间结果。研究还表明，仅当 $ ext{vol}(L)= ext{vol}(M)$ 时，才可能存在有界的集合论公共基本域。
晶格理论基本域可测霍尔定理欧几里得空间等体积条件
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03-02 00:00
本文在极大 $L^p$-正则性框架下，研究了一类拟线性抛物型发展方程解的连续依赖性。对于形如 $\frac{d\phi}{dt} + A(t,\phi)\phi = f(t,\phi)$ 的方程，证明了强解对初值以及非线性算子 $A$ 和 $f$ 的逼近具有连续依赖性。关键步骤在于证明了算子 $A(t,\phi)$ 的极大正则性常数在相关 Banach 空间的紧子集上具有一致上界。作为应用，研究了一类具有 Carreau 型粘度的非牛顿流体模型，证明了当粘度中的非线性项趋于零且初值收敛时，其解收敛于经典 Navier-Stokes 方程的解。
拟线性方程连续依赖性极大正则性非牛顿流体navier-stokes方程抛物型方程
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03-02 00:00
本研究计算并分类了两种 Tambara-Yamagami 融合环推广的不可约非负整数矩阵（NIM-）表示，分别对应 Jordan-Larson 和 Galindo-Lentner-Möller 的研究。工作不仅完成了表示的完整分类，还探测了与这些 NIM-表示相关的代数对象，为理解相关融合范畴的表示论结构提供了新视角。
融合环nim-表示代数对象表示分类范畴论
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03-02 00:00
本文研究如何从含误差的采样过程 $X$ 中恢复置换群 $G \leq S_n$。模型将 $X$ 视为 $S_n$ 上的随机变量，定义为 $G$ 上均匀分布与 $S_n$ 上均匀分布的混合。作者开发了一套工具，能从 $X$ 中恢复 $G$ 的性质，并强化了恢复 $G$ 本身的主要方法。这些算法受到单值群数值计算的启发，该领域天然存在此类含误差的采样过程。
置换群恢复误差采样算法设计单值群组合数学概率模型
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03-02 00:00
本研究从光声波动方程出发，系统推导了任意球对称初始压力分布下时空声压的通用解析表达式。研究提供了均匀球源、高斯分布、指数分布及幂律分布等常见情形的具体解，并讨论了远场近似。该统一解析解为光声成像系统的设计与信号分析提供了关键理论工具，相关代码已在GitHub开源。
光声成像解析解球对称源波动方程信号分析
physics
03-02 00:00
研究通过构建一个包含联邦政府、地方政府和异质性房主的三层Stackelberg博弈模型，分析了联邦-地方成本分摊安排如何通过战略互动导致洪水搬迁计划中的不公平结果。模型揭示了三个驱动不公的主要机制：不同收入群体的贴现率差异、地方政府维护税收基础的动机，以及将财政紧张社区排除在外的参与门槛。对美国9个洪水易发区34,493户家庭的数值分析表明，现行联邦应急管理局75/25成本分摊方案导致低收入家庭搬迁率仅为高收入家庭的约四分之一（搬迁率差距达0.26）。研究发现，实现接近公平需要联邦承担至少85%的成本，但通过公平加权机制可在降低25%成本下达到类似效果。
洪水搬迁成本分摊博弈论环境公平气候适应政策分析
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03-02 00:00
本研究首次报道了一种水热法合成、聚乙烯吡咯烷酮（PVP）稳定的1T相二硫化钨/还原氧化石墨烯（1T-WS₂/PVP/rGO）杂化纳米复合材料。该材料展现出本征的液晶行为，可形成高度均匀的薄膜，用于高效的湿度传感。该传感平台结合了1T-WS₂的金属性优势、PVP的稳定作用以及rGO的导电框架，形成有序的液晶结构，从而实现了增强的灵敏度、快速响应和环境稳定性。研究全面分析了其光结构表征及响应/恢复时间等关键性能参数。
湿度传感二维材料液晶复合材料1t-ws₂石墨烯纳米技术
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03-02 00:00
本研究使用载有双氯芬酸的聚氨酯薄膜，在静态与动态条件下分析药物释放动力学与机制。动态条件模拟生物血流（流速7.5与23.5 ml/s），初始载药量为10%、20%、30%。通过Higuchi、Korsmeyer-Peppas、一级、零级及Peppas-Sahlin模型拟合数据发现：提高流速与初始载药量均促进药物释放，且静态下释放速率更受载药量影响。主要释放机制包括扩散、突释与渗透压，其中Fickian扩散主导全过程，但其贡献随流速与载药量增加而降低。
药物释放聚氨酯薄膜释放动力学扩散机制生物流体模拟
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03-02 00:00
针对含激波可压缩流数据同化中经典集合卡尔曼滤波（EnKF）因预测分布双峰化而产生虚假振荡和非物理特征的问题，本文提出神经集合卡尔曼滤波。该方法将含激波流场的预测集合映射至深度神经网络的参数空间（权重与偏置），并在该空间执行数据同化。通过物理信息迁移学习确保网络参数平滑变化，从而避免标准EnKF的缺陷。数值实验在无粘Burgers方程、Sod激波管和二维爆炸波问题上验证了其有效性。
数据同化集合卡尔曼滤波激波捕捉神经网络可压缩流物理信息学习
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03-02 00:00
本研究在高数值孔径（NA）光学腔中实现了超过500 GW/cm²的超高强度连续波，突破了参量振荡不稳定性（PI）对强度的限制。PI是镜面振动将光从一个腔模散射到另一个腔模的过程。研究团队在桌面法布里-珀罗腔中观测到PI，确定其源于镜片内部的MHz体声学模式，并测量了其Q因子。通过采用低Q值镜片，成功在开放式自由空间腔中实现了创纪录的强度。
光学腔参量振荡不稳定性高强度激光法布里-珀罗腔体声学模式
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03-02 00:00
本研究开发了一种自动化软件，用于解决大规模放疗计划数据库（超过10万患者）的标注难题。该方法通过深度学习分割118个解剖结构（器官、腺体、骨骼），将其归类为颅脑、头颈、盆腔、腹部、胸部、四肢六个区域，并利用85%和50%等剂量线与这些结构的重叠度来计算剂量重叠指标，从而自动推断放疗计划的解剖区域标签。算法在100个临床计划验证集上取得了95%的Top-1准确率（匹配主要治疗部位），为多机构大数据分析提供了可扩展的标准化解决方案。
放疗大数据解剖区域分类深度学习分割剂量重叠分析医学影像处理dicom自动化
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03-02 00:00
本研究利用粒子与重离子输运系统（PHITS）进行蒙特卡洛模拟，探究了次级宇宙射线在雷暴云产生长时标辐射暴中的作用。模拟结果表明，无论电场区域的几何形状或强度如何，伽马射线都是长时标辐射暴中种子电子的主要来源。研究还揭示了产生能量超过数十MeV伽马射线所需的电场区域结构与强度，这类伽马射线目前仅在高海拔观测中被探测到。通过将模拟估算的辐射暴通量与羊八井（海拔4.3 km）等地的观测数据对比，研究进一步约束了雷暴云中电场区域的强度与构型范围。
宇宙射线雷暴云物理蒙特卡洛模拟伽马射线大气电场粒子加速
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03-02 00:00
本研究针对大型液氩时间投影室（LArTPC）中光子探测器原位校准的需求，系统表征了紫外光校准系统中关键光学组件在低温下的性能。研究测量了多种多模熔融石英光纤、SMA连接器、光纤馈通和光扩散组件在275-970 nm波长范围内的光损耗。结果表明，经过多次液氮热循环和高强度脉冲（来自275 nm LED的3000-9000万次脉冲）照射后，光纤性能未出现统计学意义上的显著退化。此外，研究开发了一种紧凑的3D打印PEEK扩散器外壳，配合堆叠的紫外级熔融石英扩散片，实现了朗伯发射和最均匀的角分布。这些经过优化的组件已在多个DUNE原型中成功部署，为大型低温探测器实现可靠、均匀的紫外光传输提供了关键的组件选择和校准依据。
液氩探测器紫外校准光学组件低温性能dune实验光子探测
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03-02 00:00
本文针对稀有液体时间投影室（TPC）在加速器中微子物理、暗物质探测及无中微子双贝塔衰变等前沿探测应用中的高压稳定性需求，以nEXO实验为具体案例，系统阐述了大型稀有液体TPC内实现稳定高压系统的设计考量。研究综合了前期高压研究成果与实验调查，分析了影响高压稳定性的关键因素，并提出了旨在提升稳定性、防止放电的设计方案。文中特别介绍了一种为nEXO TPC量身定制的新型高压输送系统概念，该设计在满足nEXO无中微子双贝塔衰变搜索对放射纯度严苛要求的同时，整合了上述稳定性优化策略，为未来在稀有液体环境中应用高压的实验提供了重要指导。
时间投影室高压系统nexo实验稀有液体探测器无中微子双贝塔衰变稳定性设计
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03-02 00:00
本研究提出一种利用机器学习校正张量超压缩（THC）近似误差的新方法。作者将THC应用于三阶Møller-Plesset理论（MP3），作为耦合簇单双激发（CCSD）的简化模型，并在主族化学数据库（MGCDB84）上训练了多种回归模型。结果表明，非线性核岭回归模型能显著降低THC-MP3与标准MP3之间的误差：分子总能量的均方根误差降低6-9倍，反应能量的误差降低2-3倍。该方法为在保持计算效率的同时提高大分子电子结构计算的精度提供了新途径。
量子化学机器学习张量超压缩电子结构回归校正计算化学
physics
03-02 00:00
本研究提出了一种用于等温等压（NPT）系综下带电粒子系统分子动力学模拟的随机批量高斯和（RBSOG）方法。该方法通过对压力相关的 $1/r^3$ 核进行高斯和分解，实现了平滑的短/长程分解，以瞬时评估压力。长程部分在傅里叶空间中通过随机批量重要性采样处理。针对径向与非径向压力分量采样效率的权衡，研究引入了一种测度重校准策略，复用径向提议的傅里叶模式并针对非径向目标进行校正，从而以可忽略的额外成本，生成了方差显著降低的无偏压力估计器。该方法在保持近最优 $O(N)$ 复杂度的同时，缓解了传统基于Ewald求和方法因截断不连续性导致的压力伪影。数值实验表明，RBSOG能以小批量大小（$P\sim 100$）准确复现体相水、LiTFSI离子液体和DPPC膜的关键结构与动力学可观测量。在高达 $10^7$ 个原子和 $2048$ 个CPU核心的大规模基准测试中，RBSOG在NPT模拟的静电计算上比粒子-粒子粒子-网格方法提速约一个数量级，同时相对于随机批量Ewald方法实现了 $4\times$ 的方差降低，并展现出优异的弱/强可扩展性。
分子动力学npt系综随机算法压力计算高性能计算静电相互作用
physics
03-02 00:00
本研究提出了一种微观、无参数的从头计算方法，用于计算单个半导体纳米晶体的光致发光光谱。该方法直接从半经验赝势框架推导出激子-声子耦合，并系统地纳入了扩展至声子模式二阶的对角和非对角相互作用。在久保-丰泽形式中，利用戴森展开计算了偶极-偶极关联函数，从而一致地描述了纯退相和粒子数转移对光谱特征的作用。应用于CdSe/CdS核壳纳米晶体时，该方法在宽温度范围内定量再现了实验光谱，揭示出在100-150 K以上，二阶声子耦合贡献了近一半的均匀线宽，而非对角耦合导致的激子热化作用仅在温度接近300 K时起次要作用。
纳米晶体光致发光激子-声子耦合光谱计算半导体物理核壳结构
physics
03-02 00:00
本研究提出了一种新型循环衍射光学神经处理器（ReDON），旨在解决传统衍射光学神经网络（DONNs）因静态相位掩模而存在的非线性响应不足和可重编程性差的问题。ReDON通过原位电光自调制机制，实现了动态、输入依赖的光学传输，从而提供了一种高效且可重编程的光学计算方法。该架构受大语言模型中门控线性单元（GLU）的启发，通过轻量级参数函数调制部分传播光场的相位或强度，以极低的推理开销实现有效非线性。在图像识别和分割基准测试中，ReDON在模型复杂度相当且额外功耗可忽略的情况下，相比采用光学或数字非线性的先前DONNs，将测试准确率和平均交并比（mIoU）提升了高达20%。
光学神经网络衍射光学可重构计算非线性光学非冯·诺依曼架构自调制
physics
03-02 00:00
本研究提出了一种基于单个谐振隧穿二极管（RTD）的280 GHz雷达传感概念。该器件在室温下即可产生太赫兹振荡并具有强非线性混频特性，使其能同时作为偏压可调振荡器和自振荡混频器。通过扫频并利用自混频产生低频雷达干涉信号，研究人员从雷达角度解读和处理该信号，成功从重复扫描中提取出微米级的位移变化（最小可测位移约5微米）并定量分辨了12.5、25和50微米厚的聚合物薄膜。
太赫兹传感谐振隧穿二极管微米级测量自混频雷达薄膜厚度检测
physics
03-02 00:00
本研究理论分析了携带轨道角动量的螺旋X射线与手性分子的非共振衍射。研究发现，对于随机取向的分子，无论光束空间分布如何，都不会产生二色性信号。然而，当分子被定向时，可以观测到明显的二色性响应。该结果明确了光束和样品条件，为在轴向和焦点平均后仍能获得可测量的二色性散射信号提供了理论依据。
螺旋x射线手性探测x射线衍射轨道角动量分子取向
astro-ph
03-02 00:00
本研究通过使用AREPO和FLASH两种代码进行三维流体动力学模拟，探究了氦点燃双简并白矮星合并的结果。模拟发现，在接近氦点燃条件的双白矮星系统中，一种模型产生了主星的双重爆轰和伴星的高速抛射（D6场景），而另一种模型则导致了两颗星体的完全瓦解。尽管使用了不同的数值求解器、核反应网络和网格策略，两种代码得出了基本一致的结果，证明了该物理场景数值模拟的稳健性。研究结果强有力地支持了D6和四重爆轰通道至少对部分Ia型超新星是可行的，并探讨了其潜在的X射线等观测特征。
ia型超新星白矮星合并流体动力学模拟氦点燃双重爆轰核合成
astro-ph
03-02 00:00
本研究利用GIBLE项目，对银河系类似星系晕中的kpc尺度冷云进行了高分辨率模拟。研究团队从高分辨率宇宙学磁流体动力学模拟中选取了10个质量约$10^{4.5-5} M_{\odot}$的冷云，并通过局部球状区域细化方案，将气体质量分辨率提升1000倍至$0.2 M_{\odot}$（空间分辨率达pc量级）。研究发现，辐射冷却是云团存活的主导物理过程，磁场作用相对较小。云团的运动不仅受减速的阻力支配，还受到与复杂背景速度场动量交换产生的加速影响，导致其速度可能超过仅由初速度决定的弹道轨迹。结果表明，真实的宇宙学初始条件（如复杂的密度、温度和速度场）对云团后续演化至关重要，从现有大尺度模拟中采样输出为捕捉这些效应提供了自洽的方法。
星系晕冷云模拟宇宙学模拟磁流体动力学高分辨率gible项目
astro-ph
03-02 00:00
研究团队利用JWST/NIRCam在4-5微米波段对距离仅3.2秒差距的类木行星ε Eri b进行了迄今最灵敏的直接成像搜寻，达到了$3.0\times10^{-7}$的对比度极限，但未探测到行星。结合更新的恒星年龄（11±1亿年）和演化模型，行星有效温度预计在150-200 K之间。分析表明，此次非探测结果可由两种可能性解释：行星大气金属丰度较高，或大气中存在水冰云。这两种情况均表明ε Eri b的大气特征与太阳系木星惊人相似。
系外行星直接成像大气特征jwst观测类木行星
astro-ph
03-02 00:00
本研究通过牛顿及后牛顿双星-单星散射实验，分析了中等质量黑洞（IMBH）在致密星团中的动力学抛射概率。研究结合生存分析模型，发现IMBH的保留概率强烈依赖于其与环境中其他黑洞的质量比以及环境的速度弥散。结果表明，在典型的银河系球状星团中，质量小于约$10^3\,\mathrm{M}_\odot$的IMBH不太可能保留至今。研究还预测，未来引力波探测器（如爱因斯坦望远镜）可能探测到更高红移处、质量比$q\lesssim0.2$的IMBH并合事件。
中等质量黑洞星团动力学引力波天文学生存分析黑洞并合数值模拟
astro-ph
03-02 00:00
本研究介绍了PLUTO代码中拉格朗日粒子模块的GPU兼容性重构。该模块用于模拟相对论性磁化天体物理流中激波加速粒子产生的非热辐射。通过采用OpenACC编程模型和MPI库，新设计能够同时利用单个商用GPU和多节点（预）百亿亿次计算设施。基准测试显示，在128个全GPU节点（每节点4个GPU）上运行相同测试，相比同等数量的高端CPU节点（每节点112个核心），实现了约6倍的加速。代码验证通过两个测试案例与解析解的比较完成。
gpu计算天体物理模拟拉格朗日粒子高性能计算pluto代码openacc
astro-ph
03-02 00:00
引力波探测器（如LIGO）易受短时瞬态噪声（毛刺）干扰。现有工具依赖人工检查或大量训练数据。本研究提出机器学习工具 OmegaNeuron，它融合了 GravitySpy 的图像相似度方法与 Omega Scan 的瞬态分析，可自动识别记录到毛刺的辅助通道。该工具通过定量相似性度量对候选通道进行清晰排序，在多个毛刺案例中表现一致，并与现有关联工具结果高度吻合。集成至 gwdetchar 软件包后，OmegaNeuron 能加速分析，提升探测器灵敏度与引力波观测的可靠性。
引力波噪声识别机器学习图像相似度ligo瞬态分析
astro-ph
03-02 00:00
该研究提出，X射线暂现源可能源于具有极端偏心轨道的恒星-致密天体双星系统。在轨道近星点，物质转移产生的X射线会蒸发恒星表面物质，其反冲作用使轨道半长轴和偏心率逐渐增加。这使得每次近星点相遇都产生一次X射线爆发，类似于银河系内的周期性潮汐瓦解事件（TDE），而非单次灾难性事件。
x射线暂现源偏心双星致密天体潮汐瓦解事件轨道演化物质转移
astro-ph
03-02 00:00
本研究对星际彗星3I/ATLAS在近日点前后（日心距3.7至1.8天文单位）进行了多波段光谱观测。利用多台大型望远镜，覆盖了0.3至2.5微米波长范围。研究持续探测到Ni和CN的发射，并在近日点后首次探测到Fe和微弱的$\mathrm{C_3}$。光谱斜率分析显示，光学波段呈正斜率（蓝光区21-27%，红光区6-10%），而近红外波段则呈负斜率（0.9-1.5微米约-0.9%，1.9-2.5微米约-2.3%），并在约1.1微米处存在明显转折，表明存在尘埃彗发散射光。近红外波段未发现水冰特征深度增加，其光谱形状与另一颗星际彗星2I/Borisov接近近日点时相似。
星际彗星光谱观测尘埃彗发气体成分近日点
astro-ph
03-02 00:00
本研究提出了一种基于叠加模型的新方法，用于重建宇宙线粒子的能量和对数质量（lnA）。该方法利用LHAASO观测站在固定距离处测量的电磁和缪子探测器粒子密度，而非环形带内的积分粒子数，从而提高了重建精度。对于天顶角小于40度的宇宙线，能量偏差控制在±5%以内，lnA偏差在±0.3以内。能量分辨率在1 PeV以上可达5%~15%，铁核在10 PeV以上的质量分辨率优于25%。该方法为理解宇宙线能谱“膝区”的起源提供了关键工具。
宇宙线物理能量重建质量分辨lhaaso叠加模型膝区
astro-ph
03-02 00:00
本研究采用基于相对论平均场模型的真实状态方程，并一致性地处理热效应，计算了中子星并合后残余天体引力波发射的峰值频率分布。结果表明，峰值频率范围约为2.5至4 kHz。该分布的宽度表明需要具有kHz灵敏度的宽带引力波天文台进行观测，并对一些所谓的“并合后优化”探测器配置提出了质疑。研究还显示，KAGRA的高频设计相比其宽带设计，更适合测量并合后残余天体的信号。
中子星并合引力波状态方程核物质相对论平均场kagra
astro-ph
03-02 00:00
本研究针对系外行星宜居性评估中宜居行星样本极端稀少、标签不确定的难题，提出了一种基于池的主动学习方法。研究构建了统一数据集，将问题定义为二分类任务，并建立了以召回率为优先的梯度提升决策树基线模型。通过将模型嵌入主动学习框架，并采用基于不确定性的边界采样策略，结果表明，主动学习能显著减少达到监督学习性能所需的标记样本量，提升了标签效率。为连接实际天文应用，研究进一步集成多个主动学习模型的预测结果，对原始标记为“不宜居”的行星进行排序，识别出一个值得后续研究的稳健候选目标，展示了该方法在数据不平衡、信息不完整和观测资源有限条件下，为后续观测目标提供不确定性感知的优先排序能力。
主动学习系外行星宜居性分类数据不平衡机器学习天文信息学
astro-ph
03-02 00:00
本研究利用斯皮策和WISE望远镜数据，发现了42颗中红外明亮的尘埃超新星，并对其宿主星系环境进行了系统分析。研究发现，尘埃超新星倾向于出现在具有更高Hα发射线等值宽度、更低金属丰度以及更重宿主星系消光的环境中。一个关键发现是超新星尘埃质量与宿主星系的恒星形成率呈负相关，这意味着在恒星形成率较低的区域，超新星可能产生更多的尘埃。然而，尘埃质量与金属丰度及宿主消光之间未发现显著关联，表明超新星内部的尘埃形成过程可能对其外部环境的金属丰度和尘埃条件不敏感。
尘埃超新星中红外天文宿主星系环境恒星形成率尘埃形成天体物理
econ
03-02 00:00
本研究构建了一个耦合地球-人类-生产系统的随机动力学框架，将可持续性定义为系统的边界结构性质。系统通过带乘性噪声的随机微分方程建模，子系统间存在绝对双向流动。生物多样性内生化，社会评价由权重随人类能力演化的自反泛函表示。可持续性对应于边界以正概率不被触及，发展对应于评价泛函的局部上升，可持续发展则要求方向一致且生存概率严格为正。核心发现是：每个子系统上的净绝对流动符号是相变参数——若在零点附近为负，则边界为出口型，几乎必然的持久性在结构上不可能实现，与内在再生、能力积累或生产力参数无关。可持续性由此呈现为边界结构与向量场对齐的几何性质，而非跨期最优化的推论。
可持续性随机动力学系统耦合边界分类相变自反评价
econ
03-02 00:00
研究通过构建结构向量自回归模型，分析了加州克恩县就业与全球原油市场的动态关系。尽管化石燃料直接就业占比不足2%，但原油市场波动解释了该地区11%的就业增长变化。研究发现，若剔除全球石油市场影响，克恩县当前就业水平将降低6.4%。研究利用投入产出网络理论框架解释了这一放大效应，为制定针对石油依赖地区的转型政策提供了依据。
能源转型就业影响投入产出关联区域经济结构向量自回归
econ
03-02 00:00
本文针对成对时间序列系统中确定性趋势斜率的比率，开发了统计推断方法。研究重点在于检验不同趋势序列对之间的趋势比率是否相等。当趋势斜率相对于趋势周围的变异较小时，比率估计量的有限样本性质可能较差，因此作者将等比率检验重新表述为趋势斜率的乘积形式，从而减少了小趋势斜率对推断的影响。该方法可用于通过比较模型生成与观测到的温度序列的趋势比率（放大比率），对气候模型进行实证评估。研究提供了渐近理论以生成临界值，并通过模拟评估了等趋势比率检验的有限样本性能，为实证研究者提供了实用建议。
时间序列分析趋势比率检验统计推断气候模型评估计量经济学
econ
03-02 00:00
本文研究了在无总体不确定性的冯·诺依曼-摩根斯坦纯交换经济中，引入一个具有等级依赖效用（RDU）的代理人（其概率加权函数代表了财富边际效用无法捕捉的“概率风险厌恶”）所带来的影响。经典理论预测，帕累托最优配置应是完全保险（无赌博）配置。然而，本文证明，RDU代理人的概率加权函数能够导致帕累托最优配置出现内生赌博，即使所有代理人拥有共同的基线信念。这种最优状态下的内生赌博意味着，不确定性交易纯粹源于风险感知的异质性，而非信念差异。研究结果为“概率权重可作为信念异质性的内生来源”这一直观理解提供了形式化证明，并为在无初始总体不确定性的环境中，共同信念与投机行为何以共存提供了新的行为基础。将RDU的非线性加权函数解释为一种“内部性”引发了社会规划者是否应干预的问题。研究表明，仁慈的社会规划者可以通过提供有成本的统计或金融教育，引导RDU代理人行为更接近vNM代理人，从而（部分）恢复完全保险配置的最优性。
行为经济学等级依赖效用概率加权帕累托最优内生不确定性投机行为
econ
03-02 00:00
本研究提出了一个用于策略学习的通用贝叶斯框架。在决策问题中，决策者从行动集中选择行动以最大化期望福利，例如治疗选择或投资组合选择。其核心贡献在于通过基于损失的贝叶斯更新来表述此问题，并引入一个平方损失代理函数用于福利最大化。研究表明，在策略类上最大化经验福利等价于最小化结果差异的缩放平方误差，并附加一个由调谐参数 $\zeta>0$ 控制的二次正则化项。这产生了一个允许高斯伪似然解释的决策规则通用贝叶斯后验。研究还阐明了所得广义后验的两种贝叶斯解释：工作高斯视角和基于决策理论的损失视角。作为实现示例，引入了具有tanh压缩输出的神经网络，并提供了PAC-Bayes风格的理论保证。
贝叶斯决策策略学习福利最大化通用贝叶斯正则化pac-bayes理论
econ
03-02 00:00
本文提出gIVBMA，一种贝叶斯模型平均方法，用于处理因果推断中工具变量的选择难题。该方法通过在结构方程模型中，对不同工具变量集和协变量集进行平均，实现数据驱动的有效工具选择，并对无效工具变量提供额外稳健性。其创新点包括尺度不变先验结构、支持非高斯分布的结果与处理变量，以及基于条件贝叶斯因子的高效计算策略。理论证明该模型选择具有一致性，模拟实验显示其性能优于现有方法，并在疟疾/制度对人均收入影响、教育回报率等实证研究中得到应用。
因果推断工具变量贝叶斯模型平均结构方程模型稳健估计
q-bio
03-02 00:00
本研究通过双通道概率线索整合任务，测试了支持结构广播对元认知校准的影响。当任务发生机制转换导致某一通道系统性校准错误时，传统的基于单一全局证据强度映射的“内容主导”架构出现校准偏差。相比之下，“审计架构”通过学习基于结果审计轨迹的机制条件校准映射，显著改善了校准性能，尤其在性能退化的机制下。研究进一步将置信度与决策控制耦合，发现审计架构在低支持条件下会选择性请求额外证据，从而产生不同的控制行为。这为内容表现与系统级置信度/策略之间的可分离性提供了具体、可测试的计算证据。
元认知校准支持结构广播计算神经科学审计架构机制转换置信度
q-bio
03-02 00:00
本研究在先前化疗与免疫治疗模型基础上，新增溶瘤病毒疗法（Virotherapy），构建了一个用于模拟癌症在健康组织中扩散的动力学系统模型。该模型允许对三种治疗方式的多种组合进行计算机实验，弥补了实验室或临床试验的局限。分析表明模型解在有限时间区间内存在、有界且非负，具有生物学可行性。通过构建时间步进算法并进行计算机模拟，展示了无治疗基线、三种疗法单独应用及部分联合方案下的疾病发展情况。模拟结果表明联合治疗更为有效，但模型暂未考虑实际应用中可能存在的治疗限制或互斥性问题。
癌症治疗数学建模联合疗法溶瘤病毒动力学系统计算机模拟
q-bio
03-02 00:00
本研究针对多类型SIR传染病模型，探讨了当描述不同类型个体间传播强度的下一代矩阵$M$仅部分已知（例如仅知其行和$\{r_i\}$或列和$\{c_j\}$）时，如何推导基本再生数$R_0$和各类人群最终感染规模$\{\tau_i\}$的上下界。研究分为一般矩阵和满足细致平衡条件的特殊矩阵两种情况。对于一般矩阵，获得了$R_0$和$\{\tau_i\}$的尖锐上下界；对于满足细致平衡的矩阵，$R_0$的界限更窄但非尖锐，而最终规模的界限仅在两类个体情况下获得。
传染病模型基本再生数最终规模下一代矩阵参数估计数学流行病学
q-bio
03-02 00:00
本研究利用开源软件CompuCell3D（CC3D）构建了一个新颖的多细胞、多尺度结核病（TB）进展模型，旨在探究细菌与免疫细胞的空间组织对感染结局（潜伏性或活动性）的决定性作用。该模型是一个基于代理的宿主内动力学建模框架，其定性结果与此前开发的模型基本一致，但存在定量差异。通过对关键参数的鲁棒性分析发现，模型输出对控制趋化运动的参数扰动具有较强鲁棒性，但对控制细胞运动持续性、细胞粘附和体积约束的参数扰动则较为敏感。
结核病建模多尺度模型compucell3d空间组织基于代理模型宿主内动力学
cs
03-02 00:00
本研究提出了一个将连续反馈循环集成到个性化算法中的理论与实现框架，以解决传统静态用户画像和预定义规则无法捕捉用户偏好动态变化的问题。通过持续收集和分析用户反馈，AI系统能够实时调整其推荐、响应和交互，以更好地适应用户的当前情境和偏好。理论分析为自适应算法的收敛性和遗憾界提供了保证。在推荐系统、虚拟助手和自适应学习平台三个领域的实验评估表明，动态个性化方法相比静态方法将用户满意度提升了15-23%，同时保持了计算效率。研究还探讨了连续反馈机制的实施挑战、对用户体验的影响，并全面分析了个性化质量、计算开销与用户疲劳之间的权衡。
动态个性化连续反馈交互式ai实时适应用户满意度算法框架
cs
03-02 00:00
本文指出当前可视化分析系统的研究范式存在矛盾：其研究方法（如基于简单认知行为的设计评估）与研究目标（支持复杂的推理、问题解决等分析行为）严重不匹配，损害了研究的内部效度（系统有效性）与外部效度（方法普适性）。为解决此问题，论文主张超越传统人机交互理论，提出采用复杂认知理论（特别是问题解决理论）作为新的理论基础，以更好地指导可视化分析系统的设计与评估研究。
可视化分析复杂认知系统设计理论框架人机交互评估方法
cs
03-02 00:00
针对现有大语言模型（LLMs）去毒方法（如DPO、NPO）易受对抗性提示和微调再学习攻击的问题，本文提出REPO方法。该方法将去毒重新定义为词元级别的偏好优化问题，通过新颖的目标函数，迫使有害续写的表征向良性表征收敛。机理分析表明，REPO能对编码毒性的神经元进行深度、局部的编辑，同时保持模型的通用能力。全面评估显示，REPO在对抗再学习攻击和增强型GCG越狱等复杂威胁方面，实现了最先进的鲁棒性。
大语言模型模型安全表征学习偏好优化对抗鲁棒性去毒
cs
03-02 00:00
针对生成式推荐模型在微调时可能将用户敏感属性编码进参数的问题，本文提出了U-CAN框架。该框架通过对比分析神经元在待遗忘数据与保留数据上的激活差异，精准识别并量化风险。不同于传统的梯度擦除或二值化剪枝方法，U-CAN在LoRA适配器上引入了基于效用感知校准的自适应软衰减机制，使用可微的衰减函数选择性下调高风险参数，在有效抑制敏感信息检索路径的同时，最大程度地保留了模型的核心推理能力与网络拓扑结构。实验表明，该方法在隐私遗忘、效用保留和计算效率方面均取得了良好效果。
机器遗忘生成式推荐隐私保护低秩适配对比学习模型安全
math
03-02 00:00
本文针对传统单纯复形模型将顶点视为同质实体、忽略其内在属性对高阶相互作用（HoIs）影响的问题，提出了“组合元复形”模型。该模型包含两个交互组件：作为容许结构的底层单纯复形，以及为顶点分配浓度并基于阈值规则决定高阶单纯形实现与权重的浓度层。研究探讨了单纯形浓度如何影响HoIs的出现，并将真正的HoIs定义为同时满足组合容许性和浓度实现条件的相互作用。通过面介导的邻接关系，为非面单纯形定义了度和接近中心性，并引入了一个单参数中心性族，在纯结构连通性和浓度诱导耦合之间进行插值，为分析结构丰富的高阶网络提供了新框架。
高阶网络单纯复形组合元复形中心性浓度阈值图论
math
03-02 00:00
本文研究了顶点坐标为整数的格点三角形，证明了除平凡情况外，其外心、重心和垂心不可能同时落在整数格点上。研究通过数论与几何方法的结合，揭示了格点三角形在经典欧氏几何中心性质上的限制，为离散几何中的格点结构提供了新的理论边界。
格点三角形几何中心整数坐标离散几何数论几何
math
03-02 00:00
该研究扩展了Graham（1964）关于序列$S_t(\alpha) = (\lfloor t\alpha^n \rfloor)$完备性的经典结果。原工作仅处理了$0 < t < 1$且$1 < \alpha < 2$的情形，证明了当参数满足特定条件时，几乎所有大整数都能表示为该序列中不同元素之和。本文证明，Graham的方法可推广至更广泛的参数对$(t, \alpha)$，从而扩大了此类指数增长序列在加性数论中的完备性判定范围。
加性数论指数序列完备性graham问题整数表示
math
03-02 00:00
本文引入了“meta-automatic序列”的概念，将Hofstadter Q序列等嵌套（meta-Fibonacci）递归与自动序列的基于数位的递归自然地结合起来。作者构造了不可“解嵌套”的meta-automatic序列$\mathcal{M}_{1}$和$\mathcal{M}_{2}$，证明了它们明确的DFAO（带输出的确定性有限自动机）求值，给出了4-均匀态射，并研究了这些序列的因子复杂度。这项工作为理解递归结构与自动性之间的关系提供了新的视角。
自动序列嵌套递归数论组合有限自动机均匀态射因子复杂度
math
03-02 00:00
本研究针对维度 $D \geq 3$ 的能量临界非线性Ginzburg-Landau方程 $\partial_{t} u = z\Delta u + z|u|^{\frac{4}{D-2}} u$（其中 $\Re z > 0$）进行了分析。在径向对称的假设下，证明了任何具有有限能量范数的解，在时间演化中会连续地分解为有限个渐近解耦的基态孤立子副本与自由辐射的叠加。这一结果揭示了此类方程解的长期渐近行为模式。
非线性方程孤立子分解能量临界渐近行为径向对称ginzburg-landau方程
math
03-02 00:00
本文研究了独立集与各类互可见集之间的关联。证明了图的每个外互可见集都是独立集当且仅当该图是距离边临界图。研究给出了构造距离边临界图的几种方法，并刻画了所有独立集都是全互可见集或对偶互可见集的图，以及所有全互可见集都是独立集的图。此外，确定了富勒烯衍生图的全互可见数，并讨论了所有独立集都是互可见集的图，在直径为4的图中完成了其刻画。研究还证明了确定独立互可见集的最大基数、判断其是否等于图的独立数等问题是NP难的，对独立全互可见集、外互可见集和对偶互可见集同样成立。
互可见集独立集距离边临界图图论np难问题富勒烯图
math
03-02 00:00
本研究对确定性纸牌游戏《Beggar-My-Neighbour》进行了严格的数学与计算分析。通过建立形式化的状态空间框架，深入探究了游戏终止与非终止对局的二分现象。大规模数值模拟显示，有限对局时长的分布近似指数衰减，但存在相关偏差，证实了无记忆动力学的涌现。理论方面，研究解决了逆向确定性问题，并形式化了即使在可达状态集中“出牌函数”也缺乏单射性的特点。关键贡献在于，通过引入自动化的“无限循环工厂”算法，该算法采用自适应插入策略，有效识别了在平衡初始牌组配置下的非终止循环，从而在标准及广义游戏设定中证实了无限游戏的存在。
纸牌游戏动力系统无限循环状态空间计算模拟算法证明
math
03-02 00:00
本文提出了一个广义随机梯度下降动量（SGDM）框架，统一了包括Polyak动量和Nesterov动量在内的多种动量方法。在温和的光滑性和有界方差假设下，为凸优化问题建立了常参数下的遍历收敛性，并推导了时变参数下改进的迭代收敛速率。对于非凸问题，证明了向平稳点的次线性收敛，并在满足Polyak–Łojasiewicz条件时，建立了向最优解邻域的线性收敛。该分析框架参数选择灵活，为多种现有动量方法提供了统一的收敛性保证。
随机优化动量方法收敛性分析机器学习凸优化非凸优化
math
03-02 00:00
本文研究了非局部反应-扩散方程生成的多值半流的全局吸引子结构，该方程无法保证柯西问题的唯一性。首先，分析了稳态点的存在性与性质，证明该问题经历了与经典Chafee-Infante方程相同的分岔级联。其次，研究了不动点的稳定性，确立了半流是动态梯度的。证明了吸引子由稳态点及其异宿连接构成，并分析了一些可能的连接方式。
非局部方程全局吸引子分岔理论动态梯度系统异宿连接反应扩散方程
math
03-02 00:00
本文研究了二维力学哈密顿量 $H(p,x)=\frac12|p|^2+V(x)$ 对应的有效哈密顿量 $\overline{H}$ 的极小能级集 $F_0$ 的边界几何结构。当位势 $V$ 在环面 $\mathbb{T}^2$ 上具有唯一最大值，且该点处的 Hessian 矩阵有两个不同的负特征值时，作者给出了 $\partial F_0$ 的显式、可验证的刻画。主要结论是：点 $p \in \partial F_0$ 不位于任何平坦边上的充要条件是 $\partial F_0$ 在 $p$ 处可微且其外法向为无理方向（可能除一对例外点 $\pm p_0$ 外）。由此得出平坦边在 $\partial F_0$ 上是稠密的，并通过构造实例表明例外点对可能出现，从而证明结果是精确的。
有效哈密顿量极小能级集几何结构哈密顿-雅可比方程稳定范数环面
math
03-02 00:00
本研究提出了一种基于路径签名的数值方法，用于求解多维线性二次随机控制问题。通过证明线性签名泛函在容许控制类中的稠密性，该方法将原始随机优化问题转化为确定性凸二次多项式优化问题。理论分析表明，当截断水平足够高时，问题的值函数可通过有限维多项式逼近。数值实验显示，即使在小截断水平下也能获得较高精度。核心工具包括：受控随机微分方程的代数表示、成本函数作为驱动噪声路径签名线性泛函的构造、截断线性泛函的收敛性以及签名控制的稠密性。
随机控制路径签名线性二次型数值方法凸优化
math
03-02 00:00
本研究针对第一类潘勒韦超越函数，提出了一种基于泰勒级数比值检验的奇点定位方法。通过分析复平面上的二阶非线性微分方程解，该方法能够有效估计极点、分支点和本性奇点的位置与阶数。这项工作延续了潘勒韦等人（1888-1915）对微分方程奇点模式的研究，为理解特殊函数的解析结构提供了新工具。
潘勒韦方程奇点分析复分析非线性微分方程特殊函数
physics
03-02 00:00
本文综述了合成数据在磁共振波谱学（MRS）研究中的关键作用。合成数据通过模拟真实信号，有效解决了临床数据稀缺、模型训练不足的问题，并在优化采集方案、验证软件算法、支持深度学习应用及提升研究可重复性方面展现出显著优势。文章由国际医学磁共振学会MRS研究组的代码与数据共享委员会下属工作组撰写，系统评估了当前合成数据的生成方法与应用实践，为未来MRS技术发展提供了重要参考。
磁共振波谱合成数据深度学习医学影像数据增强可重复性
physics
03-02 00:00
本研究通过物理建模与信息论分析，评估了鸟类（如鸽子）利用内耳半规管中电磁感应实现磁感应的新假说。分析表明，在理想化假设下，地磁场运动产生的法拉第感应信号所携带的信息量，不足以支持鸟类提取方向性磁场信息以用于导航。然而，该模型揭示了微弱的射频电磁波可能通过此感应途径产生可探测信号，这为射频干扰鸟类导航的现象提供了一种可能的物理解释。研究并未否定前庭系统存在磁响应通路的实验证据，但指出功能性磁感应系统可能依赖其他传感原理或不同的感应架构。
生物物理学磁感应信息论法拉第感应鸟类导航射频干扰
physics
03-02 00:00
本研究评估了使用大语言模型（Llama 3.3-70B-Instruct）从非结构化的放射学报告中自动提取患者特异性毒性和进展结果的可行性。研究回顾性分析了160份接受肺部立体定向放射治疗（SBRT）患者的随访CT和PET/CT报告，通过提示工程提取了局部进展、远处进展、放射性纤维化和放射性肋骨骨折四个临床终点。模型在测试集上表现出较高的敏感性、特异性和准确性，证明了该方法在自动化提取放疗相关毒性及进展分类方面的潜力。
大语言模型放射治疗毒性提取医学影像自然语言处理自动化
physics
03-02 00:00
传统流体力学认为，低雷诺数下粘性力主导，流动趋于平稳。然而，在聚合物熔体、涂料和生物流体等复杂流体中，弹性力可在极低甚至零惯性条件下驱动湍流。本研究通过分析弯曲管道中的粘弹性流动，揭示了这一现象源于两种流体动力学不稳定性之间的竞争，并导致两种截然不同但又相互依存的湍流状态共存。研究发现，传统的弹性湍流（ET）和弹性-惯性湍流（EIT）分类并不能准确界定实际的湍流状态，这从根本上改变了对这一百年现象的理解。
湍流物理粘弹性流体流体不稳定性低雷诺数湍流弹性湍流
physics
03-02 00:00
本研究首次将向量量化主成分分析（VQPCA）应用于流体动力学，提出了一种完全数据驱动的聚类框架，用于识别流动中的结构敏感区域和主导模式。该方法不依赖伴随方法，仅需直接问题的数据，计算成本低。通过在圆柱绕流尾迹中的应用，验证了其识别出的敏感区域与经典方法结果相似。研究进一步将该方法拓展至双平面合成射流的复杂动力学分析，展示了其在流动分析与控制策略开发方面的潜力。
流体动力学数据驱动模式识别聚类分析流动控制vqpca
physics
03-02 00:00
本文提出了一种名为“相位方差”的新地震属性，用于量化地震数据中局部、频率相关的相位扰动。该方法将地震相位视为循环随机变量，并利用循环统计学分析局部道集，无需相位解缠或全局假设。合成测试证实其能可靠捕获相位扰动及其频率依赖性。在野外叠前陆地数据中的应用表明，常规处理主要降低了中低频段的相位变异性，而在噪声锥内和高低频段改善有限。相位方差可在整个叠前数据体上自动逐频计算，为定义有效带宽和支持AVO、偏移及全波形反演等相位敏感工作流程提供了一致、客观的度量标准。
地震处理质量控制相位分析循环统计叠前数据频率分析
physics
03-02 00:00
本研究通过线性和非线性回旋动理学模拟，探究了磁场几何结构对离子温度梯度驱动湍流中带状流生成的影响。研究发现，在相对较小的测地曲率配置下，带状流强度会显著放大。基于这些发现，研究提出了一种非线性代理模型，用于探索能够激活带状流动力学的新型磁场几何结构，为优化磁约束聚变装置性能提供了新思路。
等离子体物理磁约束聚变带状流回旋动理学湍流输运磁场几何
physics
03-02 00:00
本文介绍了一种便携式宇宙μ子探测器的开发，该探测器专为现场测量宇宙μ子通量及科学普及活动设计。探测器包含两个70 mm × 70 mm的塑料闪烁体、波长位移光纤和硅光电倍增管。闪烁光通过光纤传输至SiPM，产生的信号经放大和峰值保持电路处理后，由ESP32微控制器模数转换。探测器集成了GPS模块用于实时事件标记，以及温度压力传感器，并由5V USB电源供电。其紧凑设计（100 mm立方体）和低成本特性，使其适用于隧道、洞穴及高海拔等多种环境的现场研究。
宇宙线探测μ子探测器便携设备科学普及现场测量闪烁体
astro-ph
03-02 00:00
本研究对候选潮汐撕裂事件eRASSt J234402.9-352640 (J2344) 进行了新的X射线、光学和紫外观测。在光学峰值亮度后50-60天，其0.2-2 keV X射线辐射出现了大振幅调制，通量在约3天的时间尺度上反复变暗和再增亮约6倍，并表现出“越亮越硬”的行为。而在峰值后60-70天和170-200天的高频次观测中，该调制消失，取而代之的是小时时间尺度的随机X射线变化。研究探讨了导致这种奇特X射线变化的物理机制，并探索了J2344中的调制可能是由围绕破坏黑洞的内吸积流的Lense-Thirring进动引起的可能性。
潮汐撕裂事件x射线天文学吸积盘黑洞物理光变曲线
astro-ph
03-02 00:00
本研究探讨了行星质量级原初黑洞（PBHs）近距离掠过或穿过中子星（NSs）时产生的引力波信号。不同于以往研究聚焦于信号波形细节，本文重点估算了源自银河系中心的PBH-NS引力波事件发生率，并计算了LIGO-Virgo-KAGRA在10年观测期内探测到信号的概率。研究详细分析了PBHs与NSs形成束缚系统的情况，重点关注产生重复引力波爆发的偏心轨道。尽管单个PBH-NS对能产生大量爆发信号，但此类信号总数仍少于PBHs与NSs随机非束缚相遇产生的信号。研究发现，两类信号在10年内的探测概率均极低，$P \lesssim 10^{-8}$。
引力波原初黑洞中子星银河系中心探测概率天体物理
astro-ph
03-02 00:00
本研究通过数值计算和解析估计，探讨了在M87*黑洞磁重联驱动的耀斑中，Bethe-Heitler对产生过程的关键作用。研究发现，吸积盘光子作为靶，与相对论性质子发生非弹性碰撞产生正负电子对。这些次级对产生的高能同步辐射光子（≥0.1 TeV）在盘光子场中被衰减，引发级联反应，增强了π介子产生和光子-光子衰减过程，最终影响数十GeV能区的辐射谱。
活动星系核磁重联bethe-heitler过程高能天体物理m87*伽马射线耀斑
astro-ph
03-02 00:00
传统观点认为，星暴星系会暂时偏离恒星形成主序带。本研究通过宇宙学模拟NewHorizon，发现了一类“主序带内的星暴”（SBMSs）。它们虽位于主序带统计弥散范围内，却展现出星暴的特征——快速、致密且紧凑的恒星形成。其成因在于更早的恒星质量累积，主要由更频繁的星系并合及由此触发的异常高效的星暴事件驱动。SBMS行为是星系演化中一种间歇性的短寿命模式（约3000万年），尤其（但非绝对）出现在大质量星系中，为理解星系如何在不同恒星形成状态间演化提供了关键线索。
星系演化恒星形成主序星暴星系宇宙学模拟星系并合
astro-ph
03-02 00:00
本研究构建了一个物理驱动的源解析框架，评估了三个最近的FR-I型射电星系（半人马座A、室女座A、天炉座A）对Pierre Auger天文台观测到的超高能宇宙射线（UHECR）通量的贡献。研究结合了详细的喷流加速模型与河外传播数值模拟，发现仅需少数邻近射电星系，以约$10^{-3}-10^{-2}$的加速效率，即可解释最高能段的宇宙射线通量，其预测的质量组成趋势与观测基本一致，并给出了次级中微子通量的不同水平。
超高能宇宙射线射电星系宇宙线加速天体物理模型河外传播
astro-ph
03-02 00:00
本文介绍了nanoCMB，一个用约1400行Python代码实现的、用于计算平坦ΛCDM宇宙学模型下未透镜化CMB温度与偏振角功率谱（$C_\ell^{TT}$, $C_\ell^{EE}$, $C_\ell^{TE}$）的极简计算器。它实现了完整的视线积分方法，包括RECFAST复合、同步规范下的耦合爱因斯坦-玻尔兹曼微扰方程、预计算的球贝塞尔函数表以及优化的非均匀波数与共形时间网格。尽管代码简洁，nanoCMB在$2 \le \ell \le 2500$的多极矩范围内与专业工具CAMB的差异小于1%，在现代笔记本电脑上运行仅需约10秒。该工具旨在作为教科书理论与研究级玻尔兹曼求解器之间的教学桥梁。
宇宙学cmb功率谱python工具玻尔兹曼求解器计算天体物理教学代码
astro-ph
03-02 00:00
本研究基于ALMA档案数据，首次系统汇编了38个红移z>3星系的CO谱线能量分布（SLED）目录，涵盖热尘埃遮蔽星系、亚毫米波亮星系和光学选类星体。分析发现，中高J值（J_up=9-17）CO发射普遍存在，类中值SLED在J_up=9处急剧上升后趋于平缓。不同星系类型激发状态存在差异：热尘埃遮蔽星系可能受活动星系核X射线主导区加热驱动，显示出更高激发迹象；而亚毫米波亮星系则表现出相对更强的中低J值发射。与简单激发模型对比表明，X射线主导区加热或致密冲击加热气体可解释观测到的高J值CO SLED延展特征。
高红移星系分子气体激发co谱线能量分布alma观测活动星系核反馈星系演化
astro-ph
03-02 00:00
本研究通过开发超高真空兼容的惯性隔离与激光位置传感技术，成功将主动平台稳定频率下探至10毫赫兹。新型激光位置传感器在10毫赫兹以上频段实现了亚皮米/√Hz的灵敏度，比现有LIGO传感器提升100倍；惯性传感器低频灵敏度相比商用地震仪提升至少5倍。集成这些技术后，模拟预测LIGO类干涉仪在10赫兹处的低频灵敏度可提升一个数量级，并将中等质量黑洞双星（约10³ M⊙）的探测视界扩大3倍。这为地面引力波探测器实现亚10赫兹运行提供了首个实验验证，并为下一代天文台（如Cosmic Explorer和Einstein Telescope）奠定了关键技术基础。
引力波探测低频灵敏度惯性隔离激光传感下一代天文台黑洞双星
astro-ph
03-02 00:00
本研究分析了哈勃太空望远镜ACS/WFC相机在2015-2021年间暗电流数据中的“陷阱像素”（SPs），即读出过程中能捕获显著电荷的像素。研究发现，WFC1和WFC2的SPs产生率分别约为2.15和2.23像素/天，至2021年底共检测到约44,068个SPs，约占科学帧的0.25%。SPs的$y$位置分布呈现非均匀性，在芯片间隙附近存在局部峰值（“反弹效应”），而$x$方向分布均匀。分析CTE校正图像发现，随时间推移，电荷转移效率（CTE）损失导致梯度效应加剧，且离串行寄存器越远的像素受影响越严重。模拟表明，读出过程中CTE的电荷释放填充效应可能是SPs在$y$方向密度梯度形成的主要原因。
哈勃望远镜电荷转移效率探测器性能陷阱像素空间天文仪器数据校正
astro-ph
03-02 00:00
本文报告了哈勃太空望远镜太阳盲通道（SBC）暗电流监测程序的更新与分析。SBC在温度超过25.5°C时暗电流会升高，但研究发现在达到此阈值前也可能出现快速上升。为监测此类异常，校准程序已扩展为每年安排24个轨道观测。通过分析增强的数据，研究探讨了南大西洋异常区（SAA）穿越对暗电流的影响。利用轨道参数对比暗电流升高与稳定期间的HST路径，发现接近SAA边界与暗电流增加无显著相关性。此外，研究确认了探测器内SBC-LODARK孔径区域的暗电流始终保持低位稳定，不受探测器其他区域升高的暗电流影响，因此该孔径仍推荐用于观测小光源。
哈勃望远镜太阳盲通道暗电流监测南大西洋异常区探测器校准空间天文
astro-ph
03-02 00:00
本研究通过分析WR 104双星系统的测光数据，发现其光变曲线在OB星位于视线前方时最亮，在相反位置时最暗。通过建立尘埃散射日食模型，推断出系统的轨道倾角为$(41.8^{+13.0}_{-14.9})^\circ$，与近期光谱轨道结果一致，但挑战了此前高分辨率成像中尘埃羽流呈“正面”螺旋结构的解释。研究提出了一个定性的几何模型来调和这些观测矛盾，并指出WR 104可作为深入研究沃尔夫-拉叶星尘埃特性的重要案例。
双星系统沃尔夫-拉叶星尘埃形成轨道倾角测光分析碰撞星风
astro-ph
03-02 00:00
本研究揭示了太阳磁场存在根本性的二分结构，识别出功能上分离的两个群体：强场群组（SG）和弱场群组（WG）。太阳活动周期呈现出类似“两面神”的双重性，SG与WG在高低纬度均以相反相位运行。SG主导的周期与太阳黑子活动同步，而WG驱动的周期则作为其隐藏的对应面，在高低纬度均与SG反向运行。这种双重性调制着整个太阳大气的活动，表明全日面太阳活动受此“两面神”周期全局调控。
太阳磁场太阳活动周期双重性强场群组弱场群组全日面活动
econ
03-02 00:00
本文提出一个统一的理论框架，将同群聚合器（将同伴行为映射为标量暴露的社会规范）作为核心行为原语。通过构建规范博弈模型，证明了广泛聚合器类别下均衡的存在性与唯一性。研究将常用暴露映射（如线性均值、CES规范等）纳入小型分类体系，并证明每个聚合器都会诱导一个控制外生变异在网络中传播的算子。对于非线性规范，该算子具有状态和偏好依赖性，其特性由暴露映射在某个外生预测变量处的雅可比矩阵刻画。这一视角催生了利用边际影响异质性和非冗余路径的几何诱导工具变量，即使在一步矩或邻接矩阵幂工具变量失效时仍能提供信息。蒙特卡洛模拟和NetHealth应用展示了该框架在不同聚合器和结果下的实践意义。
同群效应社会网络规范博弈工具变量传播几何非线性聚合
econ
03-02 00:00
本研究提出了一个结合中介分析的差分法框架，适用于多值离散或连续的处理变量与中介变量。该框架旨在识别处理变量对结果变量的直接效应（即不通过中介变量传导的部分）、通过中介变量的间接效应，以及处理变量与中介变量的联合效应。识别依赖于对不同处理与中介状态下潜在结果均值的条件平行趋势假设。研究在双重/去偏机器学习框架内，为重复横截面与面板数据提出了平均处理效应估计量，允许对协变量进行数据驱动的控制，并在标准正则条件下证明了其渐近正态性。通过模拟研究验证了方法的有限样本性能，并应用于美国国家青年纵向调查，估计了医疗保险覆盖对总体健康的直接效应以及通过定期体检传导的间接效应。
中介分析差分法双重机器学习因果推断处理效应健康经济学
econ
03-02 00:00
在线性均值模型中，内生性因“反射问题”而自然产生。常用解决方案是使用基于高阶网络链接（如朋友的朋友的特征）的工具变量。本文首先证明，在许多应用场景中，此类工具变量效果不佳：在极稀疏或极稠密的网络中，朋友的朋友可能与原始链接高度相似，导致工具变量可能较弱或其第一阶段估计量未定义。针对一类随机图，我们运用随机图理论，刻画了此类工具变量有效与无效的机制。我们证明了如何将弱工具变量稳健推断方法适配到此环境，以及如何通过扩展网络来改善。通过大量蒙特卡洛模拟和重新审视实证应用，我们展示了此类问题在实证研究中的普遍性，以及我们的结果如何恢复有效推断。
工具变量网络模型内生性随机图稳健推断线性均值模型
econ
03-02 00:00
本文提出了一种无需依赖传统工具变量（IV）假设（如独立性、排他性、单调性）即可定义、识别和估计边际处理效应（MTE）的新方法。该方法基于一个与协变量统计独立的简化形式处理误差来重新定义MTE，并证明即使在缺乏IV的情况下，MTE与标准处理参数之间的关系依然成立。研究提供了一套在存在本质异质性环境中识别MTE的充分条件，包括对潜在结果回归函数的线性约束、对倾向得分的非线性约束，以及一个能导致可加可分性的条件均值独立性约束。识别论证基于函数形式的半参数识别概念。论文以“启蒙计划”为例进行了实证应用，展示了在难以找到有效工具变量时，该方法在分析异质性因果效应方面的实用性。
边际处理效应因果推断工具变量异质性半参数识别启蒙计划
econ
03-02 00:00
本文研究了现代因果框架下的非参数局部（过度）识别与半参数效率问题。作者提出了一种统一方法，将含有潜变量的结构模型转化为可观测变量的统计模型，并通过条件矩约束分析局部过度识别。该方法应用于三类主流因果模型：无混杂下的广义处理模型、负控制模型以及存在未观测混杂的长期因果推断模型。研究发现，第一类模型是局部恰好识别的，所有正则渐近线性估计量具有相同的渐近方差。而后两类模型存在非参数内生性，本质上是局部过度识别的，导致一些双重稳健正交矩估计量是低效的。与现有研究通常施加强条件以恢复局部恰好识别不同，本文刻画了过度识别模型的半参数有效方差下界，并给出了有效估计量。实证与模拟研究展示了模型（3）中的效率提升。
因果推断半参数效率局部识别双重稳健估计负控制未观测混杂
econ
03-02 00:00
本文研究决策者在拥有私人信号的情况下，如何从数据经纪商处购买补充信息。作者刻画了经纪商的最优销售机制，该机制涉及对所有可能信号进行筛选，并允许所售信号与决策者已有信号任意相关。在二元行动设定中，经纪商通过为每种类型提供不同的二元信号，能够提取全部有效剩余，且该结果在经纪商不知道状态先验分布时依然成立。文章还讨论了更一般环境下有效剩余提取的条件及不可能情形。
信息销售机制设计信号筛选数据经纪信息经济学