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04-02 00:00
本文介绍了一门创新的硕士课程项目，该课程沿传统机器人技术栈（动力学、状态估计、控制、规划）进行教学。其核心特点是要求学生将所学算法直接应用于计算资源高度受限的STM32微控制器平台，实现机器人的实际飞行。课程摒弃了现成的黑盒软件基础设施，并统一采用安全高效的Rust编程语言，在PC（仿真）和微控制器（部署）上实现算法，教授了如PX4等先进飞行栈中使用的非线性算法。文章还讨论了连续两年的教学方法和学生反馈。
机器人教学嵌入式系统rust编程实时控制飞行机器人微控制器
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04-02 00:00
本研究为宏观球形探测器以相对论速度（0.1c至0.99c）穿越星际介质（ISM）时所受阻力建立了一个解析框架。通过整合重子物质场和辐射场的畸变动量通量，研究揭示了“量级悖论”：相对论惯性（γ³）使探测器速度在秒差距尺度上几乎保持不变，但有效重子截面的γ²增强却会导致探测器外壳承受极端的热负荷。这一相对论修正仅在速度超过0.5c时才变得显著，在以往专注于“星击计划”速度（约0.2c）的研究中未被量化。核心结论是，ISM阻力主要不是运动学问题（探测器不会被减速至停止），而是热力学问题——其前向表面承受的能量沉积速率是任何被动材料都无法承受的。研究还推导了区分重子主导与辐射主导区域的闭合形式交叉条件，表明对于银河系盘中的任何宏观探测器，总辐射阻力均可忽略不计。
相对论阻力星际介质解析标度律热力学极限宏观探测器星击计划
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04-02 00:00
本研究在光子网格晶格中首次实验观测到一种由无序驱动的、与边界无关的体趋肤局域化现象——无序非厄米趋肤效应（ENHSE）。通过编程调控增益、损耗和相位调制，研究人员在Floquet非厄米晶格中实现了空间涨落的虚规范场，并观察到了由无序驱动的非厄米拓扑相变。在相变临界点，边界趋肤积累消失，但波动力学自组织成体局域化模式，为ENHSE提供了直接证据。研究还揭示了ENHSE与安德森局域化之间的竞争关系。
非厄米物理趋肤效应光子晶格无序系统拓扑相变波局域化
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04-02 00:00
本文提出了一种显式多尺度算法，用于求解具有可被平均的高频模式的微分方程。该方法通过分离和缩放单个方程内的快慢动力学来实现。算法引入分阶段时间积分器：一个阶段求解原始方程，另一个阶段冻结部分相空间并减缓快动力学的演化。该算法被应用于磁镜中等离子体的简化动力学模型，该模型在快速粒子穿越区和慢速碰撞区之间存在明确边界。两个代表性模型问题将磁镜动力学分解为更简单、计算成本更低的形式，实现了约 $\omega / \nu_c$ 倍的加速，其中 $\omega$ 是快振荡频率，$\nu_c$ 是慢阻尼率。在一个实际案例中，加速高达 30,000 倍。
多尺度算法时间积分等离子体动力学磁镜约束计算加速动力学模型
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04-02 00:00
本研究提出了一种创新的数值方法，用于精确计算三维（3D）弯曲光波导（如螺旋光纤）中的光场损耗。核心是建立了一个基于包络麦克斯韦模型的边界值问题，并采用超弱变分公式在弯曲几何中描述电磁场传播。该方法利用间断Petrov-Galerkin（DPG）方法进行离散化，支持残差驱动的网格和多项式阶次自适应。研究还创新性地构建了完美匹配层（PML）作为吸收边界条件，以处理传播方向和切向的辐射损耗。通过与弯曲平板波导问题的半解析结果对比验证了模拟的准确性，并首次成功展示了针对3D螺旋光纤损耗值的稳定收敛过程。
光学波导有限元分析电磁场模拟数值方法损耗计算dpg方法
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04-02 00:00
本文报告了为ALICE 3升级项目中的μ子鉴别器（MID）设计和建造的一个大型探测室。该探测室由两层敏感层构成，每层包含24根闪烁体条（$1\times4\times100\ \text{cm}^3$），采用波长位移光纤读出和硅光电倍增管。两层闪烁体条正交排列，形成$4\times4\ \text{cm}^2$的重叠单元。在CERN T10束流线上使用3 GeV/$c$的π子和μ子束进行测试，并将探测室置于不同厚度的铁吸收体后。利用机器学习算法进行μ子鉴别，在训练和测试后，该算法对μ子的探测效率（OR条件）高于99%。对π子束数据的分析给出了假μ子效率随吸收体长度的变化，其可用斜率为18.79 cm的指数函数很好地描述。
粒子探测器闪烁体μ子鉴别alice实验机器学习高能物理
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04-02 00:00
本研究基于从Boltzmann–Curtiss方程导出的保留自旋微极子闭合理论，揭示了在不可压缩流中，高曲率观测量（如$k^4$加权谱）可由三种不同机制产生：显式内部旋转、快自旋变量的消除或多项式高阶梯度闭合。通过横向线性响应分析，研究比较了四种闭合模型：不可压缩Navier–Stokes方程、多项式Burnett型替代模型、显式自旋微极子理论以及消除自旋的有理核理论。研究发现，在快自旋区域，保留自旋理论可简化为具有有理$k$依赖核的单场模型，其低$k$展开生成$k^4$和$k^6$项，同时保留了被消除自由度的大$k$滚降行为。研究通过完美粗糙球体的多粒子事件驱动模拟证实，固定$k$和多$k$谐波强迫可分辨有限的自旋-涡度相位滞后，从而在微观层面区分不同动力学机制。
流体动力学微极子理论高阶闭合横向响应自旋消除boltzmann方程
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04-02 00:00
本研究首次利用光学频率梳傅里叶变换光谱技术，在1180-1210 cm$^{-1}$波段对二溴甲烷（CH$_2$Br$_2$）进行了高分辨率（6.3 MHz点间距）吸收截面测量。该波段主要由强CH$_2$摇摆（$\nu_8$）基频振动主导，强度约为3077 cm$^{-1}$处C-H伸缩振动的50倍。研究成功解析了CH$_2$$^{79}$Br$^{81}$Br、CH$_2$$^{79}$Br$_2$和CH$_2$$^{81}$Br$_2$三种同位素体的振转特征，并通过经验拟合与从头算有效哈密顿量两种方法，首次为该波段提供了高精度谱线归属、光谱常数及从头算线强度数据，显著提升了光谱模拟的全局一致性。
分子光谱学光学频率梳傅里叶变换光谱二溴甲烷同位素体振转光谱
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04-02 00:00
针对包含薄壁特征、非平凡拓扑或扫描表面的三维几何体，传统体积网格划分常成为仿真流程的瓶颈。本研究提出一种基于学习的几何表示方法：构建一个由重叠的体积坐标图册组成的可微分神经图册，每个图册配备神经解码器和雅可比矩阵，可从点云或水平集数据中训练得到。通过Piola恒等式将控制方程拉回至图册局部参考坐标系，并利用重叠图上的乘法Schwarz迭代耦合局部解。该图册独立于下游离散化方法构建，一个冻结的几何基底可支持多种不同的求解器（如无网格物理信息神经网络和传统有限元法），无需重新划分网格或重新参数化。基准测试表明，该方法保持了预期的有限元收敛特性，并能在原本需要特定求解器体积网格的复杂几何上进行正向和逆向分析。
神经图册几何表示边界值问题复杂几何无网格方法可微分建模
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04-02 00:00
本文提出预测器驱动扩散框架，用于解决多尺度时空生成难题。传统扩散模型对所有傅里叶模态施加均匀衰减，无法有效处理小尺度空间涨落对大尺度演化的影响。新方法结合重整化群空间粗粒化与时间动力学的路径积分表述，前向过程采用尺度相关的拉普拉斯阻尼与加性噪声，产生以扩散尺度 $\lambda$ 索引的粗粒化场层级。训练通过最小化数据诱导与预测器诱导路径密度间的Kullback-Leibler散度，简化为对时间导数的回归损失。关键洞见在于，同一预测器为反向-$\lambda$采样提供路径分数，将模拟、无条件生成和超分辨率统一于单一框架，并在两个多尺度湍流系统中得到验证。
扩散模型多尺度系统时空生成重整化群湍流模拟路径积分
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04-02 00:00
本研究提出了一种利用可微分天气预报模型和梯度下降法，从观测记录中生成“灰天鹅”极端事件的方法。通过微调初始条件，该方法能将普通飓风（如2022年的菲奥娜）的路径和强度，转变为类似2012年桑迪飓风那样登陆美国东海岸的极端情景。实验表明，对温带气旋状态的微小扰动比扰动飓风本身更为关键，能引发高空槽与飓风的相互作用与合并，导致海平面气压比桑迪飓风低20 hPa以上。该方法为灾害动力学研究、应急规划和风险评估提供了新的合成数据生成途径。
极端天气灰天鹅事件梯度下降优化飓风路径预测可微分模型灾害模拟
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04-02 00:00
本研究提出了一种名为“结构化检测显微镜”的新方法，通过重塑发射光的点扩散函数，将信息从图像的高散粒噪声区域重新分布，从而在二维空间内增强了对亚衍射极限发射体间距的检测灵敏度。该方法无需依赖非线性饱和或随机开关动力学，在总内反射荧光显微镜中实现了高达40纳米的分辨率，成功对间距小至50纳米的DNA纳米标尺上的荧光团进行了成像，分辨率超越衍射极限五倍。
超分辨率显微术空间模式解复用生物成像光学物理荧光显微镜
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04-02 00:00
本研究将非平衡系统中常用的熵产生估算方法应用于一个宏观系统（A. subaru），其真实能量消耗已知。研究发现，虽然熵产生确实提供了一个能量消耗的下限，但该下限与实际值相差约25个数量级，远未达到饱和。为确保结论可靠性，研究团队系统评估了多种不可逆性估算方法，并提出了一种新颖的k近邻（kNN）估计器。
熵产生非平衡系统能量消耗不可逆性knn估计器统计物理
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04-02 00:00
本研究提出了一种采用双链解耦架构的噪声鲁棒纳米光子光学陀螺仪，有效隔离了旋转信号与通道噪声。该原型器件在3 mm²的被动氮化硅芯片上实现，偏置不稳定性达1.42°/h，角度随机游走为0.001°/√h，相比同类尺寸的代表性纳米光子陀螺仪分别提升了4个和6个数量级。该架构将集成光学陀螺仪的尺寸-性能差距缩小了2-3个数量级，为下一代鲁棒、单片集成光子传感系统奠定了基础。
纳米光子学光学陀螺仪sagnac效应噪声抑制集成光子学惯性导航
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04-02 00:00
针对物理信息神经网络（PINN）在求解高速可压缩流强激波时因“梯度病态”而精度不足的问题，本文提出了一种时空不确定性调制PINN（UM-PINN）概率框架。该方法将训练过程重新定义为由同方差偶然不确定性控制的多任务学习问题，通过结合基于梯度的空间掩码与可学习方差参数，动态平衡偏微分方程残差与初始条件在时空域上的冲突贡献，并利用拟蒙特卡洛Sobol采样进行稳定。在一维Sod激波管、高频Shu-Osher问题及复杂二维Riemann相互作用等基准测试中，UM-PINN相比基线方法在精度和激波分辨率上实现了数量级提升，为双曲系统的无网格计算流体力学建立了稳健的新范式。
物理信息神经网络双曲守恒律激波捕捉不确定性量化无网格计算计算流体力学
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04-02 00:00
本研究利用透明胶带（实现 $R_x$、$R_z$ 门）、旋光性枫糖浆/龙舌兰溶液（实现 $R_y$ 门）以及方解石晶体，构建了单比特与双比特量子门，并组合出 Hadamard 门。系统以光子偏振和路径作为量子比特，总成本低于 100 加元，可作为光量子计算机的类比模拟器，帮助学生通过动手实验理解量子信息操作，降低量子系统学习门槛。
量子模拟光量子计算教学实验低成本器材量子门实现
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04-02 00:00
本研究探索了将深度学习观测算子集成到人工智能天气预报模型中的潜力。研究证明，深度学习模型能有效预测数据同化模型所使用的“创新量”（即模拟与观测辐射的差值）。此外，当模型状态使用更少的垂直层次（AI预报模型的常见做法）表示时，深度学习观测模型的性能仅出现轻微下降。实验基于统一预报系统回放数据集，并使用了2022-2023年ATMS传感器的观测数据。
人工智能天气预报数据同化深度学习观测算子卫星遥感
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研究团队提出PhysVEC框架，通过编程验证器和科学验证器双重机制，解决大语言模型在物理研究中易产生“幻觉”的问题。该框架在QMB100基准测试（包含100个从21篇高影响力论文中提取的量子多体物理任务）上表现优异，显著提升了代码正确性与物理有效性，为构建可靠、可解释的AI物理学家提供了新路径。
ai物理学家量子多体模拟可验证ai大语言模型自动纠错科学发现
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本研究在傍轴近似下，推导了密度梯度中受激拉曼散射（SRS）和受激布里渊背向散射（SBS）的广义局域和多维守恒律，包括作用量、能量、动量和角动量。通过构建拉格朗日密度并应用诺特定理，从拉格朗日密度的对称性导出了这些守恒律。这些多维守恒律可简化为经典的一维Manley-Rowe关系以及频率与波数匹配条件，并揭示了由频率和波数移动引起的波能量、动量以及轨道角动量的新守恒量。
等离子体物理非线性光学守恒律受激散射诺特定理拉格朗日密度
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本研究提出了一种利用纳米压印非局域超表面实现无零级衍射的全息重建方法。通过基于导模共振原理，巧妙设计超表面的结构和角度选择性，无需依赖传统笨重的4f光学系统即可有效抑制由衍射光学元件缺陷引起的零级衍射。团队采用高折射率二氧化钛复合树脂设计并制备了该超表面，并在表面浮雕衍射元件和空间光调制器上验证了其抑制零级衍射的能力。此外，成功制作了20毫米见方的超表面原型，并在三维全息投影中证实了其有效性。
全息技术超表面零级衍射抑制纳米压印光学元件导模共振
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本研究首次在绝缘体上钽酸锂（LTOI）集成平台上实现了声光调制。通过利用表面声波的各向异性，揭示了声光调制效率与钽酸锂机电耦合系数之间的直接关联。沿晶体Z轴激发声波可增强高阶R1模式，从而获得最高调制效率。马赫-曾德尔干涉仪调制效率达0.68 V·cm，跑道形谐振器达0.022 V·cm，创下非悬浮铁电平台最低VπL纪录。该成果为通信、信号处理和量子信息技术中的集成声光应用提供了可扩展的稳健平台。
声光调制钽酸锂薄膜集成光子学微波光转换铁电平台
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本研究开发了一个机器学习辅助框架，用于从二维经典XY模型的构型数据中提取鲁棒的、尺寸依赖的伪临界温度序列T(L)。该框架使用标准的ResNet18网络，仅基于准有序相和无序相的样本进行训练，并通过引导平均概率曲线和50%交叉准则确定T(L)。分析表明，该温度序列的有限尺寸漂移行为与Berezinskii-Kosterlitz-Thouless (BKT) 拓扑相变所预期的标度行为一致，并与磁化率峰值温度处于相同的涨落窗口内。该工作为将标准神经网络输出转化为具有强交叉或拓扑相变特征系统中的、物理可解释的有限尺寸可观测量提供了一条实用途径。
机器学习xy模型bkt相变有限尺寸效应伪临界温度蒙特卡洛模拟
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本研究系统评估了结合六种机器学习势函数与两种反应路径算法的混合工作流在58个多样化反应中的表现。研究发现，基于Open Molecules 2025数据集训练的模型性能显著优越，其中MACE-OMol25在有机体系上实现了96.6%的成功率，且每个反应仅需不到4次DFT梯度计算，相比传统基于DFT的搜索成本降低了94-96%。在过渡金属体系中，UMA-Medium模型也展现出良好的可迁移性。这些结果为自动化反应发现提供了实用工具。
机器学习势函数过渡态搜索反应机理计算化学高通量筛选dft加速
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04-02 00:00
本研究利用物理信息神经网络（PINNs）结合优化离散损失（ODIL）框架，在超临界雷诺数下受迫振荡圆柱的绕流中，发现了一类无法通过直接时间步进模拟获得的非吸引周期解。该解与圆柱振荡频率保持相位锁定，尽管其参数位于锁频区之外。研究表明，这类满足控制方程但动力学上非吸引的流态，可以作为优化问题的极小值被识别和维持。这为理解复杂尾流动力学提供了新视角，表明优化求解器能够揭示直接时间积分难以获得的流态。
流体力学非吸引子pinns优化求解尾流动力学圆柱绕流