WikiEdge:ArXiv速递/2025-03-25：修订间差异

来自WikiEdge
跳转到导航 跳转到搜索
←上一编辑下一编辑→
可视化wikitext
Carole（留言 | 贡献）
机器人
8,399次编辑
Updated page by Carole
Carole（留言 | 贡献）
机器人
8,399次编辑
Updated page by Carole
第52行： 第52行：
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2503.19266v1
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2503.19266v1
'''中文摘要'''：2023年9月24日[[OSIRIS-REx]]样本返回舱（[[SRC]]）的再入[[大气层]]事件，为通过密集地面[[次声]]传感器网络研究[[大气进入动力学]]提供了难得机遇。作为自2006年[[星尘号]]以来首个在[[美国]]上空再入的星际返回舱，该事件实现了对[[高超音速]]下降过程中产生次声信号的空前观测。我们在[[内华达州]]和[[犹他州]]部署了39个单传感器站点，通过战略布设捕捉轨迹不同位置的信号。通过分析次声数据，研究了具有明确物理与[[空气动力学]]特性的非烧蚀高超音速物体，其信号振幅和周期如何随高度及传播路径变化。[[射线追踪]]模拟结合[[Ground-2-Space模型]]的[[大气参数]]，估算了观测信号的源高度。结果证实所有站点均接收到弹道到达信号，沿轨迹的源高度分布在44至62公里之间。信号周期和振幅表现出对源高度的强依赖性——高度越高对应振幅越低、周期越长、高频成分越少。[[回归分析]]显示信号特征与高度及传播几何结构均存在强相关性。研究表明：考虑衰减因素时，振幅主要由声源决定，传播路径在所考察距离内起次要作用。这些发现凸显了受控[[SRC]]再入对于深化理解自然[[流星体]]动力学、改进[[大气进入模型]]和完善[[行星防御]]方法的重要价值。
'''中文摘要'''：2023年9月24日[[OSIRIS-REx]]样本返回舱（[[SRC]]）的再入[[大气层]]事件，为通过密集地面[[次声]]传感器网络研究[[大气进入动力学]]提供了难得机遇。作为自2006年[[星尘号]]以来首个在[[美国]]上空再入的星际返回舱，该事件实现了对[[高超音速]]下降过程中产生次声信号的空前观测。我们在[[内华达州]]和[[犹他州]]部署了39个单传感器站点，通过战略布设捕捉轨迹不同位置的信号。通过分析次声数据，研究了具有明确物理与[[空气动力学]]特性的非烧蚀高超音速物体，其信号振幅和周期如何随高度及传播路径变化。[[射线追踪]]模拟结合[[Ground-2-Space模型]]的[[大气参数]]，估算了观测信号的源高度。结果证实所有站点均接收到弹道到达信号，沿轨迹的源高度分布在44至62公里之间。信号周期和振幅表现出对源高度的强依赖性——高度越高对应振幅越低、周期越长、高频成分越少。[[回归分析]]显示信号特征与高度及传播几何结构均存在强相关性。研究表明：考虑衰减因素时，振幅主要由声源决定，传播路径在所考察距离内起次要作用。这些发现凸显了受控[[SRC]]再入对于深化理解自然[[流星体]]动力学、改进[[大气进入模型]]和完善[[行星防御]]方法的重要价值。
== 摘要 ==
* '''原文标题'''：Interpretable Deep Regression Models with Interval-Censored Failure Time Data
* '''中文标题'''：可解释的深度回归模型在区间删失失效时间数据中的应用
* '''发布日期'''：2025-03-25 15:27:32+00:00
* '''作者'''：Changhui Yuan, Shishun Zhao, Shuwei Li, Xinyuan Song, Zhao Chen
* '''分类'''：stat.ML, cs.LG, math.ST, stat.TH
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2503.19763v1
'''中文摘要'''：[[深度神经网络]]([[DNN]])通过逐层整合简单函数，已成为建模复杂数据结构的强大工具。在[[生存分析]]领域，[[DNN]]的最新进展主要集中于增强模型能力，特别是在[[右删失]]条件下探索非线性[[协变量]]效应。然而针对[[区间删失]]数据（即失效时间仅知其所在区间）的[[深度学习方法]]仍研究不足，且局限于特定[[数据类型]]或[[模型]]。本文提出一个通用的[[区间删失]]数据[[回归]]框架，采用广泛的[[半线性]]转换模型：关键[[协变量]]效应采用[[参数化]]建模，而干扰性多模态[[协变量]]的[[非线性效应]]则通过[[DNN]]逼近，在[[可解释性]]与[[灵活性]]之间取得平衡。我们利用[[单调样条]]逼近[[累积基准风险函数]]，采用[[筛极大似然估计]]方法。为确保估计的可靠性和可操作性，开发了结合[[随机梯度下降]]的[[EM算法]]。建立了[[参数估计量]]的[[渐近性质]]，证明[[DNN]]估计量达到[[极小极大最优收敛速度]]。大量[[模拟实验]]显示其估计和[[预测精度]]优于现有最优方法。将本方法应用于[[阿尔茨海默病]]神经影像倡议数据集，相比传统方法获得了新发现并提升了[[预测性能]]。

2025年3月26日 (三) 12:32的版本

摘要

  • 原文标题：Geometric Meta-Learning via Coupled Ricci Flow: Unifying Knowledge Representation and Quantum Entanglement
  • 中文标题：几何元学习通过耦合里奇流：统一知识表示与量子纠缠
  • 发布日期：2025-03-25 17:32:31+00:00
  • 作者：Ming Lei, Christophe Baehr
  • 分类：cs.LG, cs.AI, eess.SP, math.GT, quant-ph, 68T05, 68T07, 68T27, 81V99, 37F40,, I.2; K.3.2; F.4.1
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2503.19867v1

中文摘要：本文通过三项基础性创新建立了将几何流与深度学习相融合的统一框架。首先，我们提出了一种热力学耦合的里奇流，能动态调整参数空间几何以适应损失景观拓扑结构，并严格证明其保持等距知识嵌入的特性（定理~\ref{thm:isometric}）。其次，通过曲率爆破分析推导出显式的相变阈值和临界学习率（定理~\ref{thm:critical}），实现基于几何手术的自动奇点消解（引理~\ref{lem:surgery}）。第三，我们在神经网络与共形场论之间建立了AdS/CFT型全息对偶关系（定理~\ref{thm:ads}），为正则化设计提供纠缠熵边界。实验表明该方法在保持$\mathcal{O}(N\log N)$复杂度的同时，实现2.1倍的收敛加速和63%的拓扑简化，在小样本准确率上超越黎曼基线15.2%。理论上，我们通过结合佩雷尔曼熵与Wasserstein梯度流的新型李雅普诺夫函数，证明了指数稳定性（定理~\ref{thm:converge}），从根本上推进了几何深度学习的发展。

摘要

  • 原文标题：Positronium formation and threshold behavior in positron-sodium collisions at low energies
  • 中文标题：低能正电子-钠碰撞中电子偶素形成及阈值行为研究
  • 发布日期：2025-03-25 07:17:40+00:00
  • 作者：Ning-Ning Gao, Hui-Li Han, Ting-Yun Shi
  • 分类：physics.atom-ph
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2503.19400v1

中文摘要：我们采用超球坐标方法和模型势表示原子核，研究了正电子与处于基态Na(3s)及激发态Na*(3p,4s,3d)钠原子的弹性散射和非弹性散射。分析了正电子能量$E$趋近于零时正电子素(Ps)形成截面的阈值行为。在此框架下，我们推导出适用于基态和激发态钠靶的低能正电子部分波Ps形成截面的广义表达式。研究结果证实：总阈值行为符合预期的幂律关系——放热反应中$\sigma_{\scriptscriptstyle \text{Ps}}\propto E^{-1/2}$，吸热反应中$\sigma_{\scriptscriptstyle \text{Ps}} \propto E^{a}$（$a > 0$）。此外发现，低能区正电子与激发态钠散射的Ps形成截面显著大于基态。在Ps(n=2)阈值以上观察到显著的Gailitis-Damburg振荡增强，这可能是实验数据中观测到增长的原因。纳入激发态钠靶的贡献可提升与实验结果的吻合度，或有助于解决理论预测与测量值间的差异。

摘要

  • 原文标题：Combined Annual Modulation Dark Matter Search with COSINE-100 and ANAIS-112
  • 中文标题：COSINE-100与ANAIS-112联合年度调制暗物质搜索
  • 发布日期：2025-03-25 11:26:43+00:00
  • 作者：N. Carlin, J. Y. Cho, J. J. Choi, S. Choi, A. C. Ezeribe, L. E. França, C. Ha, I. S. Hahn, S. J. Hollick, S. B. Hong, E. J. Jeon, H. W. Joo, W. G. Kang, M. Kauer, B. H. Kim, H. J. Kim, J. Kim, K. W. Kim, S. H. Kim, S. K. Kim, W. K. Kim, Y. D. Kim, Y. H. Kim, Y. J. Ko, D. H. Lee, E. K. Lee, H. Lee, H. S. Lee, H. Y. Lee, I. S. Lee, J. Lee, J. Y. Lee, M. H. Lee, S. H. Lee, S. M. Lee, Y. J. Lee, D. S. Leonard, N. T. Luan, V. H. A. Machado, B. B. Manzato, R. H. Maruyama, R. J. Neal, S. L. Olsen, H. K. Park, H. S. Park, J. C. Park, J. S. Park, K. S. Park, K. Park, S. D. Park, R. L. C. Pitta, H. Prihtiadi, S. J. Ra, C. Rott, K. A. Shin, D. F. F. S. Cavalcante, M. K. Son, N. J. C. Spooner, L. T. Truc, L. Yang, G. H. Yu, J. Amaré, J. Apilluelo, S. Cebrián, D. Cintas, I. Coarasa, E. García, M. Martínez, Y. Ortigoza, A. Ortiz de Solórzano, T. Pardo, J. Puimedón, M. L. Sarsa, C. Seoane
  • 分类：astro-ph.IM, hep-ex
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2503.19559v1

中文摘要：摘要：DAMA/LIBRA团队在碘化钠探测器上观测到的年调制信号（声称与暗物质相符）已持续存在二十余年。COSINE-100和ANAIS-112实验采用相同靶材料直接验证该主张，前者位于韩国襄阳地下实验室（2016年起运行），后者位于西班牙坎夫兰克地下实验室（2017年起运行）。本文联合分析两个实验前三年的数据，通过马尔可夫链蒙特卡洛方法得出最佳调制幅度值：1-6 keV能区为$-0.0002 {\pm} 0.0026$ cpd/kg/keV，2-6 keV能区为$0.0021 {\pm} 0.0028$ cpd/kg/keV，分别在$3.7{\sigma}$和$2.6{\sigma}$水平上与DAMA/LIBRA的观测结果不符。进一步整合两个实验最新发布的六年数据，1-6 keV和2-6 keV能区的联合分析结果分别为$0.0005 {\pm} 0.0019$ cpd/kg/keV与$0.0027 {\pm} 0.0021$ cpd/kg/keV，以$4.68{\sigma}$和$3.53{\sigma}$显著性排除了DAMA/LIBRA信号。

摘要

  • 原文标题：Asymptotic-preserving and positivity-preserving discontinuous Galerkin method for the semiconductor Boltzmann equation in the diffusive scaling
  • 中文标题：扩散尺度下半导体玻尔兹曼方程的渐近保持与正性保持间断伽辽金方法
  • 发布日期：2025-03-25 09:23:50+00:00
  • 作者：Huan Ding, Liu Liu, Xinghui Zhong
  • 分类：math.NA, cs.NA, 65M60, 65M70, 35Q20
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2503.19487v1

中文摘要：本文针对扩散尺度下的半导体玻尔兹曼方程，提出了一种保持渐近性和正性的间断伽辽金(DG方法)。首先基于奇偶分解法构建扩散松弛系统，将其分解为松弛步和输运步。对于包含碰撞项刚性的松弛步，采用可显式实现的鲁棒隐式格式；输运步则采用三阶强稳定性保持Runge-Kutta方法。将该时间离散方案与空间离散的DG方法结合，兼具高阶精度、h-p自适应性和非结构网格的优势。进一步应用保正限制器以保持数值解的物理特性，并首次基于奇偶分解法进行稳定性分析。通过数值算例验证了所提方案的精度和性能。

摘要

  • 原文标题：Effects of appendages on the turbulence and flow noise of a submarine model using high-order scheme
  • 中文标题：采用高阶格式研究附体对潜艇模型湍流及流噪声的影响
  • 发布日期：2025-03-25 14:00:43+00:00
  • 作者：Peng Jiang, Shijun Liao, Ling Liu, Bin Xie
  • 分类：physics.flu-dyn
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2503.19674v1

中文摘要：本研究采用高精度数值模拟方法，探究了雷诺数Re=1.2×10^7条件下附体结构对SUBOFF潜艇模型湍流动力学及远场声辐射的影响。通过结合三阶数值格式、壁模型大涡模拟(WMLES)和Ffowcs Williams-Hawkings(FW-H)声类比理论，对比分析了带附体SUBOFF构型与裸艇体的水动力及声学特性。1.03亿网格单元的计算网格解析了复杂流动相互作用，距模型500倍直径处布置的648个水听器捕获了远场声学特征。关键结果表明：附体结构显著放大了水动力和声学扰动，附体连接处的流动分离和涡脱落增加了压力诱导阻力（与裸艇体以粘性阻力为主形成对比）；指挥台围壳与艇体相互作用加剧了局部表面压力脉动，使功率谱密度(PSD)幅值最高增加一个数量级；远场中带附体SUBOFF的声压级比裸艇体高约20分贝，在中截面上呈现明显的偶极子指向性特征及峰值噪声(85.10分贝)。附体还破坏了尾流对称性，产生马蹄涡、项链涡等复杂涡结构。这些发现揭示了附体对水动力和声学行为的关键影响，填补了复杂水下几何体湍流噪声研究的空白，为先进水下航行器的降噪优化提供了重要基础。

摘要

  • 原文标题：Along-trajectory acoustic signal variations observed during the hypersonic reentry of the OSIRIS-REx Sample Return Capsule
  • 中文标题：OSIRIS-REx样本返回舱高超音速再入期间观测到的沿轨迹声信号变化
  • 发布日期：2025-03-25 02:00:53+00:00
  • 作者：Elizabeth A. Silber, Daniel C. Bowman
  • 分类：physics.ao-ph, astro-ph.EP, astro-ph.IM, physics.geo-ph
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2503.19266v1

中文摘要：2023年9月24日OSIRIS-REx样本返回舱（SRC）的再入大气层事件，为通过密集地面次声传感器网络研究大气进入动力学提供了难得机遇。作为自2006年星尘号以来首个在美国上空再入的星际返回舱，该事件实现了对高超音速下降过程中产生次声信号的空前观测。我们在内华达州和犹他州部署了39个单传感器站点，通过战略布设捕捉轨迹不同位置的信号。通过分析次声数据，研究了具有明确物理与空气动力学特性的非烧蚀高超音速物体，其信号振幅和周期如何随高度及传播路径变化。射线追踪模拟结合Ground-2-Space模型的大气参数，估算了观测信号的源高度。结果证实所有站点均接收到弹道到达信号，沿轨迹的源高度分布在44至62公里之间。信号周期和振幅表现出对源高度的强依赖性——高度越高对应振幅越低、周期越长、高频成分越少。回归分析显示信号特征与高度及传播几何结构均存在强相关性。研究表明：考虑衰减因素时，振幅主要由声源决定，传播路径在所考察距离内起次要作用。这些发现凸显了受控SRC再入对于深化理解自然流星体动力学、改进大气进入模型和完善行星防御方法的重要价值。

摘要

  • 原文标题：Interpretable Deep Regression Models with Interval-Censored Failure Time Data
  • 中文标题：可解释的深度回归模型在区间删失失效时间数据中的应用
  • 发布日期：2025-03-25 15:27:32+00:00
  • 作者：Changhui Yuan, Shishun Zhao, Shuwei Li, Xinyuan Song, Zhao Chen
  • 分类：stat.ML, cs.LG, math.ST, stat.TH
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2503.19763v1

中文摘要：深度神经网络(DNN)通过逐层整合简单函数，已成为建模复杂数据结构的强大工具。在生存分析领域，DNN的最新进展主要集中于增强模型能力，特别是在右删失条件下探索非线性协变量效应。然而针对区间删失数据（即失效时间仅知其所在区间）的深度学习方法仍研究不足，且局限于特定数据类型或模型。本文提出一个通用的区间删失数据回归框架，采用广泛的半线性转换模型：关键协变量效应采用参数化建模，而干扰性多模态协变量的非线性效应则通过DNN逼近，在可解释性与灵活性之间取得平衡。我们利用单调样条逼近累积基准风险函数，采用筛极大似然估计方法。为确保估计的可靠性和可操作性，开发了结合随机梯度下降的EM算法。建立了参数估计量的渐近性质，证明DNN估计量达到极小极大最优收敛速度。大量模拟实验显示其估计和预测精度优于现有最优方法。将本方法应用于阿尔茨海默病神经影像倡议数据集，相比传统方法获得了新发现并提升了预测性能。

取自“http://zh.wikiedge.org/index.php?title=WikiEdge:ArXiv速递/2025-03-25&oldid=4658”