q-bio
03-03 00:00
本研究提出了一种基于知识图谱的框架，用于整合药物安全性评估中的异构数据。该框架将药物靶点数据（ChEMBL）、临床试验文献（PubMed）、试验元数据（ClinicalTrials.gov）和上市后安全报告（FAERS）统一为一个证据加权的药物-医疗状况二分网络。以400种蛋白激酶抑制剂为案例，该网络支持通过靶点-不良事件相关性进行疗效（HR、PFS、OS）、表型与靶点相似性的上下文比较以及ADR预测。一个非小细胞肺癌的案例研究成功识别了已确立和候选药物、靶点群落（如ERbB、ALK、VEGF）以及耐受性差异。该框架旨在作为现有模型的补充工具，擅长揭示复杂模式、支持假设生成并加强药物警戒。
知识图谱药物安全蛋白激酶抑制剂药物警戒数据整合不良反应预测
q-bio
03-03 00:00
本研究评估了在真实世界临床预测任务中，应用类别不平衡校正技术（如SMOTE、RUS、ROS）对模型性能的影响。通过对10个涵盖不同医学领域、包含60余万患者的数据集进行分析，发现这些重采样策略并未系统性提升模型的区分度（ROC-AUC变化微小且不一致），反而普遍损害了模型的校准性能。校正后的模型表现出更高的Brier分数（0.029至0.080，p<0.05）以及校准截距和斜率的显著偏差，表明预测风险存在系统性失真，尽管基于排序的性能得以保留。
临床预测模型类别不平衡模型校准机器学习重采样
q-bio
03-03 00:00
本研究通过构建元种群演化博弈模型，分析了无蚁后蚂蚁（Pristomyrmex punctatus）种群中合作者（工蚁）与背叛者（大个体蚂蚁）的共存机制。研究发现，由领地性引发的敌意行为能有效防止“公地悲剧”——即合作形成的劳动力公共品被过度消耗。模型表明，当合作者与背叛者存在不对称迁移率时，敌意策略能维持合作稳定。该机制适用于任何由合作-背叛个体组成且存在不对称迁移的元种群系统。
演化博弈元种群合作演化公地悲剧蚂蚁社会不对称迁移
q-bio
03-03 00:00
本研究扩展了经典的剪刀石头布生态模型，引入了一种依赖于局部资源可用性的高阶相互作用机制，其中种内竞争强度随资源动态调节。定量分析表明，高阶相互作用显著改变了系统的空间结构：其强度增加会导致空间波长减小，形成更紧凑的物种聚集区。然而，这种结构变化使系统对物种迁移更加敏感，导致灭绝阈值降低。研究揭示了资源介导的高阶调节具有双重作用：促进局部斑图形成，但削弱系统对扩散的抵抗力，为生物多样性保护提供了新的理论视角。
生态模型高阶相互作用种内竞争空间结构生物多样性剪刀石头布
q-bio
03-03 00:00
本文指出，当前基因组编辑等生物干预的评估框架存在盲区：它们擅长确认“干预是否发生”，却无法判断“细胞最终状态是否稳定”。作者认为，应将细胞视为高维状态流形上的动力系统，而非独立变量的集合。受沃丁顿表观遗传景观启发，他们提出了“几何稳定性”这一新评估维度，用于衡量细胞对扰动响应的方向一致性。该指标能有效区分将细胞引导至稳定状态的干预与使其在状态空间中无序散射的干预，并能揭示传统指标无法捕捉的调控架构，例如区分多效性主调控因子与谱系特异性因子。
几何稳定性细胞扰动状态流形基因组编辑动力系统精准医学
q-bio
03-03 00:00
本研究利用延时显微镜数据驱动的离散拉普拉斯细胞力学（DLCM）框架，探究了细胞周期不同阶段如何影响成纤维细胞驱动的伤口闭合。通过整合细胞增殖、迁移和细胞周期停滞（特别是G1期停滞）等关键过程，计算模型成功复现了体外实验的核心趋势。结果表明，细胞周期状态的初始空间分布对伤口闭合效率有显著影响。这项工作通过将单细胞周期动力学与组织涌现行为相关联，为探索细胞内过程如何塑造修复过程建立了定量方法，并为系统性计算机评估治疗干预措施奠定了基础。
伤口愈合细胞周期计算模型成纤维细胞细胞力学数据驱动
q-bio
03-03 00:00
本研究提出了一个信息论框架，用于优化实验任务设计，以最大程度地区分大脑早期感觉神经群体编码不确定性的两种竞争假说：似然函数编码（概率群体编码）与后验分布编码（神经采样编码）。核心方法是推导“信息间隙”——通过评估真实后验与任务边缘化替代后验之间的Kullback-Leibler散度，量化两种解码器在给定任务下的预期性能差异。模拟结果表明，最大化信息间隙能产生最优的刺激分布，从而有效区分这两种编码假说，为理解神经群体如何表征和处理感觉不确定性提供了理论驱动的实验设计工具。
神经编码贝叶斯大脑实验设计信息论不确定性表征计算神经科学
q-bio
03-03 00:00
本研究对人工生命软件“生命之树模拟器”进行了东京1型开放性演化测试，通过测量演化活动统计量评估其开放性。实验将智能体的基因定义为演化组件，结果显示系统能够展现无界的总累积演化活动，但标准化后的累积演化活动呈现有界性，且新演化活动持续为零，表明该系统尚未实现真正的开放性演化。未来研究可尝试将组件定义为个体或物种进行验证。
人工生命开放性演化演化模拟生命之树模拟器演化活动统计
q-bio
03-03 00:00
本研究利用近似消息传递（AMP）方法，分析了具有块状结构和相关性的广义Lotka-Volterra生态系统的平衡性质。研究推导出描述物种丰度分布的自洽方程，并证明该分布是由方差和相关结构驱动的截断高斯混合。通过三个应用案例，揭示了群落结构对系统稳定性的关键影响：单个群落内的相关性变化会引起系统范围的物种存续响应；以互利或竞争为主的群落对群落间耦合的鲁棒性更强；即使没有相关性，仅靠不对称的相互作用方差也能在群落间产生反馈循环。
生态网络近似消息传递lotka-volterra模型群落结构物种共存系统稳定性
q-bio
03-03 00:00
本研究揭示了复制系统中一种新的灭绝临界转变机制。传统理论认为，RNA病毒的存续主要受突变率和适应度景观调控。本文通过引入复制酶可用性的显式时间延迟，发现即使突变率和适应度不变，种群也会因基因组翻译与复制之间的时间协调性丧失而跨越灭绝阈值。在准物种框架下，复制-翻译时序成为一个独立的控制参数，这为基于调控复制酶可用性的抗病毒策略提供了新思路。这种崩溃路径可被理解为延迟诱导的临界转变（τ-tipping）。
临界转变病毒动力学时间延迟准物种理论抗病毒策略复制系统
q-bio
03-03 00:00
本研究提出SpaceGFN，一个将化学空间提升为可编程计算对象的生成框架。它解耦了空间定义与探索：用户通过指定构建模块和反应规则来构建化学与合成上连贯的空间，而GFlowNet则在其内部进行高效、属性偏向的采样。框架包含“发现”与“编辑”两种模式。在发现模式下，通过构建类天然产物空间和进化启发式空间，引入进化先验，在保持药理学多样性的同时，改善了预测的代谢和毒理学特性。在编辑模式下，SpaceGFN通过精选的可执行合成转化工具包，实现反应一致性的先导化合物优化。在96个药物靶点上，SpaceGFN在合成约束下实现了强大的优化性能并保持了结构多样性。
生成式ai药物发现化学空间gflownet分子设计可编程
q-bio
03-03 00:00
本文提出了一种闭环迭代框架，用于从一组候选模型中选出最能准确预测观测系统响应的模型。该方法的核心是，通过最优控制理论，主动设计一个能最大化区分不同候选模型响应的输入控制信号，然后将各模型在该输入下的预测响应与观测系统的实际响应进行比较，从而确定最优模型。研究通过数值模拟和光电流电生理学实验验证了该框架的有效性，成功区分了描述视蛋白动力学的不同模型。
模型选择最优控制闭环框架系统辨识生物系统建模
q-bio
03-03 00:00
本研究提出ConVOLT框架，解决了传统模板分割方法中体积生物标志物测量的不确定性量化难题。该方法创新性地利用形变配准过程中估计的形变场特征，校准学习到的体积缩放因子，而非将配准过程视为黑箱。实验表明，ConVOLT在多个数据集和配准方法上，针对全局、区域和特定标签的体积测量任务，均能在达到目标覆盖范围的同时，产生比直接在输出空间应用保形预测基线方法更紧凑的置信区间，为医学影像分析流程提供了高效的体积不确定性量化新途径。
医学影像分割不确定性量化保形预测形变配准体积测量生物标志物
q-bio
03-03 00:00
本研究通过理论分析揭示了高维数据表示学习的一个根本性限制。作者以执行独立成分分析的Hebbian学习模型为例，基于高维空间的几何特性，将学习动力学简化为一个一维问题。研究发现，学习时间仅取决于初始条件，且随着输入维度的增加，初始参数的学习梯度变小，导致学习时间呈超线性增长。这种快速增长使得高维输入下的学习变得难以进行，为理解人工和生物神经网络中连接性与学习时间的权衡提供了新框架。
表示学习高维数据hebbian学习学习动力学模型复杂度神经网络
q-bio
03-03 00:00
本研究提出 HarmonyCell 框架，旨在解决单细胞扰动研究中的两大异质性瓶颈。其通过 LLM 驱动的语义统一器，自动将不同数据集的元数据映射到规范接口；并利用自适应蒙特卡洛树搜索引擎，在分层动作空间中合成最优架构，以应对统计分布偏移。在多种扰动任务评估中，HarmonyCell 在异构数据集上实现了 95% 的有效执行率，并在严格的分布外评估中达到或超越了专家设计的基线模型。
单细胞扰动语义统一分布偏移元数据映射蒙特卡洛树搜索自动化建模
q-bio
03-03 00:00
本研究通过严格的时序验证，量化了模型复杂度、数据量和特征模态对基于知识图谱的药物重定位的影响。构建了一个包含5348个实体的药理学知识图谱，并强制使用截至2022年的数据进行训练，2023-2025年的数据进行测试。研究发现，移除基于图注意力的药物化学结构编码器，仅保留拓扑嵌入和ESM-2蛋白质特征，反而将药物-蛋白质预测的PR-AUC从0.5631提升至0.5785，同时将显存占用从5.30 GB大幅降至353 MB。使用摩根指纹替代药物编码器会进一步降低性能。结果表明，仅使用靶点中心信息和药物网络拓扑即可准确预测药物药理行为，无需显式的化学结构表征。
药物重定位知识图谱图神经网络时序验证特征消融
q-bio
03-03 00:00
本研究引入了一个基于速率失真理论的框架，将视觉系统的刺激-响应行为建模为一个有效通信信道。通过从混淆矩阵中推导速率失真前沿，该框架用两个可解释的几何特征——斜率（$\beta$）和曲率（$\kappa$）——来概括每个系统，它们分别捕捉了精度与鲁棒性权衡的边际成本和突变性。应用于人类心理物理学数据和18个深度视觉模型后，研究发现生物与人工系统遵循共同的“有损压缩”原理，但占据不同的速率失真空间区域：人类表现出更平滑、更灵活的权衡，而现代深度网络即使在精度匹配时也处于更陡峭、更脆弱的权衡状态。该框架为跨系统比较泛化行为提供了一个超越标准精度指标的紧凑、模型无关的视角。
速率失真理论视觉泛化深度网络鲁棒性几何特征模型比较
q-bio
03-03 00:00
本研究提出了一种动态交互网络估计框架，用于量化个体间交互与外部视觉刺激对群体行为的共同影响。该模型在原有Boids类模型与稀疏回归框架基础上，引入了刺激项，从而能够同时估计个体间影响网络与个体对视觉刺激的反应强度。此外，研究还引入了基于熵的指标来量化个体影响力的潜在偏差。通过在投影视觉刺激下的鱼群实验，验证了该框架及指标在量化群体行为和识别群体内关键个体方面的有效性，为实时、可解释的群体动力学度量提供了基础。
群体行为交互网络视觉刺激网络估计鱼群动力学稀疏回归
cs
03-03 00:00
本文提出了一种用于黑箱耦合场景下执行场传递操作的新方法，适用于无法获取源离散化信息的情况。该方法采用伽辽金投影的随机近似，从而渐进地保证了守恒性。在简单域和LTX聚变反应堆网格上，其精度和守恒性误差与网格相交法及径向基函数法进行了对比。在所有测试案例中，新方法均展现出比径向基函数法更高的精度和更低的守恒误差，并且与网格相交法不同，它适用于黑箱耦合。此外，研究还展示了该方法在NVIDIA A100 GPU上的实现与性能，其计算成本与网格相交法相当。
黑箱耦合场传递随机近似伽辽金投影多物理场gpu加速
cs
03-03 00:00
研究发现，大型语言模型在判断代码是否符合自然语言需求时存在系统性缺陷。通过广泛采用的基准测试和统一提示设计，LLM经常将正确的代码实现误判为不合规或有缺陷。令人意外的是，要求模型提供解释和修正建议的详细提示设计反而会导致更高的误判率。研究进一步分析了导致这些失败的机制，并提出了“修正引导验证过滤器”方法，将模型提出的修正视为可执行的反事实证据，通过基准测试和规范约束的增强测试来验证原始和修订后的实现。
代码审查llm可靠性需求符合性系统误判软件工程ai辅助开发
cs
03-03 00:00
本研究针对生成式基础模型在宽度和深度维度同时扩展时面临的稳定性挑战，提出了一个统一的谱框架来推广最大更新参数化（μP）方法。通过引入谱μP条件，精确描述了权重及其更新步长应如何随宽度和深度缩放，统一了此前分散的μP公式。基于此条件，研究推导出适用于广泛优化器的通用参数化方案，不仅恢复了SGD、AdamW等现有方法，还自然扩展到更多优化器。GPT-2风格语言模型实验表明，该谱条件能保持稳定的特征学习，并实现宽度-深度联合缩放下的超参数鲁棒迁移。
大模型缩放参数化方法谱条件宽度-深度缩放超参数迁移稳定训练
cs
03-03 00:00
本文探讨了“最优可能的一次程序”的安全极限。经典一次程序依赖硬件假设，而量子一次程序对于确定性功能因温和测量攻击而不可实现。研究首先证明，即使对于经典随机功能，通用的最优一次编译器也不存在。为此，作者引入了“可测试一次程序”子类，并提出了广义单有效查询模拟安全概念。通过证明该安全概念蕴含最优可测试安全性，并在经典预言机模型中为所有量子功能构造了SEQ安全的一次程序，首次实现了超越经典随机功能的任意量子信道的一次程序。此外，文章提出了状态量子不可区分混淆的概念，并证明它同样可实现，为构建最优可测试一次程序提供了新途径。
量子密码学一次程序最优安全性不可区分混淆量子信道
cs
03-03 00:00
本研究针对使用多模态大语言模型作为评估者的新兴范式，提出了能力导向的评测基准M-JudgeBench。该基准将评估能力分解为成对思维链比较、避免长度偏见和过程错误检测等十个细粒度子任务，系统揭示了现有MLLM-as-a-judge模型的系统性弱点。为提升模型能力，研究者进一步提出了Judge-MCTS数据构造框架，通过蒙特卡洛树搜索生成具有不同正确性和长度的成对推理轨迹，并据此训练了M-Judger系列强评估模型。实验表明，M-Judger在现有基准及M-JudgeBench上均表现出优越性。
多模态大模型模型评估能力基准数据生成蒙特卡洛树搜索思维链
cs
03-03 00:00
针对GPU架构仿真速度慢的问题，本研究提出GCL-Sampler采样框架。该方法利用关系图卷积网络与对比学习，自动从程序执行轨迹图中发现内核相似性，将指令序列与数据依赖编码为图嵌入，从而捕捉丰富的结构和语义特征。实验表明，GCL-Sampler在保持0.37%低误差的同时，实现了平均258.94倍的仿真加速，性能显著优于现有方法。
gpu仿真图对比学习采样方法关系图卷积网络性能优化计算机体系结构
cs
03-03 00:00
本研究提出Geometry OR Tracker，一个用于手术室环境的两阶段世界尺度多视角3D跟踪框架。针对临床部署中相机标定和RGB-D配准不可靠导致的跨视角几何不一致（产生“重影”）问题，系统首先通过多视角度量几何校正模块，将不精确的标定统一为具有单一全局尺度的几何一致相机设置，随后在统一的世界坐标系中直接执行遮挡鲁棒的3D点跟踪。在MM-OR基准测试中，几何一致性的提升显著改善了跟踪性能：校正前端将跨视角深度不一致性降低了超过30倍。消融研究进一步证实了标定质量与跟踪精度之间的强关联。
手术室追踪多视角几何3d跟踪相机标定计算机视觉医疗ai
cs
03-03 00:00
针对Transformer架构的Whisper语音识别模型在处理长音频时，其多头注意力机制导致KV缓存线性增长，GPU内存消耗巨大的问题，本研究提出Whisper-MLA。该方法将多头潜在注意力机制融入Whisper模型，并系统研究了其在编码器自注意力、解码器自注意力及交叉注意力模块的应用。实验表明，仅将MLA应用于解码器自注意力可在性能与内存效率间取得最佳平衡。该方法支持将预训练的Whisper模型以最小微调成本转换为Whisper-MLA。在LibriSpeech基准测试中，Whisper-MLA将KV缓存大小降低高达87.5%，同时保持了具有竞争力的识别准确率。
语音识别注意力机制模型压缩gpu内存优化transformer
cs
03-03 00:00
本研究提出MIDAS，一种针对多模态大语言模型的新型越狱攻击框架。该方法将有害语义分解为风险子单元，分散到多个视觉线索中，并利用跨图像推理逐步重构恶意意图，从而绕过现有安全机制。MIDAS通过强制模型进行更长、更结构化的多图像链式推理，显著降低其安全注意力，提升攻击成功率。实验表明，该方法在4个闭源MLLMs上平均攻击成功率高达81.46%，优于现有方法。
多模态大模型越狱攻击安全对抗视觉推理语义重构
cs
03-03 00:00
本文提出AdvBandit，一种针对神经上下文老虎机的黑盒自适应对抗攻击方法。攻击者将上下文投毒建模为连续臂老虎机问题，无需访问受害者内部参数或梯度信息。通过最大熵逆强化学习模块构建代理模型，并结合投影梯度下降优化扰动，同时利用置信上界感知的高斯过程指导攻击臂选择。理论分析证明了攻击者的次线性遗憾和受害者遗憾的线性下界。在Yelp、MovieLens和Disin三个真实数据集上的实验表明，该攻击模型能比现有基线方法产生更高的累积受害者遗憾。
对抗攻击上下文老虎机黑盒攻击逆强化学习投毒攻击在线学习
cs
03-03 00:00
本研究针对传统以原子为中心的分子模型忽略复杂键级现象（如共振、立体选择性）的问题，提出了DeMol双图框架。该框架通过信息论分析论证了键中心视角的信息增益，并设计了并行的原子通道与键通道，利用多尺度双螺旋块学习原子-原子、原子-键、键-键之间的复杂相互作用。此外，通过基于共价半径的正则化项增强几何一致性。在PCQM4Mv2、OC20 IS2RE、QM9和MoleculeNet等多个基准测试上的综合评估表明，DeMol实现了新的最优性能，证实了显式建模键信息与相互作用的优越性。
分子表示学习双图神经网络键中心建模分子性质预测化学信息学
cs
03-03 00:00
TopoEdge 是一个面向软件定义网络（SDN）的端到端配置生成与修复框架，专为满足边缘计算场景下的低延迟、隐私保护和本地执行等严格约束而设计。其核心创新在于将目标网络拓扑表示为路由器级图，并利用对比训练的图神经网络（GNN）进行嵌入，以检索经过验证的参考配置。框架采用基于拓扑的检索增强生成（TopoRAG）上下文，并部署一个由规划、生成、验证三个智能体协同工作的分布式“生成-验证-修复”循环。规划智能体制定拓扑一致的配置计划，生成智能体产出可执行的配置文件和驱动脚本，验证智能体则通过 FRRouting Topotest/pytest 测试套件运行验证，并将失败信息压缩为追踪日志以指导迭代修复。
软件定义网络图神经网络智能体框架配置修复边缘计算检索增强生成
cs
03-03 00:00
本文提出DASP框架，解决多模态模型在测试时适应新分布时的挑战。研究发现，有偏模态的特征维度间存在高冗余性，而无偏模态则相反。基于此，DASP采用非对称适应策略：对有偏模态激活可塑性组件以捕获领域信息，对无偏模态则绕过可塑性组件并利用KL正则化更新稳定性组件，防止负迁移。该方法在多个基准测试中显著优于现有技术。
多模态学习测试时适应领域自适应模型鲁棒性特征解耦
cs
03-03 00:00
本文针对软件工程智能体训练与评估中面临的三大挑战——环境脆弱、大规模系统级缺陷合成困难、任务视野短浅，提出了一个端到端的统一生产系统SWE-Hub。该系统通过Env Agent建立可复现的多语言容器环境，利用SWE-Scale引擎进行高吞吐量的缺陷-修复实例合成，并通过Bug Agent生成涉及跨模块依赖的高保真系统级回归任务。此外，SWE-Architect将任务范围从修复扩展到创建，实现了从自然语言需求到仓库级代码库构建任务的转换。SWE-Hub集成了这些组件，形成了一个能够持续交付覆盖软件工程全生命周期可执行任务的统一生产流水线。
软件工程智能体任务合成可执行环境系统级缺陷代码仓库构建生产流水线
cs
03-03 00:00
本文提出SMDIM模型，旨在解决符号音乐生成中长序列建模带来的高计算成本问题。模型结合结构化状态空间模型以近线性成本捕获长程音乐上下文，并通过混合精炼方案选择性优化局部细节。在涵盖西方古典、流行及传统民谣的广泛数据集上，SMDIM在生成质量与计算效率上均优于现有方法，并对未充分探索的音乐风格展现出鲁棒泛化能力。
符号音乐生成扩散模型长序列建模结构化状态空间模型计算效率
physics
03-03 00:00
本研究提出一种基于双阶梯里德堡原子的射频零差接收技术，可直接解调通信信号的同相与正交分量，无需传统的中频滤波与下变频步骤。该系统利用原子极化敏感性，首次实现信号到达角度的同步测定。相比传统里德堡混频器受限于外差场失谐导致的符号率衰减，新设计突破了该瓶颈，但对低频噪声更敏感。分析表明，在考虑粉红噪声影响后，两种系统性能相当。
里德堡原子量子传感通信接收信号解调角度定位射频零差
physics
03-03 00:00
本研究提出了一种新型磁控光子微颗粒，它将磁性核心与纳米压印的光子表面集成于一体。这种混合设计融合了光子超表面的可重构性与磁致动的移动性，能够在液体介质中实现可编程的平移、旋转和实时光束转向。该平台将超表面级的光学控制与磁驱动移动性相结合，为在复杂动态环境（如深层组织成像、光遗传学）中进行主动光子操控提供了一种通用且可扩展的方法。
光子超表面磁控微颗粒光束操控纳米压印主动光学复杂介质
math
03-03 00:00
本文研究了具有共同噪声和异质智能体的无限时域平均场马尔可夫决策过程，不要求智能体可交换。作者提出了条件非交换平均场MDP的强表述和标签-状态表述，并证明两者等价于在标签与状态空间的乘积的Wasserstein概率测度空间上定义的标准MDP。核心贡献在于：1）将值函数刻画为该Wasserstein空间上特定贝尔曼算子的唯一不动点；2）在存在共同噪声的非交换设定下，对混沌传播进行了定量分析，通过比较有限N智能体系统与极限系统的贝尔曼算子，得到了尖锐的有限群体误差界，并显式构造了N智能体系统的近似最优策略。
平均场博弈马尔可夫决策过程共同噪声非交换性wasserstein空间混沌传播
math
03-03 00:00
本文揭示了$G$-不变优化问题中对称性涌现的统一几何机制。通过将问题重构在商空间$Y = X \sslash G$上，研究发现物理域$L = \pi(X(\mathbb{R}))$是环境商空间$Y(\mathbb{R})$中一个度量上极其稀有的子集。对于对称群$S_n$，其实像$L$的体积以$e^{-Cn \log n}$的速度指数衰减。这解释了两种经验现象：I) 对称临界点成为常态，源于$L$的“空内部”迫使临界点落在具有非平凡稳定子的边界上；II) 全局最小值具有更高对称性，源于“主动约束”机制将梯度引导至$L$的尖锐角落，在物理系统中表现为漏斗状地形，最终截获下降流形于高对称性晶体结构。
不变优化对称性涌现商空间度量稀有性临界点几何机制
math
03-03 00:00
本研究首次建立了无限维线性边界控制系统与其有限维数值近似之间的输入-状态稳定性（ISS）增益函数的严格联系。针对由解析半群主导的自洽演化系统，作者利用半群理论证明了ISS增益可以通过有限维近似进行计算。这一发现为无限维系统的稳定性分析提供了数值验证的桥梁，并以已知参考增益的一维狄利克雷边界控制热方程为例，展示了该方法的适用性。
输入-状态稳定性无限维系统有限维近似半群理论边界控制稳定性分析
math
03-03 00:00
本文建立了加法幂等半环非有限基的两个充分条件，并应用于两个具体的四元加法幂等半环 $S_{(4,545)}$ 和 $S_{(4,634)}$，证明其恒等式没有有限基。进一步，证明了在半环簇格中，区间 $[\mathsf{V}(S_{(4,545)}),\mathsf{V}(S_{(4,634)})]$ 包含 $2^{\aleph_0}$ 个不同的簇，从而表明两个有限基加法幂等半环簇的并簇未必有限基。此外，得到了一个有限基加法幂等半环 $S$ 的最小例子，其通过添加新元素得到的扩张 $S^0$ 是非有限基的。
半环理论非有限基簇格加法幂等恒等式无限簇
math
03-03 00:00
本文首次将仅依赖比较查询的对偶优化问题拓展到黎曼流形上，以解决现有欧氏空间算法无法覆盖的应用（如推荐系统、机器人学中的流形约束问题）。提出了黎曼对偶归一化梯度下降法（RDNGD），并证明了其在目标函数满足测地线L-光滑或（强）凸性时的迭代复杂度。同时，针对无法进行投影操作的情形，提出了无投影的黎曼对偶Frank-Wolfe方法（RDFW），并给出了其迭代与查询复杂度。数值实验验证了算法的有效性。
对偶优化黎曼流形梯度下降frank-wolfe复杂度分析无投影优化
math
03-03 00:00
本文针对传统双层优化方法依赖下层函数强凸性或PL条件、在实际应用中受限的问题，提出了一个更通用且可解的框架。通过引入下层函数的一致凸性（指数 p≥2），作者建立了新的隐函数微分定理，刻画了超目标的光滑性质。基于此，他们设计了新的随机算法UniBiO，该算法利用随机梯度和Hessian-向量积信息，在寻找ε-稳定点时实现了$\widetilde{O}(\epsilon^{-5p+6})$的Oracle复杂度。理论分析表明，当p=2（强凸）时，该复杂度在ε依赖上达到最优（忽略对数因子）。实验在合成任务和数据超清洗上验证了算法的有效性。
双层优化一致凸性隐函数微分随机算法复杂度分析机器学习
math
03-03 00:00
本文提出了一种迭代数据一致反演（DCI）的测度论框架，用于解决不确定性量化中的核心问题：寻找参数空间的概率测度，使其通过计算模型推前到多个观测数据集时，能同时匹配多个输出量的观测概率分布。研究首先严格证明了标准DCI解在满足单约束的所有回拉测度中最小化$f$-散度的理论最优性。基于此，提出的迭代DCI方案被证明收敛于多约束问题的解，该解最小化所有约束上的累积$f$-散度，且在均匀初始化下，是解集交上的最大熵解（I-投影）。方法通过包括高维偏微分方程参数空间在内的数值算例验证了其有效性，能稳健避免高维联合观测测度近似带来的复杂性。
不确定性量化数据一致反演概率测度推前约束f-散度最大熵
math
03-03 00:00
本文研究了系数矩阵连续依赖于参数向量 $u \in \mathbb{C}^p$ 的矩阵多项式 $P_u(\lambda)$ 的稳定性。在首一（monic）假设下，证明了其谱、$\varepsilon$-伪谱、数值范围及联合数值范围作为集值映射关于参数 $u$ 是 Hölder 连续的。进一步，参数空间可分解为有限个解析半代数子流形的并，使得在每个子流形上，$P_u(\lambda)$ 的特征值和 Jordan 对解析依赖于 $u$。大部分结论在将首一性替换为首项系数矩阵 $A_d(u)$ 局部非奇异的条件下依然成立。
矩阵多项式谱扰动数值范围hölder连续性半代数几何
math
03-03 00:00
本文研究了定义在p进数域上的神经网络。作者确定了在$L_q$范数和$C_1$范数下，能够以任意精度逼近定义在紧开子集上的连续$\mathbb{Q}_p$值函数的ReLU型p进神经网络所需的最小宽度。这是经典实数域上ReLU神经网络通用逼近理论在p进数域上的自然推广，为p进数据分析提供了理论基础。
p进神经网络通用逼近最小宽度relu函数p进分析
physics
03-03 00:00
本文探讨了跨学科整合对实现可持续建筑的关键作用。当前建筑实践是温室气体排放、资源消耗和环境退化的重要来源。研究指出，现代学科间的孤立性阻碍了进步，导致成果碎片化，并错失了循环性和资源效率的机会。作者主张一种向跨学科合作的范式转变，通过融合材料科学、建筑学、工程学、环境研究和社会科学的知识，创造能平衡技术经济性能、环境管理和社会公平的整体解决方案。文章还分析了阻碍可持续材料与实践应用的经济和监管壁垒，并强调了教育、行业和政策结构性变革的必要性。
可持续建筑跨学科整合系统方法环境管理循环经济范式转变
physics
03-03 00:00
本研究系统比较了Transformer模型与循环神经网络（RNN）在短纤维增强复合材料（SFRC）路径依赖性多尺度建模中的表现。通过贝叶斯优化调整架构与训练超参数，并分析数据集规模与推断精度间的标度律。结果表明，在大数据集上两者精度相当，但RNN在小数据集上表现更优，且外推能力显著强于Transformer。然而，Transformer的推断速度是RNN的7倍（单次预测0.5 ms vs 3.5 ms），在计算效率上占优。
复合材料建模transformer模型循环神经网络多尺度模拟数据驱动模型贝叶斯优化
physics
03-03 00:00
本研究提出了一种用于枝晶凝固相场模拟的高效代理模型框架。该框架采用XGBoost和CNN模型，并引入基于模型不确定性（CNN通过蒙特卡洛Dropout、XGBoost通过Bagging近似）的自适应采样策略。该策略能识别高不确定性区域，并在超球体内局部生成新样本，从而渐进式优化时空设计空间。与基于离散粒子群优化的最优拉丁超立方采样相比，该方法能以显著更少的昂贵相场模拟获得精确预测。评估不仅考虑了计算成本和代理模型精度，还量化了相关的$CO_2$排放，为模型性能及其环境影响提供了全面评估。
相场模拟枝晶凝固代理模型自适应采样不确定性量化计算效率
physics
03-03 00:00
2020年6月22日，美国官员声称罗布泊试验场进行了秘密核试验，但全面禁止核试验条约组织（CTBTO）的国际数据中心（IDC）未报告相关地震事件。本研究通过应用波形互相关（WCC）技术，重新处理了国际监测系统（IMS）当天的地震数据。该方法能有效降低检测阈值，旨在揭示可能被常规处理流程遗漏的、符合核爆炸特征的地震信号，或确认当日无相关事件发生，为核试验监测的灵敏度提升提供了技术案例。
地震监测核试验核查波形互相关信号处理ctbto
physics
03-03 00:00
本研究提出了一种利用公开的Strava运动热力图数据，结合人口和兴趣点（POI）信息进行加权处理，以估算城市尺度相对骑行强度的全球性框架。该方法在29个城市的验证中显示，POI加权后的热力图数据与官方骑行计数数据高度相关（多数城市相关系数p>0.8），尤其在欧洲和北美东海岸城市表现最佳。该框架能以较低成本为缺乏官方数据的城市提供可靠的骑行模式估算，支持大规模城市骑行分析与规划。
城市骑行空间模式众包数据热力图可持续交通数据验证
physics
03-03 00:00
本研究提出CASCADE框架，将地球物理场的时空超分辨率重构为跨尺度的显式传输过程。该方法通过半拉格朗日扭曲，沿学习得到的流场条件速度场迭代平流粗尺度信息来重建精细结构，而非逐像素生成高频内容。架构将运动分解为已解析（大尺度）和次网格（未解析）分量，并通过同化式创新步骤强制保持低分辨率一致性。在SEVIR雷达数据上对强对流风暴进行4倍超分辨率的评估显示，CASCADE在连续指标（PSNR、SSIM、MAE）和基于阈值的技能评分（CSI、HSS、POD）上均优于基线模型，同时通过可视化的速度和修正场提供可解释的诊断。
超分辨率地球物理场平流过程气候同化时空一致性物理约束
physics
03-03 00:00
本研究提出了一种名为多模态模块化思维链（MMCoT）的低成本框架，用于在缺乏大规模能效证书（EPC）评估数据的地区进行自动化预评估。该框架利用视觉语言模型，仅从有限的视觉信息出发，将EPC评估分解为多个中间推理阶段，并通过结构化提示在任务间显式传播推断出的属性。在英国81处住宅的多模态数据集上的实验表明，MMCoT在EPC估计上相比仅使用指令提示的方法取得了统计显著的改进。基于准确率、召回率、平均绝对误差和混淆矩阵的分析显示，该方法能有效捕捉EPC评级的序数结构，大部分错误发生在相邻等级之间。
能效评估多模态学习思维链推理视觉语言模型建筑物理低成本自动化
physics
03-03 00:00
本文针对航空航天、重型机械等关键流体动力系统中的轴向柱塞泵，提出了一种新颖的多工况物理-数据耦合数字孪生校准框架。该框架旨在解决复合故障数据稀缺及诊断模型泛化能力差的问题。其核心是通过现场虚拟高频流量传感、基于物理估计的代理模型辅助三维CFD源模型校准，以及多目标逆瞬态分析识别管道参数，来精确解析泵出口流量脉动的基本不确定性。实验表明，校准后的数字孪生能准确复现单故障及复合故障，为实现未见工况下的零样本鲁棒故障诊断提供了高保真合成数据生成能力，推动了复杂液压系统的预测性维护。
数字孪生轴向柱塞泵复合故障诊断物理数据耦合零样本学习预测性维护
physics
03-03 00:00
本研究通过实验与理论结合，在具有定制损耗的等离子体波导阵列中实现了棘轮效应。研究发现，仅通过周期性调控损耗，即可实现高效的定向能量传输。令人意外的是，增加局部损耗反而能提升整流传输效率并降低信号总损耗。利用Floquet理论，研究揭示了特定驱动频率和损耗率下存在高效传输区域，该区域与线性准能带中损耗最小的模式相关，其边界由谱中的异常点所标记。实验通过实空间与傅里叶空间泄漏辐射显微镜直接观测到了这一Floquet-耗散棘轮效应。
等离子体波导棘轮效应floquet理论定制损耗定向传输异常点
physics
03-03 00:00
本文提出了一种革命性的紧凑型自由电子激光器（FEL）设计，其重复频率高达兆赫兹（MHz），可产生极紫外至1纳米波长的软X射线，而占地面积小于100米。该设计基于多圈循环直线加速器，结合了先进的超导加速技术和衍射极限储存环的最新进展。分析表明，非相干和相干同步辐射效应不会成为获得高质量电子束的限制因素。这种紧凑型设施将大幅降低建设和运营成本，使大学和研究机构能够拥有这种强大的研究工具，并为未来通过高梯度加速结构升级至硬X射线辐射提供了可能。
自由电子激光紧凑型加速器高重复频率软x射线超导加速兆赫兹
econ
03-03 00:00
本文首次为人工智能对齐中广泛讨论的“对齐税”概念提供了严格的几何理论。在表征空间的线性假设下，作者将对齐税率定义为安全方向在能力子空间上的投影平方，并推导出由安全与能力子空间间主夹角参数化的帕累托前沿。该前沿被证明是紧的（可通过扰动达到），并具有递归结构。研究还推导了一个缩放定律，将对齐税分解为不可约成分（由数据结构决定）和随模型维度$d$以$O(m'/d)$消失的填充残差，并建立了能力保留在何种条件下能调解或解决安全目标间冲突的条件。理论结果与先前实证发现一致，并产生了关于每任务对齐税率及其缩放行为的可证伪预测。
人工智能对齐对齐税几何理论安全能力权衡表征学习缩放定律
econ
03-03 00:00
本文系统介绍了移-享设计在政治学中的应用现状与方法论进展。移-享设计虽在经济学中历史悠久，但其因果性质直到近年才被深入理解。研究发现，政治学文献虽关注到这些进展，但常未充分讨论和检验识别假设，有时甚至误用方法。多数研究依赖份额外生性框架，而冲击外生性框架在经济学中同样普遍却未被充分利用。作者通过阐述冲击外生性框架，并发展辅助性理论结果，为政治学场景下的应用提供潜在工具。
移-享设计因果推断政治学方法识别假设外生性框架应用研究
econ
03-03 00:00
本研究利用边际结构模型与逆概率加权方法，首次系统评估了2012年后中国反腐运动对土地市场的影响。研究发现，地方官员被立案调查后，土地通过更易滋生腐败的“挂牌”方式出让的概率显著下降，而连续数月的调查会进一步强化此效应。同时，土地出让的平均价格和中位数价格均出现上涨。结果表明，反腐运动不仅遏制了实际的腐败分配行为，也影响了地方政府对出让方式的自由裁量权。
反腐运动土地市场边际结构模型因果推断拍卖机制资源配置
econ
03-03 00:00
本研究通过理论模型与实验室实验，分析了潜在投资者数量与合同复杂性对创业者和投资者股权分配的影响。研究发现，传统认为“创业者应尽可能与更多投资者谈判”的观点在实践中并不成立，多投资者谈判反而在多数情况下会降低创业者收益。同时，为投资者设置的下行保护条款可能损害早期初创企业利益，但对后期企业有益。研究通过改进多方谈判的信念模型和风险分配框架，调和了理论与实证结果的差异，为创业者优化融资策略提供了决策框架。
创业融资股权谈判合同设计实验经济学风险分配
econ
03-03 00:00
本研究通过一系列实验室实验，探究了迭代式与顺序式工作流程对创新行为与绩效的影响。实验发现，在开放式创意挑战中，迭代式任务完成能带来更好的成果，其优势机制在于频繁的任务切换促使工作者进行更广泛的搜索，避免陷入局部最优解。研究同时识别了三个边界条件：迭代的优势随时间推移而减弱；在无需广泛探索的任务中影响甚微；以及当工作者先完成较简单组件时，工作流程的效应最小。
创新管理工作流程实验经济学任务切换搜索行为绩效评估
econ
03-03 00:00
本文探讨了美国雇主为员工报销堕胎差旅费及补贴辅助生殖技术（如试管婴儿、冻卵）背后的动机与影响。从雇主视角看，这些福利有助于女性根据工作需求规划生育，推迟生育并降低生育率，从而减少雇主因员工生育承担的成本。然而，研究指出，此类补贴并未促进生育正义，反而固化了激励女性延迟生育、减少生育的社会结构，加剧了经济与生殖不平等。文章最终质疑，在不改变以利润而非关怀为核心的经济体系下，实现真正的生育正义是否可能。
生殖正义雇主福利辅助生殖技术经济不平等劳动力市场生育政策
econ
03-03 00:00
本研究通过基于马尔可夫链平稳分布的经济博弈模型，分析了包含人类与AI智能体的经济活动长期均衡。研究发现，在双智能体模型中，除非每个智能体通过购买对方产品/服务能使其边际效用至少翻倍（而非仅仅增加），否则任何经济均衡中都不会发生此类交易。模型扩展至三个及以上智能体时，揭示了在某些均衡状态下，“能力更强”的AI智能体对“能力较弱”的智能体贡献的效用为零。这挑战了AI能力越强经济价值越高的传统假设。
人工智能经济多智能体均衡长期效用马尔可夫链模型边际效用
econ
03-03 00:00
本文挑战了“结构化人类数据工作（如评估、审核、异常处理）只是AI自动化进程中的过渡阶段”这一标准观点。通过建立理论模型，作者将此类工作视为一种持久的生产要素，它能将原始模型能力转化为可靠、可部署的性能，并积累成可重复使用的AI能力存量。该存量会因任务漂移、标准更新而贬值，因此即使模型持续改进，对人力维护的需求也将长期存在（“无最后一英里”结果）。模型进一步揭示了劳动力在低成熟度和瓶颈任务族中的再分配机制，并通过校准预测，长期稳态下此类结构化工作的劳动力份额约为5-7%。
人工智能经济学人力数据市场劳动力份额能力存量任务漂移稳态模型
econ
03-03 00:00
本研究利用印度劳动力调查数据（2020-21），分析了国内移民如何影响教育匹配婚姻模式。研究发现，与未迁移者相比，移民者显著更可能形成教育异质婚姻（即配偶教育水平不同），尤其是城市间移民更倾向于“向上婚”（与教育水平更高的伴侣结婚）。研究通过犯罪率、移民网络和失业率等工具变量验证了结论，并指出家庭结构和婚姻市场构成是驱动移民教育异质婚姻的关键机制。这表明人口流动从根本上改变了传统的教育门当户对婚配偏好。
移民研究婚姻匹配教育异质婚印度社会劳动力流动社会变迁
econ
03-03 00:00
本研究基于职业拥挤假说，利用美国社区调查微观数据，分析了COVID-19疫情初期美国前线行业中移民女性的职业拥挤变化。研究发现，移民工人，尤其是移民女性，在疫情爆发期间越来越多地被“挤入”前线工作，以支撑他人的健康。同时，美国本土出生的黑人和西班牙裔工人虽在工作中面临不成比例的病毒暴露风险，但并未在疫情爆发后更多地进入前线职业。论文为从工资和职业健康两个维度考量职业拥挤假说提供了依据。
职业拥挤移民女性交叉性分析covid-19劳动力市场健康不平等
econ
03-03 00:00
本文研究了COVID-19疫情与2022年多布斯案裁决如何重塑路易斯安那州的堕胎服务格局。研究发现，疫情加剧了原本就严格的堕胎政策环境，显著增加了服务获取障碍，对黑人和西班牙裔寻求者影响尤为严重。多布斯案后，该州堕胎禁令立即生效，导致服务可及性进一步恶化。研究呼应了Roberts等人（2021）关于诊所关闭负面影响的担忧，并显示其影响正在扩大。
堕胎政策健康公平covid-19影响法律变迁医疗服务可及性
econ
03-03 00:00
本研究通过解决性别特异性选择偏差，探讨了产前暴露于中国大饥荒对教育成就的因果影响。研究将暴露个体与其未暴露的同性别兄弟姐妹进行比较，并使用基于县-年超额死亡率的饥荒强度指标。研究发现，无论男女，饥荒暴露平均使文盲率增加4个百分点，并使受教育年限减少0.3年，表明两性受到的影响极为相似。这有助于理解产前营养不良的长期影响，同时考虑了性别特异性选择偏差。
胎儿起源假说选择性死亡率教育成就性别差异饥荒研究因果推断
econ
03-03 00:00
本研究针对重型电动卡车的大规模高功率充电基础设施部署，提出了一个多周期充电站选址规划模型。该模型在不确定的未来需求和本地电网容量约束下，以最大化覆盖的电动货运流量为目标，构建为一个两阶段随机混合整数规划问题。研究采用整数L形分解算法嵌入分支切割框架，并结合确定性热启动加速求解，成功解决了大规模挪威全国案例中传统整体模型难以处理的问题。计算结果表明，随机解的价值显著，凸显了在长期基础设施规划中明确建模不确定性的重要性。最优投资策略优先在早期建设主要货运走廊站点，随后进行网络强化与扩展，而电网容量约束则促使布局从集中式转向更分布式。
充电站选址电动卡车随机优化电网约束基础设施规划混合整数规划
econ
03-03 00:00
本文提出了一个统一的信息几何框架，将量子类模型与熵正则化模型纳入同一理论结构。研究从概率单纯形的Fisher-Rao几何出发，在振幅坐标中构建了“最小作用理性”变分原理，并将其提升到余切相空间。该框架揭示了决策动力学可分解为评估通道与循环通道，其中双曲型薛定谔演化在特定拉格朗日子流形上闭合，而标准复数量子动力学则作为附加Kähler极化下的相干限制出现。该工作为理解情境效应、顺序效应及类干涉偏差提供了新的几何解释。
信息几何有限理性量子决策熵正则化相空间动力学
econ
03-03 00:00
本研究应用货币视角框架，揭示了去中心化金融（DeFi）本质上是一个分层信用体系，其运作模式与传统银行类似：协议接受代币并以其为抵押发行新债权，从而创造出层层嵌套的衍生资产。截至2025年末，每1美元基础资产支撑着4.7美元的总债权，其中借贷和质押驱动了超过80%的层级叠加。研究发现，收益率与层级深度相关：报告的利率随层级加深而上升（每层+2.0个百分点），这主要是由于支付更高利率的借贷协议集中在更深层级。然而，在修正了这种构成效应后，每经过一次衍生步骤，收益率反而下降（每跳-2.9个百分点），反映出嵌套代币的借贷需求较低。在危机期间，层级溢价会扩大，这与上游依赖风险的重新定价一致。这些发现将DeFi的“重复计算”问题重新定义为结构性风险问题，并为追踪系统范围的杠杆率提供了一个宏观审慎指标。
去中心化金融信用分层系统风险宏观审慎代币衍生收益率结构
econ
03-03 00:00
一项在线实验研究发现，当工作者得知其工作将由AI而非人类评估时，其行为会发生系统性改变。具体表现为：工作产出数量显著增加，但在控制数量后，产出质量（无论由人类还是LLM评分）均有所下降。同时，工作者在AI评估下更倾向于使用外部工具（包括LLM），但这种工具使用的增加并不能解释产出数量与质量的变化。研究揭示了算法评估可能引发的非预期行为反应。
算法评估人机交互工作行为产出质量实验经济学
econ
03-03 00:00
本研究比较了计量经济学方法与因果机器学习算法在从时间序列数据中发现因果结构的能力。通过英国COVID-19政策的真实案例，评估了四种计量经济学方法和十一种因果ML算法在图形结构、模型维度和因果效应恢复方面的表现。研究发现，计量经济学方法为时序结构提供了清晰的规则，而因果ML算法通过探索更大的图结构空间，倾向于生成更密集的图，从而捕捉更多可识别的因果关系。研究提供了将计量经济学方法结果转换为广泛使用的贝叶斯网络R库bnlearn的代码。
因果发现时间序列计量经济学机器学习政策评估covid-19
econ
03-03 00:00
本文通过概率分析，挑战了法律认识论中长期存在的观点，即群体特征证据（如种族、性别等统计特征）能够证明被告在具体案件中的罪行。研究认为，此类证据仅支持一般性假设，而非指向特定被告的犯罪事实。作者将其与案件具体证据（如目击证词、物证）进行对比，指出后者才直接关联案件事实。这一分析为关于刻板印象和证据价值的辩论提供了新的理论基础。
法律证据概率分析群体特征刻板印象审判公正
astro-ph
03-03 00:00
研究探讨了利用超大型结构收集或反射恒星光能的太空构想（如恒星引擎、戴森泡）的轨道稳定性问题。通过简化模型分析发现，均匀质量的盘状反射器在静态平衡下总是不稳定的。然而，若采用非均匀质量分布（如环状支撑反射器），恒星引擎理论上可实现被动稳定。同样，静态的反射器群（戴森泡）虽不稳定，但若在恒星周围形成致密云状排列，则可能实现被动自稳定。这项研究为搜寻地外文明技术特征提供了新的动力学视角。
恒星引擎戴森泡轨道稳定性太空结构技术特征天体动力学
astro-ph
03-03 00:00
本研究在无网格代码GIZMO中实现了叠加克尔-希尔德动态度规，使其能够高效、精确地模拟接近并合阶段的超大质量黑洞双星系统及其周围气体的动力学过程。通过相对论性邦迪流和相对论性环双星盘的验证测试，发现即使在远大于当前数值相对论模拟的尺度上，相对论修正（如非开普勒势和拱线进动）也会显著影响气体的吸积率、流入动力学，并可能通过产生更强激波来增强盘中的角动量传输。这项工作强调了在黑洞双星并合前的吸积盘模拟中考虑相对论效应的重要性。
黑洞双星数值相对论吸积盘引力波gizmo代码电磁对应体
astro-ph
03-03 00:00
哈佛-史密松天体物理中心对毕星团区域进行了长达45年的视向速度监测，获得了625颗恒星的近1.2万条光谱。研究确定了该星团中周期在10^4天以内的双星频率为$40 \pm 5\%$，其轨道周期、偏心率分布与场星相似，质量比分布则大致平坦。研究重新测定了潮汐圆化周期为$5.9 \pm 1.1$天，并首次在星团矮星与巨星中清晰探测到引力红移和对流蓝移信号。
毕星团双星系统视向速度潮汐圆化光谱巡天星团动力学
astro-ph
03-03 00:00
本研究利用ColdSIM流体动力学非平衡化学模拟，首次系统普查了宇宙早期（前10亿年）星系中重子物质的相态分布、预算与演化规律。研究发现，再电离前的宇宙气体以冷相为主，随后因恒星形成活动增强和紫外辐射，暖相逐渐主导。冷、暖、热气体质量及HI、H2成分均随星系质量和恒星形成率增加而增加，而气体消耗时间则缩短至0.01-0.1 Gyr，对金属丰度依赖较弱。此时的恒星回馈分数约为0.15-0.20，比通常采用值低约一半。研究结果与ALMA、VLA等多波段巡天观测一致，为理解早期星系形成与演化提供了关键理论预测。
星系形成重子物质气体相态恒星形成率化学模拟宇宙早期
astro-ph
03-03 00:00
本研究首次通过数据驱动方法，量化了有限观测样本（即“目录方差”）对引力波群体分析的影响。传统分层贝叶斯推断给出的置信区间依赖于特定观测事件集，而目录方差引入了“不确定性的不确定性”。应用统计自助法于GWTC-4数据及灵敏度注入数据段，发现考虑目录方差后，群体分布的不确定性显著扩大。例如，原初质量分布中约$35\,M_\odot$的峰值特征在统计波动中被大幅吸收。这项工作强调了在从引力波数据得出天体物理结论时，必须考虑目录方差，以避免将特定有限样本的统计涨误认为真实的群体特征。
引力波群体目录方差统计不确定性分层贝叶斯推断gwtc-4数据驱动分析
astro-ph
03-03 00:00
本研究对Zwicky Transient Facility (ZTF)巡天中新发现的12颗大振幅径向脉动热亚矮星变星(sdBVs)进行了系统的光谱学追踪。通过拟合低分辨率光谱与理论模型，确定了其平均有效温度($T_{\textrm{eff}} \approx 28,300$ K)、表面重力($\log\,g \approx 5.56$)、氦丰度等大气参数及其变化。结合光谱能量分布拟合，估算了其质量、半径和光度。结果表明，这些星体与已知的径向脉动主导星Balloon 090100001和CS 1246性质相似，构成一个区别于其他类型脉动变星（如蓝大振幅脉动星）的独特群体。它们在赫罗图上的位置处于V361 Hya星与V1093 Her星的边界区域，多数样本的质量和半径符合典型热亚矮星特征。
热亚矮星脉动变星径向脉动光谱分析恒星大气ztf巡天
astro-ph
03-03 00:00
本研究提出利用快速射电暴（FRB）的散射时间分布函数（TDF）作为探测星系周围介质（CGM）微观结构的新方法。FRB信号在穿过前景星系晕时，会因电子密度涨落而发生时间展宽（散射）。研究表明，TDF对CGM中气体的空间形态（如球状、丝状或片状结构）以及其分布是连续填充还是离散间歇高度敏感。这为利用MeerKAT、FAST等新一代射电望远镜，通过数百条视线统计，以前所未有的精度揭示CGM的小尺度性质开辟了新途径。
快速射电暴星系周围介质射电散射星际介质天体物理探测
q-bio
03-03 00:00
本研究提出MARBLE，一种多模态对比预训练策略，旨在解决计算病理学模型预测新基因组生物标志物时依赖大量标注数据的问题。该方法将组织病理学图像的表征与由大语言模型（LLM）和蛋白质语言模型（PLM）生成的基因组生物标志物表征进行对齐，从而将结构化的生物标志物知识整合到图像表征学习中。基于包含超过40,000名患者的MSK-IMPACT队列的真实世界数据实验表明，这种基于生物学的对齐方法能够实现数据高效的学习，并显著提升模型对未见过的、分布外生物标志物的泛化能力。
计算病理学多模态学习基因组生物标志物对比学习表征对齐精准肿瘤学
q-bio
03-03 00:00
本研究应用相似性网络融合（SNF）方法，整合了644例TCGA-BRCA患者的转录组、DNA甲基化和拷贝数变异数据。与单一组学或早期特征拼接方法相比，SNF在亚型恢复上表现更优（NMI=0.495 vs. RNA-only 0.428），其产生的双簇划分与免疫组化受体状态高度一致。在生存预测方面，SNF的C-index为0.681，显著优于仅使用CNV的基线模型（Δ=+0.122），但相对于仅使用RNA的模型提升（Δ=+0.049）在统计学上尚未完全确立。结果表明，基于图的整合策略能更准确地反映乳腺癌生物学亚型，但其相对于最强单组学模型的边际收益仍需更大样本验证。
多组学整合相似性网络融合乳腺癌亚型生存预测计算生物学
q-bio
03-03 00:00
本研究提出了STEER框架，一个双时间尺度的模型，用于从长期刺激数据中推断大脑可塑性的潜在动力学规律。该框架将快速的神经活动与缓慢的突触可塑性变化解耦，将可塑性表示为在可学习的循环动力学下演化的低维潜在系数，从而能够推断出可测试的、可解释的更新方程，而非将其吸收为黑箱参数。研究在合成系统、基于BCM规则的生物网络、任务学习以及帕金森病大鼠的纵向记录等多个基准上验证了STEER的有效性，表明其能预测网络在未见刺激方案下的适应，并支持改进干预方案的设计。
神经可塑性脑刺激循环神经网络动力学模型计算神经科学数据驱动推断
q-bio
03-03 00:00
本研究提出了一种基于仿真的膀胱充盈拓扑分析方法，旨在量化膀胱在充盈过程中的几何变化，以区分结构性重塑与单纯的机械性僵硬。研究通过准静态条件下的渐进充盈模拟，生成多体积几何模型并计算空间描述符。借鉴Freudenthal悬垂定理，将充盈过程解释为维度扩展，并通过测试几何不变量在不同体积下是否保持不变来评估结构稳定性。研究发现，在顺应性匹配的情况下，压力轨迹和壁应力估计相似，但几何描述符在存在重塑时表现出不同的体积索引稳定性曲线。该方法提供了一种跨连续充盈状态的几何连续性定量测量，表明结构性重塑可能在传统功能损伤出现之前即可被检测到。
膀胱充盈拓扑分析几何稳定性结构重塑生物力学仿真
q-bio
03-03 00:00
本研究对法属波利尼西亚分离的产NDM肺炎克雷伯菌进行基因组分析，发现了一种新型IS26介导的复合转座子Tn7722（16,246 bp）。该转座子不仅携带碳青霉烯酶基因$bla_{\text{NDM-1}}$，还同时携带$qnrS1$和$aph(3')-VI$基因，导致对氟喹诺酮类和氨基糖苷类抗生素的耐药。Tn7722存在于IncF和IncR质粒上，并在全球多种细菌基因组中被发现，表明其具有跨物种和跨地区传播$bla_{\text{NDM}}$基因的能力。研究强调了质粒和转座子驱动的进化在耐药性传播中的关键作用。
耐药基因转座子肺炎克雷伯菌基因组学碳青霉烯酶水平基因转移
q-bio
03-03 00:00
本研究提出Bi-TEAM框架，解决了生物分子表征学习中的跨尺度难题。传统蛋白质语言模型擅长捕捉长程生物学语义但忽略精细化学细节，而化学模型则相反。Bi-TEAM通过双门控残差融合机制，将局部化学变异（如非经典氨基酸、翻译后修饰）注入全局蛋白质语境，无需扩展词汇表即可让局部结构变化影响全局功能表征。在10个涵盖化学修饰肽、PTM和天然蛋白质的数据集上评估，模型性能显著超越现有基线，在支架相似性分割上的马修斯相关系数提升达66%，溶血预测准确率提升350%。作为生成模型的指导，其设计细胞穿透性环肽的成功率提升近四倍。
表征学习蛋白质语言模型化学修饰跨尺度建模生物分子设计
cs
03-03 00:00
针对大语言模型向自主智能体演进时面临的数据稀缺瓶颈，LOGIGEN提出了一种逻辑驱动的框架，用于合成可验证的训练数据。该框架基于三大支柱：硬编译策略锚定、逻辑驱动前向合成和确定性状态验证。通过“架构师”、“集合设计师”和“探索者”三智能体协同，将自然语言策略编译为数据库约束，并生成边界状态以触发关键策略冲突，从而搜索因果解路径。该方法生成了涵盖8个领域的20,000个复杂任务数据集，并通过精确状态等价检查严格保证有效性。结合基于验证的训练协议（SFT与RL），LOGIGEN-32B(RL)在$\tau^2$-Bench上取得了79.5%的成功率，显著优于基线模型（40.7%）。
智能体训练逻辑驱动合成可验证数据强化学习状态验证大语言模型
cs
03-03 00:00
本文提出了一种创新的自适应动态去雾框架，旨在解决真实视觉系统中去雾任务需同时满足图像质量提升与多样化下游任务（如检测、分割）特定需求的双重挑战。该框架的核心在于集成了一个闭环优化机制，包含两个互补模块：1）一个任务反馈循环，能根据多个下游任务的性能动态调制去雾输出；2）一个文本指令接口，允许用户指定高级任务偏好。这种双引导策略使得模型在训练后仍能适应其去雾行为，实时调整输出以满足不同任务的动态需求。大量实验表明，该方法在多种视觉任务上均表现出强大的有效性、鲁棒性和泛化能力。
图像去雾自适应优化任务反馈指令驱动计算机视觉闭环系统
cs
03-03 00:00
本文针对全色锐化任务在真实高分辨率场景下泛化能力不足的问题，系统性地研究了跨尺度全色锐化的挑战。研究团队首先构建了首个大规模跨尺度数据集PanScale及配套基准PanScale-Bench。为应对尺度泛化，提出了新颖的ScaleFormer架构，其核心创新在于将图像分辨率泛化问题转化为序列长度泛化问题：通过Scale-Aware Patchify模块将图像分块为分辨率固定但长度与图像尺度成正比的序列。模型解耦了块内空间特征学习与块间序列依赖建模，并引入旋转位置编码以增强对未见尺度的外推能力。大量实验表明，该方法在融合质量与跨尺度泛化性能上均优于现有先进方法。
全色锐化跨尺度泛化transformer遥感图像融合深度学习
cs
03-03 00:00
本研究提出了一种名为MIMD-3DVT的新型方法，用于阿尔茨海默病的MRI影像分类。该方法通过处理连续脑切片以保留三维空间信息，融合多个脑区ROI的成像数据，并整合人口统计学、认知评估等多源信息。在ADNI、AIBL和OASIS联合数据集上的实验表明，该模型在区分正常认知与阿尔茨海默病时准确率达到97.14%，优于现有方法。
阿尔茨海默病3d视觉transformer多模态融合医学影像分析深度学习
cs
03-03 00:00
本文提出PM2Lat，一种快速、通用的框架，用于精准预测深度神经网络在GPU（特别是NVIDIA）上的执行延迟。与依赖深度学习模型或手工启发式规则的现有方法不同，PM2Lat利用GPU的单指令多线程架构对DNN模型的执行时间进行建模。其核心创新在于细粒度的GPU操作建模，通过分析计算行为和内存访问模式，识别出即使功能相同、配置不同的GPU内核也存在显著性能差异。因此，PM2Lat采用内核感知的建模方法，根据内核配置进行差异化分析。这使得PM2Lat能够在不同数据类型和硬件平台上保持低于10%的预测误差率，在Transformer模型上，其性能优于当前最先进的NeuSight方法（FP32误差降低10-20%，BF16误差降低至少50%）。此外，该框架不仅支持标准矩阵乘法，还能泛化至复杂的GPU内核，如Triton、Flash Attention和Cutlass Attention，在这些复杂内核上的误差率保持在3-8%。
gpu性能预测神经网络延迟内核感知建模计算架构分析硬件感知优化
cs
03-03 00:00
本文针对弱监督视频异常检测（WS-VAD）中因缺乏帧级标注而难以有效学习异常语义的问题，提出了LAS-VAD框架。该框架创新性地集成了异常连通分量机制和意图感知机制：前者将视频帧划分为共享相同语义信息的分组；后者通过意图感知策略区分相似的正异常行为（如拿取与偷窃）。此外，模型还引入了异常属性信息（如爆炸伴随火焰和浓烟）来进一步建模异常语义。在XD-Violence和UCF-Crime两个基准数据集上的实验表明，LAS-VAD显著优于当前最先进的方法。
视频异常检测弱监督学习语义分组意图推理计算机视觉
cs
03-03 00:00
本文提出EMPA框架，用于评估基于大语言模型的对话代理在长期互动中的人格对齐共情能力。传统评估面临用户状态隐式、反馈稀疏且难以实时验证的挑战。EMPA将真实互动提炼为可控的心理场景，通过多智能体沙盒暴露策略适应与失败模式，并在潜在心理空间中从方向对齐性、累积影响和稳定性三个维度对互动轨迹进行评分。该框架支持对长程共情行为的可复现比较与优化，并可扩展至其他由隐式动态和弱反馈塑造的智能体场景。
共情评估人格对齐大语言模型对话代理过程评估多智能体
cs
03-03 00:00
本研究提出了一种增强型基于技能的机器人编程规划方法，通过集成运动序列优化来解决现有方案执行效率低下的问题。该方法的核心创新是引入了一种新的“MoveContinuousSkill”，并开发了在可编程逻辑控制器（PLC）上执行的相应软件。实验结果表明，通过优化运动序列，该方法能在多种机器人系统上实现执行时间的显著提升。
机器人编程运动规划plc控制技能自动化执行优化
cs
03-03 00:00
本文提出CoMoL，一种新颖的MoE-LoRA框架，旨在解决现有参数高效微调方法中专家参数爆炸和粗粒度路由的问题。其核心创新在于引入紧凑的“核心空间专家”存储和“核心空间路由”机制，前者控制参数增长，后者实现细粒度的、基于令牌的动态专家选择与激活。激活的核心专家通过软合并策略融合，并与共享的LoRA模块结合，形成专门的适配模块。实验表明，CoMoL在保持MoE-LoRA架构适应性的同时，达到了与标准LoRA相当的参数效率，并在多项任务中优于现有方法。
参数高效微调混合专家lora大语言模型动态路由模型适配
physics
03-03 00:00
本研究提出了一种利用表面声波驱动薄膜流动的新方法。实验表明，在压电基底上传播的MHz级表面声波，能够驱动宏观硅油薄膜攀爬并跨越固体障碍物。薄膜动力学揭示了超声波驱动力、毛细作用和重力之间的复杂耦合关系，其平衡决定了涂层是否成功。研究建立了一个简化的二维理论模型，将障碍物几何形状直接纳入薄膜演化方程，并引入了基底高度变化下声流的新表征。尽管模型进行了简化，但其模拟结果与实验定性一致，表明该模型抓住了关键物理机制。
表面声波薄膜流动超声驱动涂层技术流体动力学
physics
03-03 00:00
本研究探讨了在狭窄Hele-Shaw腔和可渗透多孔介质中，受达西定律控制的预混火焰传播动力学。研究建立了将火焰视为不连续面的流体动力学模型，其燃烧速率由曲率和切向流应变表征，对应两个Markstein数$\mathcal{M}_c$和$\mathcal{M}_t$。关键发现是，在达西定律下$\mathcal{M}_c \neq \mathcal{M}_t$，且由于粘度变化，定律允许火焰锋面处存在切向速度不连续。此外，达西定律下还独特地出现了与重力相关的第三个Markstein数$\mathcal{M}_g$。这些达西特有的效应在纯径向流中消失，但对受应变火焰至关重要。研究还分析了受限条件对平面火焰组合流体动力学不稳定性的影响。
火焰动力学达西定律markstein数hele-shaw腔多孔介质流体不稳定性
physics
03-03 00:00
本研究在保罗·热尔曼强调的分布理论框架下，重新审视了连续介质力学中平衡定律与虚功原理的关系以及接触相互作用的结构。研究表明，虚功原理可推导出$n$阶梯度连续体的力和力矩平衡，但仅靠平衡定律不足以描述$n \geq 2$时的平衡状态。同时，文章重新检验了诺尔经典定理，指出其关于表面接触力仅取决于表面法向的结论依赖于“无边缘/楔形接触相互作用”及“表面接触密度有界”等附加假设，而这些假设在一般高阶梯度连续体中并不成立。因此，此类材料中出现的曲率相关表面接触力并不违背诺尔定理，反而否定了其关于此类力不存在的断言。
连续介质力学虚功原理诺尔定理高阶梯度理论接触相互作用平衡定律
physics
03-03 00:00
本研究探讨了如何通过持续支持，帮助物理教师在采用循证主动参与（EBAE）教学方法时保持韧性。当一位量子力学教师发现，在“角动量加法”主题上使用课堂应答器（clicker）提问序列未能达到预期学习效果时，在支持系统的帮助下，他并未放弃，而是转而采用了另一种不额外占用课堂时间的EBAE方法：通过成绩激励，让学生在课外修正错误。期末考试成绩分析表明，修正了错误的学生在该主题上的学习效果显著优于未修正者。研究表明，通过在线教育社区等方式为教师提供支持，能有效提升他们持续优化和多样化使用EBAE方法的意愿与能力，从而最终改善学生的学习成效。
物理教育循证教学教师支持量子力学主动学习教学韧性
physics
03-03 00:00
本研究通过对比COBRA装置上的氖气喷注Z箍缩实验与数值模拟结果，对PERSEUS代码进行了基准测试。利用该代码深入分析了等离子体鞘层结构，重点关注了霍尔项和反常电阻等非磁流体动力学效应。研究发现，在模拟增长的磁瑞利-泰勒不稳定性时，同时引入霍尔项和由电子漂移驱动的反常电阻模型，能更准确地再现不稳定的空间波长。此外，启用霍尔项能更好地捕捉阴极-阳极间隙的极性效应。等离子体鞘层（包括磁压驱动的加速活塞及其前方的激波）的宽度，只有在使用由低混杂漂移不稳定性驱动的反常电阻模型时，才能与干涉测量结果吻合。该模型假设反常电阻由典型波长小于$30\ \mu\text{m}$的小尺度湍流产生。
z箍缩等离子体模拟霍尔效应反常电阻磁瑞利-泰勒不稳定性等离子体鞘层
math
03-03 00:00
本文给出了一个三角形同时内接于一个圆且外切于一个中心圆锥曲线（椭圆或双曲线）的充要条件的新证明。当圆锥曲线的焦点重合时，该条件退化为经典的Chapple-Euler关系。研究还证明，对于一个内接于圆且外切于中心圆锥曲线的庞斯莱三角形族，其三角形边长的平方和具有不变性，当且仅当该圆的圆心位于圆锥曲线的中心或其中一个焦点上。
几何学圆锥曲线庞斯莱三角形chapple-euler关系不变性
math
03-03 00:00
该研究证明，通过测量多边形内部支撑分段解析刺猬的非中心截面长度，可以唯一确定多边形形状。对于中心对称多边形，则可通过测量支撑解析中心对称刺猬的板条面积进行重构。这些结果为几何重构问题提供了新的理论工具，将刺猬理论与截面测量相结合，拓展了已知的Minkowski问题框架。
几何重构多边形刺猬理论截面测量minkowski问题板条面积
math
03-03 00:00
本文针对Hadamard流形上的优化问题，提出了一种新的Busemann混合投影邻近点算法。该方法利用凸Busemann函数定义的horosphere替代欧几里得超平面，通过函数梯度实现闭式投影，构建了一个无需切空间线性求解的几何内蕴方案。算法允许次梯度的不精确计算，并在不精确度严格小于1的相对误差水平下证明了全局收敛性。研究建立了Fejér型下降性质，并获得了与迭代次数平方根倒数成比例的次线性复杂度。精确变体与经典黎曼邻近点算法一致，该框架阐明了基于Busemann的次微分在非正曲率空间优化中的作用。
流形优化邻近点算法hadamard流形busemann函数非正曲率几何优化
math
03-03 00:00
本文研究形式为 $c(s,o)=J(\iota_S(s)/\iota_O(o))$ 的比率诱导失配成本，其中 $\iota_S$ 和 $\iota_O$ 为正尺度映射，$J$ 为惩罚函数。在假设反演对称、严格凸性、归一化 $J(1)=0$ 以及满足乘法 d'Alembert 恒等式的条件下，证明了 $f(u):=1+J(e^u)$ 满足加法 d'Alembert 方程，从而导出 $J(x)=\cosh(a\log x)-1=\tfrac12(x^a+x^{-a})-1$（$a>0$）。进一步分析了可行尺度集上相关最小化映射的性质：在子空间闭性假设下的存在性、有限字典的几何平均决策边界、乘积模型的精确组合性，以及由几何平均（或其在对数空间中的投影）给出的最优序贯中介原理。
比率匹配互凸成本函数方程决策几何d'alembert方程优化理论
math
03-03 00:00
Betke-Henk-Wills猜想提出凸体的格点计数$G(K, \Lambda)$可由其逐次极小值给出一个尖锐上界，但在$d \ge 5$维一般凸体上仍为开放问题。本文证明了该猜想在度量小扰动下的局部稳定性：对于正交平行多面体（盒子），在经历小旋转后，原不等式依然成立，并给出了依赖于长宽比与格点间隙的旋转角定量界。此外，研究将猜想有效性扩展至一类$L_p$球（$p$足够大），并导出了整数包络稳定性的尖锐阈值$p_0$。
格点计数凸几何稳定性分析逐次极小lp球整数包络
math
03-03 00:00
本研究针对亚共振单频谐波激励下的无阻尼欧拉-伯努利框架结构，提出了最小重量设计方法。重点考虑了具有椭圆载荷不确定性的（鲁棒）动态柔顺度和（鲁棒）峰值输入功率。研究开发了鲁棒动态柔顺度的半定规划重构，并证明了其与鲁棒峰值输入功率的等价性。结果表明，这两种响应度量均可精确重构为具有与设计无关的质量增广的自由振动特征值约束，从而统一了静态、动态和模态要求。尽管对横截面积存在非凸多项式依赖，但通过半定松弛的矩-平方和层次结构，获得了全局最小化器的认证边界。在10段和35段框架上的基准研究验证了理论。对于10段问题，获得了全局最优解；对于35段框架，找到了高质量的局部最优设计，显著改进了已知最佳设计。研究还进一步制造并实验验证了一个与模型预测高度匹配的附加设计。
结构优化鲁棒设计动态柔顺度半定规划特征值约束框架结构
math
03-03 00:00
本文研究了镜像下降算法在目标函数为相对强凸但非光滑优化问题中的应用，突破了传统分析中依赖Lipschitz连续性的限制。作者提供了精确与不精确次梯度信息下的收敛性分析，并推导出近似解质量的界。数值实验表明，新方法在特定问题上的估计优于现有文献结果，为处理更广泛的非光滑优化问题提供了理论工具。
镜像下降法相对强凸非光滑优化收敛分析次梯度
math
03-03 00:00
本研究在正二十面体上形式化定义了一个由十个三角形面构成的翼集，其顶点标记为N、S、U1-U5、L1-L5，旋转轴为NS。每个翼面均为一个36-36-108的等腰三角形，其36度角锚定在一个极点（N或S）。这些面可以共享顶点，但互不共享边。一个自然的赤道横截面产生了一个完美平衡的正十边形。我们推导出该十边形半径的闭合形式：$R = \frac{\phi}{2} \ell$，其中$\ell$是二十面体的边长，$\phi = \frac{1 + \sqrt{5}}{2}$是黄金比例。该十面闭合结构可解释为一种极点锚定翼布局的对称一致性设计原则。
几何构造正二十面体黄金比例对称性十边形非共边面
math
03-03 00:00
本文提出了一种基于牛顿法的实用算法，用于计算任意尺寸四元数矩阵的左特征值。该方法通过嵌入技术，仅需调用标准的实数/复数线性代数核心程序即可实现。在文献案例和基准测试集上的大量实验表明，该算法可对高达64×64的矩阵进行可重复、基于验证的计算，并能检测多重球面分量以及超过n个孤立左特征值、左谱亏缺等非一般性现象。
四元数矩阵左特征值牛顿法数值线性代数谱理论
math
03-03 00:00
本研究将经典的德萨格定理与帕普斯六边形定理，从恒定曲率的经典几何（如欧氏几何、球面几何）推广到了具有非恒定曲率的Thurston几何中的平移曲面上。研究基于作者先前对Menelaus和Ceva定理的推广工作，并利用了Thurston几何的统一射影模型。这一成果表明，这些在射影几何中具有基础地位的组合定理，其有效性可以超越恒定曲率的限制，拓展到更广泛的几何结构之中。
射影几何thurston几何德萨格定理帕普斯定理非恒定曲率平移曲面
math
03-03 00:00
本文证明了对于平面上任意有限测度的可测集M，沿Kakutani-Fibonacci方向序列进行连续的Steiner对称化操作，最终会收敛到以原点为中心、具有相同测度的圆盘M*。该结果将经典的Steiner对称化收敛理论推广到特定的非周期性方向序列，为几何测度论和等周不等式研究提供了新的工具。
steiner对称化kakutani-fibonacci序列几何测度论等周问题平面几何
math
03-03 00:00
针对传统多准则决策（MCDM）方法在处理大量备选方案时结果易偏倚，以及数据包络分析（DEA）、随机前沿分析（SFA）等效率分析（EA）方法因依赖理论假设而导致解不完整的问题，本文提出了一种集成虚拟差距分析（VGA）模型的新方法。VGA模型基于线性规划，无需预设假设，通过评估各决策单元（DMU）相对于最佳实践的虚拟差距来识别其效率（得分≥1为有效，<1为无效），并为每个DMU确定可达的投入产出基准。该方法还结合现有MCDM技术对少数有效DMU进行深入分析，大幅降低了最优决策单元的筛选成本。
多准则决策效率分析虚拟差距分析线性规划决策单元基准识别
math
03-03 00:00
本文提出并求解了广义Heron-Waist问题，该问题融合了经典的Heron最优枢纽选址问题与最小周长配置的Waist问题。模型旨在寻找一条最优的加权闭合多边形链，其顶点位于给定的非空闭凸集中，同时最小化到中心枢纽点的加权距离。该耦合公式自然地模拟了需要同时优化内部环形连接与径向枢纽访问的系统，例如供应链设计、交通规划和通信基础设施。利用现代凸分析工具，作者在集合有界且处于一般位置的假设下证明了最优解的存在性，并在约束集严格凸且权重为正时证明了唯一性。通过次微分计算，推导了一阶必要和充分最优性条件。为进行计算，开发了投影次梯度算法，并在经典递减步长规则下证明了最佳迭代序列的收敛性。在 $\mathbb{R}^2$ 和 $\mathbb{R}^3$ 中的数值算例验证了算法在不同几何形状和权重方案下的鲁棒性。
优化理论凸分析几何优化算法收敛供应链设计投影次梯度法
math
03-03 00:00
本文提出了一种求解对称旅行商问题（TSP）的精确新方法。该方法摒弃了传统的“选择边以构成回路”的思路，转而采用“构建曲面”的视角：通过选择一组相连的三角形，使得该曲面的边界恰好构成所需的旅行商回路。由此导出了一个混合整数线性规划（MILP）模型，其中通过树约束保证全局连通性，并利用欧拉示性数约束保证每个顶点的局部连通性，从而无需传统的子回路消除约束。该模型在理论上对所有三角形集合是精确的，尽管计算上仅适用于极小规模问题。在实际应用中，当将候选三角形集限制在稀疏的Delaunay三角剖分时，它提供了一个紧凑且有效的启发式算法框架。
旅行商问题曲面构建混合整数规划欧拉示性数delaunay三角剖分组合优化
physics
03-03 00:00
本文提出了一种新的经典相对论点电荷运动方程，旨在解决辐射反应问题。该方法基于对非相对论Goedecke方程（1975）的协变推广，该方程本身避免了“逃逸解”。通过采用坐标无关的协变表示和洛伦兹变换，作者推导出了新方程的两个等价形式。研究表明，经典的Abraham-Lorentz-Dirac方程和Mo-Papas方程均为该理论的近似结果。
辐射反应点电荷经典电动力学相对论方程协变形式
physics
03-03 00:00
研究团队对新型钡硫族化合物晶体（BaGa4Se7、BaGa2GeSe6和BaGa2GeS6）进行了系统实验研究，发现这些材料具有宽禁带、高光学损伤阈值和从可见光到中红外的宽透明范围，并在太赫兹频段存在窄带透明窗口。通过50-GW高功率Cr:forsterite激光器进行光学泵浦，利用二阶非线性光学整流过程，在这些窗口中产生了本征窄带太赫兹脉冲。在饱和状态下，Z切BaGa2GeS6晶体实现了最高的光-太赫兹转换效率，达到$0.8 \times 10^{-5}$，对应输出能量为20 nJ。这些钡化合物可在1.9至2.5 THz范围内产生相对带宽为3-4%的窄带太赫兹脉冲，为安全和医疗应用中的成像与光谱分析提供了必要工具。
太赫兹技术非线性光学晶体材料光学整流窄带辐射材料科学
physics
03-03 00:00
本研究通过微磁模拟，展示了如何将机器学习应用于手性磁振子谐振器阵列，以构建一个磁振子全加器。该器件利用钇铁石榴石波导中传播的自旋波，通过纳米级坡莫合金盘进行非线性散射。散射产生的动态杂散磁场在多个位置被采样，形成物理输出信号。这些信号经过加权和组合（线性或非线性），以满足全加器的逻辑输出。研究发现，当输出层为线性时，每个逻辑输出仅需三个物理信号；而使用多层感知器神经网络作为输出层时，所需信号可减少至一个，并在适当的预处理和数据增强策略下实现近乎完美的分类精度。
磁振子学自旋波计算机器学习谐振器非线性散射全加器
physics
03-03 00:00
本研究探讨了壁面流体滑移对牛顿流体中悬浮的非布朗、短、刚性、高长径比圆柱纤维在对称双曲平面通道流动中取向的影响。基于扩展润滑理论获得的解析速度场，采用二阶张量描述纤维取向，并利用混合闭合近似处理四阶取向张量。数值求解结果表明，随着滑移系数增大，变形率张量幅值减小。纤维取向从入口处的初始纯剪切状态逐渐演化，在接近出口时呈现更有序的排列。在滑移增强的情况下，纤维排列更有序的区域（在纯拉伸流动的中平面最为显著）会进一步向壁面扩展。
纤维取向壁面滑移悬浮液双曲通道润滑理论数值模拟
physics
03-03 00:00
本研究提出了一种用于设计五模声学超材料的自动化拓扑优化框架。该框架结合低频均匀化方法精确评估材料等效声学特性，并利用伴随法进行高效灵敏度分析，在最小化剪切模量以实现类流体行为的同时，精确控制材料的有效声学属性。虚拟温度法确保了结构的连通性与可制造性，解决了低刚度、高密度微结构的典型设计难题。研究通过设计水下应用的Lüneburg透镜和声学隐形斗篷验证了该框架的有效性，声弹耦合仿真证实了单元及完整器件的性能。该方法无需预设几何构型，为传统参数化优化提供了灵活、可靠且可扩展的替代方案。
拓扑优化五模超材料水下声学声学隐身计算设计微结构
physics
03-03 00:00
本研究通过追踪火蚁（Solenopsis invicta）挖掘行为中每只蚂蚁搬运沙粒的次数，首次量化了群体工作量分布。实验发现，随着群体规模增大，工作量分布变得更加不平等。基于智能体的元胞自动机模型表明，这种不平等源于局部拥挤驱动的决策。进一步分析显示，活跃挖掘的蚂蚁数量大致与群体总规模的平方根成正比，即 $N_{\text{active}} \propto \sqrt{N_{\text{total}}}$，这与普赖斯定律等社会与自然科学中的标度律一致。一个简化的速率方程模型通过二次失败率重现了平方根标度关系，为集体系统中涌现的工作量不平等模式提供了机制性解释。
集体行为分工工作量不平等标度律火蚁自组织
physics
03-03 00:00
本研究首次成功对两种具有非零核自旋的费米子钛同位素（$^{47}$Ti 和 $^{49}$Ti）实现了激光冷却与磁光囚禁。通过结合理论计算与原子束光谱测量，精确确定了用于光泵浦（391 nm）和激光冷却（498 nm）跃迁的超精细结构及同位素位移。在此基础上，通过额外引入两束光将原子重新泵浦至激光冷却跃迁的最大自旋态，成功俘获了 $^{47}$Ti 和 $^{49}$Ti 原子，俘获原子数分别为 731(190) 和 1142(240) 个，寿命分别达到 330(15) ms 和 310(8) ms。
激光冷却磁光囚禁超精细结构钛同位素原子物理费米子
econ
03-03 00:00
本文提出了一种新的“目标局部投影”估计器，旨在解决宏观政策动态因果效应估计中的权衡问题。传统局部投影估计器方差随预测期延长而增大，而结构向量自回归估计器则存在偏差。新方法通过将LP估计器向其SVAR对应项（使用更少滞后项）进行“目标化”，形成一个线性组合，并以最小化均方误差为目标进行优化。模拟结果表明，在局部误设的SVAR模型下，该方法能在较长预测期内显著降低LP的方差，同时在使用双重自助法的小样本中保持接近名义水平的覆盖率。
局部投影结构向量自回归动态因果效应宏观计量估计效率偏差-方差权衡
econ
03-03 00:00
本文针对Athey等人提出的代理指标法，开发了对其核心假设（代理性假设）的敏感性分析框架。研究引入“加权代理指标（WSI）”，证明在可比性条件下，当给定基线协变量和代理变量时，处理与长期结果的条件Copula已知，则WSI的平均处理效应（ATE）可识别长期结果的ATE。若Copula未知，则建立长期结果ATE的识别集。进一步构建了针对任意给定Copula的ATE去偏估计量，并在点识别与部分识别两种情况下建立了渐近有效的推断方法。通过巴基斯坦扶贫项目数据的应用，展示了敏感性检验的重要性及本方法的实用性。
因果推断代理指标敏感性分析部分识别平均处理效应copula模型
econ
03-03 00:00
本文针对双重差分法（DiD）的两个核心识别假设——平行趋势与无预期效应——在现实中可能同时失效的问题，提出了一套联合分析框架。作者构建了一类关于预期效应的假设，并推导出在同时放宽这两个假设时，处理组平均处理效应（ATT）的闭式、尖锐边界。该方法利用观察到的处理前趋势数据，共同约束两种假设的偏离程度。研究发现，当施加一定的预期效应约束时，联合偏离下的识别集可能比仅违反平行趋势假设时更窄。这为评估实证结论对平行趋势和预期效应违反的稳健性，提供了一种实用的敏感性分析工具。
双重差分法平行趋势预期效应敏感性分析识别边界因果推断
econ
03-03 00:00
本研究推翻了“没有产量数据就无法从收入数据中非参数识别产出弹性和价格加成”的普遍观点。在垄断竞争环境下，仅使用企业层面的收入数据，即可非参数识别生产函数、全要素生产率、价格加成、企业产出价格与数量以及消费者需求。在需求满足同质单加总结构的额外约束下，还能识别代表性消费者的效用函数，从而无需对偏好进行参数假设即可进行反事实福利分析。蒙特卡洛模拟和应用智利制造业数据的实证分析验证了方法的有效性。
非参数识别垄断竞争生产函数消费者需求福利分析企业数据
econ
03-03 00:00
本文提出了一种针对条件Copula中依赖关系可预测性的稳健得分检验方法，该方法对时间不稳定性具有鲁棒性。该半参数程序通过结合分布回归技术和Copula连接函数的局部高斯表示，能够适应边缘过程的灵活动态，并且对Copula族保持不可知。作者推导了检验统计量的极限分布，并基于多阶段估计量移动块自助法的最新结果，提出了一种重抽样方案。蒙特卡洛模拟和实证应用展示了该方法在有限样本下的良好性能。
copula模型结构突变依赖可预测性半参数检验时间序列金融计量
econ
03-03 00:00
本文研究在已知有限同时行动博弈中，哪些数据可以由相关均衡诱导产生。分析者仅能观测到每个智能体行动的频率，而无法获取联合行动剖面的分布。作者通过一种无套利条件，刻画了哪些行动边际分布集源于某些相关均衡：外部观察者无法通过与每个智能体独立签约并获取单边偏离所获总效用的部分来获得期望利润。这一刻画自然地推广至纳什均衡。
博弈论相关均衡边际分布无套利条件数据诱导
astro-ph
03-03 00:00
本研究通过磁流体动力学方法，探讨了脉冲星风云将粒子加速至PeV能量的机制。模型将紧邻下游的MHD流动解与粒子能谱及光子谱能分布相关联，发现PWN环境中的MHD描述可大幅缩减参数空间，多数参数可仅由磁化参数$\sigma$约束。研究表明，在低$\sigma$环境下，脉冲星风云能够产生PeV粒子。同时，研究也探讨了星云区域湍流在粒子加速至PeV能量中的作用，指出低$\sigma$环境与湍流环境均有利于PeV能量的粒子加速。该模型已成功应用于LHAASO观测到的两个PeVatron源（1LHAASO J1848-000u和1LHAASO J1929+1846u）的验证。
粒子加速脉冲星风云磁流体动力学pevatron超高能光子湍流
astro-ph
03-03 00:00
本研究通过三维无网格流体动力学模拟，揭示了星系核中类周期喷发（QPEs）的物理机制。研究发现，恒星撞击吸积盘会产生高度不对称的双极抛射物，其前向喷发的能量和光度比后向喷发高一个数量级以上，导致每轨道周期仅可观测到一个爆发，这与传统的双爆发假设相矛盾。相比之下，恒星质量黑洞（sBH）通过引力拖拽机制加热并聚集盘面气体，产生近乎对称的抛射物。研究提出有效相互作用半径 $ R_{\rm eff} \simeq 0.5\, R_{\rm B}^{1/3} R_{\rm H}^{2/3} $ 来描述这一过程，并证实sBH-盘面碰撞可产生 $10^{44}$-$10^{48}$ erg 的完整QPE能量范围，自然地解释了周期性、不对称性、持续时间和多样性。
类周期喷发黑洞吸积流体动力学模拟星系核引力拖拽
astro-ph
03-03 00:00
本研究利用小麦哲伦云（SMC）、大麦哲伦云（LMC）和仙女座星系（M31）的观测数据，校准了红超巨星（RSGs）的爆发式质量损失模型。通过在MESA恒星演化模型中引入一个自由缩放参数 $\xi$ 来描述超爱丁顿爆发式质量损失，并生成恒星演化轨迹和等龄线，研究人员合成了不同金属丰度（$Z/Z_\odot=0.2,\ 0.4,\ 1.0$）下的模拟星群。通过将模型光度函数与观测数据对比，确定了质量损失强度与金属丰度呈正线性关系（$\xi_\mathrm{SMC}=0.0-0.05$，$\xi_\mathrm{LMC}=0.1$，$\xi_\mathrm{M31}=0.35$）。校准后的模型表明，这种爆发式质量损失会阻止初始质量 $\gtrsim 20~M_\odot$ 的恒星演化成红超巨星，这对核心坍缩超新星前身星的质量谱、致密遗迹、早期超新星相互作用特征以及未解析星系的光谱能量分布具有重要影响。
红超巨星质量损失恒星演化金属丰度本地星系群mesa模型
astro-ph
03-03 00:00
本研究利用JWST的NIRSpec/IFU对红移高达10.17的MACS0647-JD星系系统进行了首次空间分辨的星际介质（ISM）性质研究。该系统包含两个恒星成分，主成分（$\log (M_{\ast}/M_{\odot}) =7.77$）比伴星系（$\log (M_{\ast}/M_{\odot}) =7.42$）质量更大、金属丰度显著更高（$12+ \log(O/H)$分别为7.89和7.47）。研究发现H$\gamma$发射线中心与恒星连续谱中心存在0.1角秒（源平面150 pc）的偏移，这可能是并合驱动星暴的证据。通过对比金属丰度、速度弥散和星暴历史的时空分布，推断在恒星成分外部存在湍流的贫金属气体，这些动态不稳定的气体可能导致了系统东北区域近期恒星形成的增加。
高红移星系化学丰度星系并合湍流气体jwst观测星际介质
astro-ph
03-03 00:00
本研究对一批X射线明亮、未被γ射线探测到的高与极端高同步峰（HSP/EHSP）耀变体进行了多波段分析。通过XMM-Newton、Chandra等卫星的X射线光谱分析，发现17个源的谱形更符合对数抛物线模型，表明其同步峰位于X射线波段。进一步筛选出10个喷流主导的源，利用Fermi-LAT数据获得了其在100 MeV–300 GeV能区的流量上限。使用JetSeT模型拟合宽带能谱分布，发现部分源在TeV能区可能具有显著辐射，甚至可能达到切伦科夫望远镜阵列的探测阈值。
耀变体同步辐射峰多波段分析x射线天文学甚高能伽马射线
astro-ph
03-03 00:00
本研究通过高分辨率宇宙学模拟，揭示了矮星系中黑洞在早期宇宙的快速生长机制。研究采用基于“汇”的新型黑洞吸积模型，并放宽了强超新星反馈的假设，发现黑洞吸积效率显著高于传统的邦迪吸积模型。活跃星系核反馈产生了快速、炽热且富含金属的外流，导致星系早期快速淬灭，并使外环星系介质的金属丰度梯度趋于平坦。研究还发现，广泛使用的维里质量估计器在高红移矮星系组装期间与真实动力学质量存在显著偏差。
矮星系黑洞吸积宇宙学模拟agn反馈早期宇宙jwst
astro-ph
03-03 00:00
本研究利用地基近红外成像观测WLM矮星系中的渐近巨星支（AGB）恒星，测量了其恒星形成历史（SFH）。结果显示，基于825颗AGB星得到的SFH与JWST深场成像测量的结果高度一致，关键时间尺度（如恒星质量形成50%和90%的时间$\tau_{50}$、$\tau_{90}$）吻合。研究还发现WLM存在年龄梯度，外区平均比内区更老。更重要的是，在WLM西北部外盘发现了一个恒星过密度区（$M_*\sim2.0\times10^6~M_{\odot}$，$r_h\sim340$ pc），其SFH显示约80亿年前有一次恒星形成爆发，且位置靠近已知的H I翘曲结构，这些特征强烈暗示该结构可能是一个被吸积的矮星系遗迹。
恒星形成史agb星矮星系星系吸积近红外观测wlm星系
astro-ph
03-03 00:00
本研究提出一种创新观测策略，通过将星系样本按亮度分为暗弱与明亮两个子样本，并组合它们的自双谱，可将宇宙大尺度结构中高阶相对论效应的探测灵敏度提升至可观测水平。该方法使DESI等现有巡天项目首次有望探测到原本被标准红移空间畸变掩盖的广义相对论特征信号。
宇宙学观测广义相对论检验星系双谱分析大尺度结构巡天策略优化
astro-ph
03-03 00:00
本研究利用SOFIA/HAWC+在214 μm波段的观测数据，首次在高质量恒星形成区DR21中，为辐射扭矩排列理论的关键预测提供了强有力的观测证据。研究发现，在嵌入原恒星周围的高强度辐射环境下，尘埃偏振分数并未如预期般在高柱密度区域显著下降，而是在强度超过$I > 1.6^{+0.3}_{-0.3} \times 10^4$ MJy/sr时趋于平坦。观测结果与一个中心加热包层模型的预测高度吻合，证实了局部原恒星辐射能有效增强星际尘埃颗粒与磁场的排列效率，为理解恒星形成初期的磁场作用提供了新视角。
星际磁场尘埃偏振原恒星辐射扭矩排列恒星形成sofia观测
astro-ph
03-03 00:00
哈勃太空望远镜对NGC 5044星系群中心电离气体细丝的高分辨率观测显示，细丝宽度约50-120 pc，与周围压力呈 $W \propto P^{-0.4}$ 标度关系。结合ALMA与MUSE数据，测得磁场强度从中心40 μG降至外围20 μG，约为星系团环境的1/2-1/3。研究发现细丝通过磁场、湍流和宇宙射线共同维持稳定，且与黑洞邦迪半径内的电离气体核心相连，为气体向黑洞吸积提供通道。星系群因压力较低，其细丝更宽、分子气体空间关联性更弱，与星系团环境形成对比。
星系团气体磁场支撑多相态结构哈勃观测细丝动力学agn反馈
astro-ph
03-03 00:00
本研究利用NASA IRTF望远镜对赫比格Ae星AB Aurigae的M波段光谱观测，在多个位置角探测到一个偏离中心、低温且致密的发射源。通过对${}^{12}$CO $\nu=1-0$低J转振光谱线轮廓和光谱天体测量信号的分析，将该源定位于轨道半径约65 AU、位置角约$143^\circ$处，其坐标与已知的原行星候选体AB Aur b明显不同。若该源是一个环行星盘，其最高温度约为550 K，最大半径约为5 AU。这一发现暗示AB Aurigae系统中可能存在一个先前未知的伴星。
原行星盘光谱分析伴星探测天体测量ab aurigae环行星盘
astro-ph
03-03 00:00
本研究通过受控的N体模拟，揭示了嵌入包含大量暗物质子晕的宿主晕中的矮球状星系（dSph）的动力学演化规律。研究发现，恒星轨道在随机力涨落作用下不可逆地获得能量并向外膨胀，最终趋向一个动力学吸引子状态，其特征为恒星半光半径$r_{\rm half} \approx r_{\rm max}$，速度弥散$\sigma \approx 0.5\,v_{\rm max}$（$v_{\rm max}$为宿主晕在$r_{\rm max}$处的峰值圆周速度）。这一状态在孤立演化与潮汐剥离下均可达到，且潮汐作用显著加速该过程。若假设银河系dSph已处此状态，其推断的晕质量随$r_{\rm half}$的变化会坍缩至狭窄序列。$r_{\rm half} \lesssim 1\,\mathrm{kpc}$的卫星符合尖核晕的潮汐轨道，更大系统则偏离并与核晕轮廓一致。质量-光度关系符合丰度匹配预期的斜率，但晕质量在固定光度下系统性低于其峰值。这些结果表明，dSph的结构多样性主要由内部加热和潮汐驱动的演化结果决定，而非恒星形成条件。该框架预测早期淬灭的孤立dSph应比卫星星系尺寸更大，此预言可通过未来巡天检验。
矮球状星系动力学演化暗物质子晕n体模拟潮汐剥离结构-质量关系
astro-ph
03-03 00:00
维拉·C·鲁宾天文台在LSST相机试运行期间，通过其测试仪器ComCam发现并确认了IIP型超新星AT 2024ahzi。通过多波段光变曲线分析，研究团队发现其光度平台期的持续时间、亮度和颜色均与已知IIP型超新星样本一致。模型拟合表明，其前身星具有与缓慢加速的星周介质难以区分的扩展密度分布。这项工作展示了未来鲁宾天文台系统发现和表征超新星的标准化流程。
超新星天文观测lsst光变曲线恒星演化
astro-ph
03-03 00:00
EMBERS项目首次对低红移后星暴星系（PSBs）的原子气体（HI）和分子气体（H₂）进行了系统性多相观测。研究发现，与恒星形成星系相比，PSBs的分子气体含量平均低0.3-0.6 dex，且多数处于气体贫乏状态。尽管部分PSBs仍保有正常气体储量可能重启恒星形成，但多数PSBs的气体储量介于恒星形成星系与完全熄灭星系之间，表明其快速熄灭过程可能是终局性的。
后星暴星系分子气体恒星形成熄灭多相气体观测星系演化
astro-ph
03-03 00:00
本研究利用绿岸望远镜，在350 MHz中心频率上，对六颗伴星可见但主星不可见的银河系双星系统进行了脉冲星搜索。搜索覆盖了可能的色散量（DM）和双星轨道加速度范围，旨在探测周期性信号或单脉冲。结果显示，未探测到任何天体物理信号。在400 MHz频率上估算的射电光度上限，低于或接近几乎所有已知银河系双星脉冲星的最低观测值。这表明这些系统可能不包含射电脉冲星，或脉冲星辐射束未指向地球，或其光度远低于已知双星脉冲星群体。
脉冲星搜索双星系统射电天文绿岸望远镜光度上限
astro-ph
03-03 00:00
研究团队利用阿根廷射电天文研究所（IAR）的望远镜，在2022年9月至2023年7月期间对磁星XTE J1810-197进行了观测。他们探测到249个巨脉冲，平均色散量（DM）为$178.8\pm0.1\ \text{pc cm}^{-3}$，峰值流量密度高达119 Jy。流量密度符合幂律分布，指数为$-4.0\pm0.3$。观测发现，最亮的脉冲集中在约$2\%$的旋转相位内，其能量与SGR 1935+2154的中等快速射电暴（FRB）类似。研究指出，虽然两者发射机制均为相干过程，但XTE J1810-197表现为巨脉冲发射，而SGR 1935+2154则表现为普通单脉冲或FRB爆发，这可能源于产生条件的不同。
磁星巨脉冲快速射电暴射电天文脉冲星相干辐射
astro-ph
03-03 00:00
2024年5月10日至14日发生的“母亲节事件”是数十年来最强的地磁暴，由至少十次相互作用的日冕物质抛射（CME）驱动。研究团队利用多源遥感观测数据，结合EUHFORIA模型框架进行三维磁流体动力学（MHD）模拟，以追溯其日球层起源并预测其地球效应。最佳模拟结果成功将风暴到达时间误差控制在2小时以内，对风暴强度的预测准确率约为70%。研究揭示了准确模拟此类极端事件所面临的挑战，特别是CME输入参数的约束以及CME间相互作用的精确建模，并呼吁加强观测基础设施与提升MHD预报模型的速度与精度。
日冕物质抛射地磁暴磁流体动力学模拟空间天气日球层物理极端事件