2026-03-17 共 24 条抓取，按综合热度排序
磁共振弹性成像等弹性成像技术正成为评估组织微观结构和病理的定量诊断工具。传统方法需依赖特定粘弹性材料模型来拟合测量数据，模型选择会显著影响参数识别结果。本研究提出将交叉频率（定义为储能模量与损耗模量相交处的频率，即 $G'(f_c) = G''(f_c)$）作为软组织的模型无关粘弹性常数。通过对猪的放射冠、壳核、丘脑和肝脏新鲜样本进行桌面磁共振弹性成像测试，并使用分数阶Kelvin-Voigt模型表征频率依赖性粘弹性，验证了交叉频率能准确反映粘弹性行为，且独立于材料模型或拟合策略。结果表明，交叉频率能有效区分不同脑区及脑与肝组织，为弹性成像研究提供了可比较的、模型独立的生物材料常数。
针对电磁学与无线电通信课程中传统讲授式教学枯燥、数学概念抽象导致学生参与度低的问题，研究者设计了一款基于棋盘游戏的“游戏化学习”活动。该活动与课程大纲紧密结合，包含定制棋盘、270张问题卡及奖励机制，旨在通过主动学习、良性竞争与协作解决问题来提升学习动力。历经三个学年的实践，学生调查与统计检验表明，该活动有效增强了学生对核心概念的理解，促进了跨学科知识的联系，并创造了更积极的学习体验。
本文介绍了欧洲核子研究中心大型强子对撞机ATLAS实验触发系统的关键升级。该系统负责将质子-质子对撞产生的原始事件率从40 MHz降低至适合离线存储和分析的水平。为应对Run-3运行期间（2022-2026）更高的对撞亮度与事例堆积条件，团队对基于硬件的Level-1触发器和基于软件的高级别触发器进行了重大升级。文章总结了该系统的主要特性、在Run-3期间的性能表现，及其在支持高精度测量与新物理寻找中的核心作用。
本研究成功开发了一套用于磁致光致发光测量的高场脉冲磁体系统，其核心创新在于采用75 kJ电解电容器组驱动脉冲磁体，仅需400 V充电电压即可产生高达35特斯拉的强磁场。该系统集成了基于4 K闭循环氦制冷机的低温恒温器，可提供低至5 K的稳定低温环境，磁场上升时间仅为10毫秒，为凝聚态物理和材料科学研究提供了强大的实验平台。
本研究在经典电动力学框架下，分析了处于经典零点辐射场中的线性振子。在振幅较小的近似相对论性条件下，研究发现振子的基态能量处于平衡状态：其辐射损耗的功率与从零点辐射共振中获得的平均功率相等。此外，系统还存在一系列共振激发态，当机械系统的角动量变量满足 $J = (n + \frac{1}{2}) \frac{h}{2\pi}$ 时，偶极辐射损失的能量平均而言由零点辐射提供的能量所补偿。这一结果表明，经典理论框架下也能呈现出类似量子化的行为模式。
本研究将经典电磁零场辐射引入相对论性经典电动力学，发现处于库仑势中的带电粒子存在基态与共振激发态。这些共振态对应作用量变量的整数值，类似于玻尔-索末菲氢原子理论中的量子化条件。该工作是对1975年经典分析的延续与拓展，通过引入相对论效应并强调粒子轨道与零场辐射之间的共振机制，为经典理论与量子现象之间搭建了新的桥梁。
本研究在经典电动力学框架内，结合经典零点辐射，处理了氢原子低共振能级的塞曼效应。模型将电子视为库仑势场中的经典带电粒子，并探讨了该经典方法如何关联旧量子论中的“空间量子化”、索末菲相对论性结果以及斯特恩-盖拉赫实验等历史概念与现象。
针对大型强子对撞机等粒子物理实验中高精度探测器模拟计算成本高昂的瓶颈，本研究提出了一种专为现场可编程门阵列（FPGA）部署设计的硬件感知变分自编码器模型。通过应用量化感知训练等压缩技术，模型在单FPGA资源约束下实现了亚毫秒级延迟的推理速度。与传统的GPU实现相比，该方法在性能仅有小幅下降的情况下，显著提升了模拟速度并降低了功耗，为利用现有在线FPGA架构进行高效离线计算提供了可行性验证。
本研究提出了一种适用于本科物理实验室的方法，用于重现和分析海洋内部波浪（内波）的生成与破碎动力学。通过控制一个关键的无量纲参数——浮力雷诺数（$Re_b$），实验可以清晰地展示从无湍流到极端湍流三种不同的内波状态。该方法利用线性分层、受迫地形注入能量，并结合背景导向纹影技术和电导率探针的能量谱进行分析，旨在提高未来实验研究、海洋建模以及本科数学物理教学中对内波动力学的可及性。
本研究提出了一种名为TT-Metadynamics的新方法，以解决传统元动力学方法在探索高维自由能面时计算成本随维度指数级增长的瓶颈。该方法的核心创新在于，周期性地将元动力学中累积的高斯函数和压缩为低秩的张量列车（Tensor Train, TT）表示。通过一种“草图”算法，构建TT表示的计算成本与集体变量（CV）数量呈线性关系，从而实现了内存的高效利用，并防止偏置势评估成本随模拟时间增长。在包含多达14个CV的基准系统测试中，TT-Metadynamics的精度在长时间模拟中达到或超过了标准元动力学，特别是在具有高能垒的系统中表现优异。
本研究开发了一个多物理场模型，将tau蛋白的异常扩散、脑组织萎缩的生物力学过程与大规模脑功能网络连接（FC）的破坏联系起来。模型结合了tau蛋白的各向异性反应-扩散方程、有限变形生物力学和网络建模，成功模拟了观察到的区域性脑萎缩模式。研究发现，区域性的脑萎缩率与功能连接的变化之间存在近似线性的关系。通过将模型预测的萎缩率转化为结构网络退化矩阵，并嵌入神经振荡模型，该框架能够预测功能连接破坏的方向和相对幅度。这为临床预测疾病进展和指导试验设计提供了一条可解释的路径。
经典的默里立方定律（α=3）预测了普适的血管直径缩放指数，但动脉树的实测值约为2.7-2.9。本研究揭示了这一差异的结构性起源：默里定律的普适性是成本函数齐次性的结果，而非生物学特性。通过引入经验性的血管壁厚度定律 $h(r) = c_0 r^p$（$p \approx 0.77$），增加了一项与 $r^{1+p}$ 成正比的代谢成本，使得成本函数不再齐次。根据柯西函数方程，齐次性是普适分支指数存在的充要条件；其缺失意味着非普适性。研究证明，由此产生的尺度依赖指数满足严格边界 $(5+p)/2 < \alpha^*(Q) < 3$。静态血管壁组织机制将对称分叉指数限定在 $\alpha_t \in [2.90, 2.94]$ 的范围内，这解释了约三分之一与默里定律的观测差距。剩余的差距（约2.70）则指向了脉动波动力学的独立贡献。此外，血管壁成本打破了默里定律的拓扑简并性，将最优分支数限定为小的有限整数，在空间约束下，二分叉成为生理选择的最小值。
本研究开发了一种用于模拟高速多分散颗粒多相流的高分辨率欧拉方法。该模型将可压缩气体与从广义群体平衡方程导出的、基于质量矩的多分散颗粒流方程相耦合，包含了颗粒碰撞、曳力、对流换热、颗粒-流体-颗粒压力及有限尺寸颗粒力等效应。质量矩积分采用广义矩量法进行闭合，以处理连续的粒径分布。控制方程通过高分辨率重构格式以及气体与颗粒在各求积节点上的解耦黎曼问题求解。该方法的成功通过一系列数值实验得到验证，包括多分散多相黎曼激波管问题、激波-颗粒帘相互作用、粉尘层扩散、激波驱动的粉尘层扩散以及高压气体驱动的球形颗粒壳扩散。
本研究采用信息几何与统计力学工具，量化分析了印尼雅加达北部PIK2沿海大型开发项目（2017-2024年）的土地资本化过程。通过将Sentinel-2土地利用数据投影至马克思概率单纯形（划分为公共、农业、资本三类），研究发现2019-2020年转型脉冲速度达$0.405$~rad/yr。吸收马尔可夫链分析显示，耕地和树冠覆盖被吸收为建成环境的预期时间分别为$46.0$年和$38.1$年，建成区自保留率达$96.4\%$。渗流分析表明，在远低于随机渗流阈值（$p_c \approx 0.593$）的占据概率$p \in [0.096, 0.162]$下，仍存在包含$89\%$-$95\%$建成像素的巨型连通分量，证实了空间增长的计划性。城市边界分形维数从$d_f = 1.316$增至$1.397$，表明扩张前沿日益不规则。
本研究开发了一种分析框架，用于计算快电子束在核壳纳米颗粒中激发电子能量损失谱（EEL）和阴极发光谱（CL）的概率。通过分析金属壳-激子核与硅核-激子壳两种典型体系，研究发现电子束的位置和速度对探测强耦合的谱学特征有显著影响：在等离子体纳米球中，强耦合特征保持稳健；而在介电纳米球中，该特征可能被显著抑制甚至完全掩盖。该工作为基于单纳米颗粒的极化激元研究提供了新工具。
本研究提出了一种基于K空间相干平均的通用方法，用于生成和调控二维自旋轨道光束晶格。通过编程控制一组输入光束的角度、振幅和偏振，该方法能精确调控晶格的几何结构、周期以及每个晶胞内的轨道和径向自由度。研究探索了其在电磁波和物质波中的实现，并实验演示了在微米尺度上生成具有明确轨道和径向数的光学六角晶格。该方法为生成和控制光学斯格明子等结构波提供了稳健且通用的途径。
本文针对离散速度法和格子玻尔兹曼法等动理学模型，提出了一套新颖的自适应网格与算法优化传感器。该方法的核心优势在于能够直接利用单粒子分布函数中的微观信息，构建出完全局域化、可扩展性强的精细化判据。这些传感器能够精准捕捉可压缩流、湍流、非平衡流及非理想流体等复杂流动中的关键特征。经过验证，该方法在应用于可压缩、粘性及非平衡流动的离散速度玻尔兹曼求解器时，展现出优异的性能，为复杂流体动力学问题的研究提供了一种高效、精确且可扩展的计算工具。
研究团队发布了用于自动神经网络处理的地震波形数据集SWAN，这是一个综合且标准化的基准，旨在推动数据驱动的地震信号处理。该数据集汇集了涵盖广泛地质结构、噪声条件、传播环境和采集几何的合成与真实地震波形。利用此数据集，团队开发并评估了一个用于核心地震处理任务（重点是缺失道重建）的条件约束残差扩散模型。大量实验表明，在SWAN上训练的扩散模型在异构测试场景中实现了最先进的性能，在合成基准和现场数据示例上均优于领先的深度学习和基于物理的基线方法。
本研究提出了一种基于全连接神经网络（FCNN）的机器学习框架，用于高效优化集成在光子芯片上的二维还原氧化石墨烯（rGO）波导偏振器。该框架利用少量低分辨率模式仿真数据进行训练后，即可快速、高精度地预测大范围波导几何参数下的偏振器品质因数（FOM）。结果表明，该方法可将总体计算时间相比传统模式仿真方法降低超过4个数量级，同时保持高预测精度（平均偏差低于0.05），为高性能片上偏振选择性器件的设计提供了强大工具。
本研究通过二维粒子模拟，系统比较了矩形管、混合漏斗和直锥等不同几何结构的近临界密度等离子体填充靶，以优化激光-质子能量转换。研究发现，增加几何复杂度未必带来更好的加速性能。相对简单的近临界密度填充直锥靶表现最佳，在激光强度为 $5.5 \times 10^{20}$ W/cm$^2$ 时，实现了最高 181.7 MeV 的质子截止能量和约 $12^{\circ}$ 的低发散角。这种增强归因于近临界密度通道内的相对论激光自聚焦与锥形壁对热电子的强空间约束的协同效应。研究还发现电子能量时间演化中的独特双峰结构，这是持续电子回流维持强鞘场、驱动高效加速的标志。该靶设计为下一代高重复频率激光装置产生高通量、高能质子束提供了一条稳健途径。
本文提出一个统一框架，将电磁共振区分为开放系统的本征模式及其在实验中观察到的散射特征。研究展示了共振如何从孤立粒子演化为耦合寡聚体和周期性结构，并强调了几何形状、材料响应和维度的作用。特别关注了由干涉驱动的现象，如连续谱中的束缚态、晶格共振、偶极子和超散射，其中一些现象无法总是与单一本征模式关联。通过阐明本征模式、散射通道和干涉效应之间的关系，为解释共振现象提供了连贯的语言，并为设计稳健的共振光子系统指明了关键挑战与机遇。
本研究提出一种新型角偏移间隙管辅助双嵌套无节点反谐振空心光纤（IT-DNANF），通过引入间隙管的角偏移，利用相邻包层管之间的间隙区域作为泄漏模态控制界面。数值模拟表明，角偏移能同时增加基模和高阶模损耗，但对高阶模的敏感性显著更强，从而快速提升差分模态损耗。当间隙区域的基模与纤芯高阶模相位匹配时，会引发强耦合至高泄漏态，产生显著的高阶模损耗峰。优化设计在1550 nm波长下可实现高阶模损耗大于1 dB/m，同时保持基模损耗低于0.05 dB/km。该工作为超低损耗空心光纤的模式纯化提供了一种物理机制清晰且易于制造的新自由度。
本文提出了一种在具有反射侧壁和底部的混响水箱中校准单极声源的方法。该方法的核心是利用声源位于浅水深度时，水-空气界面表现出的异常透明现象。该界面充当了一个滤波器，阻止了从侧壁和底部反射的声波进入空气。因此，对于浅水源，其上方空气中的声场近似等同于该声源位于均匀半无限水域中同一深度时产生的声场。该声场可由已知的解析公式描述，从而使得通过测量空气中的声强级来估算水中声源强度成为可能。
本研究对以色列基尼烈湖中垂直阵列接收的宽带声脉冲进行了分析。由于阵列在多数频率下是稀疏的，研究人员应用自积变换近似重构了在低频（阵列密集）条件下应接收到的信号。通过借鉴量子理论中的相干态方法，将重构声场从深度-时间表示转换为“深度-角度-时间”相空间分布。由于不存在多径效应，该空间中的强度分布对环境参数变化不敏感。结果表明，观测分布与使用理想化（距离无关）波导模型的计算结果高度吻合。研究进一步证明，该强度分布可作为神经网络输入数据，用于解决水下波导中的声源定位问题，在示例中神经网络使用合成数据（理论计算获得）进行训练。