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03-16 00:00
本研究提出一种利用可穿戴足部传感器采集的时序数据进行糖尿病足溃疡（DFU）风险预测的分析框架。该框架采用NTC薄膜热电偶测量温度，FlexiForce压力传感器监测足底负荷。通过对健康受试者行走数据的分析，应用无监督机器学习算法（孤立森林和K近邻）来检测可能预示早期溃疡风险的异常模式。研究结果表明，孤立森林对微异常敏感，而K近邻能有效标记极端偏差。温度与压力读数间的强相关性支持了联合传感器监测可提升预测准确性，为实时糖尿病足健康监测和早期干预提供了基础。
糖尿病足溃疡可穿戴传感器时序数据分析无监督学习异常检测健康监测
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03-16 00:00
本研究回顾了过去35年的证据，评估了人工智能在检测帕金森病早期视网膜血管结构变化方面的能力。通过系统分析19项研究，识别出三大主要AI诊断任务：疾病分类、视网膜血管分割和风险分层。其中，ShAMBi-LSTM模型在分类任务中表现最佳，准确率达97.2%；nnU-Net在分割任务中Dice分数达98.9%；AlexNet在风险预测中AUC值最高为0.77。结果表明，AI与视网膜生物标志物结合，相比传统临床评估，有望实现更早、更准确的帕金森病检测。
人工智能帕金森病视网膜成像早期诊断生物标志物医学影像
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03-16 00:00
本文提出了DIME（检测-整合-标记-执行）神经架构，旨在将感知、记忆、估值和意识访问整合到一个统一的计算框架中。该框架包含四个交互组件：支持多种激活轨迹的分布式记忆印迹（engrams）、实现神经过程的执行线程（execution threads）、调节增益与可塑性的标记系统（marker systems），以及与意识访问相关的大规模整合状态（hyperengrams）。该架构与海马索引、皮层回馈处理、重放现象等经验证据一致，并为人工智能和机器人学提供了一个统一的架构模板。
计算神经科学统一认知架构意识机制神经动力学记忆整合
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03-16 00:00
本研究提出PesTwin，一个基于智能体建模（ABM）范式的创新模拟框架，旨在构建害虫入侵的数字孪生体。该框架通过灵活的规则，精细调谐害虫与寄主作物及环境间的生态相互作用。通过整合实验室害虫生物数据、气象站环境数据以及真实农田的GIS数据，实现了在时空维度上对现实场景中虫害的预测。研究以全球性软果害虫——入侵性果蝇Drosophila suzukii（斑翅果蝇）为例进行了应用展示。
数字孪生精准农业害虫管理智能体建模生态模拟虫害预测
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03-16 00:00
本研究提出了一种名为SHREC（谱嵌入螺旋重构）的新算法，用于冷冻电镜（cryo-EM）中螺旋分子的从头结构解析。该算法无需预先知道螺旋对称参数，而是通过谱嵌入技术，直接从二维投影图像中恢复螺旋片段的投影角度。其核心原理在于识别出螺旋片段的投影构成一个一维流形。实验验证表明，SHREC能够实现高分辨率重构并准确恢复螺旋参数，仅需知道样品的轴向对称群信息，为螺旋结构的自动化、鲁棒性解析提供了新途径。
冷冻电镜螺旋重构谱嵌入结构生物学无监督学习算法
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03-16 00:00
本研究提出了一个统一的脑到句子解码框架，首次同时适用于汉语的语音产生（说话）和语音感知（听音）两种模态。该框架采用“先分类后生成”的策略：首先从神经信号中解码出汉语拼音的声母和韵母，然后利用一个经过专门后训练的大型语言模型（LLM），将无音调的拼音序列映射为完整的汉语句子。该框架展现出强大的泛化能力，仅用单字数据训练即可实现句子级解码，并能处理训练中未见的字符和音节。研究还发现，语音产生涉及比听觉感知更广泛的皮层区域，且双模态响应通道的活动模式相似，但感知存在时间延迟。这项工作为表意文字语言的脑机接口提供了新路径。
脑机接口语音解码汉语处理多模态大型语言模型神经动力学
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03-16 00:00
针对意识的主观性导致其生成机制难以客观验证的难题，本研究提出应拓宽理论视野，增强理论统一性。论文首先构建了意识理论必须回答的七个核心问题：现象、自我、因果、状态、功能、内容与普适性，旨在审视意识的功能层面及其在系统设计中的应用。随后，论文展示了其提出的“双定律模型”如何回应这些问题。基于该理论，一个真正的意识系统应具备两大特征：自主构建目标的能力，以及从外部刺激中实现认知解耦的能力。作者认为，具备这些能力的系统与仅遵循人类指令的机器存在根本区别，这使得能够实现高度道德行为的设计理论变得不可或缺。
人工意识双定律模型认知解耦理论框架系统设计自主性
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03-16 00:00
针对癫痫、帕金森病等由神经元群过度同步活动引发的病理状态，本研究提出了一种基于相位空间质心靶向的脉冲去同步化新方案。核心在于识别并利用系统极限环上一个易于计算且对耦合强度变化鲁棒的“质心”点，该点位于系统最小返回时间区域。通过向此目标点施加电脉冲，可在无需精确知晓底层振荡系统模型的情况下，有效实现神经活动的去同步化控制，为临床神经调控提供了新的理论工具。
神经去同步相位空间极限环质心控制神经调控计算神经科学
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03-16 00:00
本研究通过三轮行动设计科学研究，开发了PsyCogMetrics AI Lab这一集成云平台。该平台将波普尔可证伪性、经典测验理论和认知负荷理论等核心理论，转化为可操作的设计目标，旨在解决当前大语言模型评估方法的局限。它通过嵌套的“构建-干预-评估”循环，为大语言模型提供了基于心理测量学和认知科学的系统性评估框架，推动了人工智能与心理学、认知科学及行为科学的交叉研究。
大语言模型评估心理测量学认知科学行动设计科学ai交叉研究云平台
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03-16 00:00
研究通过分析2019-2025年间41万条Reddit帖子发现，在6.7万名自述使用司美格鲁肽或替尔泊肽的用户中，43.5%报告了至少一种副作用。除常见胃肠道症状（恶心36.9%、呕吐16.3%）外，还首次发现生殖系统症状（月经紊乱）和体温调节异常（寒战、潮热）等未在标签中充分记载的潜在反应。该研究证明大规模社交媒体分析可补充传统药物警戒体系，拓展对GLP-1受体激动剂真实世界安全性的认知。
药物警戒社交媒体分析glp-1激动剂真实世界证据不良反应监测患者报告
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03-16 00:00
本文提出预算敏感发现评分（BSDS），一个经过形式化验证的框架，用于评估在预算约束下AI系统选择候选者进行昂贵实验验证的性能。该框架通过20个定理（由Lean 4证明助手验证）联合惩罚错误发现和过度弃权，其预算平均形式发现质量评分（DQS）提供单一汇总统计量。在药物发现案例研究中，评估了39种提议方法，发现简单的基于随机森林的贪婪ML方法优于所有多层感知机变体和LLM配置，表明LLM在现有训练分类器基础上未提供额外价值。
ai评估框架预算约束科学发现形式化验证药物发现大语言模型
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03-16 00:00
本研究提出了ProJIVE（概率联合与个体变异解释）模型，用于分析同一组受试者的多模态数据（如脑影像与认知测试）。该模型基于期望最大化算法，将概率主成分分析扩展至多数据集，能同时、更准确地估计数据间的“联合变异”与各数据集特有的“个体变异”。在阿尔茨海默病研究中，ProJIVE成功识别了具有生物学意义的变异模式，其提取的联合评分与昂贵的现有生物标志物高度相关。
数据整合概率模型多模态分析阿尔茨海默病主成分分析期望最大化
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03-16 00:00
本研究提出RXNRECer框架，旨在解决酶功能注释中依赖酶学委员会编号带来的模糊性问题。该框架摒弃了传统的“先预测EC编号，再检索反应”的间接策略，通过集成蛋白质语言模型与主动学习，直接从蛋白质序列预测其催化的生化反应。该方法能同时捕捉高层次序列语义与精细的化学转化模式。在交叉验证和时间测试集上的评估表明，其F1分数和准确率分别比六种基于EC编号的基线方法提升了16.54%和15.43%。该框架的优势包括可扩展的全蛋白质组反应注释、提升反应模式特异性、系统注释未收录蛋白质以及可靠识别酶的混杂性，为酶研究和工业应用提供了更精确、直接且可解释的预测工具。
酶功能注释蛋白质语言模型主动学习反应直接预测生物信息学
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03-16 00:00
本研究提出了一种名为C3TL的轻量级框架，用于预测化学和遗传扰动对细胞状态的影响。该方法通过利用生物干预的结构化特性及特定的归纳偏置/不变性，仅需广泛可得的批量分子数据，即可将已知扰动效应推广至新环境。与现有大规模基础模型相比，C3TL在预测准确性上具有竞争力，但所需数据更简单、模型规模更小、计算时间更短，为在生物医学中广泛应用因果学习方法提供了可能。
扰动预测因果学习计算生物学轻量模型药物发现
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03-16 00:00
本研究提出了一个整合运动生态学与道路生态学的理论框架，用于量化定居性陆生哺乳动物的路杀风险。该模型基于反应-扩散随机过程与部分吸收边界理论，将碰撞风险与交通强度、道路宽度、家域大小、家域穿越时间等可测量参数联系起来，并推导出了平均碰撞时间、道路导致的寿命缩短等关键生存统计量的精确表达式。这为基于数据的、循证的缓解路杀策略提供了理论基础，有助于构建更安全、可持续的交通网络。
路杀风险运动生态学数学建模定居物种道路生态随机过程
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03-16 00:00
本研究提出HOI-Brain，一种利用功能磁共振成像（fMRI）数据中带符号的高阶交互与组织模式进行脑疾病诊断的新计算框架。该框架首先基于时间导数乘法引入共波动度量，以检测具有时间分辨率的高阶交互，并区分正负协同交互，将其编码为带符号加权单纯复形。随后，应用持久同调理论，通过两次过滤过程在时空维度上提取带符号的高维神经组织模式。最后，设计了一个多通道脑Transformer来整合异构拓扑特征。在阿尔茨海默病、帕金森综合征和自闭症谱系障碍数据集上的实验证明了该框架的优越性、有效性和可解释性，所识别的关键脑区与高阶模式与神经科学文献相符。
脑疾病诊断高阶交互功能磁共振成像transformer拓扑数据分析神经科学
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03-16 00:00
本文提出了一种数学理论，解释了神经网络中抽象表征（即任务相关变量在近似正交子空间中被编码）的涌现机制。研究证明，当非线性前馈网络在直接依赖于潜在变量的任务上进行训练时，其隐藏层必然会出现对这些潜在变量的抽象表征。作者通过将网络权重的优化问题重新表述为神经元预激活分布的平均场优化问题，并应用于有限宽度的ReLU网络，证明了在所有任务目标的全局最小值处，隐藏层都会呈现抽象表征。该框架为理解大脑和人工神经网络中广泛观察到的抽象表征提供了理论基础。
抽象表征神经网络平均场理论表征学习任务优化神经科学
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03-16 00:00
本文提出了一种名为去噪扩散变分推断（DDVI）的黑盒变分推断算法。该方法创新性地将扩散模型用作灵活的近似后验分布，通过在隐空间中进行迭代细化来构建表达能力更强的变分后验族。训练过程采用了一种受唤醒-睡眠算法启发的新型正则化证据下界（ELBO）。DDVI易于实现，兼容黑盒变分推断框架，并且在多个基准测试中，其性能优于基于归一化流或对抗网络的替代后验近似方法。在生物学应用（如从人类基因组推断潜在祖先）中，DDVI在千人基因组数据集上也超越了现有基线模型。
扩散模型变分推断隐变量模型近似后验黑盒优化计算生物学
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03-16 00:00
本研究针对在二维空间中扩张的种群（如肿瘤或细菌菌落），探讨了其基因谱系与突变模式。作者提出，对于属于KPZ普适类的空间结构种群模型，其基因谱系树可以由定向景观中的无限向上测地线树来近似。通过分析$n$个随机采样点对应的测地线，并利用测地线合并性质，本研究严格推导了谱系树中特定分支（对应$k$个采样个体）的长度渐近行为，从而获得了位点频率谱的关键指数。证明中的一个核心贡献是给出了三条无限向上测地线在时间$t$内保持不相交概率的精确估计，这解决了N3G问题的一个定量版本。
种群遗传学kpz普适类空间结构基因谱系测地线突变模式
cs
03-16 00:00
针对大规模云服务监控配置依赖人工、反应式且临时性强的问题，本文提出了一种模块化推荐框架。该框架通过处理图结构化的服务实体，分析微软内部监控创建过程的关键组件，从而为生产服务推荐最优的监控配置方案。基于历史数据的广泛实验和用户研究表明，该方法能有效提供相关配置建议，有助于减少监控覆盖盲区和冗余告警，提升云服务可靠性。
云服务监控配置推荐自动化图结构可靠性工程微软
cs
03-16 00:00
本文提出DART框架，解决了早期退出深度神经网络中现有方法忽略输入难度、阈值优化独立等问题。DART包含三个核心创新：1) 轻量级输入难度估计模块，以极低开销量化输入复杂度；2) 基于动态规划的联合退出策略优化算法；3) 自适应系数管理系统。在AlexNet、ResNet-18等基准测试中，DART相比静态网络实现了最高3.3倍加速、5.1倍能耗降低及42%的平均功耗下降，同时保持竞争力精度。研究还提出了新颖的多目标度量标准DAES，DART在该指标上领先基线达14.8。
早期退出网络自适应推理动态规划边缘ai能效优化难度感知
cs
03-16 00:00
本文提出了一种名为Intermediate Probes的知识蒸馏框架，旨在解决大型语言模型在推理任务中输出分布质量不高的问题。该方法通过在冻结的教师模型中间隐藏状态上训练轻量级探针，并利用探针的预测（而非教师模型的输出logits）作为学生模型的监督信号。这一简单改变在四个推理基准测试（AQuA-RAT、ARC Easy/Challenge和MMLU）上带来了一致的性能提升，在数据有限的情况下效果尤为显著。该方法无需修改学生或教师模型架构，计算开销小，为从大型教师模型中提取更高质量的知识提供了一条有效途径。
知识蒸馏中间表示推理任务大型语言模型监督学习
cs
03-16 00:00
本研究针对大语言模型在长上下文中处理同一事实多次更新的挑战，提出了动态知识实例评估框架。研究发现，随着更新次数增加，模型对最新知识的检索准确率显著下降，而对初始知识的记忆却保持稳定。通过分析注意力、隐藏状态和输出逻辑，揭示了模型在区分新旧知识时信号变得模糊且缺乏判别力。受认知心理学启发设计的干预策略仅带来有限改善，表明跟踪动态知识更新仍是LLMs面临的持续难题。
大语言模型知识更新检索偏差认知心理学上下文学习模型评估
cs
03-16 00:00
本文提出ActTail方法，旨在通过优化激活稀疏化策略来加速大语言模型推理。针对现有均匀稀疏化方法忽略Transformer权重异质性的问题，ActTail基于重尾自正则化理论，通过计算各投影层的经验谱密度来获取其重尾指数，并以此作为量化指标为不同投影层分配特定的稀疏化预算。理论分析建立了激活稀疏化比率与重尾指数之间的显式关系，为稀疏化分配提供了超越启发式设计的原理性指导。在LLaMA和Mistral模型上的实验表明，在高稀疏度下，该方法相比均匀分配能显著降低困惑度并提升下游任务性能。
激活稀疏化大语言模型重尾理论模型加速推理优化
cs
03-16 00:00
本研究提出了一种从语言模型与用户的多轮对话中学习对齐的新方法。传统上这些交互数据常被丢弃，但其中包含了用户对模型回复的隐含反馈（如指出错误、未遵循指令或偏好不符）。该方法的核心是“后见之明蒸馏”：将用户后续消息作为条件输入给模型，比较其产生的修正后回答与原始回答的差异，从而获得一个“后见之明”目标分布，再通过蒸馏技术将其知识迁移回原始模型。实验表明，使用WildChat的真实用户对话数据进行训练，能有效提升模型在标准对齐和指令遵循基准上的表现，且不损害其他能力。该方法还能实现个性化，使模型能通过持续交互适应特定用户，而无需显式反馈。
语言模型对齐自我蒸馏用户交互学习后见之明学习个性化模型持续适应
cs
03-16 00:00
本研究提出DIALECTIC，一个基于大语言模型的多智能体系统，旨在辅助风险投资（VC）的早期项目筛选。系统首先收集初创公司的事实信息并构建层次化问题树，随后生成支持与反对投资的自然语言论点，并通过模拟辩论进行迭代批判与精炼，最终提炼出最具说服力的论据并生成数值化决策评分，供投资者排序与优先处理。在来自五家VC基金的真实投资机会上进行回测显示，该系统在预测初创公司成功方面的精确度与人类VC相当。
风险投资多智能体系统大语言模型项目评估决策支持
cs
03-16 00:00
研究发现，语言模型易受提示注入攻击的根本原因在于“角色混淆”：模型根据文本的写作风格而非来源来推断说话者身份。通过设计“角色探针”，研究者揭示了攻击原理——模仿特定角色的不可信文本会继承该角色的权限。实验表明，通过向用户提示和工具输出中注入伪造的推理内容，在StrongREJECT和智能体数据窃取任务上的平均成功率分别达到60%和61%，而基线成功率接近零。模型内部的角色混淆程度在生成开始前就能强烈预测攻击成功率。这表明安全定义在接口层面，但权限分配却在潜在空间中，揭示了根本性的安全鸿沟。
提示注入角色混淆语言模型安全对抗攻击权限机制
cs
03-16 00:00
本研究提出一种上下文感知的轨迹抽象框架，旨在将原始AIS船舶轨迹数据转化为结构化、语义丰富的表示。该框架首先将噪声AIS序列分割为独立的航次，每个航次由经过移动性标注的清晰航段组成。每个航段进一步通过多源上下文信息（如附近地理实体、海上导航特征和天气条件）进行语义增强。这种表示形式能够支持利用大型语言模型生成受控的自然语言描述。研究通过实证分析，评估了多个LLM在AIS数据及开放上下文特征上生成描述的质量。通过提高语义密度并降低时空复杂性，该抽象方法有助于下游分析，并能与LLM集成以支持更高级别的海事推理任务。
轨迹数据抽象ais数据处理上下文增强自然语言生成海事智能大型语言模型
cs
03-16 00:00
本文挑战了“垃圾进，垃圾出”的传统观念，提出预测模型的鲁棒性并非单纯依赖数据清洁度，而是源于数据架构与模型能力的协同作用。通过融合信息论、潜在因子模型和心理测量学原理，研究将预测变量空间的“噪声”分解为“预测器误差”和“结构不确定性”，并证明利用高维、含噪的预测变量集能渐进克服这两类噪声，而单纯清洗低维数据集则受限于结构不确定性的根本约束。研究阐明了“信息性共线性”如何增强可靠性，以及增加维度如何减轻潜在推断负担，从而为从企业“数据沼泽”中学习提供了理论依据。
预测鲁棒性数据架构高维数据信息性共线性数据中心ai潜在因子模型
cs
03-16 00:00
本文提出LAGMiD框架，旨在高效检测学术文献中的误引现象。该框架创新性地结合大型语言模型（LLMs）的深度语义推理能力与图神经网络（GNNs）的高效结构学习能力。通过证据链推理机制进行多跳引文追踪与语义保真度评估，并设计知识蒸馏方法将LLM的中间推理状态与GNN嵌入对齐，从而在降低推理成本的同时保持高精度。在三个真实基准测试中，LAGMiD实现了最先进的误引检测性能。
误引检测图神经网络大型语言模型知识蒸馏学术网络
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03-16 00:00
本研究提出MOGP-MMF，一个用于蛋白质二级结构预测（PSSP）的多目标遗传编程框架。该框架将PSSP重新定义为专注于特征选择与融合的自动化优化任务。其核心在于引入多视角多层次表征策略，整合进化、语义及新引入的结构视角，以全面捕捉蛋白质折叠逻辑。通过利用丰富的算子集，框架演化出线性和非线性融合函数，有效捕获高阶特征交互，同时降低融合复杂度。为解决精度与复杂度之间的权衡，开发了一种改进的多目标GP算法，并融入知识转移机制，利用先前的进化经验引导种群趋向全局最优。在七个基准数据集上的广泛实验表明，MOGP-MMF在Q8精度和结构完整性方面超越了现有先进方法，并能生成一组多样的非支配解，为不同实际应用场景提供灵活的模型选择方案。
蛋白质结构预测多目标优化遗传编程特征融合生物信息学机器学习
cs
03-16 00:00
深度学习在脑机接口（BCI）领域的发展受限于神经信号数据稀缺、异构且隐私敏感。本文全面综述了用于BCI的脑信号生成方法，将现有算法系统归类为知识驱动、特征驱动、模型驱动和转换驱动四类。研究在四种代表性BCI范式上对生成方法进行了基准测试，提供了客观的性能比较。文章还探讨了当前方法在提升模型能力、缓解数据稀缺和保护隐私方面的潜力与挑战，并展望了未来构建更精准、数据高效且隐私安全的BCI系统的研究方向。相关基准代码库已开源。
脑机接口合成数据生成模型神经信号数据稀缺基准测试
cs
03-16 00:00
本研究提出了一种无需训练的大语言模型控制框架GER-steer。现有基于静态激活差异的导向方法易受高维噪声和层间语义漂移影响。GER-steer的核心创新在于利用网络表征演化的几何稳定性这一全局信号，对原始导向向量进行校正，从而将鲁棒的语义意图与正交的伪相关解耦。实验表明，该方法在无需逐层调优的情况下，在效果和泛化性上均优于基线方法，为可靠的模型对齐提供了通用解决方案。
大语言模型激活工程模型控制表征学习无训练对齐
cs
03-16 00:00
本研究首次利用主动网络望远镜对React Server Components的远程代码执行漏洞（CVE-2025-55182，即React2Shell）的互联网规模利用活动进行了测量分析。通过开发确定性检测方法，研究揭示了漏洞公开后迅速出现的自动化扫描活动模式，包括其时间演化、地理与自治系统层面的分布特征，以及攻击者基础设施的集中化趋势。分析量化了不同扫描器的数量、分布及参与利用尝试的后端基础设施规模，为理解此类新型应用层攻击提供了关键实证数据。
网络安全漏洞测量react2shell网络望远镜服务器端框架远程代码执行
cs
03-16 00:00
本文提出了一种将最小描述长度（MDL）原则深度整合进深度神经网络训练动态的新优化框架。该框架将MDL从传统的模型选择准则，重塑为优化过程中的主动、自适应驱动力。其核心是一个几何认知流形，其演化由耦合的Ricci流控制，并引入了一个源自第一性原理的“MDL驱动”项。该驱动项受任务损失梯度调制，在数据保真度与模型简化之间建立和谐，在训练过程中主动压缩内部表示。研究建立了完整的理论基础，证明了描述长度的单调递减、通过几何手术协议实现的有限拓扑相变，以及普适临界行为的涌现。同时，论文提供了一个计算高效的实用算法，并在合成回归与分类任务上进行了实证验证，展示了其在实现鲁棒泛化和自主模型简化方面的有效性。
最小描述长度几何深度学习优化框架模型压缩信息论ricci流
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03-16 00:00
本文提出了一种统一框架HCP-DCNet，旨在弥合连续物理动力学与离散符号因果推理之间的鸿沟。该框架将因果场景分解为可重用的、类型化的“因果基元”，并组织为物理、功能、事件和规则四个抽象层次。通过双通道路由网络，这些基元被动态组合成任务特定的、完全可微的“因果执行图”。核心创新在于采用“因果干预驱动的元进化”策略，使系统能够通过一个受约束的马尔可夫决策过程实现自主的自我改进。理论分析证明了其类型安全组合、路由收敛和因果动力学的通用逼近能力。在模拟物理和社会环境中的广泛实验表明，HCP-DCNet在因果发现、反事实推理和组合泛化方面显著优于现有基线。
因果推理分层表示动态组合自我改进符号学习人工智能
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03-16 00:00
本文综述了深度学习在无线通信物理层端到端优化中的最新进展。传统基于模型的方法将调制、编码、信道估计等任务作为独立模块优化，难以应对现实世界的非线性、硬件缺陷及网络复杂性。研究引入自编码器作为端到端深度学习框架，实现发射机与接收机的联合优化，以应对动态信道条件和可扩展性挑战。文章回顾了前沿深度学习模型及其在调制、纠错、信道估计等任务中的应用，并探讨了点对点通信、多址接入、干扰信道等实际部署场景。基于学习的方法展现出超越传统方法的潜力，为下一代无线系统的创新提供了全面参考。
无线通信深度学习物理层优化端到端学习自编码器信道估计
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03-16 00:00
本文研究了有限域上矩阵代数 $\operatorname{M}_n(q)$ 及其乘法群 $\operatorname{GL}_n(q)$ 中，关于幂映射 $x \mapsto x^L$（其中 $L$ 为素数且 $L|q-1$）的周期点。作者计算了当 $q \to \infty$ 且 $v_L(q-1)=c$ 时，周期点集合 $\operatorname{Per}(x^L, \operatorname{M}_\ell(q))$ 在 $\operatorname{M}_\ell(q)$ 中所占比例的极限，并推广到 $\operatorname{GL}_\ell(q)$、辛群 $\operatorname{Sp}_{2\ell}(q)$ 和酉群 $\operatorname{U}_\ell(q)$ 的情形。研究发现，正则半单元素在决定这些极限值中起关键作用。
有限域矩阵群幂映射周期点极限分布
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03-16 00:00
本文提出了一个复值概率测度的综合框架，并将其应用于信息论与统计分析。该框架将经典概率测度扩展为相位调制形式，并在此基础上定义了三个核心信息量：复熵（通过相位相干性量化分布均匀性）、复散度（分布间非对称差异度量）和复度量（满足三角不等式的对称距离函数）。研究严格建立了这些概念在连续与离散分布下的性质，如有限性、收敛性及极值行为。与香农熵、KL散度等经典度量的对比分析，揭示了该框架在几何解释与对分布形状敏感性方面的独特优势，其复熵积分与费曼路径积分的形式类比更暗示了深刻的物理联系。最后，通过非参数双样本假设检验的详细应用，展示了复度量的实用价值。
复值概率信息论复熵统计度量非参数检验相位调制
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03-16 00:00
本文构建了一个名为HS的薄双范畴，其对象为标准单纯形的闭子集，水平态射代表投资组合再实施过程的连续映射，垂直态射代表对齐约束的闭关系。该框架形式化地建模了工业级组合投资构建流程——将单一投资策略通过多个阶段转化为数千个客户组合的层次结构。文章建立了四个核心结构定理：对齐的组合性（函子性）、交易前安全保证（伴随）、合规检查的序无关性（lax Beck–Chevalley条件）以及滤波器交换律（Frobenius互反律）。研究证明，要求允许的组合空间是紧致闭集（排除由开放约束规范产生的“幻影组合”）对于系统一致性至关重要。
双范畴投资组合构建金融数学对齐约束拓扑结构合规检查
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03-16 00:00
本文研究了Sylow 2-子群为花环群的有限群$G$。作者证明了其保持共轭类的外自同构群$\operatorname{Out}_c(G)$与Coleman外自同构群$\operatorname{Out}_{\operatorname{Col}}(G)$的交集具有奇数阶。这一结果直接蕴含了$G$对其整群环满足正规化子问题。结合此前对二面体和半二面体群的研究，该工作完整解决了由Gorenstein-Walter和Alperin-Brauer-Gorenstein分类的所有三类2-秩为二的2-群所对应的有限群的这一问题。
有限群sylow子群coleman自同构整群环正规化子问题
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03-16 00:00
本文研究了有理椭圆曲线（及更一般的伽罗瓦表示）在虚二次域的反分圆$\mathbb Z_p$-扩张上的Iwasawa主猜想的精细版本。在温和的算术假设下，作者利用Bertolini和Darmon引入的二部欧拉系统，完整描述了反分圆$\mathbb Z_p$-扩张上Selmer群与Shafarevich-Tate群的Pontryagin对偶的所有高阶Fitting理想。作为应用，该工作为理解反分圆Selmer群和Shafarevich-Tate群（及其对偶）的结构提供了新的结果。
数论椭圆曲线iwasawa理论selmer群fitting理想反分圆扩张
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03-16 00:00
本文通过彩色带图的边收缩/构造公理引入带图TQFT，扩展了arXiv:1508.05922中提出的二维TQFT公理体系。结合arXiv:1907.05470中定义的近Frobenius结构和几乎TQFT，研究了带图TQFT的分类问题，将arXiv:1508.05922中Frobenius代数的分类结果推广到更一般情形。特别地，证明了彩色带图的边收缩/构造公理等价于由Atiyah和Segal缝合原理控制的TQFT函子公理。作为应用，证明了广义Catalan数的递归关系可以通过余单位近Frobenius代数的几乎TQFT进行扭曲。
拓扑量子场论带图frobenius代数分类定理数学物理代数拓扑
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03-16 00:00
本研究提出了一种名为结构化像素空间扩散（SPS Diffusion）的深度神经网络方法，用于生成矩形网格上的最大蛇形多联骨牌。传统方法依赖暴力枚举，难以处理大尺寸网格。该模型通过数据驱动训练，无需显式编码最大性和相邻约束，即可学习生成有效蛇形结构。实验表明，模型能从小网格泛化至大网格，生成高达28×28的有效蛇形，并在接近当前计算极限的网格上产生最大蛇形候选。尽管存在分支、循环或多组件等错误，但扩散模型展现了理解复杂组合对象的能力，为相关研究提供了新工具。
蛇形多联骨牌扩散模型组合优化神经网络计算数学
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03-16 00:00
本文研究了具有Kähler结构的复杂度一哈密顿T-流形。作者证明了任何紧致连通的Kähler复杂度一哈密顿T-流形都具有平凡的“绘画”结构。作为推论，对于“高”的此类流形，其辛同构分类仅由亏格、Duistermaat-Heckman测度和骨架决定。该结果揭示了Kähler结构在此类辛几何对象中的特殊限制性。
辛几何kähler流形哈密顿作用矩映射复杂度一
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03-16 00:00
本文在1-动机范畴内，为Tate猜想建立了一个无条件的p进模拟。核心成果是证明了Deligne 1-动机的Barsotti-Tate晶体函子在p进标量扩张后是满忠实的，从而将1-动机的Hom群等同于滤过Dieudonné模范畴中的Hom群。通过将这一结果推广到Voevodsky三角化动机范畴的1-动机厚子范畴，作者证明了在有限域上，任意两个Barsotti-Tate晶体实现之间的Frobenius相容态射，均由唯一的1-动机态射诱导。这意味着在此范围内的所有Frobenius不变类都已经是动机的，因此是代数的。该工作为水平至多为1的动机态射和扩张类提供了明确的线性代数描述，即由保持Hodge滤过的Frobenius等变映射给出，从而在不依赖余维数至少为2的循环猜想的前提下，实现了“Tate类是代数的”这一原则的晶体类比。
tate猜想晶体上同调1-动机p进模拟frobenius不变类代数循环
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03-16 00:00
该研究将经典的拉格朗日定理——即连分数展开最终周期性的点恰好对应整数系数二次方程的根——从实数域推广到更广泛的几何框架。作者证明，对于包括复数、四元数、八元数及海森堡群在内的多种‘真且离散的岩泽连分数’，一个点具有有限展开、属于模群 $\mathcal{M}(\infty)$ 的轨道、或是该模群中抛物变换的不动点，这三者是等价的。最终周期性点则精确对应于模群中斜航变换的不动点，并可通过克利福德代数形式体系解释为非退化二次方程的根。这为最近整数实连分数和赫尔维茨复连分数的拉格朗日定理提供了新的几何证明。
连分数拉格朗日定理模群几何证明克利福德代数数论
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03-16 00:00
本研究证明了除特定例外情况（如$PSL_2(q)$，$q\equiv 3\pmod{4}$）外，任意有限维点状Hopf代数在有限单Chevalley群上的结构均同构于相应的群代数。通过完善对这类群上半单轨道Yetter-Drinfeld模上Nichols代数的分析，并引入判定Chevalley群或Steinberg群中半单共轭类是否为C型的一般性方法，以及基于任意rack的新判定准则，推进了Hopf代数分类理论。该成果不仅解决了Chevalley群框架下的分类问题，还获得了适用于更广泛rack的Nichols代数性质。
hopf代数chevalley群nichols代数有限群表示点状hopf代数yetter-drinfeld模
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03-16 00:00
本文研究了名为Sklyanin-Whittaker的多变量积分，并证明了其行列式计算公式。研究还探讨了其$q$-变形、相关的行列式点过程以及Mellin-Barnes积分。这些结果为数学物理中的可积系统与随机过程理论提供了新的联系与计算工具。
数学物理行列式公式多变量积分可积系统随机过程
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03-16 00:00
本文系统研究了二维正规仿射半群环，特别是加权Veronese环的性质。通过利用Herzog等人引入的凸单项式理想方法，作者完整刻画了这类环的诸多代数不变量，包括其行列式表示、Gröbner基、分次Hilbert级数、分次Betti数、相伴分次环的结构，并证明了其Koszul性质。研究同时给出了高维反例，表明行列式表示与Koszul性质在更高维度下可能失效。
仿射半群环加权veronese环凸单项式理想koszul代数gröbner基代数不变量
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03-16 00:00
本研究证明了完全图上Hardy-Littlewood极大算子的尖锐$p$-变分不等式，回答了Feng Liu和Qingying Xue提出的问题。通过计算辅助，确定了所有不超过五个顶点的连通图的$1$-变分不等式尖锐常数，并针对路径图提出了相应常数的猜想。最后构造了具有任意大变分常数的有限图，揭示了该算子在离散结构中的复杂行为。
变分不等式极大算子图论离散分析尖锐常数
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03-16 00:00
本文研究了在实数域上保持极大的极大抛物子群背景下，半单群的剩余艾森斯坦上同调。在特定一般性假设下，证明了这些剩余表示在中间度以下一度和以上一度是上同调的；然而，高于中间度的类在全自守上同调中消失。证明的关键是构造了一个显式的上链，该上链为来自此类剩余表示的非平凡上同调类提供了一个原像。该上链取值于正则艾森斯坦级数。研究还详细分析了相关诱导表示的阿基米德分量，证明其包含一个由两个离散级数之和构成的子表示，并描述了其Harish-Chandra参数，同时证明了该子表示上的交织算子的消失阶恰好为1。
艾森斯坦上同调剩余表示自守形式抛物子群离散级数交织算子
physics
03-16 00:00
ATLAS实验利用先进的人工智能算法对强子喷注进行分类，区分夸克与胶子起源的喷注，并识别W玻色子、顶夸克等重粒子的强子衰变。研究总结了基于喷注成分的标记架构最新进展，包括图神经网络（GNNs）和Transformer方法，评估了它们在模拟数据与真实数据中的性能，并展望了数据驱动优化与模型无关标记策略的未来方向。
粒子物理机器学习强子喷注图神经网络atlas实验transformer
physics
03-16 00:00
位于阿贡国家实验室ATLAS设施的N=126工厂，正利用多核子转移反应这一创新方法，高效产生传统技术难以获取的重、中子富核。这些原子核对于理解天体物理现象（如r-过程中$A\sim 195$丰度峰的形成）至关重要。该设施通过大型气体捕集器、射频四极杆离子导引、冷却聚束器及多反射飞行时间质量分离器等系列装置，将反应产物转化为准直、聚束的束流，为后续精密实验研究铺平道路。
核物理多核子转移反应中子富核天体核合成实验装置束流技术
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03-16 00:00
本研究提出了FloeNet，一个基于地球物理流体动力学实验室（GFDL）SIS2模型训练的机器学习海冰模拟器。该模型通过模拟6小时尺度的海冰与积雪质量、面积收支变化，实现了质量守恒。在再分析数据训练后，FloeNet在模拟前工业化和1% CO₂浓度增加的气候情景中表现出色，其海冰体积异常相关性在南极达0.96以上，在北极达0.76以上，优于非守恒模型。FloeNet能正确区分热力学与动力学响应，输出高保真的耦合变量（如冰面温度、盐通量），有望提升现有气候模拟器中极地过程的准确性。
海冰模拟机器学习气候模型质量守恒极地气候地球系统模拟
physics
03-16 00:00
本研究提出CLARE模型，用于预测地球等离子体层中的电子温度。该模型创新性地采用基于分类的回归架构，将连续的电子温度输出空间离散化为150个分类区间。相比传统回归模型，此方法将预测准确率提升了6.46%，并能同时提供预测的不确定性估计。模型基于AKEBONO卫星数据及太阳与地磁指数训练，在独立测试集上，预测值在真实值10%误差范围内的准确率达到69.67%。研究表明，机器学习可利用公开数据构建高精度电子温度模型。
空间天气机器学习电子温度预测分类回归等离子体层卫星数据
physics
03-16 00:00
本研究提出了一种物理引导的深度学习框架，用于逆向设计光学时域波形，以补偿强非线性场中的畸变。该方法通过训练轻量级代理模型，实现了基于梯度的光学轮廓合成。在先进光子与粒子源电子束生成的应用中，所设计的光学波形在模拟中将外在发射度增长抑制了52%（相比传统高斯操作），并接近理论平顶极限。实验验证表明，通过可编程脉冲整形平台合成的波形，可使束流模拟中的外在发射度贡献降低31%。该工作为非线性光子学与高频电磁系统中光学控制场的逆向设计提供了通用方法。
逆向设计光学波形深度学习非线性电磁粒子加速器物理引导
physics
03-16 00:00
本文提出了一种利用有限能量的啁啾解析脉冲来直接探测谐振散射体复频率响应轨迹的新方法。该方法通过合成特定的同相/正交（I/Q）波形，使信号沿复频率平面上的预定路径连续激发器件，并提取时域局部最小二乘输入输出比来逼近其连续复频率响应。数值模拟验证了该方法在耦合模式谐振器上的有效性，闭合探测路径还可用于相位缠绕一致性检验。该方法为标准任意波形生成、I/Q调制、相干接收和数字信号处理提供了实现路径。
复频率散射啁啾脉冲轨迹探测谐振散射信号处理光学物理
physics
03-16 00:00
本研究通过瞬态二维电子光谱实验，首次观测到液态水中水合电子的非均匀性。实验发现，这些电子被限制在液体局部空腔形成的“盒子”内，其形状和尺寸在30飞秒内存在显著波动，揭示了液体中电子约束与固态系统的根本差异。
水合电子电子约束液态水瞬态光谱量子波动
physics
03-16 00:00
本研究针对微观聚合物动力学中的Fokker-Planck方程，提出了一种结合本征正交分解(POD)的降阶模型，以加速变分确定性粒子法(VDS)的计算。该方法有效解决了原方法在扩展到三维复杂流体多珠聚合物模拟时，因构型空间维度增加导致的计算成本二次增长问题。数值实验表明，对于4珠链聚合物，降阶模型在引入约6%相对误差的同时，仅需原计算时间的约6%，并将自由度显著降至原模型的约0.1%，为多尺度复杂流体模拟提供了实用途径。
fokker-planck方程聚合物动力学模型降阶变分粒子法计算流体力学本征正交分解
physics
03-16 00:00
本研究通过结合均裂反应方案与对称性引导的活性空间选择协议，利用变分量子本征求解器（VQE）计算了从环丙烷到金刚烷等一系列饱和及不饱和环烃的环张力能。该协议通过为所有反应物和产物选择能产生相同对称性匹配分数（SMF）值的活性空间，确保了反应层面电子关联处理的一致性。计算结果显示，该方法获得的能量在化学精度上与密度泛函理论（DFT）结果一致，并与耦合簇单双激发（CCSD）基准值高度吻合。该研究证明了将均裂反应设计与对称性一致的VQE计算相结合的有效性，为将基于反应的量子模拟扩展到更大分子体系和更广泛的化学反应类别展示了潜力。
量子计算化学变分量子算法反应能量计算电子关联环张力对称性匹配
physics
03-16 00:00
本研究通过冷流体模型系统分析了韦伯（电流丝化）不稳定性在四种物理条件下的行为：非相对论单/多组分、相对论单/多组分（电子-正电子与电子-质子）。研究推导了各体系的色散关系，给出了最大增长率 $\gamma_{\rm max}$ 和不稳定特征波数 $k_{\rm max} = \omega_{pi}/c$ 的标度律。相对论效应在 $v_0 \gtrsim 0.2c$ 时可使 $\gamma_{\rm max}$ 抑制达 40%，峰值出现在 $v_0 \approx 0.9c$ 附近。多组分效应仅在 $m_e/m_i \gtrsim 1/500$ 时显著。研究将理论预测与激光实验及MMS卫星观测数据对比，验证了 $k_{\rm max} d_i = 1$ 的标度关系，并展示了跨越21个数量级密度范围的普适性。
韦伯不稳定性无碰撞等离子体相对论效应激波物理实验室天体物理色散关系
astro-ph
03-16 00:00
本研究探讨了暴胀子与旁观轴子-SU(2)系统中振荡再加热的早期阶段，同时考虑了轴子-规范场Chern-Simons耦合 $\chi F\tilde{F}$ 和引力Chern-Simons耦合 $\chi R\tilde{R}$。在假设各向同性的色自然型SU(2)背景构型和二次势能下，我们数值求解了再加热第一个e折期间耦合的背景方程和张量扰动方程。引力Chern-Simons项诱导了张量动力学系数的螺旋度依赖性修正，导致张量功率谱产生手征性增强，在一个代表性基准下增强幅度约为百分之几十。研究表明，这种早期增强可以映射为当今随机引力波谱中的一个狭窄特征，可能与未来及拟议的空间探测器相关，而峰值尺度的完全自洽确定则需要扫描共动波数并指定再加热历史。
宇宙再加热轴子chern-simons耦合引力波张量扰动早期宇宙
astro-ph
03-16 00:00
本研究系统评估了基于卷积神经网络（CNN）的宇宙微波背景（CMB）偏振前景去除方法的泛化能力。通过在不同银河系前景模型（FMs）上训练CNN，并测试其在未见模型上的性能，发现训练数据集的统计复杂度（通过方差、偏度和香农熵衡量）是关键。结果表明，在更复杂的前景模型上训练能有效减少偏差、提高精度，而在简单模型上训练则可能引入系统误差。这强调了在将机器学习方法应用于真实数据前，理解训练模型假设影响的重要性。
宇宙微波背景前景去除神经网络泛化能力偏振测量机器学习
astro-ph
03-16 00:00
HaloFlow II (HaloFlow$^{\rm DA}$) 提出了一种新框架，将域适应（DA）技术与基于模拟的推断（SBI）相结合，以解决天体物理模拟与真实观测之间的“域偏移”问题。该方法利用对抗性神经网络（DANN）和最大平均差异（MMD）等技术，显著降低了在不同物理模型（如IllustrisTNG、EAGLE、SIMBA）的模拟数据间应用时产生的偏差和过度自信。实验表明，该方法将归一化残差度量 $\beta$ 平均降低了31%，最高达57%，从而为从真实巡天数据（如HSC-SSP）中稳健推断星系晕质量 $M_h$ 奠定了基础。
星系晕质量域适应模拟推断天体物理机器学习宇宙学
astro-ph
03-16 00:00
SPHEREx望远镜发布了首批近红外光谱图，覆盖天鹅座X和北美星云区域，是迄今同类中最大的光谱图集。这些地图清晰地展示了星际冰（H$_2$O、CO$_2$、CO）的吸收线和多环芳烃（PAH）在3.28 $\mu$m的发射线，呈现出复杂的丝状空间分布。H$_2$O和CO$_2$冰的吸收主要追踪致密、寒冷且屏蔽良好的分子云区域，印证了冰在稠密云中高效形成的理论。同时，这些冰特征也在大范围的弥散区域被广泛探测到。不同视线方向上H$_2$O与CO$_2$特征的相对强度存在差异，可能反映了局部物理条件或化学组成的变化。PAH的3.28 $\mu$m发射与7.7、11.2 $\mu$m特征相关，但其细微差异可能用于追踪尘埃颗粒尺寸分布和周围紫外辐射场的变化。本次展示的仅为SPHEREx全天光谱成像数据的一小部分，未来数据将支持银河系结构、星际介质物理和恒星化学等众多科学研究。
spherex红外光谱星际冰多环芳烃分子云天体化学
astro-ph
03-16 00:00
本研究通过将四颗JWST观测到的热木星（WASP-17 b、WASP-107 b等）的硅酸盐云模型与褐矮星理论相结合，探索行星大气中遗留的形成特征。研究结合陨石化学证据，表明巨行星在吸积时会继承其宿主恒星的Mg/Si比值，而当前观测到的硅酸盐云种类与基于恒星化学的预测一致，支持了这一假说。研究还讨论了大气化学与恒星预测不符的可能物理场景，并比较了系外行星与褐矮星的光谱吸收趋势。
系外行星大气硅酸盐云褐矮星行星形成jwst观测光谱分析
astro-ph
03-16 00:00
该研究探讨了广义相对论扩展理论中，引力波传播的修改如何引发共振现象。当引力波在包含额外自由度（如标量场）的宇宙学模型中传播时，其有效摩擦项和传播速度的变化可能导致声速共振。这种共振能够显著放大原本微弱的原初张量模式背景，使其达到LISA或爱因斯坦望远镜等下一代引力波探测器可探测的水平。共振产生的特征峰依赖于共振模型参数及原初张量谱参数（如张标比 $r$ 和张量谱指数 $n_t$），为探索极早期宇宙物理开辟了新途径。
引力波宇宙学早期宇宙广义相对论扩展共振现象原初引力波
astro-ph
03-16 00:00
本研究利用SWIFT流体动力学代码，在理想化的盘星系中模拟了活动星系核（AGN）风反馈。作者引入了一种新的热反馈模型，其能量注入耦合效率随黑洞吸积率的爱丁顿比呈幂律变化。模拟发现，在固定黑洞质量下，尽管耦合效率存在系统性趋势，但星系和黑洞的大多数性质仅表现出适度变化，这反映了黑洞的自调节机制。然而，黑洞吸积率、质量增长历史和星系外流行为对效率变化敏感，较低的耦合效率导致黑洞增长更快、外流更弱，这可能有助于解释高红移处存在超大质量黑洞的现象。相比之下，黑洞质量的变化对演化结果影响更为显著。
活动星系核反馈星系演化模拟黑洞吸积流体动力学星系外流自调节机制
astro-ph
03-16 00:00
本研究通过高分辨率宇宙学模拟（FIRE），分析了一个红移z~4.4、恒星质量约4×10¹⁰ M⊙的星暴星系。该星系中心存在一个超爱丁顿吸积的超大质量黑洞（~10⁷ M⊙），模拟分辨率足以解析其尘埃升华边界以外的结构。研究发现，该系统光谱特征与罕见的热尘埃遮蔽星系（Hot DOG）高度吻合，其红外发射谱在波长≲5 μm处急剧下降。光谱形状主要由AGN加热的中红外暖尘埃、星暴主导的远红外冷尘埃，以及星系核区致密ISM的强吸收共同塑造，而非仅由尘埃环本身导致。这表明Hot DOG可能是快速AGN吸积过程中的一个过渡阶段。
热尘埃遮蔽星系宇宙学模拟活动星系核星暴星系红外光谱尘埃吸积
astro-ph
03-16 00:00
本文提出了一种利用快速傅里叶变换（FFT）高效计算引力波透镜菲涅尔积分的新方法。该方法将积分表示为二维傅里叶变换，利用现代FFT技术可同时对全天区位置进行快速计算，对于无对称性的一般透镜模型尤其高效。对于轴对称透镜，结合非均匀快速汉克尔变换技术可进一步加速。作者发布了代码FIONA，在密集源网格（约10^6个点）上比现有方法快2-3个数量级，为利用引力波探测暗物质等研究提供了关键计算工具。
引力波透镜菲涅尔积分快速傅里叶变换计算天体物理暗物质探测数值算法
econ
03-16 00:00
本研究结合经济学理论、机器学习与因果推断，量化了地理位置数据在广告个性化中的价值。基于某亚洲大型应用内广告平台的数据分析发现，在用户行为历史有限的“冷启动”阶段，地理位置数据与行为数据互补，能将广告定向效果提升近20%。然而，随着用户行为数据不断丰富，地理位置数据的作用逐渐转变为可被行为数据替代。这一发现揭示了广告个性化中隐私与效用的核心权衡，为企业何时进行位置追踪能创造价值提供了决策依据。
隐私权衡广告个性化地理位置数据行为数据冷启动因果推断
econ
03-16 00:00
本研究提出一种仅依赖单一年度投入产出表（FIGARO数据）进行宏观经济预测的新方法。该方法采用达尔文进化式智能体模拟器（DEPLOYERS），无需时间序列、参数估计或外部预测，仅通过表格数据自组织人工经济并进行演化，其涌现出的增长率即可预测下一年GDP。在奥地利9年面板数据测试中，非危机年份平均绝对误差（MAE）低至0.42个百分点，媲美顶尖专业机构（WIFO: 0.48 pp）。模型在跨国应用中无需调整参数，并成功模拟了COVID-19冲击传导（预测GDP -4.62% vs 实际-6.6%），揭示了投入产出表兼具结构基准引擎与冲击传导机制的双重功能。
宏观经济预测投入产出表智能体模型进化算法无参数模型冲击传导
econ
03-16 00:00
本研究提出“拓扑资本”概念，认为银行正将借款企业在信贷网络中的连接性视为信用度的核心代理指标。基于意大利银行-企业关系数据，通过多阶段实证框架分析发现，网络拓扑结构在预测信贷可得性和贷款规模方面，系统性优于传统基本面指标。研究揭示了网络替代效应：拓扑信号（如连接强度）正在取代实物抵押品的作用，尤其对中小企业而言，其网络足迹成为关键的市场验证信号。同时，研究发现债务过度分散化会导致“复杂性惩罚”，反而会停滞信贷深度并推高系统性违约损失。
信贷网络拓扑资本网络效应企业融资系统性风险信息经济学
econ
03-16 00:00
本研究通过博弈论模型分析了AI供应链（上游基础模型提供商与下游应用开发商）中的政策干预效果。研究发现：1）促进下游价格竞争的政策仅在计算或数据预处理成本高时能提升消费者剩余，而计算补贴政策仅在成本低时有效，两者具有互补性；2）促进下游质量竞争的政策总能提升消费者剩余；3）在价格竞争政策或计算补贴下，提供商、开发商与消费者可实现“三赢”；4）质量竞争政策会提升提供商利润但损害开发商利润；5）随着计算成本下降，价格竞争政策可能失效，而计算补贴可能变得有效。研究为制定经济高效且社会有益的AI监管政策提供了依据。
ai供应链监管政策博弈论消费者剩余计算成本质量竞争
econ
03-16 00:00
一项覆盖93个国家、历时三十余年、样本量超200万人的实证研究发现，尽管气候灾害频发，但普通人的幸福感与生活满意度几乎不受其所在地区自然灾害的影响。研究指出，真正决定政府行动的是这些“心理上近乎无感”的多数人，而非少数直接受灾者。这一“心理近无关性”结果揭示了公众认知与气候危机严重性之间的深刻脱节，对气候政策的制定与推动构成了严峻挑战。
气候变化自然灾害幸福感公众认知实证研究政策响应
econ
03-16 00:00
本研究在异质性人群的聚合风险率模型中，为抵押贷款提前偿付中的“燃尽”现象提供了清晰的结构性解释。在确定性风险设定下，观测到的池风险率是个体风险率的生存加权均值，其时间导数等于个体风险漂移的均值减去一个方差项，这直接解释了风险池随时间“燃尽”（即高风险个体先退出）的机制。研究进一步将这一视角扩展至随机强度模型，此时池风险率仍为生存加权均值，但其演化遵循一个伊藤过程，其漂移项包含个体风险的平均漂移和一个由横截面离散度驱动的负向选择项，以及一个从共同因子继承的扩散项。该通用恒等式及其在抵押贷款提前偿付建模中的特例，为理解复杂动态选择效应提供了统一框架。
风险模型抵押贷款燃尽效应选择偏差cox过程提前偿付
econ
03-16 00:00
研究指出，现成的大语言模型代理在经典经济博弈中会表现出系统性偏离，如过度合作和对激励反应不足。作者提出一种监督微调方法，通过生成两种典型效用规范下的最优策略来对齐代理行为：一是最大化自利的“经济人”，二是融入康德普遍化原则的“道德人”。使用理论驱动的小型合成数据集进行微调，能诱导出持久且可解释的战略行为转变。在道德困境和重复双寡头定价的应用中，对齐不同偏好的代理会产生系统不同的均衡结果和定价动态。
大语言模型ai对齐经济博弈监督微调战略行为理性偏好
econ
03-16 00:00
本文提出利用次高斯内蕴矩范数来克服在非渐近学习中直接估计次高斯分布方差型参数的困难。该方法通过最大化一系列归一化矩来构造范数，不仅能重构矩母函数的指数矩界，还能提供更紧的次高斯集中不等式。实践中，作者提供了利用次高斯图直观判断有限样本数据是否服从次高斯分布的方法，并通过简单的插件法稳健估计内蕴矩范数。理论成果可应用于强化学习（如多臂老虎机）等领域。
非渐近推断次高斯分布集中不等式矩母函数强化学习统计学习
econ
03-16 00:00
本研究探讨了在疫苗接种存在操作延迟的SEIR传染病模型下，如何实现最优控制。核心挑战在于如何在无限时间范围内严格满足医疗资源（如ICU床位）的硬性容量约束。为解决理论与数值计算间的鸿沟，作者采用了基于Moreau-Yosida正则化的变分框架，并通过$\Gamma$-收敛理论建立了有限与无限时间范围解之间的联系。利用庞特里亚金极大值原理推导出最优性必要条件，从而刻画了“边界维持弧”——即最优策略将感染水平精确维持在容量边界上的控制路径。数值模拟验证了理论结果，并量化了感染的影子价格及干预延迟带来的成本。
最优控制seir模型医疗容量约束干预延迟庞特里亚金原理变分框架
econ
03-16 00:00
本研究比较了安全再质押与权益证明协议的总资本效率。首先，提出了再质押图保持安全的充分条件，并证明满足该条件的图总可转化为独立的、安全的PoS协议。核心贡献在于推导了将安全再质押图转化为安全PoS协议所需额外质押量的上下界。结果表明，与独立PoS协议相比，再质押可节省大量资本，其节省量可随验证者数量呈平方根级增长。研究还探讨了反向聚合问题，并给出了匹配的上下界。
区块链安全资本效率再质押权益证明协议转换密码经济学
econ
03-16 00:00
本文提出了一种针对面板数据的时空多元自回归模型，专门用于分析每个区域单元和时间点上具有成分值（如经济部门份额）的响应数据。该框架能够在成分约束下联合建模时间动态和空间依赖性，并通过拟最大似然方法进行估计。研究基于最新理论进展，建立了在区域数量和时间点数量均增长时估计量的可识别性与渐近性质。模型的有效性和灵活性通过两个应用案例得到验证：分析柏林市内房地产交易构成，以及西班牙经济的区域部门构成。这些案例研究表明，该框架能够捕捉传统方法常常忽略的时空经济过程关键特征。
时空模型成分数据经济结构面板数据自回归
q-bio
03-16 00:00
本文全面综述了用于恢复严重运动及言语障碍患者交流能力的颅内语言脑机接口（BCI）技术。文章系统梳理了从神经机制（外显、模仿及想象言语）、硬件选择（微电极阵列、皮层脑电图、立体脑电图）、实验设计（跨被试与多语言泛化）到神经解码算法（序列模型、Transformer、发音中间表征、语言先验辅助框架）的最新进展。研究指出了当前面临的核心瓶颈，如跨被试迁移能力弱、长期非平稳性与校准负担、评估标准不统一、自然表达性有限（尤其对声调/语素文字语言）以及想象言语解码信噪比低。本文的主要贡献在于：1）提供了一个从神经表征到临床约束的端到端决策导向综述；2）提出了一个围绕五个核心设计问题的结构化框架，并整合了客观、感知、表达、对话及纵向指标的统一评估框架与跨语言/任务基准模板；3）提供了以用户为中心的转化指南，包括保留用户自主性的共享控制、可验证的性能优先级，以及针对不同应用场景（如可靠性优先的家庭交流与保真度优先的对话恢复）的最小可行系统方案。
脑机接口言语解码神经工程临床转化算法评估硬件比较
q-bio
03-16 00:00
本研究提出了一种更贴近生物神经计算的人工神经集群形成模型。传统模型依赖k-胜者全得（k-WTA）选择机制，而新模型引入了受伽马振荡周期启发的E%-胜者全得（E%-WTA）选择机制，并结合了大脑皮层兴奋/抑制神经元比例的生物约束。结果表明，新模型能由网络自身动力学决定集群规模，且对原始刺激的回忆恢复率显著优于原模型，为理解大脑信息编码提供了更生物合理的计算框架。
神经集群hebbian学习抑制机制计算神经科学生物启发模型
q-bio
03-16 00:00
本文系统回顾了利用深度学习预测血脑屏障通透性的研究进展。早期机器学习模型存在泛化能力弱、可解释性差等问题。近年来，基于图神经网络的结构建模、多任务与多模态学习策略，能更好地模拟分子结构并捕捉复杂生物学机制，成为预测与指导相关药物设计的关键工具。研究进一步探讨了生成模型与因果推断方法在整合通透性预测与机制感知药物设计中的新兴潜力，标志着该领域正从单纯的判别分类向基于机理的结构-功能建模范式转变。
血脑屏障深度学习药物设计图神经网络多模态学习可解释ai
cs
03-16 00:00
本文针对大语言模型（LLM）中结构化知识（如知识图谱事实）的遗忘难题，提出了GONE基准与NEDS框架。现有方法多关注句子级数据，而GONE基准首次在知识图谱结构上评估遗忘效果，可分离直接事实移除、推理泄漏和灾难性遗忘三种影响。NEDS框架则利用图连通性识别锚点相关邻居，通过在待遗忘事实与其语义邻域间构建精确决策边界来实现高效遗忘。在LLaMA-3-8B和Mistral-7B上的实验表明，NEDS在遗忘效能（1.000）和局部性（0.839）上均优于现有方法。
知识遗忘大语言模型知识图谱结构化数据分布塑形基准评估
cs
03-16 00:00
本文提出了一种名为“yat积”的新型核算子，它结合了二次对齐与平方反比邻近性。该算子被证明是Mercer核，具有解析性、Lipschitz连续性和自正则化特性。基于此，研究者构建了神经物质网络（NMNs），用yat积作为唯一的非线性操作，替代了传统的线性-激活-归一化模块。这种架构简化保留了通用逼近能力，同时通过分母将归一化内置于核中。实验表明，基于NMN的分类器在MNIST上达到线性基线性能，并展现出有界的原型演化和叠加鲁棒性。在语言建模中，Aether-GPT2使用yat积注意力与MLP块，在参数量相当的情况下取得了比GPT-2更低的验证损失。该框架统一了核学习、梯度稳定性和信息几何，为传统神经架构提供了一个有理论依据的替代方案。
核方法神经网络架构几何机器学习物理启发模型自正则化
cs
03-16 00:00
随着ChatGPT、Perplexity等生成式AI搜索引擎的普及，信息检索正从传统排名列表转向由引文支持的合成答案。这一范式转变催生了“生成式引擎优化（GEO）”新框架。研究表明，在高度监管的英国iGaming领域，可见性不再由关键词密度决定，而是取决于实体能否通过合规信号（如UKGC标准）构建“算法信任”。大规模实验显示，AI搜索系统性地偏向第三方权威来源（Earned媒体），而非品牌自有内容。因此，从业者需优化内容结构，使其更易被机器扫描和验证，以提升在AI感知的权威指标中的表现。
生成式搜索引擎算法信任合规信号英国igaming生成式引擎优化ai搜索偏见
cs
03-16 00:00
Beagle是一个新的软件框架，专为在GPU上高效执行遗传编程任务而设计，目前专注于符号回归问题。它通过优化种群个体和训练适应度案例的处理方式，最大化现有GPU平台的吞吐量。研究团队在Feynman符号回归数据集上对Beagle进行了基准测试，并在相同时间预算下，将其性能与快速CPU系统StackGP及广泛使用的PySR系统进行了对比。实验还评估了两种不同的适应度函数：点对点误差函数和相关性适应度函数。结果表明，Beagle的GPU加速符号回归显著优于领先的基于CPU的框架。
gpu加速遗传编程符号回归性能基准软件框架计算优化
cs
03-16 00:00
本文提出了HyperCroc，一个基于开源RISC-V Croc片上系统的微控制器平台扩展。它集成了一个经过硅验证的HyperBus控制器（用于访问片外DRAM和Flash，速度高达400 MB/s）和一个DMA引擎，为特定领域加速器提供了高效的数据搬运和高带宽访问能力。该平台保留了完整的开源综合与物理实现流程，可在消费级工作站上于一小时内完成全芯片实现。首次流片测量证实芯片在72 MHz @ 1.2 V下功能完整，验证了端到端设计流程。
risc-v开源硬件微控制器特定领域加速高带宽接口硅验证
math
03-16 00:00
本研究利用装饰余跨范畴的数学框架，将来自不同数学传统的定量模型——线性化新凯恩斯DSGE模型、随机多毒株SEIR流行病模型以及具有滞后效应的非线性疫苗采纳模型——耦合为一个统一的顺序蒙特卡洛采样器。每个模型被视为一个装饰余跨，其内部动态作为装饰，暴露变量作为接口。复合系统通过变量识别的推并构造，耦合函数被编码为因子图约束。耦合产生了结构性的“拒绝分岔”：部分轨迹通过疫苗接种逃逸，另一部分则陷入强制措施反弹、疫苗拒绝、持续感染与经济衰退的自我强化循环。相对于非耦合系统，耦合使产出缺口偏移0.78个百分点，拒绝率偏移22个百分点。
范畴论动态系统耦合计算经济学流行病模型蒙特卡洛方法推并
math
03-16 00:00
本研究针对顶点带全序的图（有序图），探讨了交替路径 AP_n 的有序拉姆齐数 R_<(AP_n)。作者证明了 R_<(AP_n) ≤ (2 + √2/2 + o(1))n，为上界提供了改进。同时，精确确定了 AP_n 的有序图兰数，并对其他相关有序路径的拉姆齐数与图兰数进行了研究，推进了对有序图中极值组合性质的理解。
有序图拉姆齐数图兰数交替路径极值组合顶点排序
math
03-16 00:00
该研究提出了一种在闭流形中构造等周区域的新方法，通过从分离超曲面出发进行拉伸操作，能够生成具有广泛拓扑类型和奇异集的等周边界。这一方法为等周问题的研究提供了新的几何工具，扩展了我们对等周区域拓扑复杂性的理解。
等周问题几何分析闭流形分离超曲面拓扑类型奇异集
math
03-16 00:00
本文针对凸光滑函数最小化问题，系统分析了梯度包含复合噪声（相对噪声与绝对噪声之和）时一阶优化方法的收敛性。研究涵盖了偏置压缩器、浮点运算及无梯度优化等实际场景。作者提出了一种能最优累积绝对误差的算法，其中间收敛率依赖于噪声的相对分量。通过结合重启技术、正则化变换与停止准则，算法可适用于多种函数类。同时，研究给出了梯度下降对相对误差参数的自适应方案，并针对相对噪声证明了收敛率的下界，确认了噪声参数对问题条件数的依赖关系。
优化算法梯度噪声收敛分析凸优化一阶方法条件数
math
03-16 00:00
本文证明了Kumbhakar、Roy和Srinivasan提出的两个关于微分方程分类的猜想。第一个猜想（2024）涉及一阶微分方程的分类，第二个猜想（2025）则推广至高阶方程。研究指出，这两个猜想实际上是近期微分伽罗瓦理论工作的直接结果。当在常数域上工作时，可以得到比原猜想更强的版本。同时，通过逆伽罗瓦理论，证明了在任何非常数微分域上，这些猜想都无法被进一步改进。研究还展示了如何从Kumbhakar和Srinivasan（2025）的工作中推导出Jaoui和Moosa（2024）关于微分方程阿贝尔约化的近期结果，反之亦然。
微分方程微分伽罗瓦理论数学猜想方程分类逆伽罗瓦理论
math
03-16 00:00
本文证明了在特定几何条件下，若Kummer簇存在m-1条不同的(m+2)-割线及一条退化(m+2)-割线，则存在一条完整的(m+2)-割线曲线。证明方法是通过从给定点集的芽构造一组theta函数方程，利用方程间的递推关系，从初始条件（即假设条件）出发，通过归纳法获得整条曲线。
代数几何kummer簇割线theta函数曲线存在性
math
03-16 00:00
本文针对Thejitha与Fathima提出的超着色分拆函数$ar{a}_{r,s}(n)$（其中偶部可着$r$色、奇部可着$s$色）的模$2^k$同余猜想，给出了完全初等证明。证明仅运用经典$q$-级数变换与拉马努金θ函数性质，不依赖模形式等复杂工具，揭示了该组合函数在特定算术数列中的整除规律。
组合数论分拆函数同余猜想q-级数拉马努金θ函数初等证明
physics
03-16 00:00
本文为有序多尺度耗散系统引入了一套简化的热力学-拓扑观测量。通过界面局域二次约简，构建了有界完整性通道、残余通道、通量-力稳定性通道、加权路径图瓶颈通道和粗粒度漂移指示器。目标在于提供一套紧凑、可解释且可跨状态重复计算与比较的实用工具。主要案例研究基于聚变相关的MHD Sabra壳模型。在400个合成异常耗散探测中，局域普里戈金式通道成功检测到全部事件，而复合警报以更低延迟检测到399个。当OPCR触发与能量崩溃代理在同一事件中被观测到时，前者平均领先后者11.29±13.49个模型时间单位。对5000种耦合几何的扫描将最佳对数Cheeger电导从基线均值0.07475±0.00171提升至0.09465（+26.6%）。在运行方面，完整性感知驱动及其保守变体的单位功率恢复效率是均匀基线的3.01倍和3.02倍。数值结果支持对该框架的拓扑优先解读：hlog可作为第一阶段设计筛选的可信观测量，而Phi目前最适合作为运行或认证评分。对于聚变，其自然应用目标是磁拓扑占主导的仿星器位形筛选。
热力学拓扑多尺度系统耗散系统聚变等离子体壳模型可观测量
physics
03-16 00:00
本研究采用实时核-电子轨道含时密度泛函理论（RT-NEO-TDDFT），结合多模经典腔场与腔损耗，模拟了等离子体纳米腔中的化学系统动力学。研究发现，多模腔可通过时域与能量分辨的腔发射探测超快激发态质子转移反应；在强耦合条件下，腔场可抑制质子转移，并因极化激元形成而产生类拉比振荡的腔发射。该框架为在真实电磁环境中高效模拟化学反应提供了新工具。
等离子体纳米腔核-电子量子动力学实时neo-tddft质子转移反应强光-物质耦合极化激元
physics
03-16 00:00
本研究提出了一种新型的“准等动力-分段全向”磁场构型，旨在解决传统准等动力磁场为实现优异新经典输运性能而导致的磁面形状复杂、线圈设计困难等问题。该构型在磁面的低场区保持准等动力特性，而在高场区则允许显著偏离，从而在不牺牲新经典输运性能的前提下，为优化仿星器反应堆的其他物理与技术特性（如磁面形状、线圈工程）提供了更大的设计灵活性。
仿星器磁场优化新经典输运聚变反应堆等离子体物理
physics
03-16 00:00
本研究在DIII-D和TCV托卡马克上开展了相似性实验，以探索负三角位形等离子体能量约束的无量纲标度律。实验在两种装置上创建了具有相近分离面形状、上下平均负三角位形较大的近上下对称等离子体。研究发现，归一化能量约束随碰撞频率增加而略有改善，并且在两台装置之间显示出介于Bohm标度与回旋Bohm标度之间的装置尺寸标度行为。基于DIII-D大型数据集的工程标度律与无量纲实验结果一致。
托卡马克负三角位形能量约束无量纲标度相似性实验等离子体物理
physics
03-16 00:00
本研究利用在气候模型上训练的卷积神经网络，结合观测数据重建了截至2025年的全球辐射反馈参数（λ）变化。研究发现，地球气候稳定性（由λ表征）在20世纪90年代中期达到峰值（λ ≈ -3 W m⁻² K⁻¹），但此后显著减弱（λ ≈ -2 W m⁻² K⁻¹）。这种近期减弱主要归因于副热带东北太平洋的变暖，且不受厄尔尼诺-南方涛动或太平洋年代际振荡的显著影响。该方法实现了对地球气候稳定性的近实时监测。
气候稳定性辐射反馈神经网络全球变暖气候模型
physics
03-16 00:00
本研究构建了一个包含智能体迁移和资源空间异质性分布的演化博弈模型，以模拟内卷（过度竞争但收益递减）现象。模型考虑了基于努力程度的资源分配、网格上的局部互动以及由收益比较驱动的迁移行为。模拟发现：在总资源恒定时，区域间资源水平趋同会抑制内卷，而总资源增加则会加剧内卷；迁移概率对最终演化结果影响不显著。研究还通过平均场理论进行了理论分析，其平衡点与稳定性条件的解析表达式与模拟结果在定性上高度一致。
演化博弈内卷空间异质性社会物理学资源分配平均场理论
physics
03-16 00:00
本研究提出LLM-DR框架，首次利用大语言模型（LLM）模拟动态交互系统中骑手群体的异质性路线决策。框架基于两大原则：1）基于真实轨迹数据聚类，定义了四种典型的骑手工作策略作为智能体“人设”；2）采用结构化思维链（CoT）推理过程，使LLM智能体做出类人的路线选择。该框架能构建高保真模拟，研究骑手策略构成如何影响系统层面的移动模式与结果，为LLM赋能的移动性系统提供了开创性探索。
大语言模型智能体模拟路线决策移动模式外卖配送人机交互
physics
03-16 00:00
本研究提出了一种在多模光纤中实现超连续谱调谐的新机制：通过编程控制的宏观弯曲，局部改变高阶模（LP0,7）的色散特性，而非传统的模式混合。该方法使用1030 nm Yb泵浦源，在保持输出光束为类贝塞尔空间模式且质量稳定的前提下，实现了700-1350 nm范围内的连续光谱调谐。微扰模型表明，适度弯曲主要引起高阶模的群时延和群速度色散的一阶和二阶偏移，从而控制孤子裂变、色散波发射和孤子自频移过程。研究进一步验证了该全光纤光源在扩展景深多色多光子显微镜中的应用潜力。
光纤光学超连续谱色散调控多模光纤非线性光学显微成像
physics
03-16 00:00
本研究提出了一种基于光学气体成像的非侵入式气体温度测量方法。通过使用调谐至4.3微米CO₂吸收波长的窄带中红外相机，当背景温度连续变化时，含有CO₂的气流图像会短暂消失并发生对比度反转。气体图像消失时的特定背景温度即为气体温度。该技术是经典谱线反转法的现代演进，得益于先进红外设备得以实现，并已成功应用于发动机尾气和人体呼吸动态排放的二维温度场测绘。
气体测温光学成像中红外非侵入测量二氧化碳温度场
physics
03-16 00:00
本研究通过微转移印刷技术，将砷化镓量子点单光子源与低损耗、可重构的绝缘体上钽酸锂薄膜波导进行异质集成。该混合芯片在低温下工作，实现了对量子点连续发射的单光子进行确定性高速路由，其半波电压-长度积证实了钽酸锂电光系数在低温下的稳定性。这项工作为构建可扩展的集成量子光子处理器提供了一条可行的技术路径。
量子光学集成光子学单光子源量子点钽酸锂片上路由
physics
03-16 00:00
本文回顾了将描述磁约束等离子体平衡的Grad-Shafranov方程推广到各向异性等离子体情况的历史发展。各向异性等离子体（如平行和垂直压力不同）在聚变装置和空间等离子体中普遍存在，其平衡方程的建立对理解磁约束和稳定性至关重要。文章梳理了相关理论工作的脉络，为现代磁约束聚变和空间物理研究提供了理论基础。
等离子体物理磁约束平衡grad-shafranov方程各向异性理论回顾
physics
03-16 00:00
本研究提出了一种通用的神经网络框架，用于求解量子少体系统。该方法将自适应步长与Metropolis-Adjusted Langevin算法相结合进行蒙特卡洛采样，能够精确近似包含谐振子约束、高斯两体相互作用乃至三体力系统的基态波函数。在十粒子系统中，其相对能量误差低于以往的机器学习方法。该框架利用GPU加速计算，具有良好的系统规模扩展性，同时保持了稳健的收敛性、较低的超参数敏感性和稳定的训练过程。
量子少体系统神经网络蒙特卡洛采样基态波函数gpu加速计算
physics
03-16 00:00
本研究利用β-BBO非线性晶体，通过单束800 nm钛宝石振荡器泵浦，实现了高达六次谐波的级联产生，波长延伸至133 nm的真空紫外波段。研究发现，谐波主要通过χ(2):χ(2)和χ(2):χ(3)级联过程产生。尽管五次和六次谐波所在的波段晶体吸收严重，且高阶谐波无法同时相位匹配，限制了其振幅，但所有谐波信号强度均超过测量噪声三个数量级以上，足以满足多种光谱学应用需求。
非线性光学谐波产生真空紫外β-bbo晶体级联过程相位匹配
physics
03-16 00:00
本研究提出了一种新型激光雷达成像技术，利用双光子双梳测距原理，通过测量亚皮秒激光脉冲的飞行时间，实现了厘米级点云数据集的微米级精度成像。该技术仅需自由运行的飞秒激光器，结合了绝对精度与接近干涉测量的精度，适用于光学质量较差的非连续表面，且作用距离超过其他光学计量方法。实验在40厘米距离上实现了9-38微米的测距精度，500毫秒平均后精度达1.0微米。
激光雷达双光子成像光学计量飞秒激光三维成像微米精度
astro-ph
03-16 00:00
本研究通过模拟西蒙斯天文台（SO）的观测条件，系统评估了宇宙微波背景（CMB）透镜收敛场高阶非高斯统计量对宇宙学参数的约束潜力。研究采用基于大规模数值模拟（MassiveNuS）的场级前向建模流程，并考虑了非线性结构形成、后玻恩效应及重建噪声。通过训练高斯过程模拟器，量化了包括闵可夫斯基泛函、峰谷计数、矩和散射小波系数在内的多种统计量对物质密度参数 $\Omega_m$、标量功率谱振幅 $A_s$ 和中微子质量和 $M_\nu$ 的依赖关系。研究发现，形态学统计量（尤其是闵可夫斯基泛函和峰谷计数）能提供显著的互补信息：结合所有非高斯统计量与功率谱，可将 $\Omega_m$ 和 $A_s$ 的边缘化不确定度分别降低40%和38%，并将 $M_\nu$ 的单侧不确定度降低70%。即使在结合了扩展功率谱、原初CMB和重子声波振荡（BAO）数据后，闵可夫斯基泛函仍能额外提升 $\sigma(M_\nu)$ 11%和 $\sigma(\Omega_m)$ 35%的约束精度。相比之下，矩和散射小波系数在SO噪声水平下增益有限。该研究凸显了非高斯统计量在提升SO及未来CMB巡天宇宙学约束能力方面的重要价值。
宇宙微波背景引力透镜非高斯统计宇宙学参数中微子质量西蒙斯天文台
astro-ph
03-16 00:00
LHAASO观测到一批辐射能量超过100 TeV的银河系伽马射线源，其起源尚不明确。本研究提出，部分超高能辐射源并非来自当前活跃的加速器，而是源于微类星体（MQs）的“化石”遗迹。在微类星体活动阶段，其相对论性喷流会形成一个充满宇宙线的热茧。当喷流停止后，这个热茧便成为一个长期存在的PeV宇宙线储存库。如果遗迹位于恒星形成区附近，这些遗留的宇宙线仍可与致密分子云发生相互作用，通过$pp$碰撞和中性$\pi$介子衰变产生延迟的伽马射线辐射。研究通过时变模型追踪了宇宙线在微类星体活动期及遗迹期的演化，并探讨了其解释部分未认证LHAASO源的可能性。
微类星体遗迹pev宇宙线伽马射线源lhaaso喷流-热茧系统延迟辐射
astro-ph
03-16 00:00
本研究利用NIRPS和HARPS光谱仪确认了围绕M0矮星TOI-672运行的热超级海王星TOI-672 b。该行星轨道周期为3.634天，半径约5.31 $R_{\oplus}$，质量约50.9 $M_{\oplus}$，位于海王星沙漠边界附近的“海王星脊”区域。研究首次比较了围绕FGK型恒星与M矮星的行星在海王星沙漠边界上的差异，发现边界从FGK恒星的约3.3天略微内移至M矮星的约2.2天，但这一偏移小于光致蒸发模型的预测。
系外行星海王星沙漠m矮星径向速度法行星形成光致蒸发
astro-ph
03-16 00:00
SMUGGLE-Ring项目通过高分辨率模拟，首次系统研究了经典核球质量对银河系质量星系核区结构形成的影响。研究发现，核球的存在是核恒星盘和核恒星环形成的必要条件。模拟显示，在棒形成后，核区气体盘会分化为压力支撑的核星团（NSC，$v_{\phi}/\sigma_R < 0.7$）和转动支撑的核恒星环（NSR，$v_{\phi}/\sigma_R = 1.2$--1.7，半径0.64--0.76 kpc）。无核球模型则无法维持稳定的核气体盘。核星团质量（$\sim10^{9}\ M_{\odot}$）显著高于核恒星环（$\sim10^{8}\ M_{\odot}$）。这些结果支持了通过长期棒演化由内向外形成核盘的机制，核环标记了核气体盘外部仍在恒星形成的边缘。
星系动力学数值模拟核区结构棒旋星系恒星形成
astro-ph
03-16 00:00
本研究提出并验证了一个模型，认为快速射电暴（FRB）源于中子星磁层中热斑产生的种子射电暴，经强引力自透镜效应放大而成。模型成功解释了重复暴与非重复暴的二分性、高光度及暴发能量的幂律分布。通过对比FAST重复暴数据及CHIME/FRB目录，研究发现FRB 20121102A等强重复暴的暴发能量分布可由磁层中两个反极热斑产生相同对数正态分布的种子暴解释，这要求旋转轴、视线与热斑位置高度对齐（$\lesssim 2^{\circ}$）。模型还预测，中子星自转轴进动可解释FRB 20121102A暴发能量分布的时变及暂时消失现象。对于宇宙学随机取向源，模型预测的距离与流量分布与CHIME观测数据吻合良好，前提是种子暴能量范围在${\sim10^{35}-10^{38}}$ erg之间。
快速射电暴中子星磁层引力透镜重复暴能量分布射电天文
astro-ph
03-16 00:00
本研究对热木星WASP-19 b进行了长达15年的均一化分析，结合27次新凌星观测数据，发现其轨道存在长期缓慢变化趋势。通过拟合线性、二次和三次星历模型，发现三次星历模型最能描述凌星时间残差，表明轨道变化更符合渐进式近星点进动（$\dot{\omega} = 1.00 \pm 0.12 \times 10^{-4}$ rad/轨道周期），而非单调潮汐衰减。由此推算出行星洛夫数$k_{2p} = 0.107 \pm 0.08$。同时，透射光谱检测到Na、K和H₂O分子特征，未发现强TiO或VO信号。结果表明近星点进动可能在WASP-19 b的长期轨道演化中占主导地位。
系外行星轨道演化凌星计时大气光谱热木星近星点进动
astro-ph
03-16 00:00
本研究利用Hinode卫星的斯托克斯偏振观测数据，通过基于响应函数的斯托克斯反演方法，分析了太阳南极区的矢量磁场。研究发现，采用单组分与双组分大气模型假设下，在光学深度 $\log_{10}\tau = -1.5$ 处估算的极区总磁通量分别为 $(1.84 \pm 0.03) \times 10^{21}$ Mx 和 $(1.38 \pm 0.02) \times 10^{21}$ Mx，差异显著。结果表明，反演初始猜测、填充因子参数及未解析的磁结构或杂散光都会显著影响结果，尤其在弱偏振信号区域。模型简并性和局部极小值收敛问题限制了极区磁通量推断的精度（在本例中不低于数十个百分点）。
太阳磁场斯托克斯反演极区磁通量模型依赖性hinode卫星
astro-ph
03-16 00:00
本研究利用积分视场光谱与恒星种群合成技术，对三个候选碰撞环星系（Arp 143、NGC 2793、VII Zw 466）进行了空间分辨的恒星种群分析。研究发现，Arp 143和VII Zw 466的年轻恒星种群呈现负的径向年龄梯度，与碰撞模型预测一致，并估算其碰撞分别发生于约300 Myr和100 Myr前。NGC 2793则呈现正年龄梯度，排除了近期碰撞的可能。通过特定恒星形成历史分析，研究揭示了碰撞引发的恒星形成增强，并成功为VII Zw 466识别出最可能的闯入星系。
碰撞环星系恒星种群积分视场光谱年龄梯度星系演化恒星形成历史
astro-ph
03-16 00:00
本研究首次为相互作用暗物质与暗能量模型建立了无需爱因斯坦-德西特近似的单圈标准微扰理论框架。研究发现，即使微弱的暗物质与暗能量相互作用，也会导致微扰核函数具有非平凡的时间依赖性，从而使得在标准宇宙学分析中常用的爱因斯坦-德西特近似失效。通过推导并数值求解二阶和三阶核函数的演化方程，计算了物质功率谱的单圈修正，发现即使对于微小的相互作用强度，其导致的偏差也可能显著超过百分之一。结果表明，非线性修正在相互作用暗物质与暗能量模型中被系统性增强，忽略核函数的完整时间依赖性会导致在弱非线性尺度上产生有偏的预测。
暗物质暗能量相互作用标准微扰理论宇宙大尺度结构非线性演化功率谱修正宇宙学微扰
astro-ph
03-16 00:00
研究通过2D和3D相对论磁流体动力学模拟，揭示了伽马射线双星系统中星风碰撞区是PeV能量级质子加速的关键场所。模型表明，在强磁场（高斯量级）环境中，脉冲星或黑洞的相对论性喷流与伴星恒星风相互作用，形成有利于超高能离子加速的磁茧结构。模拟的粒子能谱呈现分段幂律形式，可延伸至PeV以上能量，并预测此类系统可产生明亮的同步辐射MeV光子和多PeV伽马射线，与近期对天鹅座X-3等微类星体的观测相符。
伽马射线双星粒子加速相对论磁流体pev宇宙线星风相互作用非热辐射
astro-ph
03-16 00:00
本研究探讨了在超越标准ΛCDM宇宙学模型（包括CPL暗能量、相互作用暗能量IDE和Hu-Sawicki f(R)修正引力）的框架下，系统误差对弱引力透镜2点和3点统计量的影响。通过费希尔矩阵分析发现，光测红移不确定性σ_z和星系内禀排列效应A_IA会显著削弱对模型参数的约束能力，尤其对f(R)修正引力模型影响最大。研究强调了高阶统计量（如双谱）在区分不同宇宙模型中的关键作用，并指出未来宇宙学巡天项目必须对系统误差进行稳健控制。
弱引力透镜宇宙学模型系统误差高阶统计暗能量修正引力
astro-ph
03-16 00:00
本研究结合CRIRES+光谱、VLTI/MATISSE干涉测量和FORS2偏振光谱，首次对黄特超巨星IRAS 17163-3907（“煎蛋星云”中心星）的质量流失历史、几何结构与物理条件进行多尺度解析。观测显示其拥有稠密、团块化且随时间变化的风，与延伸的尘埃壳共存，未发现双星伴星证据。与另一黄特超巨星IRC+10420的对比揭示了后红超巨星阶段的多样性，强调了团块化、近对称质量流失对塑造演化末期大质量星周环境的关键作用，直接影响其后续演化与核心坍缩超新星前身星性质。
恒星演化质量流失星周物质黄特超巨星干涉测量超新星前身星
astro-ph
03-16 00:00
本研究通过模拟分析28颗已知热木星宿主星的现有径向速度数据，评估了探测其外围冷木星（位于雪线外，$\sim$3\,au）的能力。研究发现，现有数据对这类“热木星-冷木星”伴星系统极不敏感，探测成功率主要取决于观测总时长，而对单次径向速度测量精度相对不敏感。结论表明，配备较低精度径向速度仪器的米级望远镜是搜寻此类系统的理想工具。
系外行星热木星冷木星径向速度法行星系统架构探测极限
astro-ph
03-16 00:00
本研究采用基于模拟的推理框架，通过分析银河系中吸积恒星的化学与动力学特征，重建了其主要的合并历史。研究者利用来自Auriga模拟的星系合并碎片样本训练归一化流模型，并应用于银河系本地吸积恒星样本，推断出包括盖亚香肠、人马座在内的多个已知吸积事件的回溯时间、恒星质量、晕质量及合并比例。研究预测，这些事件贡献的总吸积恒星质量约为$2.2^{+1.1}_{-0.6} \times 10^{9}~\rm{M_{\odot}}$，并估算了银河系晕质量在关键时期的演化，暗示可能存在尚未识别的子结构。
银河系考古模拟推理星系合并化学动力学吸积历史晕质量
astro-ph
03-16 00:00
本研究基于开放系统理论，构建了一个描述暗能量的开放引力动力学模型。该模型在符合重子声学振荡观测的同时，避免了零能量条件的破坏。与ΛCDM模型相比，该理论预言了一系列可观测效应：引力波光度距离相对于电磁波距离的耗散性抑制、Bardeen势演化的改变（表现为引力滑移的清晰信号），以及在低红移处结构形成的增强。这些效应的大小处于当前观测约束范围内，并为未来的宇宙学巡天提供了明确的检验目标。
暗能量开放系统有效场论宇宙学扰动引力滑移结构形成
econ
03-16 00:00
本文研究了一种机制设计环境，其中设计者事先不知道代理人私人信息的分布，而是从机制本身诱导的行为中学习。我们形式化了“自我确认机制”及其精炼概念，其核心思想是：均衡机制在设计者信念下是最优的，且该信念与机制产生的信息一致。我们建立了一个“虚拟显示原理”，表明任何激励相容机制都可以表示为一个带有过滤类型报告的直接机制，并保留原始机制的信息内容。将该框架应用于垄断问题，我们发现，在均衡精炼条件下，占优策略自我确认机制恰好是具有局部收益最大化价格的标价机制。
机制设计自我确认学习垄断定价虚拟显示原理
econ
03-16 00:00
经济学家通常将因变量取对数的线性回归系数解释为弹性。然而，对数-对数回归估计的是几何均值的弹性，而非算术均值的弹性，两者之间的无界差异被称为“再转换偏差”。本文开发了一种稳健的去偏估计量，用于估计平均算术弹性，并重新评估了2020年发表在顶级期刊上的50项研究。研究发现，其中19项的结果存在显著差异，中位绝对差异达到OLS弹性估计值的65%。此外，研究指出，在因变量取对数时，标准的工具变量假设无法识别弹性，并提出了控制函数方法进行修正。
弹性估计再转换偏差对数回归异质性响应计量经济学
econ
03-16 00:00
本研究将词汇表建模为对集合X的划分，并探讨如何将多个个体的词汇表聚合成一个集体词汇表。当集合X是线性有序的，且每个词汇所覆盖的范围构成一个有序区间时，研究刻画了可行的聚合规则。该模型允许个体词汇表在词汇数量和覆盖范围上存在差异。在适当的个体偏好限制下，研究证明了所提出的聚合规则具有防策略性。
词汇聚合社会选择防策略性有序集合划分
econ
03-16 00:00
本文针对增长风险（GaR）框架中现有方法隐含恒定帕累托指数假设的局限性，提出了一种基于严格理论框架的稳健计量经济学新方法，用于估计GaR分布的尾部。该方法在模拟中展现出比现有替代方法更优的预测准确性。通过长期GaR分析，该方法能提供更准确、更具洞察力的预测，并能更有效地捕捉金融异常。
增长风险稳健计量尾部估计帕累托指数金融预测