WikiEdge:ArXiv速遞/2025-03-06

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摘要

  • 原文標題：Predictable Scale: Part I -- Optimal Hyperparameter Scaling Law in Large Language Model Pretraining
  • 中文標題：可預測的規模：第一部分——大型語言模型預訓練中的最優超參數縮放規律
  • 發布日期：2025-03-06 18:58:29+00:00
  • 作者：Houyi Li, Wenzheng Zheng, Jingcheng Hu, Qiufeng Wang, Hanshan Zhang, Zili Wang, Yangshijie Xu, Shuigeng Zhou, Xiangyu Zhang, Daxin Jiang
  • 分類：cs.LG, cs.AI, F.2.2; I.2.7
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04715v1

中文摘要：大型語言模型（LLMs）在各種任務中的出色能力現已得到廣泛認可，但其有效部署需要仔細的超參數優化。通過在不同配置下進行廣泛的網格搜索實驗，我們發現了控制這些超參數的普適縮放規律：最佳學習率與模型參數和數據規模呈冪律關係，而最佳批量大小主要與數據規模相關。我們的分析揭示了在固定模型和數據規模條件下，超參數的優化景觀是凸的。這種凸性意味着存在一個最優超參數平台。我們為社區貢獻了一個通用的即插即用最優超參數工具。其在測試集上的估計值與通過窮舉搜索找到的全局最優LLM性能僅相差0.07%。這些規律在模型稀疏性、訓練數據分布和模型形狀的變化中表現出顯著的魯棒性。據我們所知，這是首次統一不同模型形狀和結構（如專家混合模型和密集Transformer）並建立跨不同數據分布的最優超參數縮放規律的工作。這一詳盡的優化過程需要大量計算資源，使用了近百萬個NVIDIA H800 GPU小時從頭訓練了3,700個不同規模和超參數的LLM，並消耗了約100萬億個token。為了促進可重複性和進一步研究，我們將通過指定倉庫https://step-law.github.io/逐步發布所有損失測量值和模型檢查點。

摘要

  • 原文標題：Teach YOLO to Remember: A Self-Distillation Approach for Continual Object Detection
  • 中文標題：教YOLO記住：一種用於持續目標檢測的自蒸餾方法
  • 發布日期：2025-03-06 18:31:41+00:00
  • 作者：Riccardo De Monte, Davide Dalle Pezze, Gian Antonio Susto
  • 分類：cs.CV
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04688v1

中文摘要：實時目標檢測器如YOLO在大型數據集上經過多輪訓練後表現出色。然而，在數據逐步到達的現實場景中，神經網絡會遭受災難性遺忘，導致先前學到的知識丟失。為了解決這一問題，先前的研究探索了在持續目標檢測（CLOD）中進行類增量學習（CIL）的策略，大多數方法集中在兩階段目標檢測器上。然而，現有研究表明，對於像YOLO這樣的一階段無錨點檢測器，由於回歸輸出的噪聲，學習而不遺忘（LwF）可能無效，這可能導致傳遞損壞的知識。在本研究中，我們提出了YOLO LwF，一種專為基於YOLO的持續目標檢測設計的自蒸餾方法。我們證明，當與回放記憶結合時，YOLO LwF顯著減輕了遺忘。與之前的方法相比，它在VOC和COCO基準測試上分別提高了mAP +2.1%和+2.9%，達到了最先進的性能。

摘要

  • 原文標題：Whole-Body Model-Predictive Control of Legged Robots with MuJoCo
  • 中文標題：基於MuJoCo的腿式機器人全身模型預測控制
  • 發布日期：2025-03-06 16:59:06+00:00
  • 作者：John Z. Zhang, Taylor A. Howell, Zeji Yi, Chaoyi Pan, Guanya Shi, Guannan Qu, Tom Erez, Yuval Tassa, Zachary Manchester
  • 分類：cs.RO, cs.SY, eess.SY
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04613v1

中文摘要：我們展示了一種非常簡單的全身模型預測控制（MPC）方法在四足機器人和雙足機器人上的驚人實際效果：使用MuJoCo動力學和有限差分近似導數的迭代LQR（iLQR）算法。基於之前在模擬中使用MuJoCo進行基於模型的行為合成以及運動和控制任務的成功經驗，我們展示了這些策略可以輕鬆推廣到現實世界，幾乎不需要考慮從模擬到現實的轉換。我們的基線方法在各種硬件實驗中實現了實時全身MPC，包括動態四足運動、四足機器人用兩條腿行走以及全尺寸雙足人形機器人的運動。我們希望這種易於復現的硬件基線能夠降低現實世界全身MPC研究的入門門檻，並為加速社區研究速度做出貢獻。我們的代碼和實驗視頻將在線提供：https://johnzhang3.github.io/mujoco_ilqr

摘要

  • 原文標題：TAIL: Text-Audio Incremental Learning
  • 中文標題：TAIL：文本-音頻增量學習
  • 發布日期：2025-03-06 09:39:36+00:00
  • 作者：Yingfei Sun, Xu Gu, Wei Ji, Hanbin Zhao, Hao Fei, Yifang Yin, Roger Zimmermann
  • 分類：cs.SD, cs.AI, cs.CV, eess.AS, I.2
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04258v1

中文摘要：許多研究結合文本和音頻來捕捉多模態信息，但它們忽視了模型在新數據集上的泛化能力。引入新數據集可能會影響原始數據集的特徵空間，導致災難性遺忘。同時，大模型參數會顯著影響訓練性能。為了解決這些限制，我們引入了一種稱為文本-音頻增量學習（TAIL）任務的新任務，用於文本-音頻檢索，並提出了一種新方法PTAT，即用於音頻-文本增量學習的提示調優。該方法利用提示調優來優化模型參數，同時結合音頻-文本相似性和特徵蒸餾模塊，有效緩解災難性遺忘。我們在AudioCaps、Clotho、BBC Sound Effects和Audioset數據集上對我們的方法和之前的增量學習方法進行了基準測試，我們的方法顯著優於之前的方法，特別是在舊數據集上表現出更強的抗遺忘能力。與全參數微調（順序）方法相比，我們的模型僅需要其參數的2.42%，性能提高了4.46%。

摘要

  • 原文標題：UniNet: A Unified Multi-granular Traffic Modeling Framework for Network Security
  • 中文標題：UniNet：一種統一的網絡流量多粒度建模框架
  • 發布日期：2025-03-06 07:39:37+00:00
  • 作者：Binghui Wu, Dinil Mon Divakaran, Mohan Gurusamy
  • 分類：cs.CR, cs.LG, cs.NI
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04174v1

中文摘要：隨着現代網絡因多樣化設備、加密協議和不斷演變的威脅而變得越來越複雜，網絡流量分析變得至關重要。現有的機器學習模型通常僅依賴於數據包或流的單一表示，限制了其捕捉對穩健分析至關重要的上下文關係的能力。此外，針對監督學習、半監督學習和無監督學習的任務特定架構導致在適應不同數據格式和安全任務時效率低下。為了解決這些問題，我們提出了UniNet，一個統一的框架，引入了一種新穎的多粒度流量表示（T-Matrix），集成了會話、流和數據包級別的特徵，以提供全面的上下文信息。結合T-Attent，一個輕量級的基於注意力機制的模型，UniNet能夠高效地學習適用於多種安全任務的潛在嵌入。通過對四個關鍵網絡安全和隱私問題——異常檢測、攻擊分類、物聯網設備識別和加密網站指紋識別——的廣泛評估，UniNet在性能上顯著優於現有方法，實現了更高的準確性、更低的誤報率和更好的可擴展性。通過解決單級模型的局限性並統一流量分析範式，UniNet為現代網絡安全設定了新的基準。

摘要

  • 原文標題：Mapping bipartite networks into multidimensional hyperbolic spaces
  • 中文標題：將二分網絡映射到多維雙曲空間
  • 發布日期：2025-03-06 10:59:26+00:00
  • 作者：Robert Jankowski, Roya Aliakbarisani, M. Ángeles Serrano, Marián Boguñá
  • 分類：physics.soc-ph, cs.SI
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04316v1

中文摘要：二分網絡出現在許多現實世界的場景中，連接兩個不同集合的實體。它們通常通過單模投影進行分析，但這種投影可能會引入人為的相關性和誇大的聚類，掩蓋真實的底層結構。在本文中，我們提出了一種二分網絡的幾何模型，利用高水平的二分四環作為聚類度量，將兩種節點類型放置在同一個相似性空間中，其中鏈接概率隨距離減小。此外，我們引入了B-Mercator算法，該算法從二分結構中推斷節點位置。我們在多個數據集上評估其性能，展示了生成的嵌入如何改進機器學習中的節點分類和基於距離的鏈接預測等下游任務。這些雙曲嵌入還能夠生成節點特徵與現實世界非常相似的合成網絡，從而在允許安全數據共享的同時保護敏感信息。此外，我們展示了如何通過保留二分結構避免基於投影技術的缺陷，從而獲得更準確的描述和更好的性能。我們的方法為揭示複雜二分系統中的隱藏幾何提供了一個穩健的框架。

摘要

  • 原文標題：Universality of Layer-Level Entropy-Weighted Quantization Beyond Model Architecture and Size
  • 中文標題：超越模型架構和大小的層級熵加權量化的普適性
  • 發布日期：2025-03-06 18:54:32+00:00
  • 作者：Alireza Behtash, Marijan Fofonjka, Ethan Baird, Tyler Mauer, Hossein Moghimifam, David Stout, Joel Dennison
  • 分類：cs.LG, cs.AI
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04704v1

中文摘要：我們提出了一種新穎的選擇性模型量化方法，該方法超越了針對大型語言模型（LLMs）的架構特定和大小依賴的壓縮方法的限制，使用熵加權量化（EWQ）。通過分析跨 Transformer 塊的熵分布，EWQ確定哪些塊可以安全地量化而不會導致顯著的性能下降，且獨立於模型架構或大小。我們的方法優於均勻量化方法，在保持大規模多任務語言理解（MMLU）準確率得分在未量化模型的0.5%以內的同時，將內存使用量減少了高達18%。我們在多個架構（從1.6B到70B參數）上展示了EWQ的有效性，展示了無論模型規模或架構設計如何，在質量-壓縮權衡方面的一致改進。EWQ的一個令人驚訝的發現是，與未量化模型相比，它能夠降低困惑度，這表明通過選擇性精度降低存在有益的規範化。這一改進在不同模型家族中都成立，表明層級熵與最佳精度要求之間存在基本關係。此外，我們引入了FastEWQ，一種用於熵分布分析的快速方法，無需加載模型權重。該技術利用了跨各種架構和規模的熵分布的普遍特徵，能夠在保持80%分類準確率的同時，實現近乎即時的量化決策。我們的結果表明，有效的量化策略可以獨立於特定的架構選擇或模型大小而開發，為高效的LLM部署開闢了新的可能性。

摘要

  • 原文標題：Non-parametric kernel density estimation of magnitude distribution for the analysis of seismic hazard posed by anthropogenic seismicity
  • 中文標題：非參數核密度估計在人為地震活動震級分布分析中的應用
  • 發布日期：2025-03-06 12:43:18+00:00
  • 作者：Francis Tong, Stanisław Lasocki, Beata Orlecka-Sikora
  • 分類：physics.geo-ph, stat.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04393v1

中文摘要：頻繁觀察到的人為地震震級分布與古登堡-里希特關係的顯著偏差，要求採用替代的估計方法進行概率地震危險性評估。我們評估了五種非參數核密度估計（KDE）方法，這些方法應用於從四種震級分布模型中抽取的模擬樣本：指數分布、凹雙指數分布、凸雙指數分布以及指數-高斯分布。後三種分布代表了由於地殼厚度有限和特徵地震效應導致的與古登堡-里希特關係的偏差。假設的與指數分布的偏差從未超過實際中遇到的偏差。研究的KDE方法包括Silverman和Scott規則（結合Abramson帶寬調整）、兩種基於擴散的方法（ISJ和diffKDE）以及adaptiveKDE，後者將帶寬估計表述為一個優化問題。我們評估了這些方法在震級2到6、樣本量400到5000的情況下的表現，使用了100,000次模擬的平均積分平方誤差（MISE）。通過樣本量為1000的平均重現周期（MRP）說明了它們在危險性評估中的適用性。在測試的方法中，diffKDE為較大震級提供了最準確的累積分布函數估計。即使數據來自指數分布，當樣本量至少為1000時，diffKDE的表現與最大似然估計相當。鑑於人為地震通常偏離指數模型，我們建議在樣本量足夠的情況下，使用diffKDE進行概率地震危險性評估。

摘要

  • 原文標題：Measurement of the Branching Fraction of $Λ_c^+ \to p K_S^0 π^0$ at Belle
  • 中文標題：Belle實驗中對$Λ_c^+ \to p K_S^0 π^0$分支比的測量
  • 發布日期：2025-03-06 12:16:01+00:00
  • 作者：The Belle, Belle II Collaborations, :, I. Adachi, L. Aggarwal, H. Ahmed, J. K. Ahn, H. Aihara, N. Akopov, M. Alhakami, A. Aloisio, N. Althubiti, M. Angelsmark, N. Anh Ky, D. M. Asner, H. Atmacan, T. Aushev, V. Aushev, M. Aversano, R. Ayad, V. Babu, H. Bae, N. K. Baghel, S. Bahinipati, P. Bambade, Sw. Banerjee, M. Barrett, M. Bartl, J. Baudot, A. Baur, A. Beaubien, F. Becherer, J. Becker, J. V. Bennett, F. U. Bernlochner, V. Bertacchi, M. Bertemes, E. Bertholet, M. Bessner, S. Bettarini, V. Bhardwaj, B. Bhuyan, F. Bianchi, T. Bilka, D. Biswas, A. Bobrov, D. Bodrov, A. Bolz, A. Bondar, J. Borah, A. Boschetti, A. Bozek, M. Bračko, P. Branchini, R. A. Briere, T. E. Browder, A. Budano, S. Bussino, Q. Campagna, M. Campajola, L. Cao, G. Casarosa, C. Cecchi, J. Cerasoli, M. -C. Chang, P. Chang, P. Cheema, B. G. Cheon, K. Chilikin, K. Chirapatpimol, H. -E. Cho, K. Cho, S. -J. Cho, S. -K. Choi, S. Choudhury, J. Cochran, L. Corona, J. X. Cui, E. De La Cruz-Burelo, S. A. De La Motte, G. De Nardo, G. De Pietro, R. de Sangro, M. Destefanis, S. Dey, R. Dhamija, A. Di Canto, F. Di Capua, J. Dingfelder, Z. Doležal, I. Domínguez Jiménez, T. V. Dong, D. Dossett, S. Dubey, K. Dugic, G. Dujany, P. Ecker, D. Epifanov, J. Eppelt, P. Feichtinger, T. Ferber, T. Fillinger, C. Finck, G. Finocchiaro, F. Forti, A. Frey, B. G. Fulsom, A. Gabrielli, E. Ganiev, M. Garcia-Hernandez, G. Gaudino, V. Gaur, A. Gaz, A. Gellrich, G. Ghevondyan, D. Ghosh, H. Ghumaryan, G. Giakoustidis, R. Giordano, A. Giri, P. Gironella Gironell, A. Glazov, B. Gobbo, R. Godang, O. Gogota, P. Goldenzweig, E. Graziani, D. Greenwald, Z. Gruberová, Y. Guan, K. Gudkova, I. Haide, S. Halder, Y. Han, C. Harris, K. Hayasaka, H. Hayashii, S. Hazra, M. T. Hedges, A. Heidelbach, I. Heredia de la Cruz, M. Hernández Villanueva, T. Higuchi, M. Hoek, M. Hohmann, R. Hoppe, P. Horak, C. -L. Hsu, T. Humair, T. Iijima, K. Inami, N. Ipsita, A. Ishikawa, R. Itoh, M. Iwasaki, P. Jackson, D. Jacobi, W. W. Jacobs, E. -J. Jang, S. Jia, Y. Jin, A. Johnson, K. K. Joo, H. Junkerkalefeld, M. Kaleta, J. Kandra, K. H. Kang, G. Karyan, T. Kawasaki, F. Keil, C. Ketter, C. Kiesling, C. -H. Kim, D. Y. Kim, J. -Y. Kim, K. -H. Kim, Y. -K. Kim, Y. J. Kim, H. Kindo, K. Kinoshita, P. Kodyš, T. Koga, S. Kohani, K. Kojima, A. Korobov, S. Korpar, E. Kovalenko, P. Križan, P. Krokovny, T. Kuhr, Y. Kulii, D. Kumar, M. Kumar, R. Kumar, K. Kumara, T. Kunigo, A. Kuzmin, Y. -J. Kwon, S. Lacaprara, Y. -T. Lai, K. Lalwani, T. Lam, J. S. Lange, T. S. Lau, M. Laurenza, R. Leboucher, F. R. Le Diberder, M. J. Lee, C. Lemettais, P. Leo, C. Li, L. K. Li, Q. M. Li, W. Z. Li, Y. Li, Y. B. Li, Y. P. Liao, J. Libby, J. Lin, S. Lin, M. H. Liu, Q. Y. Liu, Y. Liu, Z. Q. Liu, D. Liventsev, S. Longo, C. Lyu, Y. Ma, C. Madaan, M. Maggiora, S. P. Maharana, R. Maiti, G. Mancinelli, R. Manfredi, E. Manoni, M. Mantovano, D. Marcantonio, S. Marcello, C. Marinas, C. Martellini, A. Martens, A. Martini, T. Martinov, L. Massaccesi, M. Masuda, D. Matvienko, S. K. Maurya, M. Maushart, J. A. McKenna, R. Mehta, F. Meier, D. Meleshko, M. Merola, C. Miller, M. Mirra, S. Mitra, K. Miyabayashi, H. Miyake, R. Mizuk, G. B. Mohanty, S. Mondal, S. Moneta, H. -G. Moser, R. Mussa, I. Nakamura, M. Nakao, H. Nakazawa, Y. Nakazawa, M. Naruki, Z. Natkaniec, A. Natochii, M. Nayak, G. Nazaryan, M. Neu, S. Nishida, S. Ogawa, H. Ono, Y. Onuki, F. Otani, P. Pakhlov, G. Pakhlova, E. Paoloni, S. Pardi, K. Parham, H. Park, J. Park, K. Park, S. -H. Park, B. Paschen, A. Passeri, S. Patra, T. K. Pedlar, I. Peruzzi, R. Peschke, R. Pestotnik, M. Piccolo, L. E. Piilonen, P. L. M. Podesta-Lerma, T. Podobnik, S. Pokharel, C. Praz, S. Prell, E. Prencipe, M. T. Prim, I. Prudiiev, H. Purwar, P. Rados, G. Raeuber, S. Raiz, N. Rauls, K. Ravindran, J. U. Rehman, M. Reif, S. Reiter, M. Remnev, L. Reuter, D. Ricalde Herrmann, I. Ripp-Baudot, G. Rizzo, M. Roehrken, J. M. Roney, A. Rostomyan, N. Rout, D. A. Sanders, S. Sandilya, L. Santelj, Y. Sato, V. Savinov, B. Scavino, J. Schmitz, S. Schneider, G. Schnell, M. Schnepf, K. Schoenning, C. Schwanda, A. J. Schwartz, Y. Seino, A. Selce, K. Senyo, J. Serrano, M. E. Sevior, C. Sfienti, W. Shan, C. Sharma, X. D. Shi, T. Shillington, T. Shimasaki, J. -G. Shiu, D. Shtol, A. Sibidanov, F. Simon, J. B. Singh, J. Skorupa, M. Sobotzik, A. Soffer, A. Sokolov, E. Solovieva, S. Spataro, B. Spruck, W. Song, M. Starič, P. Stavroulakis, S. Stefkova, R. Stroili, J. Strube, Y. Sue, M. Sumihama, K. Sumisawa, W. Sutcliffe, N. Suwonjandee, H. Svidras, M. Takahashi, M. Takizawa, U. Tamponi, K. Tanida, F. Tenchini, A. Thaller, O. Tittel, R. Tiwary, E. Torassa, K. Trabelsi, I. Tsaklidis, M. Uchida, I. Ueda, T. Uglov, K. Unger, Y. Unno, K. Uno, S. Uno, P. Urquijo, Y. Ushiroda, S. E. Vahsen, R. van Tonder, M. Veronesi, A. Vinokurova, V. S. Vismaya, L. Vitale, V. Vobbilisetti, R. Volpe, A. Vossen, M. Wakai, S. Wallner, M. -Z. Wang, X. L. Wang, Z. Wang, A. Warburton, M. Watanabe, S. Watanuki, C. Wessel, E. Won, X. P. Xu, B. D. Yabsley, S. Yamada, W. Yan, S. B. Yang, J. Yelton, J. H. Yin, K. Yoshihara, C. Z. Yuan, J. Yuan, L. Zani, F. Zeng, B. Zhang, V. Zhilich, J. S. Zhou, Q. D. Zhou, L. Zhu, V. I. Zhukova, R. Žlebčík
  • 分類：hep-ex
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04371v1

中文摘要：我們報告了使用Belle實驗的980 fb$^{-1}$的$e^+e^-$數據對分支比$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)/\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$的精確測量。我們得到的值為$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)/\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)=0.339\pm 0.002\pm 0.009$，其中第一和第二不確定性分別為統計和系統不確定性。這一Belle結果與之前CLEO實驗的測量結果一致，但精度提高了五倍。通過將我們的結果與世界平均$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$結合，我們得到了絕對分支比$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)=(2.12\pm 0.01\pm 0.05 \pm 0.10)\%$，其中不確定性分別為統計、系統以及絕對分支比尺度$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$的不確定性。這一測量可以為重子衰變中的強子衰變機制提供新的見解。

摘要

  • 原文標題：Preference for evolving dark energy in light of the galaxy bispectrum
  • 中文標題：基於星系雙譜的演化暗能量偏好
  • 發布日期：2025-03-06 16:45:49+00:00
  • 作者：Zhiyu Lu, Théo Simon, Pierre Zhang
  • 分類：astro-ph.CO, gr-qc, hep-ph, hep-th
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04602v1

中文摘要：我們使用由$(w_0, w_a)$參數化的暗能量狀態方程$w(z)$分析了DESI之前的聚類數據，發現當與來自Planck的宇宙微波背景數據和來自Pantheon+、Union3或DESY5的超新星數據結合時，相較於宇宙常數$\Lambda$，存在$2.8-3.9\sigma$的偏好支持演化的暗能量。我們的約束與DESI Y1結果一致，是基於SDSS/BOSS星系功率譜和雙譜，使用大尺度結構有效場論（EFTofLSS）在一環水平上推導的。證據在不同分析變化中保持穩健，但若沒有一環雙譜則消失。當將DESI重子聲學振盪與BOSS全形狀數據結合時，同時對後者中的聲速視界進行邊緣化以防止未考慮的關聯，顯著性增加到$3.7-4.4\sigma$，具體取決於超新星數據集。使用數據驅動的$w(z)$重建，我們展示了證據來源於多個紅移處對$\Lambda$的偏離。此外，我們的發現在暗能量有效場論（EFTofDE）框架內進行了解釋，從中我們明確追蹤了EFTofLSS預測中的非標準時間演化。對於$w < -1$區域內的微擾穩定理論，當存在高階導數修正時，證據在聚類極限$(c_s^2 \rightarrow 0)$中持續存在，並且在考慮額外的EFTofDE參數時，在准靜態極限$(c_s^2 \rightarrow 1)$中也存在。

摘要

  • 原文標題：Numerical Study On Temperature Variations Of Superheated Steam Flowing Through A Regulation Valve
  • 中文標題：過熱蒸汽流經調節閥的溫度變化數值研究
  • 發布日期：2025-03-06 08:37:41+00:00
  • 作者：Zhe-hui Ma, Hang-ye Zhang, Chuang Liu, Ming Zhang, Jin-yuan Qian
  • 分類：physics.flu-dyn
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04209v1

中文摘要：過熱蒸汽廣泛應用於各種能源系統中，特別是在發電廠、化工行業以及其他需要高溫高壓蒸汽以實現高效能量轉換和過程控制的應用中。在這些系統中，調節閥是控制蒸汽流動、調節其壓力和溫度以確保安全高效運行的關鍵組件。準確理解和預測調節閥內的溫度變化對於優化其性能和提高整體系統效率至關重要。本研究通過計算流體動力學（CFD）模擬結合本徵正交分解（POD）技術，研究了過熱蒸汽流經調節閥時的溫度變化。分析首先檢查了內部流場參數，包括溫度和壓力，以了解閥門內的整體流體動力學。POD用於降低CFD結果的維度，奇異值分解（SVD）用於提取捕捉傳熱和溫度波動關鍵流動結構的主導模態。POD分析表明，最具影響力的模態與高湍流強度和顯著溫度梯度區域相關，這些區域對蒸汽流經調節閥的熱性能至關重要。將POD應用於3D CFD結果是一種新穎的方法，特別是對於複雜流體流動模型（如蒸汽流經調節閥）而言。本研究的見解對能源系統中溫度和壓力調節閥的設計和優化具有實際意義，為提高這些系統的效率和可靠性提供了理論基礎。

摘要

  • 原文標題：The JARVIS Infrastructure is All You Need for Materials Design
  • 中文標題：JARVIS 基礎設施是材料設計所需的一切
  • 發布日期：2025-03-06 06:26:32+00:00
  • 作者：Kamal Choudhary
  • 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04133v1

中文摘要：聯合自動化多種集成模擬資源庫（JARVIS）是一個綜合性的基礎設施，提供數據庫、工具、教程和基準，用於多尺度、多模態、正向和逆向材料設計。它強調開放獲取原則和可重複性，整合了理論和實驗方法，如密度泛函理論、量子蒙特卡羅、緊束縛模型、經典力場以及機器學習方法——包括指紋識別、圖神經網絡和變壓器模型。其實驗數據收集涵蓋了低溫學、顯微鏡和衍射，覆蓋了金屬、半導體、絕緣體、超導體、碳捕獲系統、高強度化合物、低維材料、異質結構和缺陷等材料。JARVIS通過開放數據集、網絡應用程序、可執行腳本和同行評審的出版物傳播資源，確保廣泛的訪問性和可重複性。它在全球範圍內被廣泛採用，促進了數百萬數據和工具的下載。通過將多種方法和數據統一在一個平台下，JARVIS推動了基礎發現和現實世界的創新，推進了傳統和數據驅動的材料設計。

摘要

  • 原文標題：HERACLES++: a multi-dimensional Eulerian code for exascale computing
  • 中文標題：HERACLES++：面向百億億次計算的多維歐拉代碼
  • 發布日期：2025-03-06 13:37:50+00:00
  • 作者：Lou Roussel-Hard, Edouard Audit, Luc Dessart, Thomas Padioleau, Yushan Wang
  • 分類：astro-ph.SR, astro-ph.GA, astro-ph.HE, astro-ph.IM, physics.comp-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04428v1

中文摘要：多維天體物理流體的數值模擬面臨着巨大的挑戰。然而，百億億次計算的發展顯著提升了計算能力，推動了能夠充分利用這些資源的新代碼的開發。在本文中，我們介紹了HERACLES++，這是一種具有高可移植性的新型流體動力學代碼，針對不同架構的百億億次計算機進行了優化，能夠在CPU和GPU上高效運行。該代碼採用歐拉方法，並使用Godunov有限體積法來求解流體動力學方程，從而確保在捕捉激波和不連續性時的準確性。它包含不同的黎曼求解器、狀態方程和重力求解器。它可以在笛卡爾坐標系和球坐標系中工作，支持1維、2維或3維模擬，並使用被動標量來處理多種氣體。該代碼允許用戶提供加熱或冷卻項，以處理各種天體物理場景。除了常規的基準測試系列外，我們還使用HERACLES++模擬了超新星激波在紅超巨星包層中的傳播，從核心坍縮後的幾分鐘直到激波出現。在1維情況下，HERACLES++的結果與相同配置下的V1D結果一致。在3維情況下，瑞利-泰勒不穩定性的發展通過引入密度和成分波動以及湍流，修改了1維圖像。通過聚焦於一個楔形區域而不是整個立體角，以及能夠在大量GPU上運行HERACLES++，使得我們能夠以亞度分辨率對3維超新星拋射物進行長期模擬。未來的發展目標是將HERACLES++擴展為輻射流體動力學代碼。

摘要

  • 原文標題：Matrix Factorization for Inferring Associations and Missing Links
  • 中文標題：矩陣分解用於推斷關聯和缺失鏈接
  • 發布日期：2025-03-06 18:22:46+00:00
  • 作者：Ryan Barron, Maksim E. Eren, Duc P. Truong, Cynthia Matuszek, James Wendelberger, Mary F. Dorn, Boian Alexandrov
  • 分類：cs.LG, cs.AI, cs.LO
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04680v1

中文摘要：缺失鏈接預測是一種網絡分析方法，應用於推薦系統、生物學、社會科學、網絡安全、信息檢索以及知識圖譜中的人工智能（AI）推理。缺失鏈接預測通過分析觀察到的模式和關係，識別網絡中未觀察到但可能存在的連接。在擴散檢測中，這有助於識別和描述國家與非國家行為者獲取核武器或相關技術的企圖——這是全球安全中一項極具挑戰性但至關重要的任務。非負矩陣分解（NMF）和邏輯矩陣分解（LMF）等降維技術雖然有效，但需要選擇矩陣秩參數，即隱藏特徵的數量k，以避免過擬合或欠擬合。我們引入了新的加權（WNMFk）、布爾（BNMFk）和推薦（RNMFk）矩陣分解方法，並結合邏輯分解的集成變體，用於鏈接預測。我們的方法通過使用改進的自舉方法和不確定性量化（UQ）評估穩定性和準確性，自動確定模型秩估計，評估隨機擾動下的預測可靠性。我們結合Otsu閾值選擇和k-means聚類進行布爾矩陣分解，並將其與基於坐標下降的布爾閾值方法進行比較。我們的實驗突出了秩k選擇的影響，評估了不同測試集大小下的模型性能，並展示了UQ在可靠預測中的優勢。我們在三個合成數據集（布爾和均勻分布）上驗證了我們的方法，並在五個真實世界的蛋白質-蛋白質相互作用網絡上與LMF和對稱LMF（symLMF）進行了基準測試，展示了改進的預測性能。

摘要

  • 原文標題：Computer-Assisted Proofs of Solitons in Bose-Einstein Condensates
  • 中文標題：計算機輔助證明玻色-愛因斯坦凝聚體中的孤子
  • 發布日期：2025-03-06 18:49:04+00:00
  • 作者：Miguel Ayala, Carlos García Azpeitia, Jean-Philippe Lessard
  • 分類：math.DS, math.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04701v1

中文摘要：我們嚴格證明了在一維Gross-Pitaevskii方程（GP方程）中具有周期勢的間隙孤子的存在性。這些非線性局域解出現在譜隙中，並在理解玻色-愛因斯坦凝聚體（BECs）中起着關鍵作用。為了證明它們，我們將問題重新表述為在高維動力系統中尋找同宿軌道。然後，我們使用計算機輔助證明技術，結合泛函分析框架，嚴格驗證數值近似的同宿軌道。這項工作將計算證據與形式數學證明相結合，為研究GP方程中的孤子提供了堅實的基礎。

摘要

  • 原文標題：A Short Survey of the Well-posedness of the Two-dimensional Burgers' Equation
  • 中文標題：二維Burgers方程適定性研究簡評
  • 發布日期：2025-03-06 14:19:14+00:00
  • 作者：Xiang Zhang, Shuhan Xie, Yule Sun
  • 分類：math.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04467v1

中文摘要：在本文中，我們利用無限維動力系統的框架，建立了二維Burgers方程解的存在性和唯一性。二維Burgers方程模擬了非線性平流和粘性耗散之間的相互作用，其形式為：$$ u_{t} + u \cdot \nabla u = \nu \Delta u + f, $$ 其中 $ u = (u_1, u_2) $ 是速度場，$ \nu > 0 $ 是粘性係數，$ f $ 表示外力。我們主要採用Galerkin方法將偏微分方程轉化為常微分方程。此外，通過使用Sobolev空間、能量估計和緊性論證，我們嚴格證明了在適當的初始條件和邊界條件下全局解的存在性及其唯一性。

摘要

  • 原文標題：Faster Distributed $Δ$-Coloring via Ruling Subgraphs
  • 中文標題：通過支配子圖實現更快的分布式 $Δ$-着色
  • 發布日期：2025-03-06 11:07:15+00:00
  • 作者：Yann Bourreau, Sebastian Brandt, Alexandre Nolin
  • 分類：cs.DC, cs.DS
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04320v1

中文摘要：布魯克斯定理指出，除了奇環和團之外，所有連通圖都可以用 $\Delta$ 種顏色着色，其中 $\Delta$ 是圖的最大度數。這種着色已被證明允許非平凡的分布式算法 [Panconesi 和 Srinivasan, Combinatorica 1995]，並在分布式計算文獻中得到了深入研究。特別是，已知任何計算 $\Delta$-着色的確定性算法在 LOCAL 模型中需要 $\Omega(\log n)$ 輪 [Chang, Kopelowitz, 和 Pettie, FOCS 2016]，並且這個下界已經在常數度圖上成立。相比之下，在這種情況下的最佳上界是由一個 $O(\log^2 n)$ 輪的確定性算法給出的，該算法可以從大約三十年前的 [Awerbuch, Goldberg, Luby, 和 Plotkin, FOCS 1989] 和 [Panconesi 和 Srinivasan, Combinatorica 1995] 的工作中推斷出來，這引發了關於常數度設置中 $\Delta$-着色的真實複雜性的基本問題。我們通過提供一個幾乎最優的確定性 $O(\log n \log^* n)$ 輪算法來幾乎完全回答這個長期存在的問題，該算法與下界匹配，僅相差一個 $\log^* n$ 因子。類似地，在隨機化 LOCAL 模型中，我們提供了一個 $O(\log \log n \log^* n)$ 輪的算法，改進了現有的 $O(\log^2 \log n)$ 輪的上界 [Ghaffari, Hirvonen, Kuhn, 和 Maus, Distributed Computing 2021]，並且幾乎匹配了 $\Omega(\log \log n)$ 輪的下界 [BFHKLRSU, STOC 2016]。我們的結果在幾個重要的開放問題和猜想上取得了進展。獲得我們結果的一個關鍵因素是引入了統治子圖族作為一種新穎的工具，用於打破圖子結構之間的對稱性，我們預計這將具有獨立的意義。

摘要

  • 原文標題：Influence of elastic deformations on body-wave velocity in solids: a case study considering shear deformations in concrete
  • 中文標題：彈性變形對固體中體波速度的影響：以混凝土剪切變形為例
  • 發布日期：2025-03-06 11:57:49+00:00
  • 作者：Hao Cheng, Cornelis Weemstra, Katrin Löer, Max A. N. Hendriks, Yuguang Yang
  • 分類：physics.class-ph, physics.app-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04354v1

中文摘要：本文利用聲彈性理論框架研究了彈性變形對可壓縮各向同性材料中體波速度的影響。具體而言，它研究了在波傳播方向定義的坐標系中，與主變形軸成一定角度傳播的體波，其中剪切變形和法向變形同時存在。儘管已有許多研究涉及這一主題，但理論推導尚未就波速對施加的剪切應力和應變的響應得出明確結論。為了得出混凝土中體波的具體結論，我們以混凝土為介質分析了三個例子。主要發現是，在混凝土材料中，當體波在剪切變形平面上傳播時，縱波速度的變化主要歸因於法向應變的變化，而橫波速度則顯著受到法向應變和剪切應變的共同影響。這一發現可以增強聲彈性理論在平面應力狀態下檢測主應力大小和方向的應用。

摘要

  • 原文標題：Assessing Student Adoption of Generative Artificial Intelligence across Engineering Education from 2023 to 2024
  • 中文標題：評估2023年至2024年工程教育中學生對生成式人工智能的採用情況
  • 發布日期：2025-03-06 18:42:36+00:00
  • 作者：Jesan Ahammed Ovi, Gabe Fierro, C. Estelle Smith
  • 分類：cs.HC
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04696v1

中文摘要：生成式人工智能（GenAI）工具和模型有潛力重塑工程教育各個領域的教育需求、規範、實踐和政策。關於工程學生如何採用GenAI的實證數據，而非軼事和假設，對於在學術培訓期間建立對學生GenAI相關行為和需求的基礎理解至關重要。這些數據還將幫助學術機構和工業雇主制定有效的GenAI應對策略。我們在2023年5月（$n_1=601$）和2024年9月（$n_2=862$）於美國科羅拉多礦業學院（一所小型工程類R-1大學）收集了兩個具有代表性的調查樣本，以解決以下研究問題：（RQ1）工程學生如何採用GenAI，包括促成GenAI使用的動機和人口統計因素；（RQ2）學生對GenAI的倫理擔憂；（RQ3）學生對GenAI對自身、科學和社會的感知利益與危害。分析顯示，從2023年到2024年，GenAI的採用率顯著上升。學生主要利用GenAI工具來加深理解、提高工作質量並了解新興技術。儘管大多數學生認為自己對GenAI的使用是合乎道德且有益的，但他們仍然對GenAI及其對社會的影響表達了重大擔憂。我們收集了學生對「P(doom)」的估計，並發現了一個雙峰分布。因此，我們表明，儘管隨着時間的推移，礦業學院的學生越來越願意探索GenAI，但他們對GenAI未來對工程勞動力和社會的影響持兩極分化態度。我們討論了這些發現對未來研究以及將GenAI整合到工程教育中的影響。

摘要

  • 原文標題：Pervasive protonation of perovskite membranes made by the water-soluble sacrificial layer method
  • 中文標題：通過水溶性犧牲層方法製備的鈣鈦礦膜的普遍質子化
  • 發布日期：2025-03-06 08:21:09+00:00
  • 作者：Umair Saeed, Felip Sandiumenge, Kumara Cordero-Edwards, Jessica Padilla-Pantoja, José Manuel Caicedo Roque, David Pesquera, José Santiso, Gustau Catalan
  • 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.app-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04197v1

中文摘要：通過使用水溶性犧牲層的剝離方法製備鈣鈦礦氧化物自支撐薄膜（膜）具有吸引力，因為這些膜相對於傳統的外延薄膜具有新的機械自由度。然而，關於其製備過程，特別是在蝕刻步驟中暴露於水對其性質的影響，知之甚少。在這裡，我們研究了兩種鈣鈦礦原型——反鐵電PbZrO3和順電SrTiO3的膜在水基蝕刻步驟中的影響。通過拉曼光譜和X射線衍射，我們發現氫滲透到鈣鈦礦結構中的證據。伴隨着這種質子化，功能性質也發生了變化，兩種材料在室溫下都表現出類似鐵電的行為，這在塊體陶瓷或無氫薄膜中是不存在的。我們還發現，熱退火可以用來將氫從膜中排出，從而恢復塊體性質。這項工作的兩個主要結論是：（i）任何通過犧牲層水解製備的鈣鈦礦膜都容易受到氫滲透（質子化）的影響，這可能導致功能性質發生重要但外在的變化；（ii）氫可以通過退火排出，並且應該通過退火排出以恢復內在行為。

摘要

  • 原文標題：A Foundational Potential Energy Surface Dataset for Materials
  • 中文標題：材料的基礎勢能面數據集
  • 發布日期：2025-03-06 04:06:59+00:00
  • 作者：Aaron D. Kaplan, Runze Liu, Ji Qi, Tsz Wai Ko, Bowen Deng, Janosh Riebesell, Gerbrand Ceder, Kristin A. Persson, Shyue Ping Ong
  • 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04070v1

中文摘要：準確的勢能面（PES）描述對於材料的原子模擬至關重要。通用機器學習原子間勢（UMLIPs）$^{1-3}$為周期表中PES建模提供了一種計算效率高的替代方案，相較於密度泛函理論（DFT）$^4$。然而，由於依賴於DFT弛豫數據$^{5,6}$，其準確性目前受到根本性限制。在此，我們引入了MatPES，這是一個基礎的PES數據集，包含從281億個分子動力學快照中精心採樣的$\sim 400,000$個結構，涵蓋了160億個原子環境。我們展示了在適度規模的MatPES數據集上訓練的UMLIPs可以在廣泛的平衡、近平衡和分子動力學性質基準測試中與甚至超越先前在更大數據集上訓練的模型。我們還引入了首個基於修訂的正則化強約束和適當歸一化（r$^2$SCAN）泛函$^7$的高保真PES數據集，顯著改進了原子間鍵合的描述。開源的MatPES計劃強調了材料科學中數據質量的重要性，並推動了社區驅動的廣泛進展，以實現更可靠、可推廣和高效的UMLIPs，用於大規模材料發現和設計。

摘要

  • 原文標題：Ultrahigh free-electron Kerr nonlinearity in all-semiconductor waveguides for all-optical nonlinear modulation of mid-infrared light
  • 中文標題：全半導體波導中的超高自由電子克爾非線性用於中紅外光的全光非線性調製
  • 發布日期：2025-03-06 18:57:25+00:00
  • 作者：Gonzalo Álvarez-Pérez, Huatian Hu, Fangcheng Huang, Tadele Orbula Otomalo, Michele Ortolani, Cristian Ciracì
  • 分類：physics.optics, quant-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04711v1

中文摘要：非線性光學波導，特別是那些利用光學克爾效應的波導，在推動下一代光子技術方面具有廣闊前景。儘管克爾效應具有超快響應特性，但其固有的弱非線性限制了實際應用。本文研究了全半導體波導中的自由電子誘導克爾非線性，揭示了縱向體等離子體（固有的非局域激發）可以產生異常強的克爾非線性。我們特別開發了一種結合半經典流體動力學理論的非線性本徵模分析方法，用於計算重摻雜半導體中自由電子量子行為引起的線性和非線性光學響應。這些波導實現了超過10$^7$ W$^{-1}$km$^{-1}$的超高非線性係數，並支持傳播距離超過100 $\mu$m的長傳播模式。此外，通過考慮粘彈性和非線性阻尼機制，我們驗證了在實際條件下非線性響應的魯棒性。最後，我們在馬赫-曾德爾干涉儀中實現了全半導體波導，展示了通過自由電子克爾效應實現的高效非線性調製透射光譜。這項工作證明了重摻雜半導體中自由電子非線性在光子集成電路中的變革潛力，為可擴展的片上非線性納米光子系統鋪平了道路。

摘要

  • 原文標題：Enhancing DUNE Physics Sensitivity with Light and Charge Calorimetry
  • 中文標題：利用光和電荷量熱法增強DUNE物理靈敏度
  • 發布日期：2025-03-06 13:44:31+00:00
  • 作者：Jogesh Rout, Suchismita Sahoo
  • 分類：physics.ins-det, hep-ex, hep-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04432v1

中文摘要：我們研究了液態氬時間投影室中光量熱法的潛力及其固有的自補償特性，強調了其與傳統的電荷量熱法相比的優勢。先前的研究表明，光量熱法可以實現與先進的基於電荷的技術相當的能量分辨率，特別是對於GeV級中微子。在這項工作中，我們探索了光量熱法與電荷量熱法在DUNE中關鍵物理參數（包括CP破壞（CPV）和質量層次確定）的精確測量中的互補性。雖然電荷量熱法在CP相位測量中提供了更高的分辨率，但光量熱法獨立地為CPV和質量層次敏感性提供了重要的見解。此外，我們的曝光與CPV敏感性研究表明，使用光量熱法和電荷量熱法比傳統的基於TDR的重建方法更快地達到$5\sigma$的發現潛力。這些發現突出了光量熱法作為一種簡單而有效的重建方法的潛力，作為增強DUNE物理能力的補充方法。

摘要

  • 原文標題：Capacitive response of biological membranes
  • 中文標題：生物膜的電容響應
  • 發布日期：2025-03-06 18:16:39+00:00
  • 作者：Jafar Farhadi, Joshua B. Fernandes, Karthik Shekhar, Kranthi K. Mandadapu
  • 分類：cond-mat.soft, physics.bio-ph, q-bio.SC
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04677v1

中文摘要：我們提出了一個最小模型，用於分析通過阻塞電極施加階躍電壓時生物膜的電容響應。通過對基礎電解質輸運方程的微擾分析，我們表明跨膜電位的主導階弛豫由電容時間尺度 ${\tau_{\rm C} =\dfrac{\lambda_{\rm D}L}{D}\left(\dfrac{2+\Gamma\delta^{\rm M}/L}{4+\Gamma\delta^{\rm M}/\lambda_{\rm D}}\right)}$ 控制，其中 $\lambda_{\rm D}$ 是德拜屏蔽長度，$L$ 是電解質寬度，$\Gamma$ 是電解質與膜的介電常數之比，$\delta^{\rm M}$ 是膜厚度，$D$ 是離子擴散係數。由於膜的低介電常數和有限厚度，該時間尺度明顯短於裸電解質的傳統 RC 時間尺度 ${\lambda_{\rm D} L / D}$。然而，在線性範圍之外，體電解質中的鹽擴散驅動了跨膜電位的二次非線性弛豫過程，其時間尺度為 ${\tau_{\rm L} =L^2/4\pi^2 D}$。一個簡單的等效電路模型準確地捕捉了線性行為，並且微擾展開在整個觀察到的生理跨膜電位範圍內仍然適用。這些發現共同強調了更快的電容時間尺度和非線性效應對體擴散時間尺度在確定一系列生物系統的跨膜電位動態中的重要性。

摘要

  • 原文標題：Quantifying the Reasoning Abilities of LLMs on Real-world Clinical Cases
  • 中文標題：量化大語言模型在真實世界臨床案例中的推理能力
  • 發布日期：2025-03-06 18:35:39+00:00
  • 作者：Pengcheng Qiu, Chaoyi Wu, Shuyu Liu, Weike Zhao, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie
  • 分類：cs.CL
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04691v1

中文摘要：最新的推理增強型大語言模型（reasoning LLMs），如 DeepSeek-R1 和 OpenAI-o3，已經展示了顯著的成功。然而，這種推理增強在高度專業的醫學領域的應用尚未得到明確評估，特別是在不僅評估最終生成結果，還檢查其推理過程質量方面。在本研究中，我們提出了 MedR-Bench，一個以推理為重點的醫學評估基準，包含 1,453 個結構化患者案例，其推理參考來自病例報告。我們的基準涵蓋了 13 個身體系統和 10 種專科疾病，包括常見和罕見疾病。在我們的評估中，我們引入了一個多功能框架，包含三個關鍵的臨床階段：評估建議、診斷決策和治療計劃，全面捕捉 LLMs 在整個患者醫療旅程中的表現。在指標方面，我們提出了一種新穎的代理系統，稱為推理評估器（Reasoning Evaluator），旨在通過動態搜索和執行交叉引用檢查，從效率、事實性和完整性的角度，以可擴展的方式自動化和客觀量化自由文本推理響應。最終，我們評估了五種最先進的推理 LLMs，包括 DeepSeek-R1、OpenAI-o3-mini 等。我們的結果表明，當前的 LLMs 能夠處理相對簡單的診斷任務，並提供足夠的關鍵評估結果，準確率通常超過 85%。然而，它們在更複雜的任務（如評估建議和治療計劃）上仍然存在困難。在推理方面，它們的推理過程通常是可靠的，事實性得分超過 90%，但常常忽略關鍵的推理步驟。我們的研究明確揭示了當前臨床 LLMs 的進一步發展方向。

摘要

  • 原文標題：Privacy Preserving and Robust Aggregation for Cross-Silo Federated Learning in Non-IID Settings
  • 中文標題：非獨立同分布設置下跨孤島聯邦學習的隱私保護和魯棒聚合
  • 發布日期：2025-03-06 14:06:20+00:00
  • 作者：Marco Arazzi, Mert Cihangiroglu, Antonino Nocera
  • 分類：cs.LG, cs.AI, cs.CR
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04451v1

中文摘要：聯邦平均（Federated Averaging）由於其簡單性和可擴展性，仍然是聯邦學習中最廣泛使用的聚合策略。然而，在非獨立同分布（non-IID）數據設置中，其性能顯著下降，尤其是在客戶端數據分布高度不平衡或偏斜的情況下。此外，它依賴於客戶端傳輸元數據，特別是訓練樣本的數量，這引入了隱私風險，並可能與歐洲《通用數據保護條例》（GDPR）等監管框架產生衝突。在本文中，我們提出了一種新的聚合策略，通過引入類感知梯度掩碼來解決這些挑戰。與傳統方法不同，我們的方法僅依賴於梯度更新，消除了對任何額外客戶端元數據的需求，從而增強了隱私保護。此外，我們的方法基於類特定重要性驗證並動態加權客戶端的貢獻，確保了對非獨立同分布數據的魯棒性、防止收斂失敗以及抵禦後門攻擊。在基準數據集上的大量實驗表明，我們的方法不僅在非獨立同分布設置中優於聯邦平均和其他廣泛接受的聚合策略，而且在對抗性場景中保持了模型的完整性。我們的結果證明了梯度掩碼作為一種實用且安全的聯邦學習解決方案的有效性。

摘要

  • 原文標題：Simulador electromagnético eficiente para el diseño de rejillas de difracción débiles en guías dieléctricas
  • 中文標題：用於設計電介質波導中弱衍射光柵的高效電磁模擬器
  • 發布日期：2025-03-06 15:51:20+00:00
  • 作者：Elio Godoy-Lorite, Laureano Moreno-Pozas, José Manuel Luque-González, Ana Sánchez-Ramírez, Robert Halir, Alejandro Ortega-Moñux, J. Gonzalo Wangüemert-Pérez, Iñigo Molina-Fernández
  • 分類：physics.optics
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04562v1

中文摘要：自由空間光通信和光探測與測距（LiDAR）的顯著增長，要求光柵能夠發射高度準直的波束，即具有毫米甚至厘米的瑞利範圍。因此，需要單位長度輻射功率較低的弱強度光柵。本工作的主要目的是提出一種高效且精確的仿真工具，以加速這些應用所需的弱強度光柵的設計。為此，我們提出了一種基於經典微擾方法的仿真器，該方法採用電路方法來解決電磁問題。與使用嚴格的二維全波電磁仿真器（FEXEN）獲得的結果進行比較，顯示出非常好的一致性，並且仿真時間最多可減少16倍。

摘要

  • 原文標題：Unveiling the effect of adding B4C at the W-on-Si interface
  • 中文標題：揭示在W-on-Si界面添加B4C的效果
  • 發布日期：2025-03-06 12:00:40+00:00
  • 作者：Adele Valpreda, Hendrik W. Lokhorst, Jacobus M. Sturm, Andrey E. Yakshin, Marcelo Ackermann
  • 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.app-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04356v1

中文摘要：在本研究中，我們研究了W-on-Si界面以及在該界面添加B4C中間層的影響，使用了低能離子散射（LEIS）光譜、X射線反射率、X射線衍射和透射電子顯微鏡結合能量色散X射線光譜。我們提取了三種不同結構的界面有效寬度：無B4C、0.24 nm和1.2 nm的B4C沉積在W和Si薄膜之間。分析表明，當B4C原子沉積在W-on-Si界面時，W的分布並沒有顯著變銳，表明B4C在這些結構的沉積過程中並不作為原子擴散的物理屏障。W/Si薄膜結構用於各種應用，包括X射線光學。雖然許多研究報道在W/Si界面添加亞納米厚度的B4C薄膜對結構的整體反射率有益，但所涉及的物理機制尚未完全理解。在這種情況下，能夠以亞納米分辨率表徵界面寬度是關鍵。在本研究中，我們展示了如何通過分析LEIS光譜的次表面信號來表徵W-on-(B4C-)Si界面，強調了系統提取有效界面寬度值對於分析和理解薄膜生長的重要性。

摘要

  • 原文標題：Observation of Multiplet Lines in Seeded Stimulated Mn Kα1 X-ray Emission
  • 中文標題：種子激發Mn Kα1 X射線發射中多重線結構的觀測
  • 發布日期：2025-03-06 00:55:30+00:00
  • 作者：Thomas Kroll, Margaret Doyle, Aliaksei Halavanau, Thomas M. Linker, Joshua Everts, Yurina Michine, Franklin D. Fuller, Clemens Weninger, Roberto Alonso-Mori, Claudio Pellegrini, Andrei Benediktovich, Makina Yabashi, Ichiro Inoue, Yuichi Inubushi, Taito Osaka, Toru Hara, Jumpei Yamada, Jan Kern, Junko Yano, Vittal K. Yachandra, Nina Rohringer, Hitoki Yoneda, Uwe Bergmann
  • 分類：physics.chem-ph, cond-mat.mtrl-sci
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.03993v1

中文摘要：我們報告了通過種子激發X射線發射光譜（seeded S-XES）成功解析錳（Mn）配合物中Kα1 X射線發射的多重態結構。通過使用飛秒泵浦脈衝在Mn K邊緣以上產生同時的1s核心空穴，以及第二色可調種子脈衝來啟動受激發射過程，我們能夠增強Kα1發射中的各個譜線。這種方法能夠解析傳統Mn Kα XES中由於壽命展寬而被掩蓋的精細多重態特徵。這項工作建立在我們之前的觀察基礎上，即在高強度泵浦下，Mn(II)和Mn(VII)配合物的S-XES可以表現出受激發射，而不會犧牲對氧化態的化學敏感性。該技術為過渡金屬配合物中超越核心空穴壽命展寬的高分辨率電子結構光譜學打開了大門，並具有在催化、無機化學和材料科學中的潛在應用。

摘要

  • 原文標題：Refraction of light and conservation laws
  • 中文標題：光的折射與守恆定律
  • 發布日期：2025-03-06 08:31:21+00:00
  • 作者：R. Dengler
  • 分類：physics.class-ph, physics.optics
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04206v1

中文摘要：光的折射和無色散介質中的光折射可以通過局域化的宏觀波包來建模，從而能夠用偽粒子來描述。這種方法常用於思想實驗中，以說明Abraham-Minkowski爭論的某些方面。本文利用粒子圖像在基礎層面上展示了不同類型的動量如何發揮作用，以及如何從粒子層面解釋光的折射。通過一個特殊的精確可解的微觀模型，本文展示了微觀物理與傳統的有效介質麥克斯韋方程之間的相互作用和張力。

摘要

  • 原文標題：Near instance optimality of the Lanczos method for Stieltjes and related matrix functions
  • 中文標題：Lanczos 方法在 Stieltjes 及相關矩陣函數中的近實例最優性
  • 發布日期：2025-03-06 13:37:01+00:00
  • 作者：Marcel Schweitzer
  • 分類：math.NA, cs.NA, 65F60, 65F50, 65Q25
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04427v1

中文摘要：多項式 Krylov 子空間方法是用於近似矩陣函數作用於向量 $f(A)b$ 的最廣泛使用的方法之一，特別是在矩陣 $A$ 是大規模稀疏矩陣時。當 $A$ 是 Hermitian 正定矩陣時，Lanczos 方法是 Krylov 方法的標準選擇，儘管其本質上非常簡單，但它通常優於其他更複雜的方法。事實上，人們經常觀察到 Lanczos 方法的誤差幾乎與 Krylov 空間中最佳可能近似的誤差完全一致（而後者通常無法高效計算）。然而，迄今為止，關於 Lanczos 方法誤差與最優誤差之間偏差的理論保證大多缺乏（除了線性系統和少數其他特殊情況外）。我們證明了當 $f$ 屬於 Stieltjes 函數類（例如，包括逆分數冪作為特例）以及一個相關類（例如，包含平方根和移位對數）時，這種偏差的嚴格界限，從而提供了**近實例最優性**的保證。雖然我們界限中的常數可能不是最優的，但它們大大改進了文獻中已有的少數結果，並且更接近實際行為。

摘要

  • 原文標題：An artificially intelligent magnetic resonance spectroscopy quantification method: Comparison between QNet and LCModel on the cloud computing platform CloudBrain-MRS
  • 中文標題：一種人工智能的磁共振波譜定量方法：QNet與LCModel在雲計算平台CloudBrain-MRS上的比較
  • 發布日期：2025-03-06 14:19:55+00:00
  • 作者：Meijin Lin, Lin Guo, Dicheng Chen, Jianshu Chen, Zhangren Tu, Xu Huang, Jianhua Wang, Ji Qi, Yuan Long, Zhiguo Huang, Di Guo, Xiaobo Qu, Haiwei Han
  • 分類：physics.med-ph, cs.LG
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04469v1

中文摘要：目標：本研究旨在通過易於使用的智能雲計算平台 CloudBrain-MRS，對深度學習方法 QNet 和經典方法 LCModel 在人類大腦磁共振波譜（MRS）代謝物定量方面進行統計學比較。材料與方法：在這項回顧性研究中，兩台 3 T MRI 掃描儀 Philips Ingenia 和 Achieva 分別於 2021 年 9 月至 10 月從健康參與者的大腦前扣帶皮層區域收集了 61 和 46 個體內 1H 磁共振（MR）波譜。通過 Bland-Altman 分析、Pearson 相關性和合理性分析，評估了兩種定量方法之間的一致性、線性相關性和合理性。結果：招募了 15 名健康志願者（12 名女性和 3 名男性，年齡範圍：21-35 歲，平均年齡/標準差 = 27.4/3.9 歲）。Bland-Altman 分析、Pearson 相關性和合理性分析顯示，兩種方法在總 N-乙酰天冬氨酸（tNAA）、總膽鹼（tCho）和肌醇（Ins）的定量方面具有高度到良好的一致性和非常強到中等程度的相關性（一致性限的相對半區間分別為 3.04%、9.3% 和 18.5%；Pearson 相關係數 r 分別為 0.775、0.927 和 0.469）。此外，QNet 的定量結果比 LCModel 更接近之前報道的平均值。結論：QNet 和 LCModel 在 tNAA、tCho 和 Ins 的定量結果之間具有高度或良好的一致性，且 QNet 的定量結果通常比 LCModel 更合理。

摘要

  • 原文標題：Compact and fully functional high-frequency sine wave gating InGaAs/InP single-photon detector module
  • 中文標題：緊湊且功能齊全的高頻正弦波門控InGaAs/InP單光子探測器模塊
  • 發布日期：2025-03-06 07:38:43+00:00
  • 作者：Qi Xu, Chao Yu, Dajian Cui, Xuan-Yi Zhang, Wei Chen, Yu-Qiang Fang, Lianjun Jiang, Qixia Tong, Jianglin Zhao, Jun Zhang
  • 分類：physics.optics, physics.ins-det, quant-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04173v1

中文摘要：高頻正弦波門控（SWG）InGaAs/InP單光子探測器（SPD）廣泛用於同步近紅外單光子檢測。在實際應用中，SPD的尺寸是系統集成中最受關注的特徵之一。據我們所知，我們展示了最緊湊且功能齊全的高頻SWG InGaAs/InP SPD。我們使用系統級封裝技術開發了一種正弦波門控集成電路（SWGIC），支持大振幅正弦波門生成、符合門生成、相位調節、振幅監測和振幅調製等功能。此外，我們設計並製造了一種高性能多模光纖耦合的InGaAs/InP單光子雪崩二極管（SPAD），採用緊湊的蝶形封裝。進一步地，我們實現了一種單片集成讀出電路（MIRC），用於從SWG的大電容響應中提取微弱的雪崩信號。最後，SWGIC、SPAD、MIRC及其附屬電路被集成到一個尺寸為6 cm x 5.7 cm x 1.7 cm的單一模塊中。經過表徵，該SPD模塊在238 K的工作溫度和160 ns的保持時間下，表現出40%的光子探測效率、9 kcps的暗計數率和4.6%的後脈衝概率。我們的工作為需要高度集成的近紅外單光子檢測應用提供了實用的解決方案。

摘要

  • 原文標題：Ecomap: Sustainability-Driven Optimization of Multi-Tenant DNN Execution on Edge Servers
  • 中文標題：Ecomap：基於可持續性的邊緣服務器多租戶DNN執行優化
  • 發布日期：2025-03-06 06:56:51+00:00
  • 作者：Varatheepan Paramanayakam, Andreas Karatzas, Dimitrios Stamoulis, Iraklis Anagnostopoulos
  • 分類：cs.LG, cs.DC, cs.PF
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04148v1

中文摘要：邊緣計算系統在滿足嚴格的延遲要求、最小化功耗以及保持環境可持續性的同時，難以高效管理多個並發的深度神經網絡（DNN）工作負載。本文介紹了Ecomap，這是一個以可持續性為驅動的框架，能夠根據實時碳強度動態調整邊緣設備的最大功率閾值。Ecomap創新性地使用了混合質量模型，允許在違反延遲約束時動態替換計算量大的DNN為更輕量級的替代方案，從而在最小化精度損失的情況下確保服務的響應性。此外，它還採用了基於變壓器的估計器來指導高效的工作負載映射。使用NVIDIA Jetson AGX Xavier的實驗結果表明，與最先進的方法相比，Ecomap平均減少了30%的碳排放，並實現了25%更低的碳延遲積（CDP），同時保持了相當或更好的延遲和功率效率。

摘要

  • 原文標題：Scaling Rich Style-Prompted Text-to-Speech Datasets
  • 中文標題：擴展豐富風格提示的文本到語音數據集
  • 發布日期：2025-03-06 18:57:40+00:00
  • 作者：Anuj Diwan, Zhisheng Zheng, David Harwath, Eunsol Choi
  • 分類：eess.AS, cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SD
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04713v1

中文摘要：我們介紹了副語言語音標註（ParaSpeechCaps），這是一個大規模數據集，使用豐富的風格標註對語音片段進行注釋。雖然在小規模人工標註的數據集中已經探索了豐富的抽象標籤（例如喉音、鼻音、痛苦），但現有的大規模數據集僅涵蓋基本標籤（例如低音、慢速、大聲）。我們結合了現成的文本和語音嵌入器、分類器以及音頻語言模型，首次實現了豐富標籤注釋的自動擴展。ParaSpeechCaps共涵蓋59種風格標籤，包括說話者級別的內在標籤和話語級別的情境標籤。它由342小時的人工標註數據（PSC-Base）和2427小時的自動標註數據（PSC-Scaled）組成。我們在ParaSpeechCaps上微調了開源風格提示的TTS模型 Parler-TTS，並在風格一致性（+7.9% Consistency MOS）和語音質量（+15.5% Naturalness MOS）方面優於結合現有豐富風格標籤數據集的最佳基線模型。我們消融了數據集設計的幾個選擇，為未來在這一領域的工作奠定了基礎。我們的數據集、模型和代碼已在https://github.com/ajd12342/paraspeechcaps 發布。

摘要

  • 原文標題：Propagating Model Uncertainty through Filtering-based Probabilistic Numerical ODE Solvers
  • 中文標題：基於濾波的概率數值ODE求解器中模型不確定性的傳播
  • 發布日期：2025-03-06 18:26:42+00:00
  • 作者：Dingling Yao, Filip Tronarp, Nathanael Bosch
  • 分類：stat.ML, cs.LG, cs.NA, math.NA
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04684v1

中文摘要：基於濾波的概率數值常微分方程（ODE）求解器，也稱為ODE濾波器，已被確立為量化ODE解中數值不確定性的有效方法。然而，在實際應用中，底層動力系統通常包含不確定參數，需要將這種模型不確定性傳播到ODE解中。在本文中，我們證明了儘管ODE濾波器具有概率性質，但它們並不能自動解決這種不確定性傳播問題。為了解決這一局限性，我們提出了一種新方法，將ODE濾波器與數值積分相結合，以正確地對不確定參數進行邊緣化處理，同時考慮參數不確定性和數值求解器的不確定性。在多個動力系統中的實驗表明，所得的不確定性估計與參考解非常接近。值得注意的是，我們展示了ODE求解器的數值不確定性如何幫助防止傳播不確定性估計中的過度自信，尤其是在使用較大步長時。我們的結果表明，概率數值方法可以有效地量化動力系統中的數值和參數不確定性。

摘要

  • 原文標題：The nexus between disease surveillance, adaptive human behavior and epidemic containment
  • 中文標題：疾病監測、適應性人類行為與疫情控制之間的關聯
  • 發布日期：2025-03-06 15:14:57+00:00
  • 作者：Baltazar Espinoza, Roger Sanchez, Jimmy Calvo-Monge, Fabio Sanchez
  • 分類：math.DS, q-bio.PE, 37N25 92B05 92-10
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04527v1

中文摘要：流行病表現出在多個時間和組織尺度上相互關聯的過程，這是複雜適應系統的標誌。現代流行病學建模框架結合了個體行為選擇與集中干預之間的反饋。然而，疾病檢測、規劃和應對的現實操作過程常常被忽視。疾病檢測是一個動態挑戰，由監測工作和傳播特徵之間的相互作用所塑造。它是觸發緊急聲明、信息傳播、適應性行為反應以及公共衛生干預措施部署的關鍵點。評估疾病監測系統作為適應性行為和公共衛生干預措施的觸發因素的影響，是設計有效控制政策的關鍵。 我們研究了由疾病監測與信息和疾病傳播交織動態之間的反饋所產生的多種行為和流行病學動態。具體而言，我們研究了以下交織動態：$(i)$ 疾病監測觸發衛生緊急聲明，$(ii)$ 風險信息傳播產生分散的行為反應，以及$(iii)$ 集中干預。我們的結果表明，能夠快速檢測疾病暴發的強大監測系統可以觸發人群的早期反應，從而導致較大的流行規模。關鍵結果是，最小化最終流行規模的反應情景由風險信息傳播與疾病傳播之間的權衡決定，而監測的觸發效應在這一權衡中起到中介作用。最後，我們的結果證實，行為適應可以對最終流行規模產生類似滯後的效應。

摘要

  • 原文標題：On Approximate Representation of Fractional Brownian Motion
  • 中文標題：關於分數布朗運動的近似表示
  • 發布日期：2025-03-06 16:10:05+00:00
  • 作者：Konstantin A. Rybakov
  • 分類：math.PR, 60G22, 60H35, G.3
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04575v1

中文摘要：本文考慮了分數布朗運動相對於勒讓德多項式的正交展開。這不僅具有理論意義，還具有實際應用價值，因為它可以用於近似和模擬連續時間中的分數布朗運動。文中給出了均方逼近誤差的關係，並與之前獲得的結果進行了比較。

摘要

  • 原文標題：IFIR: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Instruction-Following in Expert-Domain Information Retrieval
  • 中文標題：IFIR：專家領域信息檢索中指令遵循評估的綜合基準
  • 發布日期：2025-03-06 17:32:22+00:00
  • 作者：Tingyu Song, Guo Gan, Mingsheng Shang, Yilun Zhao
  • 分類：cs.CL, cs.IR
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04644v1

中文摘要：我們介紹了IFIR，這是第一個旨在評估專家領域中指令遵循信息檢索（IR）的綜合基準。IFIR包含2,426個高質量示例，涵蓋金融、法律、醫療保健和科學文獻四個專業領域的八個子集。每個子集處理一個或多個特定領域的檢索任務，復現了定製指令至關重要的現實場景。IFIR通過整合不同複雜程度的指令，能夠對指令遵循檢索能力進行詳細分析。我們還提出了一種基於LLM的新型評估方法，以更精確和可靠地評估模型在遵循指令方面的表現。通過對15個前沿檢索模型（包括基於LLM的模型）進行廣泛實驗，我們的結果表明，當前模型在有效遵循複雜、特定領域的指令方面面臨重大挑戰。我們進一步提供了深入分析，以突出這些局限性，為未來檢索器的發展提供了寶貴的見解。

摘要

  • 原文標題：Iris Style Transfer: Enhancing Iris Recognition with Style Features and Privacy Preservation through Neural Style Transfer
  • 中文標題：虹膜風格遷移：通過神經風格遷移增強虹膜識別並保護隱私
  • 發布日期：2025-03-06 18:55:21+00:00
  • 作者：Mengdi Wang, Efe Bozkir, Enkelejda Kasneci
  • 分類：cs.CV, cs.HC
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04707v1

中文摘要：虹膜紋理被廣泛認為是用於認證和識別的黃金標準生物特徵模態。近年來，對魯棒虹膜識別方法的需求，以及對虹膜攻擊的安全和隱私問題的日益關注，使得這一領域的需求急劇上升。受神經風格遷移的啟發，這是一種利用神經網絡分離內容和風格特徵的先進技術，我們假設虹膜紋理的風格特徵為識別提供了可靠的基礎，並且比傳統方法更能抵抗旋轉和視角變化等變化。我們的實驗結果支持了這一假設，顯示出與傳統特徵相比顯著更高的分類準確率。此外，我們提出使用神經風格遷移來掩蓋可識別的虹膜風格特徵，確保敏感生物特徵信息的保護，同時保持眼圖像在眼部分割和視線估計等任務中的實用性。這項工作為面向虹膜的安全和隱私感知的生物特徵系統開闢了新的途徑。

摘要

  • 原文標題：Matrix Factorization for Inferring Associations and Missing Links
  • 中文標題：矩陣分解用於推斷關聯和缺失鏈接
  • 發布日期：2025-03-06 18:22:46+00:00
  • 作者：Ryan Barron, Maksim E. Eren, Duc P. Truong, Cynthia Matuszek, James Wendelberger, Mary F. Dorn, Boian Alexandrov
  • 分類：cs.LG, cs.AI, cs.LO
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04680v1

中文摘要：缺失鏈接預測是一種網絡分析方法，應用於推薦系統、生物學、社會科學、網絡安全、信息檢索以及知識圖譜中的人工智能（AI）推理。缺失鏈接預測通過分析觀察到的模式和關係，識別網絡中未觀察到但可能存在的連接。在擴散檢測中，這有助於識別和描述國家或非國家行為者獲取核武器或相關技術的企圖——這是一項對全球安全至關重要但極具挑戰性的任務。非負矩陣分解（NMF）和邏輯矩陣分解（LMF）等降維技術雖然有效，但需要選擇矩陣秩參數，即隱藏特徵的數量k，以避免過擬合或欠擬合。我們引入了加權（WNMFk）、布爾（BNMFk）和推薦（RNMFk）矩陣分解方法，並結合邏輯分解的集成變體，用於鏈接預測。我們的方法通過使用改進的自舉方法和不確定性量化（UQ）評估穩定性和準確性，自動確定模型秩估計，評估隨機擾動下的預測可靠性。我們結合Otsu閾值選擇和k均值聚類進行布爾矩陣分解，並將其與基於坐標下降的布爾閾值方法進行比較。我們的實驗突出了秩k選擇的影響，評估了不同測試集大小下的模型性能，並展示了UQ在可靠預測中的優勢。我們在三個合成數據集（布爾和均勻分布）上驗證了我們的方法，並在五個真實世界的蛋白質-蛋白質相互作用網絡上與LMF和對稱LMF（symLMF）進行了基準測試，展示了改進的預測性能。

摘要

  • 原文標題：Non-parametric kernel density estimation of magnitude distribution for the analysis of seismic hazard posed by anthropogenic seismicity
  • 中文標題：非參數核密度估計在人為地震活動震級分布分析中的應用
  • 發布日期：2025-03-06 12:43:18+00:00
  • 作者：Francis Tong, Stanisław Lasocki, Beata Orlecka-Sikora
  • 分類：physics.geo-ph, stat.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04393v1

中文摘要：摘要：人為地震活動觀測到的震級分布與古登堡-里希特關係的頻繁顯著偏差，要求採用替代的估計方法進行概率地震危險性評估。我們評估了五種非參數核密度估計（KDE）方法，這些方法應用於從四種震級分布模型（指數分布、凹雙指數分布、凸雙指數分布和指數-高斯分布）中抽取的模擬樣本。後三種模型代表了由於地殼厚度有限和特徵地震效應導致的與古登堡-里希特關係的偏差。假設的與指數分布的偏差從未超過實際中遇到的偏差。研究的KDE方法包括Silverman和Scott規則（結合Abramson帶寬調整）、兩種基於擴散的方法（ISJ和diffKDE）以及將帶寬估計公式化為優化問題的adaptiveKDE。我們使用100,000次模擬的均方積分誤差（MISE）評估了這些方法在震級2到6、樣本量400到5000下的性能。通過樣本量為1000的平均重現周期（MRP）說明了它們在危險性評估中的適用性。在測試的方法中，diffKDE為較大震級提供了最準確的累積分布函數估計。即使數據來自指數分布，當樣本量至少為1000時，diffKDE的表現與最大似然估計相當。鑑於人為地震活動經常偏離指數模型，我們建議在樣本量足夠的情況下，使用diffKDE進行概率地震危險性評估。

摘要

  • 原文標題：Reproducibility Assessment of Magnetic Resonance Spectroscopy of Pregenual Anterior Cingulate Cortex across Sessions and Vendors via the Cloud Computing Platform CloudBrain-MRS
  • 中文標題：通過雲計算平台CloudBrain-MRS評估前扣帶回膝前部磁共振波譜的跨會話和跨廠商可重複性
  • 發布日期：2025-03-06 14:06:50+00:00
  • 作者：Runhan Chen, Meijin Lin, Jianshu Chen, Liangjie Lin, Jiazheng Wang, Xiaoqing Li, Jianhua Wang, Xu Huang, Ling Qian, Shaoxing Liu, Yuan Long, Di Guo, Xiaobo Qu, Haiwei Han
  • 分類：stat.ML, cs.LG, physics.med-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04453v1

中文摘要：鑑於需要闡明疾病及其治療機制，以及不同磁共振系統廠商之間採集和後處理協議缺乏統一性，本研究旨在確定從不同掃描會話、機器型號甚至不同廠商的3T掃描儀獲得的代謝物濃度是否具有高度可重複性，並可以合併用於診斷分析，這對於罕見疾病的研究非常有價值。參與者在一周內的兩天分別接受磁共振成像（MRI）掃描（每天一次會話，每次會話包括兩次質子磁共振波譜（1H-MRS）掃描，兩次掃描間隔不超過5分鐘（無離床活動）），並在每台機器上進行分析，使用變異係數（CV）和組內相關係數（ICC）評估會話內和會話間的可靠性，並使用相關係數評估跨機器的可重複性。對於會話內和會話間，所有第一次或第二次掃描的CV值幾乎都低於20%，大多數代謝物的ICC值從中等（0.4-0.59）到優秀（0.75-1），表明數據具有高可靠性。在三台掃描儀之間的可重複性方面，所有Pearson相關係數接近1，大多數在0.9左右，且大多數具有統計學顯著性（P<0.01）。此外，廠商內的可重複性高於廠商間的可重複性。

摘要

  • 原文標題：Predictable Scale: Part I -- Optimal Hyperparameter Scaling Law in Large Language Model Pretraining
  • 中文標題：可預測的尺度：第一部分——大型語言模型預訓練中的最優超參數縮放規律
  • 發布日期：2025-03-06 18:58:29+00:00
  • 作者：Houyi Li, Wenzheng Zheng, Jingcheng Hu, Qiufeng Wang, Hanshan Zhang, Zili Wang, Yangshijie Xu, Shuigeng Zhou, Xiangyu Zhang, Daxin Jiang
  • 分類：cs.LG, cs.AI, F.2.2; I.2.7
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04715v1

中文摘要：大型語言模型（LLMs）在各種任務中的出色表現已得到廣泛認可，但其有效部署需要仔細的超參數優化。通過在不同配置下進行廣泛的網格搜索實驗，我們發現了控制這些超參數的普適縮放規律：最佳學習率與模型參數和數據規模呈冪律關係，而最佳批量大小主要與數據規模相關。我們的分析揭示了在固定模型和數據規模條件下，超參數的優化空間是凸的，這意味着存在一個最優超參數平台。我們為社區提供了一個通用的即插即用的最優超參數工具。其在測試集上的估計值與通過窮舉搜索找到的全局最優LLM性能僅相差0.07%。這些規律在模型稀疏性、訓練數據分布和模型形狀的變化中表現出顯著的魯棒性。據我們所知，這是首次將不同模型形狀和結構（如專家混合模型和密集Transformer）統一起來，並在不同數據分布下建立最優超參數縮放規律的工作。這一詳盡的優化過程需要大量的計算資源，使用了近百萬個NVIDIA H800 GPU小時從頭訓練了3,700個不同規模和超參數的LLMs，並消耗了約100萬億個token。為了促進可重複性和進一步研究，我們將通過指定倉庫https://step-law.github.io/逐步發布所有損失測量值和模型檢查點。

摘要

  • 原文標題：The JARVIS Infrastructure is All You Need for Materials Design
  • 中文標題：JARVIS 基礎設施是材料設計所需的一切
  • 發布日期：2025-03-06 06:26:32+00:00
  • 作者：Kamal Choudhary
  • 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04133v1

中文摘要：聯合自動化多種集成模擬資源庫（JARVIS）是一個綜合性的基礎設施，提供數據庫、工具、教程和基準，用於多尺度、多模態、正向和逆向材料設計。它強調開放獲取原則和可重複性，集成了理論和實驗方法，如密度泛函理論、量子蒙特卡羅、緊束縛模型、經典力場以及機器學習方法——包括指紋識別、圖神經網絡和變壓器模型。其實驗數據收集涵蓋了低溫學、顯微鏡和衍射，覆蓋了金屬、半導體、絕緣體、超導體、碳捕獲系統、高強度化合物、低維材料、異質結構和缺陷等材料。JARVIS通過開放數據集、網絡應用程序、可執行腳本和同行評審的出版物傳播資源，確保廣泛的訪問性和可重複性。它在全球範圍內被廣泛採用，促進了數百萬數據和工具的下載。通過將多種方法和數據統一在一個平台下，JARVIS推動了基礎發現和現實世界的創新，推進了傳統和數據驅動的材料設計。

摘要

  • 原文標題：HERACLES++: a multi-dimensional Eulerian code for exascale computing
  • 中文標題：HERACLES++：面向百億億次計算的多維歐拉代碼
  • 發布日期：2025-03-06 13:37:50+00:00
  • 作者：Lou Roussel-Hard, Edouard Audit, Luc Dessart, Thomas Padioleau, Yushan Wang
  • 分類：astro-ph.SR, astro-ph.GA, astro-ph.HE, astro-ph.IM, physics.comp-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04428v1

中文摘要：多維天體物理流體的數值模擬面臨着巨大的挑戰。然而，百億億次計算的發展顯著提升了計算能力，推動了能夠充分利用這些資源的新代碼的開發。在本文中，我們介紹了HERACLES++，這是一種具有高可移植性的新型流體動力學代碼，針對不同架構的百億億次計算機進行了優化，能夠在CPU和GPU上高效運行。該代碼採用歐拉方法，並使用Godunov有限體積法求解流體動力學方程，確保在捕捉激波和不連續性時的準確性。它包含不同的黎曼求解器、狀態方程和重力求解器。它可以在笛卡爾坐標系和球坐標系中工作，支持1維、2維或3維模擬，並使用被動標量來處理多種氣體。該代碼允許用戶提供加熱或冷卻項，以處理各種天體物理場景。除了常規的基準測試系列外，我們還使用HERACLES++模擬了超新星激波在紅超巨星包層中的傳播，從核心坍縮後的幾分鐘直到激波出現。在1維情況下，HERACLES++的結果與相同配置下的V1D結果一致。在3維情況下，瑞利-泰勒不穩定性的發展通過引入密度和成分波動以及湍流，改變了1維圖像。通過聚焦於一個楔形區域而非整個立體角，以及能夠在大量GPU上運行HERACLES++，我們能夠以亞度分辨率對3維超新星拋射物進行長期模擬。未來的發展計劃是將HERACLES++擴展為輻射流體動力學代碼。

摘要

  • 原文標題：Computer-Assisted Proofs of Solitons in Bose-Einstein Condensates
  • 中文標題：計算機輔助證明玻色-愛因斯坦凝聚體中的孤子
  • 發布日期：2025-03-06 18:49:04+00:00
  • 作者：Miguel Ayala, Carlos García-Azpeitia, Jean-Philippe Lessard
  • 分類：math.DS, math.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04701v1

中文摘要：我們嚴格證明了在一維Gross-Pitaevskii方程（GP方程）中具有周期勢的間隙孤子的存在性。這些非線性局域解出現在譜隙中，並在理解玻色-愛因斯坦凝聚體（BECs）中起着關鍵作用。為了證明它們，我們將問題重新表述為在高維動力系統中尋找同宿軌道。然後，我們使用計算機輔助證明技術，結合泛函分析框架，嚴格驗證數值近似的同宿軌道。這項工作將計算證據與形式數學證明相結合，為研究GP方程中的孤子提供了堅實的基礎。

摘要

  • 原文標題：A Short Survey of the Well-posedness of the Two-dimensional Burgers' Equation
  • 中文標題：二維Burgers方程適定性研究簡評
  • 發布日期：2025-03-06 14:19:14+00:00
  • 作者：Xiang Zhang, Shuhan Xie, Yule Sun
  • 分類：math.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04467v1

中文摘要：在本文中，我們利用無限維動力系統的框架，建立了二維Burgers方程解的存在性和唯一性。二維Burgers方程模擬了非線性平流和粘性耗散之間的相互作用，其形式為：$$ u_{t} + u \cdot \nabla u = \nu \Delta u + f, $$ 其中 $ u = (u_1, u_2) $ 是速度場，$ \nu > 0 $ 是粘性係數，$ f $ 表示外力。我們主要採用Galerkin方法將偏微分方程轉化為常微分方程。此外，通過使用Sobolev空間、能量估計和緊性論證，我們嚴格證明了在適當的初始條件和邊界條件下全局解的存在性及其唯一性。

摘要

  • 原文標題：Influence of elastic deformations on body-wave velocity in solids: a case study considering shear deformations in concrete
  • 中文標題：彈性變形對固體中體波速度的影響：考慮混凝土中剪切變形的案例研究
  • 發布日期：2025-03-06 11:57:49+00:00
  • 作者：Hao Cheng, Cornelis Weemstra, Katrin Löer, Max A. N. Hendriks, Yuguang Yang
  • 分類：physics.class-ph, physics.app-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04354v1

中文摘要：本文利用聲彈性理論框架研究了彈性變形對可壓縮各向同性材料中體波速度的影響。具體而言，它研究了在波傳播方向定義的坐標系中，與主變形軸成一定角度傳播的體波，其中剪切變形和法向變形同時存在。儘管已有許多研究涉及這一主題，但理論推導尚未就波速對施加的剪切應力和應變的響應得出明確結論。為了得出混凝土中體波的具體結論，我們以混凝土為介質分析了三個示例。主要發現是，在混凝土材料中，當體波在剪切變形平面上傳播時，縱波速度的變化主要歸因於法向應變的變化，而橫波速度則顯著受到法向應變和剪切應變的共同影響。這一發現可以增強聲彈性在平面應力狀態下檢測主應力大小和方向的應用。

摘要

  • 原文標題：Pervasive protonation of perovskite membranes made by the water-soluble sacrificial layer method
  • 中文標題：通過水溶性犧牲層方法製備的鈣鈦礦膜的普遍質子化
  • 發布日期：2025-03-06 08:21:09+00:00
  • 作者：Umair Saeed, Felip Sandiumenge, Kumara Cordero-Edwards, Jessica Padilla-Pantoja, José Manuel Caicedo Roque, David Pesquera, José Santiso, Gustau Catalan
  • 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.app-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04197v1

中文摘要：通過使用水溶性犧牲層的剝離方法製備鈣鈦礦氧化物自支撐薄膜（膜）具有吸引力，因為這些膜相對於傳統的外延薄膜具有新的機械自由度。然而，關於其製備過程，特別是在蝕刻步驟中暴露於水對其性能的影響，知之甚少。在這裡，我們研究了兩種鈣鈦礦原型——反鐵電PbZrO3和順電SrTiO3的膜在水基蝕刻步驟中的影響。通過拉曼光譜和X射線衍射，我們發現氫滲透到鈣鈦礦結構中的證據。伴隨着這種質子化，功能特性也發生了變化，兩種材料在室溫下都表現出塊體陶瓷或無氫薄膜中不存在的類鐵電行為。我們還發現，熱退火可以用來將氫從膜中排出，從而恢復塊體特性。這項工作的兩個主要結論是：（i）任何通過犧牲層水解製備的鈣鈦礦膜都容易受到氫滲透（質子化）的影響，這可能導致功能特性的重要但外在的變化；（ii）氫可以通過退火排出，並且應該通過退火排出以恢復內在行為。

摘要

  • 原文標題：Teach YOLO to Remember: A Self-Distillation Approach for Continual Object Detection
  • 中文標題：教YOLO記住：一種用於持續目標檢測的自蒸餾方法
  • 發布日期：2025-03-06 18:31:41+00:00
  • 作者：Riccardo De Monte, Davide Dalle Pezze, Gian Antonio Susto
  • 分類：cs.CV
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04688v1

中文摘要：實時目標檢測器如YOLO在大型數據集上經過多輪訓練後表現出色。然而，在現實場景中，數據是逐步到達的，神經網絡會遭受災難性遺忘，導致先前學到的知識丟失。為了解決這個問題，先前的研究探索了在持續目標檢測（CLOD）中進行類增量學習（CIL）的策略，大多數方法集中在兩階段目標檢測器上。然而，現有研究表明，對於像YOLO這樣的一階段無錨點檢測器，由於回歸輸出的噪聲，學習而不遺忘（LwF）可能無效，這可能導致傳遞損壞的知識。在這項工作中，我們提出了YOLO LwF，這是一種專為基於YOLO的持續目標檢測設計的自蒸餾方法。我們證明，當與回放記憶結合時，YOLO LwF顯著減輕了遺忘。與之前的方法相比，它在VOC和COCO基準測試上分別提高了mAP +2.1%和+2.9%，達到了最先進的性能。

摘要

  • 原文標題：UIPE: Enhancing LLM Unlearning by Removing Knowledge Related to Forgetting Targets
  • 中文標題：UIPE：通過移除與遺忘目標相關的知識來增強LLM的遺忘能力
  • 發布日期：2025-03-06 18:40:00+00:00
  • 作者：Wenyu Wang, Mengqi Zhang, Xiaotian Ye, Zhaochun Ren, Zhumin Chen, Pengjie Ren
  • 分類：cs.CL
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04693v1

中文摘要：大型語言模型（LLMs）在訓練過程中不可避免地會從海量數據集中獲取有害信息。LLM 遺忘旨在消除此類有害信息的影響，同時保持模型的整體性能。現有的遺忘方法，以基於梯度上升的方法為代表，主要關注遺忘目標數據，而忽略了邏輯相關知識對遺忘效果的關鍵影響。在本文中，通過理論和實驗分析，我們首先證明了遺忘效果不佳的一個關鍵原因是模型可以通過邏輯相關知識的推理重建目標內容。為了解決這一問題，我們提出了通過參數外推進行遺忘改進（UIPE），該方法能夠移除與遺忘目標高度相關的知識。實驗結果表明，UIPE 顯著提升了各種主流 LLM 遺忘方法在TOFU 基準上的性能。

摘要

  • 原文標題：A Foundational Potential Energy Surface Dataset for Materials
  • 中文標題：材料的基礎勢能表面數據集
  • 發布日期：2025-03-06 04:06:59+00:00
  • 作者：Aaron D. Kaplan, Runze Liu, Ji Qi, Tsz Wai Ko, Bowen Deng, Janosh Riebesell, Gerbrand Ceder, Kristin A. Persson, Shyue Ping Ong
  • 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04070v1

中文摘要：準確的勢能面（PES）描述對於材料的原子模擬至關重要。通用機器學習原子間勢（UMLIPs）$^{1-3}$為周期表中PES建模提供了一種計算效率高的替代方案，相較於密度泛函理論（DFT）$^4$。然而，由於依賴於DFT弛豫數據$^{5,6}$，其準確性目前受到根本性限制。在此，我們引入了MatPES，一個基礎的PES數據集，包含從281億個分子動力學快照中精心採樣的$\sim 400,000$個結構，涵蓋了160億個原子環境。我們展示了在適度大小的MatPES數據集上訓練的UMLIPs可以在廣泛的平衡、近平衡和分子動力學性質基準測試中與之前在大數據集上訓練的模型相媲美，甚至超越它們。我們還引入了第一個基於修訂的正則化強約束和適當歸一化（r$^2$SCAN）泛函$^7$的高保真PES數據集，顯著改進了原子間鍵合的描述。開源的MatPES計劃強調了材料科學中數據質量的重要性，並推動了社區驅動的廣泛進展，以實現更可靠、可推廣和高效的UMLIPs，用於大規模材料發現和設計。

摘要

  • 原文標題：UniNet: A Unified Multi-granular Traffic Modeling Framework for Network Security
  • 中文標題：UniNet：一種統一的網絡安全的多元粒度流量建模框架
  • 發布日期：2025-03-06 07:39:37+00:00
  • 作者：Binghui Wu, Dinil Mon Divakaran, Mohan Gurusamy
  • 分類：cs.CR, cs.LG, cs.NI
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04174v1

中文摘要：隨着現代網絡因多樣化設備、加密協議和不斷演變的威脅而變得越來越複雜，網絡流量分析變得至關重要。現有的機器學習模型通常僅依賴於數據包或流的單一表示，限制了其捕捉對穩健分析至關重要的上下文關係的能力。此外，針對監督學習、半監督學習和無監督學習的任務特定架構導致在適應不同數據格式和安全任務時效率低下。為了解決這些問題，我們提出了UniNet，一個統一的框架，引入了一種新穎的多粒度流量表示（T-Matrix），集成了會話、流和數據包級別的特徵，以提供全面的上下文信息。結合T-Attent，一個輕量級的基於注意力機制的模型，UniNet能夠高效地學習適用於多種安全任務的潛在嵌入。通過對四個關鍵網絡安全和隱私問題——異常檢測、攻擊分類、物聯網設備識別和加密網站指紋識別——的廣泛評估，UniNet在性能上顯著優於現有方法，實現了更高的準確性、更低的誤報率和更好的可擴展性。通過解決單級模型的局限性並統一流量分析範式，UniNet為現代網絡安全設定了新的基準。

摘要

  • 原文標題：Ultrahigh free-electron Kerr nonlinearity in all-semiconductor waveguides for all-optical nonlinear modulation of mid-infrared light
  • 中文標題：全半導體波導中的超高自由電子克爾非線性用於中紅外光的全光非線性調製
  • 發布日期：2025-03-06 18:57:25+00:00
  • 作者：Gonzalo Álvarez-Pérez, Huatian Hu, Fangcheng Huang, Tadele Orbula Otomalo, Michele Ortolani, Cristian Ciracì
  • 分類：physics.optics, quant-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04711v1

中文摘要：非線性光學波導，特別是那些利用光學克爾效應的波導，在推動下一代光子技術方面具有廣闊前景。儘管克爾效應具有超快響應特性，但其固有的弱非線性限制了實際應用。本文研究了全半導體波導中的自由電子誘導克爾非線性，揭示了縱向體等離子體激元（固有的非局域激發）可以產生異常強的克爾非線性。我們特別開發了一種結合半經典流體動力學理論的非線性本徵模分析方法，用於計算重摻雜半導體中自由電子的量子行為所引發的線性和非線性光學響應。這些波導實現了超過10$^7$ W$^{-1}$km$^{-1}$的超高非線性係數，並支持傳播距離超過100 $\mu$m的長傳播模式。此外，通過考慮粘彈性和非線性阻尼機制，我們驗證了在實際條件下非線性響應的魯棒性。最後，我們在馬赫-曾德爾干涉儀中實現了全半導體波導，展示了通過自由電子克爾效應實現的高效非線性透射光譜調製。這項工作證明了重摻雜半導體中自由電子非線性在光子集成電路中的變革潛力，為可擴展的片上非線性納米光子系統鋪平了道路。

摘要

  • 原文標題：Enhancing DUNE Physics Sensitivity with Light and Charge Calorimetry
  • 中文標題：利用光和電荷量熱法增強DUNE物理靈敏度
  • 發布日期：2025-03-06 13:44:31+00:00
  • 作者：Jogesh Rout, Suchismita Sahoo
  • 分類：physics.ins-det, hep-ex, hep-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04432v1

中文摘要：我們研究了液態氬時間投影室中光量熱法的潛力及其固有的自補償特性，強調了其與傳統電荷量熱法相比的優勢。先前的研究表明，光量熱法可以實現與先進的基於電荷的技術相當的能量分辨率，特別是對於GeV級中微子。在這項工作中，我們探索了光量熱法與電荷量熱法在DUNE中關鍵物理參數精確測量中的互補性，包括CP破壞（CPV）和質量層次結構的確定。雖然電荷量熱法在CP相位測量中提供了更高的分辨率，但光量熱法獨立地為CPV和質量層次結構的敏感性提供了重要的見解。此外，我們的曝光與CPV敏感性研究表明，使用光量熱法和電荷量熱法比傳統的基於TDR的重建方法更快地達到$5\sigma$的發現潛力。這些發現突出了光量熱法作為一種簡單而有效的重建方法的前景，作為增強DUNE物理能力的補充方法。

摘要

  • 原文標題：Universality of Layer-Level Entropy-Weighted Quantization Beyond Model Architecture and Size
  • 中文標題：超越模型架構和大小的層級熵加權量化的普適性
  • 發布日期：2025-03-06 18:54:32+00:00
  • 作者：Alireza Behtash, Marijan Fofonjka, Ethan Baird, Tyler Mauer, Hossein Moghimifam, David Stout, Joel Dennison
  • 分類：cs.LG, cs.AI
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04704v1

中文摘要：我們提出了一種新穎的選擇性模型量化方法，該方法超越了針對大型語言模型（LLMs）的架構特定和大小依賴的壓縮方法的限制，使用了熵加權量化（EWQ）。通過分析跨變壓器塊的熵分布，EWQ確定哪些塊可以安全地進行量化而不會導致顯著的性能下降，且不受模型架構或大小的影響。我們的方法優於均勻量化方法，在保持大規模多任務語言理解（MMLU）準確率得分在未量化模型的0.5%以內的同時，將內存使用量減少了多達18%。我們在多個架構（從1.6B到70B參數）上展示了EWQ的有效性，展示了無論模型規模或架構設計如何，在質量-壓縮權衡方面的一致改進。EWQ的一個令人驚訝的發現是它能夠減少困惑度，與未量化模型相比，這表明通過選擇性精度降低存在有益的正則化。這一改進在不同的模型家族中都成立，表明層級熵與最佳精度要求之間存在基本關係。此外，我們引入了FastEWQ，一種快速的熵分布分析方法，無需加載模型權重。該技術利用了跨各種架構和規模的熵分布的普遍特徵，能夠在保持80%分類準確率的同時，實現近乎即時的量化決策。我們的結果表明，有效的量化策略可以獨立於特定的架構選擇或模型大小而開發，為高效的LLM部署開闢了新的可能性。

摘要

  • 原文標題：When Next-Gen Sensing Meets Legacy Wi-Fi: Performance Analyses of IEEE 802.11bf and IEEE 802.11ax Coexistence
  • 中文標題：當下一代傳感遇上傳統Wi-Fi：IEEE 802.11bf與IEEE 802.11ax共存的性能分析
  • 發布日期：2025-03-06 17:25:38+00:00
  • 作者：Navid Keshtiarast, Pradyumna Kumar Bishoyi, Ido Manuel Lumbantobing, Marina Petrova
  • 分類：cs.NI, cs.SY, eess.SY
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04637v1

中文摘要：感知正在成為下一代無線網絡中至關重要的未來服務，支持諸如物體定位和活動識別等應用。IEEE 802.11bf 標準擴展了 Wi-Fi 功能，以整合這些感知功能。然而，在密集網絡中與舊版 Wi-Fi 共存帶來了挑戰，因為信道競爭可能會損害感知和通信質量。本文開發了一個分析框架，並在 ns-3 中進行了系統級仿真，以評估 IEEE 802.11bf 與舊版 IEEE 802.11ax 在感知延遲和通信吞吐量方面的共存情況。為此，我們開發了一個專用於 IEEE 802.11bf 的 ns-3 模塊，並將其作為開源公開提供。我們首次提供了 IEEE 802.11bf 與 IEEE 802.11ax 的共存分析，並通過 ns-3 中的鏈路級仿真來評估對感知延遲和網絡性能的影響。系統地分析了關鍵參數，包括感知間隔、訪問類別、網絡密度和天線配置，以了解它們對感知延遲和聚合網絡吞吐量的影響。評估進一步擴展到基於 3GPP TR 38.901 標準建模的現實室內辦公環境。我們的研究結果揭示了感知間隔與吞吐量之間的關鍵權衡，以及需要平衡感知參數以確保 Wi-Fi 網絡中的有效共存。

摘要

  • 原文標題：Privacy Preserving and Robust Aggregation for Cross-Silo Federated Learning in Non-IID Settings
  • 中文標題：非獨立同分布設置下跨孤島聯邦學習的隱私保護與魯棒聚合
  • 發布日期：2025-03-06 14:06:20+00:00
  • 作者：Marco Arazzi, Mert Cihangiroglu, Antonino Nocera
  • 分類：cs.LG, cs.AI, cs.CR
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04451v1

中文摘要：聯邦平均（Federated Averaging）由於其簡單性和可擴展性，仍然是聯邦學習中最廣泛使用的聚合策略。然而，在非獨立同分布（non-IID）數據設置中，其性能顯著下降，尤其是在客戶端數據分布高度不平衡或偏斜的情況下。此外，它依賴於客戶端傳輸元數據，特別是訓練樣本的數量，這引入了隱私風險，並可能與諸如歐洲《通用數據保護條例》（GDPR）等監管框架相衝突。在本文中，我們提出了一種新穎的聚合策略，通過引入類感知梯度掩碼來解決這些挑戰。與傳統方法不同，我們的方法僅依賴於梯度更新，消除了對任何額外客戶端元數據的需求，從而增強了隱私保護。此外，我們的方法基於類特定重要性驗證並動態加權客戶端的貢獻，確保了對非獨立同分布數據的魯棒性、防止收斂失敗以及抵禦後門攻擊。在基準數據集上的大量實驗表明，我們的方法不僅在非獨立同分布設置中優於聯邦平均和其他廣泛接受的聚合策略，而且在對抗性場景中保持了模型的完整性。我們的結果證明了梯度掩碼作為一種實用且安全的聯邦學習解決方案的有效性。

摘要

  • 原文標題：Measurement of the Branching Fraction of $Λ_c^+ \to p K_S^0 π^0$ at Belle
  • 中文標題：Belle實驗中對$Λ_c^+ \to p K_S^0 π^0$分支比的測量
  • 發布日期：2025-03-06 12:16:01+00:00
  • 作者：The Belle, Belle II Collaborations, :, I. Adachi, L. Aggarwal, H. Ahmed, J. K. Ahn, H. Aihara, N. Akopov, M. Alhakami, A. Aloisio, N. Althubiti, M. Angelsmark, N. Anh Ky, D. M. Asner, H. Atmacan, T. Aushev, V. Aushev, M. Aversano, R. Ayad, V. Babu, H. Bae, N. K. Baghel, S. Bahinipati, P. Bambade, Sw. Banerjee, M. Barrett, M. Bartl, J. Baudot, A. Baur, A. Beaubien, F. Becherer, J. Becker, J. V. Bennett, F. U. Bernlochner, V. Bertacchi, M. Bertemes, E. Bertholet, M. Bessner, S. Bettarini, V. Bhardwaj, B. Bhuyan, F. Bianchi, T. Bilka, D. Biswas, A. Bobrov, D. Bodrov, A. Bolz, A. Bondar, J. Borah, A. Boschetti, A. Bozek, M. Bračko, P. Branchini, R. A. Briere, T. E. Browder, A. Budano, S. Bussino, Q. Campagna, M. Campajola, L. Cao, G. Casarosa, C. Cecchi, J. Cerasoli, M. -C. Chang, P. Chang, P. Cheema, B. G. Cheon, K. Chilikin, K. Chirapatpimol, H. -E. Cho, K. Cho, S. -J. Cho, S. -K. Choi, S. Choudhury, J. Cochran, L. Corona, J. X. Cui, E. De La Cruz-Burelo, S. A. De La Motte, G. De Nardo, G. De Pietro, R. de Sangro, M. Destefanis, S. Dey, R. Dhamija, A. Di Canto, F. Di Capua, J. Dingfelder, Z. Doležal, I. Domínguez Jiménez, T. V. Dong, D. Dossett, S. Dubey, K. Dugic, G. Dujany, P. Ecker, D. Epifanov, J. Eppelt, P. Feichtinger, T. Ferber, T. Fillinger, C. Finck, G. Finocchiaro, F. Forti, A. Frey, B. G. Fulsom, A. Gabrielli, E. Ganiev, M. Garcia-Hernandez, G. Gaudino, V. Gaur, A. Gaz, A. Gellrich, G. Ghevondyan, D. Ghosh, H. Ghumaryan, G. Giakoustidis, R. Giordano, A. Giri, P. Gironella Gironell, A. Glazov, B. Gobbo, R. Godang, O. Gogota, P. Goldenzweig, E. Graziani, D. Greenwald, Z. Gruberová, Y. Guan, K. Gudkova, I. Haide, S. Halder, Y. Han, C. Harris, K. Hayasaka, H. Hayashii, S. Hazra, M. T. Hedges, A. Heidelbach, I. Heredia de la Cruz, M. Hernández Villanueva, T. Higuchi, M. Hoek, M. Hohmann, R. Hoppe, P. Horak, C. -L. Hsu, T. Humair, T. Iijima, K. Inami, N. Ipsita, A. Ishikawa, R. Itoh, M. Iwasaki, P. Jackson, D. Jacobi, W. W. Jacobs, E. -J. Jang, S. Jia, Y. Jin, A. Johnson, K. K. Joo, H. Junkerkalefeld, M. Kaleta, J. Kandra, K. H. Kang, G. Karyan, T. Kawasaki, F. Keil, C. Ketter, C. Kiesling, C. -H. Kim, D. Y. Kim, J. -Y. Kim, K. -H. Kim, Y. -K. Kim, Y. J. Kim, H. Kindo, K. Kinoshita, P. Kodyš, T. Koga, S. Kohani, K. Kojima, A. Korobov, S. Korpar, E. Kovalenko, P. Križan, P. Krokovny, T. Kuhr, Y. Kulii, D. Kumar, M. Kumar, R. Kumar, K. Kumara, T. Kunigo, A. Kuzmin, Y. -J. Kwon, S. Lacaprara, Y. -T. Lai, K. Lalwani, T. Lam, J. S. Lange, T. S. Lau, M. Laurenza, R. Leboucher, F. R. Le Diberder, M. J. Lee, C. Lemettais, P. Leo, C. Li, L. K. Li, Q. M. Li, W. Z. Li, Y. Li, Y. B. Li, Y. P. Liao, J. Libby, J. Lin, S. Lin, M. H. Liu, Q. Y. Liu, Y. Liu, Z. Q. Liu, D. Liventsev, S. Longo, C. Lyu, Y. Ma, C. Madaan, M. Maggiora, S. P. Maharana, R. Maiti, G. Mancinelli, R. Manfredi, E. Manoni, M. Mantovano, D. Marcantonio, S. Marcello, C. Marinas, C. Martellini, A. Martens, A. Martini, T. Martinov, L. Massaccesi, M. Masuda, D. Matvienko, S. K. Maurya, M. Maushart, J. A. McKenna, R. Mehta, F. Meier, D. Meleshko, M. Merola, C. Miller, M. Mirra, S. Mitra, K. Miyabayashi, H. Miyake, R. Mizuk, G. B. Mohanty, S. Mondal, S. Moneta, H. -G. Moser, R. Mussa, I. Nakamura, M. Nakao, H. Nakazawa, Y. Nakazawa, M. Naruki, Z. Natkaniec, A. Natochii, M. Nayak, G. Nazaryan, M. Neu, S. Nishida, S. Ogawa, H. Ono, Y. Onuki, F. Otani, P. Pakhlov, G. Pakhlova, E. Paoloni, S. Pardi, K. Parham, H. Park, J. Park, K. Park, S. -H. Park, B. Paschen, A. Passeri, S. Patra, T. K. Pedlar, I. Peruzzi, R. Peschke, R. Pestotnik, M. Piccolo, L. E. Piilonen, P. L. M. Podesta-Lerma, T. Podobnik, S. Pokharel, C. Praz, S. Prell, E. Prencipe, M. T. Prim, I. Prudiiev, H. Purwar, P. Rados, G. Raeuber, S. Raiz, N. Rauls, K. Ravindran, J. U. Rehman, M. Reif, S. Reiter, M. Remnev, L. Reuter, D. Ricalde Herrmann, I. Ripp-Baudot, G. Rizzo, M. Roehrken, J. M. Roney, A. Rostomyan, N. Rout, D. A. Sanders, S. Sandilya, L. Santelj, Y. Sato, V. Savinov, B. Scavino, J. Schmitz, S. Schneider, G. Schnell, M. Schnepf, K. Schoenning, C. Schwanda, A. J. Schwartz, Y. Seino, A. Selce, K. Senyo, J. Serrano, M. E. Sevior, C. Sfienti, W. Shan, C. Sharma, X. D. Shi, T. Shillington, T. Shimasaki, J. -G. Shiu, D. Shtol, A. Sibidanov, F. Simon, J. B. Singh, J. Skorupa, M. Sobotzik, A. Soffer, A. Sokolov, E. Solovieva, S. Spataro, B. Spruck, W. Song, M. Starič, P. Stavroulakis, S. Stefkova, R. Stroili, J. Strube, Y. Sue, M. Sumihama, K. Sumisawa, W. Sutcliffe, N. Suwonjandee, H. Svidras, M. Takahashi, M. Takizawa, U. Tamponi, K. Tanida, F. Tenchini, A. Thaller, O. Tittel, R. Tiwary, E. Torassa, K. Trabelsi, I. Tsaklidis, M. Uchida, I. Ueda, T. Uglov, K. Unger, Y. Unno, K. Uno, S. Uno, P. Urquijo, Y. Ushiroda, S. E. Vahsen, R. van Tonder, M. Veronesi, A. Vinokurova, V. S. Vismaya, L. Vitale, V. Vobbilisetti, R. Volpe, A. Vossen, M. Wakai, S. Wallner, M. -Z. Wang, X. L. Wang, Z. Wang, A. Warburton, M. Watanabe, S. Watanuki, C. Wessel, E. Won, X. P. Xu, B. D. Yabsley, S. Yamada, W. Yan, S. B. Yang, J. Yelton, J. H. Yin, K. Yoshihara, C. Z. Yuan, J. Yuan, L. Zani, F. Zeng, B. Zhang, V. Zhilich, J. S. Zhou, Q. D. Zhou, L. Zhu, V. I. Zhukova, R. Žlebčík
  • 分類：hep-ex
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04371v1

中文摘要：我們報告了使用Belle實驗的980 fb$^{-1}$ $e^+e^-$數據對分支比$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)/\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$的精確測量結果。我們得到的值為$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)/\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)=0.339\pm 0.002\pm 0.009$，其中第一和第二項不確定性分別為統計和系統不確定性。這一Belle結果與之前CLEO實驗的測量結果一致，但精度提高了五倍。通過將我們的結果與世界平均$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$結合，我們得到了絕對分支比$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)=(2.12\pm 0.01\pm 0.05 \pm 0.10)\%$，其中不確定性分別為統計、系統以及絕對分支比尺度$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$的不確定性。這一測量可以為粲重子衰變中的強子衰變機制提供新的見解。

摘要

  • 原文標題：Preference for evolving dark energy in light of the galaxy bispectrum
  • 中文標題：基於星系雙譜的演化暗能量偏好
  • 發布日期：2025-03-06 16:45:49+00:00
  • 作者：Zhiyu Lu, Théo Simon, Pierre Zhang
  • 分類：astro-ph.CO, gr-qc, hep-ph, hep-th
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04602v1

中文摘要：我們使用由$(w_0, w_a)$參數化的暗能量狀態方程$w(z)$分析了預DESI聚類數據，發現當與來自Planck的宇宙微波背景數據和來自Pantheon+、Union3或DESY5的超新星數據結合時，相較於宇宙常數$\Lambda$，存在$2.8-3.9\sigma$的偏好支持演化的暗能量。我們的約束與DESI Y1結果一致，是通過使用大尺度結構有效場論（EFTofLSS）在一環水平上對SDSS/BOSS星系的功率譜和雙譜進行分析得出的。證據在不同分析變化中保持穩健，但如果沒有一環雙譜，證據會消失。當將DESI重子聲學振盪與BOSS全形狀數據結合時，同時對後者的聲視界進行邊緣化以防止未考慮的相關性，顯著性增加到$3.7-4.4\sigma$，具體取決於超新星數據集。使用數據驅動的$w(z)$重建，我們展示了證據來自多個紅移處與$\Lambda$的偏差。此外，我們的發現在暗能量有效場論（EFTofDE）框架內進行了解釋，從中我們明確追蹤了EFTofLSS預測中的非標準時間演化。對於在$w < -1$區域內的擾動穩定理論，當存在高階導數修正時，證據在聚類極限$(c_s^2 \rightarrow 0)$中持續存在，並且在考慮額外的EFTofDE參數時，在准靜態極限$(c_s^2 \rightarrow 1)$中也持續存在。

摘要

  • 原文標題：Assessing Student Adoption of Generative Artificial Intelligence across Engineering Education from 2023 to 2024
  • 中文標題：評估2023年至2024年工程教育中學生對生成式人工智能的採用情況
  • 發布日期：2025-03-06 18:42:36+00:00
  • 作者：Jesan Ahammed Ovi, Gabe Fierro, C. Estelle Smith
  • 分類：cs.HC
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04696v1

中文摘要：生成式人工智能（GenAI）工具和模型有潛力重塑工程教育各個領域的教育需求、規範、實踐和政策。關於工程學生如何採用GenAI的實證數據，而非軼事和假設，對於在學術培訓期間建立對學生GenAI相關行為和需求的基礎理解至關重要。這些數據還將幫助學術機構和工業雇主制定有效的GenAI應對策略。我們在2023年5月（$n_1=601$）和2024年9月（$n_2=862$）於美國科羅拉多礦業學院（一所小型工程導向的R-1大學）收集了兩個具有代表性的調查樣本，以解決以下研究問題：（RQ1）工程學生如何採用GenAI，包括促成GenAI使用的動機和人口統計因素；（RQ2）學生對GenAI的倫理擔憂；（RQ3）學生認為GenAI對自身、科學和社會的益處與危害。分析顯示，從2023年到2024年，GenAI採用率顯著上升。學生主要利用GenAI工具來加深理解、提高工作質量並了解新興技術。儘管大多數學生認為自己對GenAI的使用是合乎道德且有益的，但他們仍然對GenAI及其對社會的影響表達了重大擔憂。我們收集了學生對「P(doom)」的估計，並發現了一個雙峰分布。因此，我們表明，儘管隨着時間的推移，礦業學院的學生越來越願意探索GenAI，但他們對於GenAI對工程勞動力和社會未來影響的態度是兩極分化的。我們討論了這些發現對未來研究以及將GenAI整合到工程教育中的影響。

摘要

  • 原文標題：An artificially intelligent magnetic resonance spectroscopy quantification method: Comparison between QNet and LCModel on the cloud computing platform CloudBrain-MRS
  • 中文標題：一種人工智能的磁共振波譜定量方法：QNet與LCModel在雲計算平台CloudBrain-MRS上的比較
  • 發布日期：2025-03-06 14:19:55+00:00
  • 作者：Meijin Lin, Lin Guo, Dicheng Chen, Jianshu Chen, Zhangren Tu, Xu Huang, Jianhua Wang, Ji Qi, Yuan Long, Zhiguo Huang, Di Guo, Xiaobo Qu, Haiwei Han
  • 分類：physics.med-ph, cs.LG
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04469v1

中文摘要：目標：本研究旨在通過易於使用的智能雲計算平台 CloudBrain-MRS，統計比較深度學習方法 QNet 和經典方法 LCModel 在人類大腦磁共振波譜（MRS）代謝物定量方面的表現。材料與方法：在這項回顧性研究中，兩台 3 T MRI 掃描儀 Philips Ingenia 和 Achieva 分別於 2021 年 9 月至 10 月從健康參與者的大腦前扣帶皮層區域收集了 61 和 46 個體內 1H 磁共振（MR）波譜。通過 Bland-Altman 分析、Pearson 相關性和合理性分析，評估了兩種定量方法之間的一致性、線性相關性和合理性。結果：招募了 15 名健康志願者（12 名女性和 3 名男性，年齡範圍：21-35 歲，平均年齡/標準差 = 27.4/3.9 歲）。Bland-Altman 分析、Pearson 相關性和合理性分析顯示，兩種方法在總 N-乙酰天冬氨酸（tNAA）、總膽鹼（tCho）和肌醇（Ins）的定量方面表現出高度到良好的一致性以及非常強到中等程度的相關性（一致性限的相對半區間分別為 3.04%、9.3% 和 18.5%；Pearson 相關係數 r 分別為 0.775、0.927 和 0.469）。此外，QNet 的定量結果比 LCModel 更接近先前報告的平均值。結論：QNet 和 LCModel 在 tNAA、tCho 和 Ins 的定量結果之間具有高度或良好的一致性，且 QNet 的定量結果通常比 LCModel 更合理。

摘要

  • 原文標題：IFIR: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Instruction-Following in Expert-Domain Information Retrieval
  • 中文標題：IFIR：專家領域信息檢索中指令遵循評估的綜合基準
  • 發布日期：2025-03-06 17:32:22+00:00
  • 作者：Tingyu Song, Guo Gan, Mingsheng Shang, Yilun Zhao
  • 分類：cs.CL, cs.IR
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04644v1

中文摘要：我們介紹了IFIR，這是第一個旨在評估專家領域中指令跟隨信息檢索（IR）的綜合基準。IFIR包含2,426個高質量示例，涵蓋了金融、法律、醫療保健和科學文獻四個專業領域的八個子集。每個子集處理一個或多個特定領域的檢索任務，復現了定製指令至關重要的現實場景。IFIR通過整合不同複雜程度的指令，能夠對指令跟隨檢索能力進行詳細分析。我們還提出了一種基於LLM的新型評估方法，以更精確和可靠地評估模型在遵循指令方面的性能。通過對15個前沿檢索模型（包括基於LLM的模型）進行廣泛實驗，我們的結果表明，當前模型在有效遵循複雜、特定領域的指令方面面臨重大挑戰。我們進一步提供了深入分析，以突出這些局限性，為未來檢索器開發提供了寶貴的見解。

摘要

  • 原文標題：Capacitive response of biological membranes
  • 中文標題：生物膜的電容響應
  • 發布日期：2025-03-06 18:16:39+00:00
  • 作者：Jafar Farhadi, Joshua B. Fernandes, Karthik Shekhar, Kranthi K. Mandadapu
  • 分類：cond-mat.soft, physics.bio-ph, q-bio.SC
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04677v1

中文摘要：我們提出了一個最小模型，用於分析通過阻塞電極施加階躍電壓時生物膜的電容響應。通過對基礎電解質輸運方程的微擾分析，我們表明跨膜電位的主導階弛豫由電容時間尺度 ${\tau_{\rm C} =\dfrac{\lambda_{\rm D}L}{D}\left(\dfrac{2+\Gamma\delta^{\rm M}/L}{4+\Gamma\delta^{\rm M}/\lambda_{\rm D}}\right)}$ 控制，其中 $\lambda_{\rm D}$ 是德拜屏蔽長度，$L$ 是電解質寬度，$\Gamma$ 是電解質與膜的介電常數之比，$\delta^{\rm M}$ 是膜厚度，$D$ 是離子擴散率。由於膜的低介電常數和有限厚度，該時間尺度明顯短於裸電解質的傳統 RC 時間尺度 ${\lambda_{\rm D} L / D}$。然而，在線性範圍之外，體電解質中的鹽擴散驅動了跨膜電位的二次非線性弛豫過程，其時間尺度為 ${\tau_{\rm L} =L^2/4\pi^2 D}$。一個簡單的等效電路模型準確地捕捉了線性行為，並且微擾展開在整個觀察到的生理跨膜電位範圍內仍然適用。這些發現共同強調了更快的電容時間尺度和非線性效應對體擴散時間尺度在確定一系列生物系統的跨膜電位動態中的重要性。

摘要

  • 原文標題：Quantifying the Reasoning Abilities of LLMs on Real-world Clinical Cases
  • 中文標題：量化LLMs在真實世界臨床案例中的推理能力
  • 發布日期：2025-03-06 18:35:39+00:00
  • 作者：Pengcheng Qiu, Chaoyi Wu, Shuyu Liu, Weike Zhao, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie
  • 分類：cs.CL
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04691v1

中文摘要：最新的推理增強型大語言模型（reasoning LLMs），如 DeepSeek-R1 和 OpenAI-o3，已經展示了顯著的成功。然而，這種推理增強在高度專業的醫學領域的應用尚未得到明確評估，特別是在不僅評估最終生成結果，還檢查其推理過程質量方面。在本研究中，我們提出了 MedR-Bench，一個以推理為重點的醫學評估基準，包含 1,453 個結構化患者案例，並附有從病例報告中挖掘的推理參考。我們的基準涵蓋了 13 個身體系統和 10 種專科疾病，包括常見和罕見疾病。在我們的評估中，我們引入了一個多功能框架，包含三個關鍵的臨床階段：評估建議、診斷決策和治療計劃，全面捕捉 LLMs 在整個患者醫療旅程中的表現。在指標方面，我們提出了一種新穎的代理系統，稱為推理評估器（Reasoning Evaluator），旨在通過動態搜索和執行交叉引用檢查，從效率、事實性和完整性的角度，以可擴展的方式自動化和客觀量化自由文本推理響應。最終，我們評估了五種最先進的推理 LLMs，包括 DeepSeek-R1、OpenAI-o3-mini 等。我們的結果表明，當前的 LLMs 能夠處理相對簡單的診斷任務，並提供足夠的關鍵評估結果，準確率通常超過 85%。然而，它們在更複雜的任務（如評估建議和治療計劃）上仍然存在困難。在推理方面，它們的推理過程通常是可靠的，事實性得分超過 90%，但常常忽略關鍵的推理步驟。我們的研究明確揭示了當前臨床 LLMs 的進一步發展方向。

摘要

  • 原文標題：Iris Style Transfer: Enhancing Iris Recognition with Style Features and Privacy Preservation through Neural Style Transfer
  • 中文標題：虹膜風格遷移：通過神經風格遷移增強虹膜識別並保護隱私
  • 發布日期：2025-03-06 18:55:21+00:00
  • 作者：Mengdi Wang, Efe Bozkir, Enkelejda Kasneci
  • 分類：cs.CV, cs.HC
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04707v1

中文摘要：虹膜紋理被廣泛認為是用於認證和識別的黃金標準生物特徵模態。近年來，對魯棒虹膜識別方法的需求，以及對虹膜攻擊的安全和隱私問題的日益關注，使得這一領域的需求急劇上升。受神經風格遷移的啟發，這是一種利用神經網絡分離內容和風格特徵的高級技術，我們假設虹膜紋理的風格特徵為識別提供了可靠的基礎，並且比傳統方法更能抵抗旋轉和視角變化等變化。我們的實驗結果支持了這一假設，顯示出與傳統特徵相比顯著更高的分類準確率。此外，我們提出使用神經風格遷移來掩蓋可識別的虹膜風格特徵，確保敏感生物特徵信息的保護，同時保持眼圖像在眼部分割和視線估計等任務中的實用性。這項工作為面向虹膜的安全且隱私感知的生物特徵系統開闢了新的途徑。

摘要

  • 原文標題：An Approximate-Master-Equation Formulation of the Watts Threshold Model on Hypergraphs
  • 中文標題：超圖上Watts閾值模型的近似主方程公式
  • 發布日期：2025-03-06 02:16:20+00:00
  • 作者：Leah A. Keating, Kwang-Il Goh, Mason A. Porter
  • 分類：physics.soc-ph, 91D30, 37N99, 05C82
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04020v1

中文摘要：在傳統的社會網絡行為或意見動態模型中，研究者通常假設所有互動都發生在成對個體之間。然而，現實中，社會互動也發生在三個或更多個體的群體中。研究這種多元互動的一種常見方法是研究超圖上的動態過程。在超圖中，互動可以發生在網絡中任意數量的個體之間。Watts閾值模型（WTM）是一個著名的簡化社會傳播過程模型。最近，Chen等人將WTM從二元網絡（即圖）擴展到多元網絡（即超圖）。在本文中，我們使用近似主方程（AMEs）將他們的離散時間模型擴展到連續時間。通過使用AMEs，我們能夠以極高的精度對系統進行建模。然後，我們將高維AME系統簡化為三個耦合微分方程的系統，而沒有任何可檢測的精度損失。這個低維系統在數值求解時計算效率更高，也更容易解釋。我們對簡化的AME系統進行線性化，並計算級聯條件，這使我們能夠確定何時發生大規模傳播事件。然後，我們將模型應用於法國一所小學的社會接觸網絡和計算機科學合著關係的超圖。我們發現，AME系統在建模這些經驗網絡上的多元WTM時是準確的；然而，我們預計未來的工作將把附近節點和群體之間的結構相關性納入動態模型，從而為現實世界網絡提供更準確的理論。

摘要

  • 原文標題：Compact and fully functional high-frequency sine wave gating InGaAs/InP single-photon detector module
  • 中文標題：緊湊且功能齊全的高頻正弦波門控InGaAs/InP單光子探測器模塊
  • 發布日期：2025-03-06 07:38:43+00:00
  • 作者：Qi Xu, Chao Yu, Dajian Cui, Xuan-Yi Zhang, Wei Chen, Yu-Qiang Fang, Lianjun Jiang, Qixia Tong, Jianglin Zhao, Jun Zhang
  • 分類：physics.optics, physics.ins-det, quant-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04173v1

中文摘要：高頻正弦波門控（SWG）InGaAs/InP單光子探測器（SPD）廣泛用於同步近紅外單光子檢測。在實際應用中，SPD的尺寸是系統集成中最受關注的特徵之一。在這裡，我們展示了迄今為止最緊湊且功能齊全的高頻SWG InGaAs/InP SPD。我們使用系統級封裝技術開發了一種正弦波門控集成電路（SWGIC），支持大振幅正弦波門生成、符合門生成、相位調節、振幅監測和振幅調製等功能。此外，我們設計並製造了一種高性能多模光纖耦合InGaAs/InP單光子雪崩二極管（SPAD），採用緊湊的蝶形封裝。進一步地，我們實現了一種單片集成讀出電路（MIRC），用於從SWG的大電容響應中提取弱雪崩信號。最後，SWGIC、SPAD、MIRC及附屬電路被集成到一個尺寸為6 cm x 5.7 cm x 1.7 cm的單一模塊中。經過表徵，該SPD模塊在238 K的工作溫度和160 ns的保持時間下，表現出40%的光子探測效率、9 kcps的暗計數率和4.6%的後脈衝概率。我們的工作為需要高度集成的近紅外單光子檢測應用提供了實用的解決方案。

摘要

  • 原文標題：Ecomap: Sustainability-Driven Optimization of Multi-Tenant DNN Execution on Edge Servers
  • 中文標題：Ecomap：基於可持續性的邊緣服務器多租戶深度神經網絡執行優化
  • 發布日期：2025-03-06 06:56:51+00:00
  • 作者：Varatheepan Paramanayakam, Andreas Karatzas, Dimitrios Stamoulis, Iraklis Anagnostopoulos
  • 分類：cs.LG, cs.DC, cs.PF
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04148v1

中文摘要：邊緣計算系統在滿足嚴格的延遲要求、最小化功耗以及保持環境可持續性的同時，難以高效管理多個並發的深度神經網絡（DNN）工作負載。本文介紹了Ecomap，這是一個以可持續性為驅動的框架，能夠根據實時碳強度動態調整邊緣設備的最大功率閾值。Ecomap創新性地使用了混合質量模型，當延遲約束被違反時，能夠動態地將計算量大的DNN替換為更輕量級的替代方案，從而在最小化精度損失的情況下確保服務的響應性。此外，它還採用了基於變壓器的估計器來指導高效的工作負載映射。使用NVIDIA Jetson AGX Xavier的實驗結果表明，與最先進的方法相比，Ecomap平均減少了30%的碳排放，並實現了25%更低的碳延遲積（CDP），同時保持了相當或更好的延遲和功率效率。

摘要

  • 原文標題：Scaling Rich Style-Prompted Text-to-Speech Datasets
  • 中文標題：擴展豐富風格提示的文本到語音數據集
  • 發布日期：2025-03-06 18:57:40+00:00
  • 作者：Anuj Diwan, Zhisheng Zheng, David Harwath, Eunsol Choi
  • 分類：eess.AS, cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SD
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04713v1

中文摘要：我們介紹了副語言語音標註（ParaSpeechCaps），這是一個大規模數據集，用豐富的風格標註對語音話語進行注釋。雖然在小規模人工標註的數據集中已經探索了豐富的抽象標籤（例如喉音、鼻音、痛苦），但現有的大規模數據集僅涵蓋基本標籤（例如低音、慢速、大聲）。我們結合了現成的文本和語音嵌入器、分類器以及音頻語言模型，首次實現了豐富標籤注釋的自動擴展。ParaSpeechCaps共涵蓋了59種風格標籤，包括說話者級別的內在標籤和話語級別的情境標籤。它由342小時的人工標註數據（PSC-Base）和2427小時的自動標註數據（PSC-Scaled）組成。我們在ParaSpeechCaps上微調了開源風格提示的TTS模型 Parler-TTS，並在風格一致性（+7.9% Consistency MOS）和語音質量（+15.5% Naturalness MOS）方面優於結合現有豐富風格標籤數據集的最佳基線。我們消融了數據集設計的幾個選擇，為未來在這一領域的工作奠定了基礎。我們的數據集、模型和代碼已發布在https://github.com/ajd12342/paraspeechcaps。

摘要

  • 原文標題：Revisiting Ranking for Online Bipartite Matching with Random Arrivals: the Primal-Dual Analysis
  • 中文標題：重新審視隨機到達模型下的在線二分圖匹配排序算法：對偶分析
  • 發布日期：2025-03-06 08:18:07+00:00
  • 作者：Bo Peng, Zhihao Gavin Tang
  • 分類：cs.DS, cs.GT
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04196v1

中文摘要：我們重新審視了Karp、Vazirani和Vazirani（STOC 1990）提出的著名的Ranking算法，該算法用於隨機到達模型下的在線二分圖匹配。Mahdian和Yan（STOC 2011）證明了該算法在無權圖上的競爭比為$0.696$，而Jin和Williamson（WINE 2021）證明了其在頂點加權圖上的競爭比為$0.662$。在本研究中，我們探討了Ranking算法的原始-對偶分析的局限性，並旨在填補無權圖和頂點加權圖之間的差距。我們展示了在當前對Ranking算法的理解和原始-對偶分析框架下，Ranking算法的競爭比在$0.686$到$0.703$之間。這證實了Huang、Tang、Wu和Zhang（TALG 2019）的猜想，即原始-對偶分析可能導致競爭比非常接近$0.696$。我們的分析涉及對變分問題的適當離散化，並使用線性規劃求解器來確定數值。作為我們離散化方法的額外好處，我們對Ranking算法的競爭分析適用於更寬鬆的隨機到達模型。例如，我們展示了即使每個在線頂點在早期或晚期階段獨立到達，Ranking算法的競爭比至少為$0.665$，超過了在對抗性到達模型下的$1-1/e \approx 0.632$競爭比。

摘要

  • 原文標題：Greedy Algorithm for Structured Bandits: A Sharp Characterization of Asymptotic Success / Failure
  • 中文標題：結構化賭博機問題的貪心算法：漸進成功/失敗的清晰刻畫
  • 發布日期：2025-03-06 01:51:11+00:00
  • 作者：Aleksandrs Slivkins, Yunzong Xu, Shiliang Zuo
  • 分類：cs.LG, cs.DS
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04010v1

中文摘要：我們研究了在已知獎勵結構的賭博機問題中的貪婪算法（僅利用）算法。我們允許任意的有限獎勵結構，而之前的工作主要集中在少數特定的結構上。我們完全刻畫了貪婪算法在漸近意義上成功或失敗的條件，即作為時間函數的次線性與線性遺憾。我們的刻畫將問題實例的部分可識別性屬性確定為漸近成功的必要和充分條件。值得注意的是，一旦這一屬性成立，問題就變得簡單——任何算法都會成功（在上述意義上），只要它滿足一個溫和的非退化條件。我們進一步將這一刻畫擴展到具有任意反饋的情境賭博機和交互式決策，並通過各種示例展示了其廣泛的適用性。

摘要

  • 原文標題：In-depth Analysis of Graph-based RAG in a Unified Framework
  • 中文標題：基於圖的檢索增強生成在統一框架中的深入分析
  • 發布日期：2025-03-06 11:34:49+00:00
  • 作者：Yingli Zhou, Yaodong Su, Youran Sun, Shu Wang, Taotao Wang, Runyuan He, Yongwei Zhang, Sicong Liang, Xilin Liu, Yuchi Ma, Yixiang Fang
  • 分類：cs.IR, cs.CL, cs.DB
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04338v1

中文摘要：基於圖的檢索增強生成（RAG）已被證明在將外部知識整合到大型語言模型（LLMs）中是有效的，提高了其事實準確性、適應性、可解釋性和可信度。文獻中已經提出了多種基於圖的RAG方法。然而，這些方法尚未在相同的實驗設置下進行系統和全面的比較。在本文中，我們首先從高層次的角度總結了一個統一的框架，以涵蓋所有基於圖的RAG方法。然後，我們在一系列問答（QA）數據集上廣泛比較了代表性的基於圖的RAG方法——從具體問題到抽象問題——並檢驗了所有方法的有效性，提供了對基於圖的RAG方法的全面分析。作為我們實驗分析的副產品，我們還能夠通過結合現有技術，分別在特定QA和抽象QA任務上識別出新的基於圖的RAG方法變體，這些變體優於最先進的方法。最後，基於這些發現，我們提出了有前景的研究機會。我們相信，對現有方法行為的更深入理解可以為未來的研究提供新的有價值的見解。

摘要

  • 原文標題：Self-consistent tensor network method for correlated super-moiré matter beyond one billion sites
  • 中文標題：自洽張量網絡方法用於超過十億個位點的關聯超莫爾物質
  • 發布日期：2025-03-06 12:17:11+00:00
  • 作者：Yitao Sun, Marcel Niedermeier, Tiago V. C. Antão, Adolfo O. Fumega, Jose L. Lado
  • 分類：cond-mat.str-el, cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph, quant-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04373v1

中文摘要：摘要：莫爾和超莫爾材料為設計奇異的關聯量子物質提供了獨特的平台。由於所需的巨大計算資源，在實空間中模擬莫爾系統所需的龐大站點數量仍然是一個巨大的挑戰。超莫爾材料將這一需求推向了極限，需要考慮數百萬甚至數十億個站點，這一需求超出了傳統方法處理相互作用系統的能力。在此，我們建立了一種方法，能夠解決達到十億個站點的系統中的關聯態，該方法利用了實空間哈密頓量的張量網絡表示和自洽的實空間平均場方程。我們的方法將張量網絡核多項式方法與量子張量交叉插值算法相結合，使我們能夠解決指數級大的模型，包括那些單粒子哈密頓量太大而無法顯式存儲的模型。我們通過在具有空間調製跳躍、多體相互作用和疇壁的超莫爾系統中展示我們的方法，表明它能夠訪問自洽的對稱破缺態和達到十億個站點的實空間模型的譜函數。我們的方法為解決異常大的相互作用問題提供了一種策略，為計算關聯超莫爾量子物質提供了廣泛適用的策略。

摘要

  • 原文標題：Faster Distributed $Δ$-Coloring via Ruling Subgraphs
  • 中文標題：通過支配子圖實現更快的分布式 $Δ$-着色
  • 發布日期：2025-03-06 11:07:15+00:00
  • 作者：Yann Bourreau, Sebastian Brandt, Alexandre Nolin
  • 分類：cs.DC, cs.DS
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04320v1

中文摘要：布魯克斯定理指出，除了奇環和團之外，所有連通圖都可以用 $\Delta$ 種顏色着色，其中 $\Delta$ 是圖的最大度數。這種着色已被證明允許非平凡的分布式算法 [Panconesi 和 Srinivasan, Combinatorica 1995]，並在分布式計算文獻中得到了深入研究。 特別是，已知任何計算 $\Delta$-着色的確定性算法在 LOCAL 模型中需要 $\Omega(\log n)$ 輪 [Chang, Kopelowitz, 和 Pettie, FOCS 2016]，並且這個下界已經在常數度圖上成立。 相比之下，在這種情況下的最佳上界是由一個 $O(\log^2 n)$ 輪的確定性算法給出的，該算法可以從 [Awerbuch, Goldberg, Luby, 和 Plotkin, FOCS 1989] 和 [Panconesi 和 Srinivasan, Combinatorica 1995] 的工作中推斷出來，大約在三十年前，這引發了關於在常數度設置下 $\Delta$-着色的真實複雜性的基本問題。 我們通過提供一個幾乎最優的確定性 $O(\log n \log^* n)$ 輪算法來幾乎完全回答這個長期存在的問題，該算法與下界匹配，僅相差一個 $\log^* n$ 因子。 同樣，在隨機化的 LOCAL 模型中，我們提供了一個 $O(\log \log n \log^* n)$ 輪的算法，改進了目前最先進的 $O(\log^2 \log n)$ 上界 [Ghaffari, Hirvonen, Kuhn, 和 Maus, Distributed Computing 2021]，並且幾乎匹配了 $\Omega(\log \log n)$ 輪的下界 [BFHKLRSU, STOC 2016]。 我們的結果在幾個重要的開放問題和猜想上取得了進展。獲得我們結果的一個關鍵因素是引入了統治子圖族作為一種新的工具，用於打破圖子結構之間的對稱性，我們預計這將具有獨立的意義。

摘要

  • 原文標題：Tight upper bounds on the hop domination number of triangle-free graphs
  • 中文標題：無三角形圖的跳步控制數的緊上界
  • 發布日期：2025-03-06 06:04:27+00:00
  • 作者：Shinya Fujita, Boram Park
  • 分類：math.CO
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04124v1

中文摘要：對於圖 $G$，$V(G)$ 的一個子集 $S$ 是 $G$ 的{\it 跳支配集}，如果每個不在 $S$ 中的頂點在 $S$ 中都有一個 $2$-步鄰居。$G$ 的{\it 跳支配數}，$\gamma_h(G)$，是 $G$ 的跳支配集的最小基數。在本文中，我們證明了對於一個具有 $n\ge 15$ 個頂點的連通無三角形圖 $G$，如果 $\delta(G)\ge 2$，則 $\gamma_h(G)\le \frac{2n}{5}$，並且這個界是緊的。我們還給出了一些關於包含哈密頓路徑或哈密頓環的{無三角形}圖 $G$ 的 $\gamma_h(G)$ 的緊上界。

摘要

  • 原文標題：Observation of Multiplet Lines in Seeded Stimulated Mn Kα1 X-ray Emission
  • 中文標題：種子激發Mn Kα1 X射線發射中多重線結構的觀測
  • 發布日期：2025-03-06 00:55:30+00:00
  • 作者：Thomas Kroll, Margaret Doyle, Aliaksei Halavanau, Thomas M. Linker, Joshua Everts, Yurina Michine, Franklin D. Fuller, Clemens Weninger, Roberto Alonso-Mori, Claudio Pellegrini, Andrei Benediktovich, Makina Yabashi, Ichiro Inoue, Yuichi Inubushi, Taito Osaka, Toru Hara, Jumpei Yamada, Jan Kern, Junko Yano, Vittal K. Yachandra, Nina Rohringer, Hitoki Yoneda, Uwe Bergmann
  • 分類：physics.chem-ph, cond-mat.mtrl-sci
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.03993v1

中文摘要：我們報告了通過種子激發X射線發射光譜（seeded S-XES）成功解析了錳（Mn）配合物中Kα1 X射線發射的多重態結構。通過使用飛秒泵浦脈衝在Mn K邊緣以上產生同時的1s核心空穴，並使用第二色可調種子脈衝啟動受激發射過程，我們能夠增強Kα1發射中的各個譜線。這種方法能夠解析傳統Mn Kα XES中因壽命展寬而被掩蓋的精細多重態特徵。該工作基於我們之前的觀察，即在高強度泵浦下，Mn(II)和Mn(VII)配合物的S-XES可以在不犧牲對氧化態化學敏感性的情況下表現出受激發射。該技術為過渡金屬配合物中超越核心空穴壽命展寬的高分辨率電子結構光譜學打開了大門，並可能在催化、無機化學和材料科學中具有潛在應用。

摘要

  • 原文標題：Non-parametric kernel density estimation of magnitude distribution for the analysis of seismic hazard posed by anthropogenic seismicity
  • 中文標題：非參數核密度估計在人為地震活動震級分布分析中的應用
  • 發布日期：2025-03-06 12:43:18+00:00
  • 作者：Francis Tong, Stanisław Lasocki, Beata Orlecka-Sikora
  • 分類：physics.geo-ph, stat.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04393v1

中文摘要：摘要：人為地震活動觀測到的震級分布與古登堡-里希特關係的頻繁顯著偏差，要求採用替代的估計方法進行概率地震危險性評估。我們評估了五種非參數核密度估計（KDE）方法，這些方法應用於從四種震級分布模型（指數分布、凹雙指數分布、凸雙指數分布和指數-高斯分布）中抽取的模擬樣本。後三種模型代表了由於地殼厚度有限和特徵地震效應導致的與古登堡-里希特關係的偏差。假設的與指數分布的偏差不超過實際中遇到的偏差。研究的KDE方法包括Silverman和Scott規則（結合Abramson帶寬調整）、兩種基於擴散的方法（ISJ和diffKDE）以及將帶寬估計公式化為優化問題的adaptiveKDE。我們通過100,000次模擬，使用均方積分誤差（MISE）評估了這些方法在震級2到6、樣本量400到5000範圍內的性能。通過樣本量為1000的平均重現周期（MRP）說明了它們在危險性評估中的適用性。在測試的方法中，diffKDE為較大震級提供了最準確的累積分布函數估計。即使數據來自指數分布，當樣本量至少為1000時，diffKDE的表現與最大似然估計相當。鑑於人為地震活動經常偏離指數模型，我們建議在樣本量足夠的情況下，使用diffKDE進行概率地震危險性評估。

摘要

  • 原文標題：Predictable Scale: Part I -- Optimal Hyperparameter Scaling Law in Large Language Model Pretraining
  • 中文標題：可預測的尺度：第一部分——大型語言模型預訓練中的最優超參數縮放定律
  • 發布日期：2025-03-06 18:58:29+00:00
  • 作者：Houyi Li, Wenzheng Zheng, Jingcheng Hu, Qiufeng Wang, Hanshan Zhang, Zili Wang, Yangshijie Xu, Shuigeng Zhou, Xiangyu Zhang, Daxin Jiang
  • 分類：cs.LG, cs.AI, F.2.2; I.2.7
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04715v1

中文摘要：大型語言模型（LLMs）在各種任務中的出色能力現已得到廣泛認可，但其有效部署需要仔細的超參數優化。通過在不同配置下進行廣泛的網格搜索實驗，我們發現了控制這些超參數的普適縮放規律：最佳學習率與模型參數和數據規模呈冪律關係，而最佳批量大小主要與數據規模相關。我們的分析揭示了在固定模型和數據規模條件下，超參數的優化景觀是凸的。這種凸性意味着存在一個最優超參數平台。我們為社區貢獻了一個普適的、即插即用的最優超參數工具。其在測試集上的估計值與通過窮舉搜索找到的全局最優LLM性能僅相差0.07%。這些規律在模型稀疏性、訓練數據分布和模型形狀的變化中表現出顯著的魯棒性。據我們所知，這是首次將不同模型形狀和結構（如專家混合模型和密集Transformer）統一起來，並在不同數據分布下建立最優超參數縮放規律的工作。這一詳盡的優化過程需要大量的計算資源，使用了近百萬個NVIDIA H800 GPU小時從頭訓練了3,700個不同規模和超參數的LLMs，並消耗了約100萬億個token。為了促進可重複性和進一步研究，我們將通過指定倉庫https://step-law.github.io/逐步發布所有損失測量值和模型檢查點。

摘要

  • 原文標題：Measurement of the Branching Fraction of $Λ_c^+ \to p K_S^0 π^0$ at Belle
  • 中文標題：Belle實驗中對$Λ_c^+ \to p K_S^0 π^0$分支比的測量
  • 發布日期：2025-03-06 12:16:01+00:00
  • 作者：The Belle, Belle II Collaborations, :, I. Adachi, L. Aggarwal, H. Ahmed, J. K. Ahn, H. Aihara, N. Akopov, M. Alhakami, A. Aloisio, N. Althubiti, M. Angelsmark, N. Anh Ky, D. M. Asner, H. Atmacan, T. Aushev, V. Aushev, M. Aversano, R. Ayad, V. Babu, H. Bae, N. K. Baghel, S. Bahinipati, P. Bambade, Sw. Banerjee, M. Barrett, M. Bartl, J. Baudot, A. Baur, A. Beaubien, F. Becherer, J. Becker, J. V. Bennett, F. U. Bernlochner, V. Bertacchi, M. Bertemes, E. Bertholet, M. Bessner, S. Bettarini, V. Bhardwaj, B. Bhuyan, F. Bianchi, T. Bilka, D. Biswas, A. Bobrov, D. Bodrov, A. Bolz, A. Bondar, J. Borah, A. Boschetti, A. Bozek, M. Bračko, P. Branchini, R. A. Briere, T. E. Browder, A. Budano, S. Bussino, Q. Campagna, M. Campajola, L. Cao, G. Casarosa, C. Cecchi, J. Cerasoli, M. -C. Chang, P. Chang, P. Cheema, B. G. Cheon, K. Chilikin, K. Chirapatpimol, H. -E. Cho, K. Cho, S. -J. Cho, S. -K. Choi, S. Choudhury, J. Cochran, L. Corona, J. X. Cui, E. De La Cruz-Burelo, S. A. De La Motte, G. De Nardo, G. De Pietro, R. de Sangro, M. Destefanis, S. Dey, R. Dhamija, A. Di Canto, F. Di Capua, J. Dingfelder, Z. Doležal, I. Domínguez Jiménez, T. V. Dong, D. Dossett, S. Dubey, K. Dugic, G. Dujany, P. Ecker, D. Epifanov, J. Eppelt, P. Feichtinger, T. Ferber, T. Fillinger, C. Finck, G. Finocchiaro, F. Forti, A. Frey, B. G. Fulsom, A. Gabrielli, E. Ganiev, M. Garcia-Hernandez, G. Gaudino, V. Gaur, A. Gaz, A. Gellrich, G. Ghevondyan, D. Ghosh, H. Ghumaryan, G. Giakoustidis, R. Giordano, A. Giri, P. Gironella Gironell, A. Glazov, B. Gobbo, R. Godang, O. Gogota, P. Goldenzweig, E. Graziani, D. Greenwald, Z. Gruberová, Y. Guan, K. Gudkova, I. Haide, S. Halder, Y. Han, C. Harris, K. Hayasaka, H. Hayashii, S. Hazra, M. T. Hedges, A. Heidelbach, I. Heredia de la Cruz, M. Hernández Villanueva, T. Higuchi, M. Hoek, M. Hohmann, R. Hoppe, P. Horak, C. -L. Hsu, T. Humair, T. Iijima, K. Inami, N. Ipsita, A. Ishikawa, R. Itoh, M. Iwasaki, P. Jackson, D. Jacobi, W. W. Jacobs, E. -J. Jang, S. Jia, Y. Jin, A. Johnson, K. K. Joo, H. Junkerkalefeld, M. Kaleta, J. Kandra, K. H. Kang, G. Karyan, T. Kawasaki, F. Keil, C. Ketter, C. Kiesling, C. -H. Kim, D. Y. Kim, J. -Y. Kim, K. -H. Kim, Y. -K. Kim, Y. J. Kim, H. Kindo, K. Kinoshita, P. Kodyš, T. Koga, S. Kohani, K. Kojima, A. Korobov, S. Korpar, E. Kovalenko, P. Križan, P. Krokovny, T. Kuhr, Y. Kulii, D. Kumar, M. Kumar, R. Kumar, K. Kumara, T. Kunigo, A. Kuzmin, Y. -J. Kwon, S. Lacaprara, Y. -T. Lai, K. Lalwani, T. Lam, J. S. Lange, T. S. Lau, M. Laurenza, R. Leboucher, F. R. Le Diberder, M. J. Lee, C. Lemettais, P. Leo, C. Li, L. K. Li, Q. M. Li, W. Z. Li, Y. Li, Y. B. Li, Y. P. Liao, J. Libby, J. Lin, S. Lin, M. H. Liu, Q. Y. Liu, Y. Liu, Z. Q. Liu, D. Liventsev, S. Longo, C. Lyu, Y. Ma, C. Madaan, M. Maggiora, S. P. Maharana, R. Maiti, G. Mancinelli, R. Manfredi, E. Manoni, M. Mantovano, D. Marcantonio, S. Marcello, C. Marinas, C. Martellini, A. Martens, A. Martini, T. Martinov, L. Massaccesi, M. Masuda, D. Matvienko, S. K. Maurya, M. Maushart, J. A. McKenna, R. Mehta, F. Meier, D. Meleshko, M. Merola, C. Miller, M. Mirra, S. Mitra, K. Miyabayashi, H. Miyake, R. Mizuk, G. B. Mohanty, S. Mondal, S. Moneta, H. -G. Moser, R. Mussa, I. Nakamura, M. Nakao, H. Nakazawa, Y. Nakazawa, M. Naruki, Z. Natkaniec, A. Natochii, M. Nayak, G. Nazaryan, M. Neu, S. Nishida, S. Ogawa, H. Ono, Y. Onuki, F. Otani, P. Pakhlov, G. Pakhlova, E. Paoloni, S. Pardi, K. Parham, H. Park, J. Park, K. Park, S. -H. Park, B. Paschen, A. Passeri, S. Patra, T. K. Pedlar, I. Peruzzi, R. Peschke, R. Pestotnik, M. Piccolo, L. E. Piilonen, P. L. M. Podesta-Lerma, T. Podobnik, S. Pokharel, C. Praz, S. Prell, E. Prencipe, M. T. Prim, I. Prudiiev, H. Purwar, P. Rados, G. Raeuber, S. Raiz, N. Rauls, K. Ravindran, J. U. Rehman, M. Reif, S. Reiter, M. Remnev, L. Reuter, D. Ricalde Herrmann, I. Ripp-Baudot, G. Rizzo, M. Roehrken, J. M. Roney, A. Rostomyan, N. Rout, D. A. Sanders, S. Sandilya, L. Santelj, Y. Sato, V. Savinov, B. Scavino, J. Schmitz, S. Schneider, G. Schnell, M. Schnepf, K. Schoenning, C. Schwanda, A. J. Schwartz, Y. Seino, A. Selce, K. Senyo, J. Serrano, M. E. Sevior, C. Sfienti, W. Shan, C. Sharma, X. D. Shi, T. Shillington, T. Shimasaki, J. -G. Shiu, D. Shtol, A. Sibidanov, F. Simon, J. B. Singh, J. Skorupa, M. Sobotzik, A. Soffer, A. Sokolov, E. Solovieva, S. Spataro, B. Spruck, W. Song, M. Starič, P. Stavroulakis, S. Stefkova, R. Stroili, J. Strube, Y. Sue, M. Sumihama, K. Sumisawa, W. Sutcliffe, N. Suwonjandee, H. Svidras, M. Takahashi, M. Takizawa, U. Tamponi, K. Tanida, F. Tenchini, A. Thaller, O. Tittel, R. Tiwary, E. Torassa, K. Trabelsi, I. Tsaklidis, M. Uchida, I. Ueda, T. Uglov, K. Unger, Y. Unno, K. Uno, S. Uno, P. Urquijo, Y. Ushiroda, S. E. Vahsen, R. van Tonder, M. Veronesi, A. Vinokurova, V. S. Vismaya, L. Vitale, V. Vobbilisetti, R. Volpe, A. Vossen, M. Wakai, S. Wallner, M. -Z. Wang, X. L. Wang, Z. Wang, A. Warburton, M. Watanabe, S. Watanuki, C. Wessel, E. Won, X. P. Xu, B. D. Yabsley, S. Yamada, W. Yan, S. B. Yang, J. Yelton, J. H. Yin, K. Yoshihara, C. Z. Yuan, J. Yuan, L. Zani, F. Zeng, B. Zhang, V. Zhilich, J. S. Zhou, Q. D. Zhou, L. Zhu, V. I. Zhukova, R. Žlebčík
  • 分類：hep-ex
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04371v1

中文摘要：我們報告了使用Belle實驗的980 fb$^{-1}$的$e^+e^-$數據對分支比$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)/\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$的精確測量。我們得到的值為$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)/\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)=0.339\pm 0.002\pm 0.009$，其中第一和第二不確定性分別為統計和系統不確定性。這一Belle結果與之前CLEO實驗的測量結果一致，但精度提高了五倍。通過將我們的結果與世界平均$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$結合，我們得到了絕對分支比$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)=(2.12\pm 0.01\pm 0.05 \pm 0.10)\%$，其中不確定性分別為統計、系統以及絕對分支比尺度$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$的不確定性。這一測量可以為粲重子衰變中的強子衰變機制提供新的見解。

摘要

  • 原文標題：Preference for evolving dark energy in light of the galaxy bispectrum
  • 中文標題：基於星系雙譜的演化暗能量偏好
  • 發布日期：2025-03-06 16:45:49+00:00
  • 作者：Zhiyu Lu, Théo Simon, Pierre Zhang
  • 分類：astro-ph.CO, gr-qc, hep-ph, hep-th
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04602v1

中文摘要：我們使用由$(w_0, w_a)$參數化的暗能量狀態方程$w(z)$分析了預DESI聚類數據，發現當與來自Planck的宇宙微波背景數據以及來自Pantheon+、Union3或DESY5的超新星數據結合時，相較於宇宙常數$\Lambda$，存在$2.8-3.9\sigma$的偏好支持演化的暗能量。我們的約束與DESI Y1結果一致，這些約束是通過使用大尺度結構有效場論（EFTofLSS）在一圈水平下對SDSS/BOSS星系的功率譜和雙譜進行分析得出的。證據在不同的分析變化中保持穩健，但如果沒有一圈雙譜，證據就會消失。當將DESI的重子聲學振盪與BOSS的全形狀數據結合時，同時對後者的聲視界進行邊緣化以防止未考慮的相關性，顯著性增加到$3.7-4.4\sigma$，具體取決於超新星數據集。通過使用數據驅動的$w(z)$重建，我們展示了證據來自於多個紅移處對$\Lambda$的偏離。此外，我們的發現在暗能量有效場論（EFTofDE）框架內進行了解釋，從中我們明確追蹤了EFTofLSS預測中的非標準時間演化。對於在$w < -1$區域內的微擾穩定理論，當存在高階導數修正時，證據在聚類極限$(c_s^2 \rightarrow 0)$中持續存在；當考慮額外的EFTofDE參數時，證據也在准靜態極限$(c_s^2 \rightarrow 1)$中持續存在。

摘要

  • 原文標題：Numerical Study On Temperature Variations Of Superheated Steam Flowing Through A Regulation Valve
  • 中文標題：過熱蒸汽流經調節閥溫度變化的數值研究
  • 發布日期：2025-03-06 08:37:41+00:00
  • 作者：Zhe-hui Ma, Hang-ye Zhang, Chuang Liu, Ming Zhang, Jin-yuan Qian
  • 分類：physics.flu-dyn
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04209v1

中文摘要：過熱蒸汽廣泛應用於各種能源系統中，特別是在發電廠、化工行業以及其他需要高溫高壓蒸汽以實現高效能量轉換和過程控制的應用中。在這些系統中，調節閥是控制蒸汽流動、調節其壓力和溫度以確保安全高效運行的關鍵組件。準確理解和預測調節閥內的溫度變化對於優化其性能和提高整體系統效率至關重要。本研究通過計算流體動力學（CFD）模擬結合本徵正交分解（POD）技術，研究了過熱蒸汽流經調節閥時的溫度變化。分析首先檢查了內部流場參數，包括溫度和壓力，以了解閥門內的整體流體動力學。POD用於降低CFD結果的維度，奇異值分解（SVD）用於提取捕捉傳熱和溫度波動關鍵流動結構的主導模態。POD分析表明，最具影響力的模態與高湍流強度和顯著溫度梯度區域相關，這些區域對蒸汽流經調節閥的熱性能至關重要。將POD應用於3D CFD結果代表了一種新穎的方法，特別是對於複雜流體流動模型（如蒸汽流經調節閥）而言。本研究的見解對能源系統中溫度和壓力調節閥的設計和優化具有實際意義，為提高這些系統的效率和可靠性提供了理論基礎。

摘要

  • 原文標題：The JARVIS Infrastructure is All You Need for Materials Design
  • 中文標題：JARVIS 基礎設施是材料設計所需的一切
  • 發布日期：2025-03-06 06:26:32+00:00
  • 作者：Kamal Choudhary
  • 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04133v1

中文摘要：聯合自動化多種集成模擬資源庫（JARVIS）是一個綜合性的基礎設施，提供數據庫、工具、教程和基準，用於多尺度、多模態、正向和逆向材料設計。它強調開放獲取原則和可重複性，集成了理論和實驗方法，如密度泛函理論、量子蒙特卡羅、緊束縛模型、經典力場以及機器學習方法——包括指紋識別、圖神經網絡和Transformer模型。其實驗數據收集涵蓋了低溫學、顯微鏡學和衍射學，涵蓋的材料包括金屬、半導體、絕緣體、超導體、碳捕獲系統、高強度化合物、低維材料、異質結構和缺陷。JARVIS通過開放數據集、網絡應用程序、可執行腳本和同行評審的出版物傳播資源，確保廣泛的訪問性和可重複性。它在全球範圍內廣泛採用，促進了數百萬數據和工具的下載。通過將多種方法和數據統一在一個平台下，JARVIS推動了基礎發現和現實世界的創新，推進了傳統和數據驅動的材料設計。

摘要

  • 原文標題：HERACLES++: a multi-dimensional Eulerian code for exascale computing
  • 中文標題：HERACLES++：面向百億億次計算的多維歐拉代碼
  • 發布日期：2025-03-06 13:37:50+00:00
  • 作者：Lou Roussel-Hard, Edouard Audit, Luc Dessart, Thomas Padioleau, Yushan Wang
  • 分類：astro-ph.SR, astro-ph.GA, astro-ph.HE, astro-ph.IM, physics.comp-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04428v1

中文摘要：多維天體物理流體的數值模擬面臨着巨大的挑戰。然而，百億億次計算的發展顯著提升了計算能力，推動了能夠充分利用這些資源的新代碼的開發。在本文中，我們介紹了HERACLES++，這是一種具有高可移植性的新型流體動力學代碼，針對不同架構的百億億次計算機進行了優化，能夠在CPU和GPU上高效運行。該代碼採用歐拉方法，並使用Godunov有限體積法來求解流體動力學方程，從而確保在捕捉激波和不連續性時的準確性。它包含不同的黎曼求解器、狀態方程和重力求解器。它可以在笛卡爾坐標系和球坐標系中工作，支持一維、二維或三維模擬，並使用被動標量來處理多種氣體。該代碼允許用戶提供加熱或冷卻項，以處理各種天體物理場景。除了常規的基準測試系列外，我們還使用HERACLES++模擬了超新星激波在紅超巨星包層中的傳播，從核心坍縮後的幾分鐘直到激波出現。在一維情況下，HERACLES++的結果與相同配置下的V1D結果一致。在三維情況下，瑞利-泰勒不穩定性的發展通過引入密度和成分波動以及湍流，修改了一維圖像。通過聚焦於一個楔形區域而非整個立體角，以及能夠在大量GPU上運行HERACLES++，我們能夠以亞度分辨率對三維超新星拋射物進行長期模擬。未來的發展目標是將HERACLES++擴展為輻射流體動力學代碼。

摘要

  • 原文標題：Computer-Assisted Proofs of Solitons in Bose-Einstein Condensates
  • 中文標題：計算機輔助證明玻色-愛因斯坦凝聚體中的孤子
  • 發布日期：2025-03-06 18:49:04+00:00
  • 作者：Miguel Ayala, Carlos García-Azpeitia, Jean-Philippe Lessard
  • 分類：math.DS, math.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04701v1

中文摘要：我們嚴格證明了在一維Gross-Pitaevskii方程（GP方程）中具有周期勢的間隙孤子的存在性。這些非線性局域解出現在譜隙中，並在理解玻色-愛因斯坦凝聚體（BECs）中起着關鍵作用。為了證明它們，我們將問題重新表述為在高維動力系統中尋找同宿軌道。然後，我們使用計算機輔助證明技術，結合泛函分析框架，嚴格驗證數值近似的同宿軌道。這項工作將計算證據與形式數學證明相結合，為GP方程中孤子的研究提供了堅實的基礎。

摘要

  • 原文標題：A Short Survey of the Well-posedness of the Two-dimensional Burgers' Equation
  • 中文標題：二維Burgers方程適定性研究簡評
  • 發布日期：2025-03-06 14:19:14+00:00
  • 作者：Xiang Zhang, Shuhan Xie, Yule Sun
  • 分類：math.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04467v1

中文摘要：在本文中，我們利用無限維動力系統的框架，建立了二維Burgers方程解的存在性和唯一性。二維Burgers方程模擬了非線性平流和粘性耗散之間的相互作用，其形式為：$$ u_{t} + u \cdot \nabla u = \nu \Delta u + f, $$ 其中 $ u = (u_1, u_2) $ 是速度場，$ \nu > 0 $ 是粘性係數，$ f $ 表示外力。我們主要採用Galerkin方法將偏微分方程轉化為常微分方程。此外，通過使用Sobolev空間、能量估計和緊性論證，我們嚴格證明了在適當的初始和邊界條件下全局解的存在性及其唯一性。

摘要

  • 原文標題：Influence of elastic deformations on body-wave velocity in solids: a case study considering shear deformations in concrete
  • 中文標題：彈性變形對固體中體波速度的影響：以混凝土剪切變形為例
  • 發布日期：2025-03-06 11:57:49+00:00
  • 作者：Hao Cheng, Cornelis Weemstra, Katrin Löer, Max A. N. Hendriks, Yuguang Yang
  • 分類：physics.class-ph, physics.app-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04354v1

中文摘要：本文利用聲彈性理論框架研究了彈性變形對可壓縮各向同性材料中體波速度的影響。具體而言，它研究了在波傳播方向定義的坐標系中，體波以與主變形軸成一定角度傳播的情況，其中剪切變形和法向變形同時存在。儘管已有許多研究涉及這一主題，但理論推導尚未就波速對施加的剪切應力和應變的響應得出明確結論。為了得出混凝土中體波的具體結論，我們以混凝土為介質分析了三個示例。主要發現是，在混凝土材料中，當體波在剪切變形平面上傳播時，縱波速度的變化主要歸因於法向應變的變化，而橫波速度則顯著受到法向應變和剪切應變的共同影響。這一發現可以增強聲彈性理論在平面應力狀態應用中檢測主應力大小和方向的應用。

摘要

  • 原文標題：Propagating Model Uncertainty through Filtering-based Probabilistic Numerical ODE Solvers
  • 中文標題：基於濾波的概率數值ODE求解器中模型不確定性的傳播
  • 發布日期：2025-03-06 18:26:42+00:00
  • 作者：Dingling Yao, Filip Tronarp, Nathanael Bosch
  • 分類：stat.ML, cs.LG, cs.NA, math.NA
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04684v1

中文摘要：基於濾波的概率數值常微分方程（ODE）求解器，也稱為ODE濾波器，已被確立為量化ODE解中數值不確定性的有效方法。然而，在實際應用中，底層動力系統通常包含不確定參數，需要將這種模型不確定性傳播到ODE解中。在本文中，我們證明了儘管ODE濾波器具有概率性質，但它們並不能自動解決這種不確定性傳播問題。為了解決這一限制，我們提出了一種新方法，將ODE濾波器與數值積分相結合，以正確地對不確定參數進行邊緣化處理，同時考慮參數不確定性和數值求解器的不確定性。在多個動力系統中的實驗表明，所得的不確定性估計與參考解非常接近。值得注意的是，我們展示了ODE求解器的數值不確定性如何幫助防止傳播不確定性估計中的過度自信，尤其是在使用較大步長時。我們的結果表明，概率數值方法可以有效地量化動力系統中的數值和參數不確定性。

摘要

  • 原文標題：Pervasive protonation of perovskite membranes made by the water-soluble sacrificial layer method
  • 中文標題：通過水溶性犧牲層方法製備的鈣鈦礦膜的普遍質子化
  • 發布日期：2025-03-06 08:21:09+00:00
  • 作者：Umair Saeed, Felip Sandiumenge, Kumara Cordero-Edwards, Jessica Padilla-Pantoja, José Manuel Caicedo Roque, David Pesquera, José Santiso, Gustau Catalan
  • 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.app-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04197v1

中文摘要：通過使用水溶性犧牲層的剝離方法製備鈣鈦礦氧化物自支撐薄膜（膜）具有吸引力，因為這些膜相對於傳統的外延薄膜具有新的機械自由度。然而，關於它們的製備過程，特別是在蝕刻步驟中暴露於水對其性質的影響，知之甚少。在這裡，我們研究了兩種鈣鈦礦原型（反鐵電PbZrO3和順電SrTiO3）的膜在水基蝕刻步驟中的影響。通過拉曼光譜和X射線衍射，我們發現氫滲透到鈣鈦礦結構中的證據。伴隨着這種質子化，功能性質也發生了變化，兩種材料在室溫下都表現出塊體陶瓷或無氫薄膜中不存在的類鐵電行為。我們還發現，熱退火可以用來將氫從膜中排出，從而恢復塊體性質。這項工作的兩個主要結論是：（i）任何通過犧牲層水解製備的鈣鈦礦膜都容易受到氫滲透（質子化）的影響，這可能導致功能性質的重要但外在的變化；（ii）氫可以通過退火排出，並且應該通過退火排出以恢復內在行為。

摘要

  • 原文標題：Teach YOLO to Remember: A Self-Distillation Approach for Continual Object Detection
  • 中文標題：教YOLO記住：一種用於持續目標檢測的自蒸餾方法
  • 發布日期：2025-03-06 18:31:41+00:00
  • 作者：Riccardo De Monte, Davide Dalle Pezze, Gian Antonio Susto
  • 分類：cs.CV
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04688v1

中文摘要：實時目標檢測器如YOLO在大型數據集上進行多輪訓練時表現出色。然而，在數據逐步到達的現實場景中，神經網絡會遭受災難性遺忘，導致先前學到的知識丟失。為了解決這一問題，先前的研究探索了在持續目標檢測（CLOD）中進行類增量學習（CIL）的策略，大多數方法集中在兩階段目標檢測器上。然而，現有研究表明，對於像YOLO這樣的一階段無錨點檢測器，由於回歸輸出的噪聲，學習而不遺忘（LwF）可能無效，這可能導致傳遞損壞的知識。在本研究中，我們引入了YOLO LwF，這是一種專為基於YOLO的持續目標檢測設計的自蒸餾方法。我們證明，當與回放記憶結合時，YOLO LwF顯著減輕了遺忘。與之前的方法相比，它在VOC和COCO基準測試中分別提高了mAP +2.1%和+2.9%，達到了最先進的性能。

摘要

  • 原文標題：A Foundational Potential Energy Surface Dataset for Materials
  • 中文標題：材料的基礎勢能面數據集
  • 發布日期：2025-03-06 04:06:59+00:00
  • 作者：Aaron D. Kaplan, Runze Liu, Ji Qi, Tsz Wai Ko, Bowen Deng, Janosh Riebesell, Gerbrand Ceder, Kristin A. Persson, Shyue Ping Ong
  • 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04070v1

中文摘要：準確的勢能面（PES）描述對於材料的原子模擬至關重要。通用機器學習原子間勢（UMLIPs）$^{1-3}$為周期表中PES建模提供了一種計算效率高的替代方案，相較於密度泛函理論（DFT）$^4$。然而，由於依賴於DFT弛豫數據$^{5,6}$，其準確性目前受到根本性限制。在此，我們介紹了MatPES，這是一個基礎的PES數據集，包含從281億個分子動力學快照中精心採樣的約40萬個結構，涵蓋了160億個原子環境。我們證明，在MatPES數據集上訓練的UMLIPs可以在廣泛的平衡、近平衡和分子動力學性質基準測試中與甚至超越先前在更大數據集上訓練的模型。我們還引入了第一個基於修訂的正則化強約束和適當歸一化（r$^2$SCAN）泛函$^7$的高保真PES數據集，顯著改進了原子間鍵合的描述。開源的MatPES計劃強調了材料科學中數據質量的重要性，並推動了社區驅動的廣泛進展，以實現更可靠、可推廣和高效的UMLIPs，用於大規模材料發現和設計。

摘要

  • 原文標題：UniNet: A Unified Multi-granular Traffic Modeling Framework for Network Security
  • 中文標題：UniNet：一種統一的網絡流量多粒度建模框架
  • 發布日期：2025-03-06 07:39:37+00:00
  • 作者：Binghui Wu, Dinil Mon Divakaran, Mohan Gurusamy
  • 分類：cs.CR, cs.LG, cs.NI
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04174v1

中文摘要：隨着現代網絡因多樣化設備、加密協議和不斷演變的威脅而變得越來越複雜，網絡流量分析變得至關重要。現有的機器學習模型通常僅依賴於數據包或流的單一表示，限制了其捕捉對穩健分析至關重要的上下文關係的能力。此外，針對監督學習、半監督學習和無監督學習的任務特定架構導致在適應不同數據格式和安全任務時效率低下。為了解決這些問題，我們提出了UniNet，一個統一的框架，引入了一種新穎的多粒度流量表示（T-Matrix），集成了會話、流和數據包級別的特徵，以提供全面的上下文信息。結合T-Attent，一個輕量級的基於注意力機制的模型，UniNet能夠高效地學習適用於多種安全任務的潛在嵌入。通過對四個關鍵網絡安全和隱私問題——異常檢測、攻擊分類、物聯網設備識別和加密網站指紋識別——的廣泛評估，UniNet展示了其相對於最先進方法的顯著性能提升，實現了更高的準確性、更低的誤報率和改進的可擴展性。通過解決單級模型的局限性並統一流量分析範式，UniNet為現代網絡安全設定了新的基準。

摘要

  • 原文標題：Ultrahigh free-electron Kerr nonlinearity in all-semiconductor waveguides for all-optical nonlinear modulation of mid-infrared light
  • 中文標題：全半導體波導中的超高自由電子克爾非線性用於中紅外光的全光非線性調製
  • 發布日期：2025-03-06 18:57:25+00:00
  • 作者：Gonzalo Álvarez-Pérez, Huatian Hu, Fangcheng Huang, Tadele Orbula Otomalo, Michele Ortolani, Cristian Ciracì
  • 分類：physics.optics, quant-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04711v1

中文摘要：非線性光學波導，特別是那些利用光學克爾效應的波導，在推動下一代光子技術方面具有廣闊前景。儘管克爾效應具有超快響應特性，但其固有的弱非線性限制了實際應用。本文研究了全半導體波導中的自由電子誘導克爾非線性，揭示了縱向體等離子體激元（固有的非局域激發）可以產生異常強的克爾非線性。我們特別開發了一種結合半經典流體動力學理論的非線性本徵模分析方法，用於計算重摻雜半導體中自由電子量子行為引起的線性和非線性光學響應。這些波導實現了超過10$^7$ W$^{-1}$km$^{-1}$的超高非線性係數，並支持傳播距離超過100 $\mu$m的長傳播模式。此外，通過考慮粘彈性和非線性阻尼機制，我們驗證了在實際條件下非線性響應的魯棒性。最後，我們在馬赫-曾德爾干涉儀中實現了全半導體波導，展示了通過自由電子克爾效應實現的高效非線性透射光譜調製。這項工作證明了重摻雜半導體中自由電子非線性在光子集成電路中的變革潛力，為可擴展的片上非線性納米光子系統鋪平了道路。

摘要

  • 原文標題：Enhancing DUNE Physics Sensitivity with Light and Charge Calorimetry
  • 中文標題：利用光和電荷量熱法增強DUNE物理靈敏度
  • 發布日期：2025-03-06 13:44:31+00:00
  • 作者：Jogesh Rout, Suchismita Sahoo
  • 分類：physics.ins-det, hep-ex, hep-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04432v1

中文摘要：我們研究了液態氬時間投影室中光量熱法的潛力及其固有的自補償特性，強調了其與傳統的電荷量熱法相比的優勢。先前的研究表明，光量熱法可以實現與先進的基於電荷的技術相當的能量分辨率，特別是對於GeV級中微子。在這項工作中，我們探討了光量熱法與電荷量熱法在DUNE中關鍵物理參數（包括CP破壞（CPV）和質量層次確定）的精確測量中的互補性。雖然電荷量熱法在CP相位測量中提供了更高的分辨率，但光量熱法獨立地為CPV和質量層次敏感性提供了重要的見解。此外，我們的曝光與CPV敏感性研究表明，使用光和電荷量熱法比傳統的基於TDR的重建方法更快地達到$5\sigma$的發現潛力。這些發現突顯了光量熱法作為一種簡單而有效的重建方法的潛力，作為增強DUNE物理能力的補充方法。

摘要

  • 原文標題：Universality of Layer-Level Entropy-Weighted Quantization Beyond Model Architecture and Size
  • 中文標題：超越模型架構和大小的層級熵加權量化的普適性
  • 發布日期：2025-03-06 18:54:32+00:00
  • 作者：Alireza Behtash, Marijan Fofonjka, Ethan Baird, Tyler Mauer, Hossein Moghimifam, David Stout, Joel Dennison
  • 分類：cs.LG, cs.AI
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04704v1

中文摘要：我們提出了一種新穎的選擇性模型量化方法，該方法超越了針對大型語言模型（LLMs）的架構特定和大小依賴的壓縮方法的限制，使用熵加權量化（EWQ）。通過分析跨變壓器塊的熵分布，EWQ確定哪些塊可以安全地量化而不會導致顯著的性能下降，且獨立於模型架構或大小。我們的方法優於均勻量化方法，在保持大規模多任務語言理解（MMLU）準確度分數在未量化模型的0.5%以內的同時，將內存使用量減少了高達18%。我們展示了EWQ在多個架構中的有效性——從1.6B到70B參數——展示了無論模型規模或架構設計如何，在質量-壓縮權衡方面的一致改進。EWQ的一個令人驚訝的發現是它能夠減少與未量化模型相比的困惑度，這表明通過選擇性精度降低存在有益的規範化。這一改進在不同的模型家族中都成立，表明層級熵與最佳精度要求之間存在基本關係。此外，我們引入了FastEWQ，一種用於熵分布分析的快速方法，無需加載模型權重。該技術利用了跨各種架構和規模的熵分布的普遍特徵，實現了近乎即時的量化決策，同時在全熵分析下保持80%的分類準確度。我們的結果表明，有效的量化策略可以獨立於特定的架構選擇或模型大小開發，為高效的LLM部署開闢了新的可能性。

摘要

  • 原文標題：When Next-Gen Sensing Meets Legacy Wi-Fi: Performance Analyses of IEEE 802.11bf and IEEE 802.11ax Coexistence
  • 中文標題：當下一代感知遇見傳統Wi-Fi：IEEE 802.11bf與IEEE 802.11ax共存的性能分析
  • 發布日期：2025-03-06 17:25:38+00:00
  • 作者：Navid Keshtiarast, Pradyumna Kumar Bishoyi, Ido Manuel Lumbantobing, Marina Petrova
  • 分類：cs.NI, cs.SY, eess.SY
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04637v1

中文摘要：感知正在成為下一代無線網絡中的一項重要未來服務，支持諸如物體定位和活動識別等應用。IEEE 802.11bf 標準擴展了 Wi-Fi 功能，以整合這些感知功能。然而，在密集網絡環境中與舊版 Wi-Fi 共存帶來了挑戰，因為信道競爭可能會損害感知和通信質量。本文開發了一個分析框架，並在 ns-3 中進行了系統級仿真，以評估 IEEE 802.11bf 與舊版 802.11ax 在感知延遲和通信吞吐量方面的共存性。為此，我們開發了一個專用於 IEEE 802.11bf 的 ns-3 模塊，並將其作為開源公開提供。我們首次提供了 IEEE 802.11bf 與 IEEE 802.11ax 的共存分析，並通過 ns-3 中的鏈路級仿真來評估對感知延遲和網絡性能的影響。系統地分析了關鍵參數，包括感知間隔、訪問類別、網絡密度和天線配置，以了解它們對感知延遲和聚合網絡吞吐量的影響。評估進一步擴展到基於 3GPP TR 38.901 標準建模的現實室內辦公環境。我們的研究結果揭示了感知間隔與吞吐量之間的關鍵權衡，以及需要平衡感知參數以確保 Wi-Fi 網絡中的有效共存。

摘要

  • 原文標題：Charge dependent directed flow splitting from baryon inhomogeneity and electromagnetic field
  • 中文標題：電荷依賴的定向流分裂：來自重子不均勻性和電磁場的影響
  • 發布日期：2025-03-06 17:54:55+00:00
  • 作者：Tribhuban Parida, Sandeep Chatterjee, Subhash Singha
  • 分類：nucl-th, hep-ex, hep-ph, nucl-ex
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04660v1

中文摘要：本研究旨在理解STAR合作組最近關於帶相反電荷強子的定向流分裂對系統尺寸依賴性的實驗數據[arXiv:2412.18326]。此前，我們已經研究了重子不均勻性對電荷依賴性定向流的作用。現在，我們以微擾的方式引入了電磁場（EM）的影響，如參考文獻[arXiv:1806.05288]中所實現的那樣。這使得我們能夠比較重子不均勻性和電磁場對電荷依賴性定向流的相對貢獻。我們的模型計算描述了中快度定向流斜率分裂$\Delta dv_1/dy$在質子和反質子之間的中心性和系統尺寸依賴性的實驗數據。我們的結果表明，在中心碰撞中，電磁場強度可以忽略不計，引入電磁場效應不會影響質子和反質子之間的分裂。這表明在中心碰撞中觀察到的$\Delta dv_1/dy (p-\bar{p})$的系統尺寸依賴性完全源於較大碰撞系統中增強的重子停止。然而，在半中心和外周碰撞中，重子擴散和電磁場效應都對分裂有貢獻。此外，$\Delta dv_1/dy (p-\bar{p})$的中心性依賴性對介質的電導率高度敏感，使其成為通過模型與數據比較提取QCD介質中這一輸運係數的潛在探針。然而，實現這一點需要精確確定源自重子擴散的背景基線。此外，還需要進一步研究以理解帶相反電荷的K介子和π介子的$\Delta dv_1/dy$，特別是通過結合其他守恆電荷的擴散。

摘要

  • 原文標題：Transferable Foundation Models for Geometric Tasks on Point Cloud Representations: Geometric Neural Operators
  • 中文標題：可遷移的幾何任務基礎模型：點雲表示的幾何神經算子
  • 發布日期：2025-03-06 17:35:37+00:00
  • 作者：Blaine Quackenbush, Paul J. Atzberger
  • 分類：cs.LG, cs.CV, cs.NA, math.NA, math.OC
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04649v1

中文摘要：我們介紹了獲取預訓練幾何神經算子（GNPs）的方法，這些算子可以作為基礎模型用於獲取幾何特徵。這些算子可以用於機器學習任務和數值方法的數據處理流程中。我們展示了如何訓練我們的GNPs以學習點雲微分幾何的魯棒潛在表示，從而提供度量、曲率和其他形狀相關特徵的估計。我們演示了如何使用預訓練的GNPs（i）在存在噪聲的情況下穩健地估計任意形狀和拓撲的表面的幾何特性，（ii）近似流形上的幾何偏微分方程（PDEs）的解，以及（iii）解決形狀變形方程，如曲率驅動流。我們還發布了一個包含代碼和權重的包，用於使用我們的預訓練GNPs處理點雲表示。這使得可以將我們的預訓練GNPs作為組件在現有和新的數據處理流程中重複使用。GNPs還可以用作涉及幾何的數值求解器的一部分，或作為執行推理和其他幾何任務的方法的一部分。

摘要

  • 原文標題：Privacy Preserving and Robust Aggregation for Cross-Silo Federated Learning in Non-IID Settings
  • 中文標題：非獨立同分布設置下跨孤島聯邦學習的隱私保護與魯棒聚合
  • 發布日期：2025-03-06 14:06:20+00:00
  • 作者：Marco Arazzi, Mert Cihangiroglu, Antonino Nocera
  • 分類：cs.LG, cs.AI, cs.CR
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04451v1

中文摘要：聯邦平均（Federated Averaging）由於其簡單性和可擴展性，仍然是聯邦學習中最廣泛使用的聚合策略。然而，在非獨立同分布（non-IID）數據設置中，其性能顯著下降，尤其是在客戶端數據分布高度不平衡或偏斜的情況下。此外，它依賴於客戶端傳輸元數據，特別是訓練樣本的數量，這引入了隱私風險，並可能與諸如歐洲《通用數據保護條例》（GDPR）等監管框架產生衝突。在本文中，我們提出了一種新的聚合策略，通過引入類感知梯度掩碼來解決這些挑戰。與傳統方法不同，我們的方法僅依賴於梯度更新，消除了對任何額外客戶端元數據的需求，從而增強了隱私保護。此外，我們的方法基於類特定重要性驗證並動態加權客戶端的貢獻，確保了對非獨立同分布數據的魯棒性、防止收斂失敗以及抵禦後門攻擊。在基準數據集上的大量實驗表明，我們的方法不僅在非獨立同分布設置中優於聯邦平均和其他廣泛接受的聚合策略，而且在對抗性場景中保持了模型的完整性。我們的結果證明了梯度掩碼作為一種實用且安全的聯邦學習解決方案的有效性。

摘要

  • 原文標題：Matrix Factorization for Inferring Associations and Missing Links
  • 中文標題：矩陣分解用於推斷關聯和缺失鏈接
  • 發布日期：2025-03-06 18:22:46+00:00
  • 作者：Ryan Barron, Maksim E. Eren, Duc P. Truong, Cynthia Matuszek, James Wendelberger, Mary F. Dorn, Boian Alexandrov
  • 分類：cs.LG, cs.AI, cs.LO
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04680v1

中文摘要：缺失鏈接預測是一種網絡分析方法，應用於推薦系統、生物學、社會科學、網絡安全、信息檢索以及知識圖譜中的人工智能（AI）推理。缺失鏈接預測通過分析觀察到的模式和關係，識別網絡中未觀察到但可能存在的連接。在擴散檢測中，這有助於識別和描述國家或非國家行為者獲取核武器或相關技術的企圖——這是一項對全球安全至關重要但極具挑戰性的任務。非負矩陣分解（NMF）和邏輯矩陣分解（LMF）等降維技術雖然有效，但需要選擇矩陣秩參數，即隱藏特徵的數量k，以避免過擬合或欠擬合。我們引入了新的加權（WNMFk）、布爾（BNMFk）和推薦（RNMFk）矩陣分解方法，並結合邏輯分解的集成變體，用於鏈接預測。我們的方法通過使用改進的自舉方法和不確定性量化（UQ）評估穩定性和準確性，自動確定模型秩估計，評估隨機擾動下的預測可靠性。我們結合Otsu閾值選擇和k-means聚類進行布爾矩陣分解，並將其與基於坐標下降的布爾閾值方法進行比較。我們的實驗突出了秩k選擇的影響，評估了不同測試集大小下的模型性能，並展示了UQ在可靠預測中的優勢。我們在三個合成數據集（布爾和均勻分布）上驗證了我們的方法，並在五個真實世界的蛋白質-蛋白質相互作用網絡上與LMF和對稱LMF（symLMF）進行了基準測試，展示了改進的預測性能。

摘要

  • 原文標題：Numerical Simulation of Wavy-Flap Airfoil Performance at Low Reynolds Number: Insights from Lift and Drag Coefficient Analysis
  • 中文標題：低雷諾數下波浪翼型性能的數值模擬：基於升力和阻力係數分析的見解
  • 發布日期：2025-03-06 22:53:25+00:00
  • 作者：Mohammad Amin Esabat, Saeed Jaamei, Fatemeh Asadi, Ahmad Reza Kohansal, Hassan Abyn
  • 分類：physics.flu-dyn
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.05028v1

中文摘要：本研究考察了波浪形（波紋狀）翼型的氣動性能，特別關注了兩個攻角的影響：翼型的攻角和尾翼的攻角（β）。模擬使用了W1011翼型，在雷諾數為200,000的條件下進行，考慮了翼型攻角為0、2、5和8度，以及尾翼攻角為0、10、20、30和40度的情況。模擬結果與Williamson實驗室的實驗數據進行了驗證。研究結果表明，波浪形翼型的升力係數顯著增加，尤其是在較大的尾翼角度下。具體而言，在β為40度時，波浪形翼型在10度攻角下的升力係數幾乎是其他情況下的三倍。相比之下，阻力係數也有所增加，但增幅較小，這表明氣動效率有所提高。此外，波浪形翼型的升阻比顯著更高，尤其是在較低的攻角下。總體而言，研究得出結論，波浪形翼型，尤其是在較高的尾翼角度下，具有顯著的氣動優勢，特別是在低攻角條件下，能夠提高升力和燃油效率，適用於航空和海洋應用。

摘要

  • 原文標題：Collapse of Dense Retrievers: Short, Early, and Literal Biases Outranking Factual Evidence
  • 中文標題：密集檢索器的崩潰：短、早和字面偏見勝過事實證據
  • 發布日期：2025-03-06 23:23:13+00:00
  • 作者：Mohsen Fayyaz, Ali Modarressi, Hinrich Schuetze, Nanyun Peng
  • 分類：cs.CL, cs.IR
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.05037v1

中文摘要：密集檢索模型通常用於信息檢索（IR）應用，例如檢索增強生成（RAG）。由於它們通常是這些系統中的第一步，其魯棒性對於避免失敗至關重要。在這項工作中，通過重新利用關係提取數據集（例如 Re-DocRED），我們設計了受控實驗來量化啟發式偏差（如偏好較短文檔）對 Dragon+ 和 Contriever 等檢索器的影響。我們的研究揭示了顯著的脆弱性：檢索器通常依賴於表面模式，例如過度優先考慮文檔開頭、較短文檔、重複實體和字面匹配。此外，它們往往忽略了文檔是否包含查詢的答案，缺乏深層次的語義理解。值得注意的是，當多個偏差結合時，模型表現出災難性的性能下降，在不到 3% 的情況下選擇包含答案的文檔，而不是沒有答案的偏差文檔。此外，我們表明這些偏差對下游應用（如 RAG）有直接影響，檢索偏好的文檔可能會誤導大型語言模型（LLMs），導致性能下降 34%，甚至比不提供任何文檔更差。

摘要

  • 原文標題：Surface-dominant transport in Weyl semimetal NbAs nanowires for next-generation interconnects
  • 中文標題：下一代互連材料中Weyl半金屬NbAs納米線的表面主導傳輸
  • 發布日期：2025-03-06 17:07:01+00:00
  • 作者：Yeryun Cheon, Mehrdad T. Kiani, Yi-Hsin Tu, Sushant Kumar, Nghiep Khoan Duong, Jiyoung Kim, Quynh P. Sam, Han Wang, Satya K. Kushwaha, Nicolas Ng, Seng Huat Lee, Sam Kielar, Chen Li, Dimitrios Koumoulis, Saif Siddique, Zhiqiang Mao, Gangtae Jin, Zhiting Tian, Ravishankar Sundararaman, Hsin Lin, Gengchiau Liang, Ching-Tzu Chen, Judy J. Cha
  • 分類：cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, physics.app-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04621v2

中文摘要：摘要：對更小、更節能的電子設備的需求不斷增加，要求在減小尺寸的同時具有更低電阻率的替代互連材料。儘管出現了許多有前景的候選材料，但合成高質量的納米結構仍然是評估其性能的主要瓶頸。在此，我們報告了通過熱機械納米成型成功合成的Weyl半金屬 NbAs 納米線，實現了單晶性和直徑小至40 nm的控制。我們的NbAs 納米線表現出極低的室溫電阻率，為9.7 +/- 1.6微歐姆-厘米，比其塊體材料低三到四倍。理論計算證實了實驗觀察結果，將這種異常的電阻率降低歸因於在有限溫度下具有長載流子壽命的表面主導傳導。對NbAs 納米線和塊體單晶的進一步表徵揭示了高擊穿電流密度、強大的穩定性和優異的熱導率。總的來說，這些特性突顯了NbAs 納米線作為下一代互連材料的強大潛力，可以超越當前銅基互連材料的局限性。從技術上講，我們的研究結果展示了拓撲材料的實際應用，而從科學上講，展示了在納米尺度平台上獨特可訪問的基本特性。

摘要

  • 原文標題：Mapping bipartite networks into multidimensional hyperbolic spaces
  • 中文標題：將二分網絡映射到多維雙曲空間
  • 發布日期：2025-03-06 10:59:26+00:00
  • 作者：Robert Jankowski, Roya Aliakbarisani, M. Ángeles Serrano, Marián Boguñá
  • 分類：physics.soc-ph, cs.SI
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04316v1

中文摘要：二分網絡出現在許多現實世界的場景中，連接兩個不同集合的實體。它們通常通過單模投影進行分析，但這種投影可能會引入人為的相關性和誇大的聚類，掩蓋真實的底層結構。在本文中，我們提出了一種二分網絡的幾何模型，利用高水平的二分四環作為聚類度量，將兩種節點類型放置在同一個相似性空間中，其中鏈接概率隨距離減小。此外，我們引入了B-Mercator算法，該算法從二分結構中推斷節點位置。我們在多個數據集上評估其性能，展示了生成的嵌入如何改進機器學習中的節點分類和基於距離的鏈接預測等下游任務。這些雙曲嵌入還能夠生成節點特徵與現實世界非常相似的合成網絡，從而在允許安全數據共享的同時保護敏感信息。此外，我們展示了如何通過保留二分結構避免基於投影技術的缺陷，從而獲得更準確的描述和更好的性能。我們的方法為揭示複雜二分系統中的隱藏幾何提供了一個穩健的框架。

摘要

  • 原文標題：Capacitive response of biological membranes
  • 中文標題：生物膜的電容響應
  • 發布日期：2025-03-06 18:16:39+00:00
  • 作者：Jafar Farhadi, Joshua B. Fernandes, Karthik Shekhar, Kranthi K. Mandadapu
  • 分類：cond-mat.soft, physics.bio-ph, q-bio.SC
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04677v1

中文摘要：我們提出了一個最小模型，用於分析通過阻塞電極施加階躍電壓時生物膜的電容響應。通過對基礎電解質輸運方程的微擾分析，我們表明跨膜電位的主導階弛豫由電容時間尺度 ${\tau_{\rm C} =\dfrac{\lambda_{\rm D}L}{D}\left(\dfrac{2+\Gamma\delta^{\rm M}/L}{4+\Gamma\delta^{\rm M}/\lambda_{\rm D}}\right)}$ 控制，其中 $\lambda_{\rm D}$ 是德拜屏蔽長度，$L$ 是電解質寬度，$\Gamma$ 是電解質與膜的介電常數之比，$\delta^{\rm M}$ 是膜厚度，$D$ 是離子擴散係數。由於膜的低介電常數和有限厚度，該時間尺度明顯短於傳統 RC 時間尺度 ${\lambda_{\rm D} L / D}$。然而，在線性範圍之外，體電解質中的鹽擴散驅動了跨膜電位的二次非線性弛豫過程，其時間尺度為 ${\tau_{\rm L} =L^2/4\pi^2 D}$。一個簡單的等效電路模型準確地捕捉了線性行為，並且微擾展開在整個觀察到的生理跨膜電位範圍內仍然適用。這些發現共同強調了更快的電容時間尺度和非線性效應對體擴散時間尺度在確定一系列生物系統的跨膜電位動態中的重要性。

摘要

  • 原文標題：Single-photon counting pixel detector for soft X-rays
  • 中文標題：用於軟X射線的單光子計數像素探測器
  • 發布日期：2025-03-06 13:51:58+00:00
  • 作者：Filippo Baruffaldi, Anna Bergamaschi, Maurizio Boscardin, Martin Brueckner, Tim A. Butcher, Maria Carulla, Matteo Centis Vignali, Roberto Dinapoli, Simone Finizio, Erik Froejdh, Dominic Greiffenberg, Aldo Mozzanica, Giovanni Paternoster, Nicholas W. Phillips, Joerg Raabe, Bernd Schmitt, Jiaguo Zhang
  • 分類：physics.ins-det, physics.app-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04437v2

中文摘要：軟X射線實驗在同步輻射光源中對於廣泛的研究領域至關重要。然而，市面上針對這一能量範圍的探測器通常無法在一個系統中同時滿足量子效率、信噪比、動態範圍、速度和輻射硬度的要求。儘管混合探測器在硬X射線領域有效解決了這些挑戰，特別是單光子計數像素探測器在高性能同步輻射應用中被廣泛使用，但對於低於2 keV的能量範圍，類似的解決方案仍然需求迫切。 在這項工作中，我們首次推出了一種能夠檢測低至550 eV X射線能量的單光子計數混合像素探測器，利用了低增益雪崩二極管（LGAD）傳感器的內部放大功能。該探測器在信噪比和探測量子效率方面得到了全面表徵。我們通過在MAX IV第四代同步輻射光源的Fe L$_3$邊（707 eV）進行疊層成像，展示了該系統的增強檢測性能。這一發展為同步輻射中的軟X射線應用設定了新的基準，為在較低光子能量下的成像和分析領域的重大進展鋪平了道路。

摘要

  • 原文標題：Reproducibility Assessment of Magnetic Resonance Spectroscopy of Pregenual Anterior Cingulate Cortex across Sessions and Vendors via the Cloud Computing Platform CloudBrain-MRS
  • 中文標題：通過雲計算平台CloudBrain-MRS評估前扣帶回膝前部磁共振波譜的跨會話和跨廠商可重複性
  • 發布日期：2025-03-06 14:06:50+00:00
  • 作者：Runhan Chen, Meijin Lin, Jianshu Chen, Liangjie Lin, Jiazheng Wang, Xiaoqing Li, Jianhua Wang, Xu Huang, Ling Qian, Shaoxing Liu, Yuan Long, Di Guo, Xiaobo Qu, Haiwei Han
  • 分類：stat.ML, cs.LG, physics.med-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04453v1

中文摘要：鑑於需要闡明疾病及其治療機制，以及不同磁共振系統供應商之間採集和後處理協議缺乏統一性，本研究旨在確定從不同掃描會話、機器型號甚至不同供應商的3T掃描儀獲得的代謝物濃度是否具有高度可重複性，並可用於診斷分析，這對於罕見疾病的研究非常有價值。參與者在一周內的兩天分別接受磁共振成像（MRI）掃描（每天一次會話，每次會話包括兩次質子磁共振波譜（1H-MRS）掃描，掃描間隔不超過5分鐘（無離床活動）），並在每台機器上進行分析，使用變異係數（CV）和組內相關係數（ICC）評估會話內和會話間的可靠性，並使用相關係數評估跨機器的可重複性。對於會話內和會話間，所有會話的第一次或第二次掃描的CV值幾乎都低於20%，大多數代謝物的ICC值從中等（0.4-0.59）到優秀（0.75-1），表明數據具有高可靠性。在三台掃描儀之間的可重複性方面，所有三台機器之間的皮爾遜相關係數接近1，大多數在0.9左右，且大多數具有統計學顯著性（P<0.01）。此外，供應商內部的可重複性高於供應商之間的可重複性。

摘要

  • 原文標題：Towards a Study of Low Energy Antiproton Annihilations on Nuclei
  • 中文標題：低能反質子與原子核湮滅的研究
  • 發布日期：2025-03-06 14:09:58+00:00
  • 作者：Viktoria Kraxberger, Marcus Bumbar, Angela Gligorova, Claude Amsler, Matias Bayo, Horst Breuker, Matti Cerwenka, Giovanni Costantini, Rafael Ferragut, Marco Giammarchi, Giulia Gosta, Hiroyuki Higaki, Eric D. Hunter, Carina Killian, Naofumi Kuroda, Marco Leali, Giancarlo Maero, Chloe Malbrunot, Valerio Mascagna, Yasuyuki Matsuda, Stefano Migliorati, Daniel Murtagh, Amit Nanda, Lilian Nowak, Massimiliano Romé, Martin C. Simon, Minori Tajima, Valerio Toso, Stefan Ulmer, Luca Venturelli, Alina Weiser, Eberhard Widmann, Yasunori Yamazaki
  • 分類：physics.ins-det, nucl-ex
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04868v1

中文摘要：摘要：在ASACUSA設施中，正在進行一項關於反質子在薄固體靶上靜止湮滅的研究，該設施現在配備了一條用於250 eV慢速提取的專用束線。實驗將採用新技術，如與硅傳感器耦合的Timepix4 ASIC，以測量在薄固體靶中產生的各種分支的總多重性、能量和角分布。正在構建一個由七個Timepix4組成的檢測系統，覆蓋大部分立體角。已經開發了一種基於單平面探測器中粒子軌跡的3D湮滅頂點重建算法，使用了蒙特卡羅模擬。這些測量將有助於研究反質子-核相互作用，以及它們對核質量和分支比的依賴性。結果將用於評估並可能改進各種模擬模型。

摘要

  • 原文標題：An artificially intelligent magnetic resonance spectroscopy quantification method: Comparison between QNet and LCModel on the cloud computing platform CloudBrain-MRS
  • 中文標題：一種人工智能的磁共振波譜定量方法：在雲計算平台CloudBrain-MRS上比較QNet和LCModel
  • 發布日期：2025-03-06 14:19:55+00:00
  • 作者：Meijin Lin, Lin Guo, Dicheng Chen, Jianshu Chen, Zhangren Tu, Xu Huang, Jianhua Wang, Ji Qi, Yuan Long, Zhiguo Huang, Di Guo, Xiaobo Qu, Haiwei Han
  • 分類：physics.med-ph, cs.LG
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04469v1

中文摘要：目標：本研究旨在通過易於使用的智能雲計算平台 CloudBrain-MRS，統計比較深度學習方法 QNet與經典方法LCModel在人類大腦 磁共振波譜（MRS）代謝物定量方面的表現。材料與方法：在這項回顧性研究中，兩台3T MRI掃描儀 Philips Ingenia和Achieva分別於2021年9月至10月從健康參與者的大腦前扣帶皮層區域收集了61和46個體內1H 磁共振（MR）波譜。通過Bland-Altman分析、Pearson相關性和合理性分析，評估了兩種定量方法之間的一致性、線性相關性和合理性。結果：招募了15名健康志願者（12名女性和3名男性，年齡範圍：21-35歲，平均年齡/標準差=27.4/3.9歲）。Bland-Altman分析、Pearson相關性和合理性分析顯示，兩種方法在總N-乙酰天冬氨酸（tNAA）、總膽鹼（tCho）和肌醇（Ins）的定量方面表現出高度到良好的一致性，以及非常強到中等程度的相關性（一致性限的相對半區間分別為3.04%、9.3%和18.5%；Pearson相關係數 r分別為0.775、0.927和0.469）。此外，QNet的定量結果比LCModel更接近先前報告的平均值。結論：QNet和LCModel在tNAA、tCho和Ins的定量結果之間具有高度或良好的一致性，且QNet通常比LCModel具有更合理的定量結果。

摘要

  • 原文標題：Simulador electromagnético eficiente para el diseño de rejillas de difracción débiles en guías dieléctricas
  • 中文標題：用於設計電介質波導中弱衍射光柵的高效電磁模擬器
  • 發布日期：2025-03-06 15:51:20+00:00
  • 作者：Elio Godoy-Lorite, Laureano Moreno-Pozas, José Manuel Luque-González, Ana Sánchez-Ramírez, Robert Halir, Alejandro Ortega-Moñux, J. Gonzalo Wangüemert-Pérez, Iñigo Molina-Fernández
  • 分類：physics.optics
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04562v1

中文摘要：自由空間光通信和光探測與測距（LiDAR）的顯著增長，要求光柵能夠發射高度準直的波束，即具有毫米甚至厘米的瑞利範圍。因此，需要單位長度輻射功率較低的弱強度光柵。本工作的主要目的是提出一種高效且精確的仿真工具，以加速這些應用所需的弱強度光柵的設計。為此，我們提出了一種基於經典微擾方法的仿真器，該方法採用電路方法來解決電磁問題。與使用嚴格的二維全波電磁仿真器（FEXEN）獲得的結果進行比較，顯示出非常好的一致性，並且仿真時間最多可減少16倍。

摘要

  • 原文標題：Unveiling the effect of adding B4C at the W-on-Si interface
  • 中文標題：揭示在W-on-Si界面添加B4C的效果
  • 發布日期：2025-03-06 12:00:40+00:00
  • 作者：Adele Valpreda, Hendrik W. Lokhorst, Jacobus M. Sturm, Andrey E. Yakshin, Marcelo Ackermann
  • 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.app-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04356v1

中文摘要：在本研究中，我們研究了W-on-Si界面以及在該界面添加B4C中間層的影響，使用了低能離子散射（LEIS）光譜、X射線反射率、X射線衍射和透射電子顯微鏡結合能量色散X射線光譜。我們提取了三種不同結構的界面有效寬度，這些結構分別為：無B4C、0.24 nm和1.2 nm的B4C沉積在W和Si薄膜之間。分析表明，當B4C原子沉積在W-on-Si界面時，W的分布並沒有顯著變銳，表明B4C在這些結構的沉積過程中並不作為原子擴散的物理屏障。W/Si薄膜結構被用於各種應用，包括X射線光學。雖然許多研究報道在W/Si界面添加亞納米厚度的B4C薄膜對結構的整體反射率有益，但所涉及的物理機制尚未完全理解。在這種情況下，能夠以亞納米分辨率表徵界面寬度是關鍵。在本研究中，我們展示了如何通過分析LEIS光譜的次表面信號來表徵W-on-(B4C-)Si界面，強調了系統提取有效界面寬度值對於分析和理解薄膜生長的重要性。

摘要

  • 原文標題：Faster Distributed $Δ$-Coloring via Ruling Subgraphs
  • 中文標題：通過支配子圖實現更快的分布式 $Δ$-着色
  • 發布日期：2025-03-06 11:07:15+00:00
  • 作者：Yann Bourreau, Sebastian Brandt, Alexandre Nolin
  • 分類：cs.DC, cs.DS
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04320v1

中文摘要：布魯克斯定理指出，除了奇環和團之外，所有連通圖都可以用 $\Delta$ 種顏色着色，其中 $\Delta$ 是圖的最大度數。這種着色已被證明允許非平凡的分布式算法 [Panconesi 和 Srinivasan, Combinatorica 1995]，並在分布式計算文獻中得到了深入研究。 特別是，已知任何計算 $\Delta$-着色的確定性算法在 LOCAL 模型中需要 $\Omega(\log n)$ 輪 [Chang, Kopelowitz, 和 Pettie, FOCS 2016]，並且這個下界已經在常數度圖上成立。 相比之下，在這種情況下的最佳上界是由一個 $O(\log^2 n)$ 輪的確定性算法給出的，該算法可以從大約三十年前的 [Awerbuch, Goldberg, Luby, 和 Plotkin, FOCS 1989] 和 [Panconesi 和 Srinivasan, Combinatorica 1995] 的工作中推斷出來，這引發了關於在常數度設置下 $\Delta$-着色的真實複雜性的基本問題。 我們通過提供一個幾乎最優的確定性 $O(\log n \log^* n)$ 輪算法來幾乎完全回答這個長期存在的問題，該算法與下界匹配，僅相差一個 $\log^* n$ 因子。 同樣，在隨機 LOCAL 模型中，我們提供了一個 $O(\log \log n \log^* n)$ 輪的算法，改進了目前最先進的 $O(\log^2 \log n)$ 上界 [Ghaffari, Hirvonen, Kuhn, 和 Maus, Distributed Computing 2021]，並且幾乎匹配了 $\Omega(\log \log n)$ 輪的下界 [BFHKLRSU, STOC 2016]。 我們的結果在幾個重要的開放問題和猜想上取得了進展。獲得我們結果的一個關鍵要素是引入了統治子圖族作為一種新穎的工具，用於打破圖子結構之間的對稱性，我們預計這將具有獨立的意義。

摘要

  • 原文標題：Non-parametric kernel density estimation of magnitude distribution for the analysis of seismic hazard posed by anthropogenic seismicity
  • 中文標題：非參數核密度估計在人為地震活動震級分布分析中的應用
  • 發布日期：2025-03-06 12:43:18+00:00
  • 作者：Francis Tong, Stanisław Lasocki, Beata Orlecka-Sikora
  • 分類：physics.geo-ph, stat.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04393v1

中文摘要：摘要：人為地震活動觀測到的震級分布與古登堡-里希特關係的頻繁顯著偏差，要求採用替代的估計方法進行概率地震危險性評估。我們評估了五種非參數核密度估計（KDE）方法，這些方法應用於從四種震級分布模型（指數分布、凹雙指數分布、凸雙指數分布和指數-高斯分布）中抽取的模擬樣本。後三種模型代表了由於地殼厚度有限和特徵地震效應導致的與古登堡-里希特關係的偏差。假設的與指數分布的偏差從未超過實際中遇到的偏差。研究的KDE方法包括Silverman和Scott規則（結合Abramson的帶寬調整）、兩種基於擴散的方法（ISJ和diffKDE）以及將帶寬估計公式化為優化問題的adaptiveKDE。我們使用100,000次模擬的均方積分誤差（MISE）評估了這些方法在震級2到6、樣本量400到5000下的性能。通過樣本量為1000的平均重現期（MRP）說明了它們在危險性評估中的適用性。在測試的方法中，diffKDE為較大震級提供了最準確的累積分布函數估計。即使數據來自指數分布，當樣本量至少為1000時，diffKDE的表現與最大似然估計相當。鑑於人為地震活動經常偏離指數模型，我們建議在樣本量足夠的情況下，使用diffKDE進行概率地震危險性評估。

摘要

  • 原文標題：Predictable Scale: Part I -- Optimal Hyperparameter Scaling Law in Large Language Model Pretraining
  • 中文標題：可預測的尺度：第一部分——大型語言模型預訓練中的最優超參數縮放規律
  • 發布日期：2025-03-06 18:58:29+00:00
  • 作者：Houyi Li, Wenzheng Zheng, Jingcheng Hu, Qiufeng Wang, Hanshan Zhang, Zili Wang, Yangshijie Xu, Shuigeng Zhou, Xiangyu Zhang, Daxin Jiang
  • 分類：cs.LG, cs.AI, F.2.2; I.2.7
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04715v1

中文摘要：大型語言模型（LLMs）在各種任務中的出色能力現已得到廣泛認可，但其有效部署需要仔細的超參數優化。通過在不同配置下進行廣泛的網格搜索實驗，我們發現了控制這些超參數的普適縮放規律：最佳學習率與模型參數和數據規模呈冪律關係，而最佳批量大小主要隨數據規模變化。我們的分析揭示了在固定模型和數據規模條件下，超參數的優化景觀是凸的。這種凸性意味着存在一個最優超參數平台。我們為社區貢獻了一個通用的即插即用的最優超參數工具。其在測試集上的估計值與通過窮舉搜索找到的全局最優LLM性能僅相差0.07%。這些規律在模型稀疏性、訓練數據分布和模型形狀的變化中表現出顯著的魯棒性。據我們所知，這是首次將不同模型形狀和結構（如專家混合模型和密集Transformer）統一起來，並在不同數據分布下建立最優超參數縮放規律的工作。這一詳盡的優化過程需要大量的計算資源，使用了近百萬個NVIDIA H800 GPU小時從頭訓練了3,700個不同規模和超參數的LLMs，並消耗了約100萬億個token。為了促進可重複性和進一步研究，我們將通過指定倉庫https://step-law.github.io/逐步發布所有損失測量值和模型檢查點。

摘要

  • 原文標題：Measurement of the Branching Fraction of $Λ_c^+ \to p K_S^0 π^0$ at Belle
  • 中文標題：在Belle實驗中對$Λ_c^+ \to p K_S^0 π^0$分支比的測量
  • 發布日期：2025-03-06 12:16:01+00:00
  • 作者：The Belle, Belle II Collaborations, :, I. Adachi, L. Aggarwal, H. Ahmed, J. K. Ahn, H. Aihara, N. Akopov, M. Alhakami, A. Aloisio, N. Althubiti, M. Angelsmark, N. Anh Ky, D. M. Asner, H. Atmacan, T. Aushev, V. Aushev, M. Aversano, R. Ayad, V. Babu, H. Bae, N. K. Baghel, S. Bahinipati, P. Bambade, Sw. Banerjee, M. Barrett, M. Bartl, J. Baudot, A. Baur, A. Beaubien, F. Becherer, J. Becker, J. V. Bennett, F. U. Bernlochner, V. Bertacchi, M. Bertemes, E. Bertholet, M. Bessner, S. Bettarini, V. Bhardwaj, B. Bhuyan, F. Bianchi, T. Bilka, D. Biswas, A. Bobrov, D. Bodrov, A. Bolz, A. Bondar, J. Borah, A. Boschetti, A. Bozek, M. Bračko, P. Branchini, R. A. Briere, T. E. Browder, A. Budano, S. Bussino, Q. Campagna, M. Campajola, L. Cao, G. Casarosa, C. Cecchi, J. Cerasoli, M. -C. Chang, P. Chang, P. Cheema, B. G. Cheon, K. Chilikin, K. Chirapatpimol, H. -E. Cho, K. Cho, S. -J. Cho, S. -K. Choi, S. Choudhury, J. Cochran, L. Corona, J. X. Cui, E. De La Cruz-Burelo, S. A. De La Motte, G. De Nardo, G. De Pietro, R. de Sangro, M. Destefanis, S. Dey, R. Dhamija, A. Di Canto, F. Di Capua, J. Dingfelder, Z. Doležal, I. Domínguez Jiménez, T. V. Dong, D. Dossett, S. Dubey, K. Dugic, G. Dujany, P. Ecker, D. Epifanov, J. Eppelt, P. Feichtinger, T. Ferber, T. Fillinger, C. Finck, G. Finocchiaro, F. Forti, A. Frey, B. G. Fulsom, A. Gabrielli, E. Ganiev, M. Garcia-Hernandez, G. Gaudino, V. Gaur, A. Gaz, A. Gellrich, G. Ghevondyan, D. Ghosh, H. Ghumaryan, G. Giakoustidis, R. Giordano, A. Giri, P. Gironella Gironell, A. Glazov, B. Gobbo, R. Godang, O. Gogota, P. Goldenzweig, E. Graziani, D. Greenwald, Z. Gruberová, Y. Guan, K. Gudkova, I. Haide, S. Halder, Y. Han, C. Harris, K. Hayasaka, H. Hayashii, S. Hazra, M. T. Hedges, A. Heidelbach, I. Heredia de la Cruz, M. Hernández Villanueva, T. Higuchi, M. Hoek, M. Hohmann, R. Hoppe, P. Horak, C. -L. Hsu, T. Humair, T. Iijima, K. Inami, N. Ipsita, A. Ishikawa, R. Itoh, M. Iwasaki, P. Jackson, D. Jacobi, W. W. Jacobs, E. -J. Jang, S. Jia, Y. Jin, A. Johnson, K. K. Joo, H. Junkerkalefeld, M. Kaleta, J. Kandra, K. H. Kang, G. Karyan, T. Kawasaki, F. Keil, C. Ketter, C. Kiesling, C. -H. Kim, D. Y. Kim, J. -Y. Kim, K. -H. Kim, Y. -K. Kim, Y. J. Kim, H. Kindo, K. Kinoshita, P. Kodyš, T. Koga, S. Kohani, K. Kojima, A. Korobov, S. Korpar, E. Kovalenko, P. Križan, P. Krokovny, T. Kuhr, Y. Kulii, D. Kumar, M. Kumar, R. Kumar, K. Kumara, T. Kunigo, A. Kuzmin, Y. -J. Kwon, S. Lacaprara, Y. -T. Lai, K. Lalwani, T. Lam, J. S. Lange, T. S. Lau, M. Laurenza, R. Leboucher, F. R. Le Diberder, M. J. Lee, C. Lemettais, P. Leo, C. Li, L. K. Li, Q. M. Li, W. Z. Li, Y. Li, Y. B. Li, Y. P. Liao, J. Libby, J. Lin, S. Lin, M. H. Liu, Q. Y. Liu, Y. Liu, Z. Q. Liu, D. Liventsev, S. Longo, C. Lyu, Y. Ma, C. Madaan, M. Maggiora, S. P. Maharana, R. Maiti, G. Mancinelli, R. Manfredi, E. Manoni, M. Mantovano, D. Marcantonio, S. Marcello, C. Marinas, C. Martellini, A. Martens, A. Martini, T. Martinov, L. Massaccesi, M. Masuda, D. Matvienko, S. K. Maurya, M. Maushart, J. A. McKenna, R. Mehta, F. Meier, D. Meleshko, M. Merola, C. Miller, M. Mirra, S. Mitra, K. Miyabayashi, H. Miyake, R. Mizuk, G. B. Mohanty, S. Mondal, S. Moneta, H. -G. Moser, R. Mussa, I. Nakamura, M. Nakao, H. Nakazawa, Y. Nakazawa, M. Naruki, Z. Natkaniec, A. Natochii, M. Nayak, G. Nazaryan, M. Neu, S. Nishida, S. Ogawa, H. Ono, Y. Onuki, F. Otani, P. Pakhlov, G. Pakhlova, E. Paoloni, S. Pardi, K. Parham, H. Park, J. Park, K. Park, S. -H. Park, B. Paschen, A. Passeri, S. Patra, T. K. Pedlar, I. Peruzzi, R. Peschke, R. Pestotnik, M. Piccolo, L. E. Piilonen, P. L. M. Podesta-Lerma, T. Podobnik, S. Pokharel, C. Praz, S. Prell, E. Prencipe, M. T. Prim, I. Prudiiev, H. Purwar, P. Rados, G. Raeuber, S. Raiz, N. Rauls, K. Ravindran, J. U. Rehman, M. Reif, S. Reiter, M. Remnev, L. Reuter, D. Ricalde Herrmann, I. Ripp-Baudot, G. Rizzo, M. Roehrken, J. M. Roney, A. Rostomyan, N. Rout, D. A. Sanders, S. Sandilya, L. Santelj, Y. Sato, V. Savinov, B. Scavino, J. Schmitz, S. Schneider, G. Schnell, M. Schnepf, K. Schoenning, C. Schwanda, A. J. Schwartz, Y. Seino, A. Selce, K. Senyo, J. Serrano, M. E. Sevior, C. Sfienti, W. Shan, C. Sharma, X. D. Shi, T. Shillington, T. Shimasaki, J. -G. Shiu, D. Shtol, A. Sibidanov, F. Simon, J. B. Singh, J. Skorupa, M. Sobotzik, A. Soffer, A. Sokolov, E. Solovieva, S. Spataro, B. Spruck, W. Song, M. Starič, P. Stavroulakis, S. Stefkova, R. Stroili, J. Strube, Y. Sue, M. Sumihama, K. Sumisawa, W. Sutcliffe, N. Suwonjandee, H. Svidras, M. Takahashi, M. Takizawa, U. Tamponi, K. Tanida, F. Tenchini, A. Thaller, O. Tittel, R. Tiwary, E. Torassa, K. Trabelsi, I. Tsaklidis, M. Uchida, I. Ueda, T. Uglov, K. Unger, Y. Unno, K. Uno, S. Uno, P. Urquijo, Y. Ushiroda, S. E. Vahsen, R. van Tonder, M. Veronesi, A. Vinokurova, V. S. Vismaya, L. Vitale, V. Vobbilisetti, R. Volpe, A. Vossen, M. Wakai, S. Wallner, M. -Z. Wang, X. L. Wang, Z. Wang, A. Warburton, M. Watanabe, S. Watanuki, C. Wessel, E. Won, X. P. Xu, B. D. Yabsley, S. Yamada, W. Yan, S. B. Yang, J. Yelton, J. H. Yin, K. Yoshihara, C. Z. Yuan, J. Yuan, L. Zani, F. Zeng, B. Zhang, V. Zhilich, J. S. Zhou, Q. D. Zhou, L. Zhu, V. I. Zhukova, R. Žlebčík
  • 分類：hep-ex
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04371v1

中文摘要：我們報告了使用Belle實驗的980 fb$^{-1}$的$e^+e^-$數據對分支比$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)/\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$的精確測量。我們得到的值為$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)/\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)=0.339\pm 0.002\pm 0.009$，其中第一和第二不確定性分別為統計和系統不確定性。這一Belle結果與之前CLEO實驗的測量結果一致，但精度提高了五倍。通過將我們的結果與世界平均$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$結合，我們得到了絕對分支比$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)=(2.12\pm 0.01\pm 0.05 \pm 0.10)\%$，其中不確定性分別為統計、系統以及絕對分支比尺度$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$的不確定性。這一測量可以為重子衰變中的強子衰變機制提供新的見解。

摘要

  • 原文標題：Preference for evolving dark energy in light of the galaxy bispectrum
  • 中文標題：基於星系雙譜的演化暗能量偏好
  • 發布日期：2025-03-06 16:45:49+00:00
  • 作者：Zhiyu Lu, Théo Simon, Pierre Zhang
  • 分類：astro-ph.CO, gr-qc, hep-ph, hep-th
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04602v1

中文摘要：我們使用由$(w_0, w_a)$參數化的暗能量狀態方程$w(z)$分析了預DESI聚類數據，發現當與來自Planck的宇宙微波背景數據和來自Pantheon+、Union3或DESY5的超新星數據結合時，相較於宇宙常數$\Lambda$，存在$2.8-3.9\sigma$的偏好支持演化的暗能量。我們的約束與DESI Y1結果一致，是基於SDSS/BOSS星系功率譜和雙譜，使用大尺度結構有效場論（EFTofLSS）在一環水平上推導的。證據在不同分析變化中保持穩健，但若沒有一環雙譜則消失。當將DESI重子聲學振盪與BOSS全形狀數據結合時，同時對後者中的聲視界進行邊緣化以防止未考慮的關聯，顯著性增加到$3.7-4.4\sigma$，具體取決於超新星數據集。通過數據驅動的$w(z)$重建，我們展示了證據來源於多個紅移處與$\Lambda$的偏離。此外，我們的發現在暗能量有效場論（EFTofDE）框架內進行了解釋，從中我們明確追蹤了EFTofLSS預測中的非標準時間演化。對於$w < -1$區域內的微擾穩定理論，當存在高階導數修正時，證據在聚類極限$(c_s^2 \rightarrow 0)$中持續存在，並且在考慮額外EFTofDE參數時，在准靜態極限$(c_s^2 \rightarrow 1)$中也持續存在。

摘要

  • 原文標題：Numerical Study On Temperature Variations Of Superheated Steam Flowing Through A Regulation Valve
  • 中文標題：過熱蒸汽流經調節閥的溫度變化數值研究
  • 發布日期：2025-03-06 08:37:41+00:00
  • 作者：Zhe-hui Ma, Hang-ye Zhang, Chuang Liu, Ming Zhang, Jin-yuan Qian
  • 分類：physics.flu-dyn
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04209v1

中文摘要：過熱蒸汽廣泛應用於各種能源系統中，特別是在發電廠、化工行業以及其他需要高溫高壓蒸汽以實現高效能量轉換和過程控制的應用中。在這些系統中，調節閥是控制蒸汽流動、調整其壓力和溫度以確保安全高效運行的關鍵組件。準確理解和預測調節閥內的溫度變化對於優化其性能和提高整體系統效率至關重要。本研究通過計算流體動力學（CFD）模擬結合本徵正交分解（POD）技術，研究了過熱蒸汽流經調節閥時的溫度變化。分析首先檢查了內部流場參數，包括溫度和壓力，以了解閥門內的整體流體動力學。POD用於降低CFD結果的維度，奇異值分解（SVD）則用於提取捕捉傳熱和溫度波動關鍵流動結構的主導模態。POD分析表明，最具影響力的模態與高湍流強度和顯著溫度梯度的區域相關，這些區域對蒸汽流經調節閥的熱性能至關重要。將POD應用於3D CFD結果是一種新穎的方法，特別是對於像蒸汽流經調節閥這樣的複雜流體流動模型。本研究的見解對能源系統中溫度和壓力調節閥的設計和優化具有實際意義，為提高這些系統的效率和可靠性提供了理論基礎。

摘要

  • 原文標題：The JARVIS Infrastructure is All You Need for Materials Design
  • 中文標題：JARVIS 基礎設施是材料設計所需的一切
  • 發布日期：2025-03-06 06:26:32+00:00
  • 作者：Kamal Choudhary
  • 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04133v1

中文摘要：聯合自動化多種集成模擬資源庫（JARVIS）是一個綜合性的基礎設施，提供數據庫、工具、教程和基準，用於多尺度、多模態、正向和逆向材料設計。它強調開放獲取原則和可重複性，集成了理論和實驗方法，如密度泛函理論、量子蒙特卡羅、緊束縛模型、經典力場以及機器學習方法——包括指紋識別、圖神經網絡和Transformer模型。其實驗數據收集涵蓋了低溫學、顯微鏡和衍射，涉及金屬、半導體、絕緣體、超導體、碳捕獲系統、高強度化合物、低維材料、異質結構和缺陷等材料。JARVIS通過開放數據集、網絡應用程序、可執行腳本和同行評審的出版物傳播資源，確保廣泛的訪問性和可重複性。它在全球範圍內被廣泛採用，促進了數百萬數據和工具的下載。通過將多種方法和數據統一在一個平台下，JARVIS推動了基礎發現和現實世界的創新，推進了傳統和數據驅動的材料設計。

摘要

  • 原文標題：HERACLES++: a multi-dimensional Eulerian code for exascale computing
  • 中文標題：HERACLES++：面向百億億次計算的多維歐拉代碼
  • 發布日期：2025-03-06 13:37:50+00:00
  • 作者：Lou Roussel-Hard, Edouard Audit, Luc Dessart, Thomas Padioleau, Yushan Wang
  • 分類：astro-ph.SR, astro-ph.GA, astro-ph.HE, astro-ph.IM, physics.comp-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04428v1

中文摘要：多維天體物理流體的數值模擬面臨着巨大的挑戰。然而，百億億次計算的發展顯著提升了計算能力，推動了能夠充分利用這些資源的新代碼的開發。在本文中，我們介紹了HERACLES++，這是一種具有高可移植性的新型流體動力學代碼，針對不同架構的百億億次計算機進行了優化，能夠在CPU和GPU上高效運行。該代碼採用歐拉方法，並使用Godunov有限體積法來求解流體動力學方程，從而確保在捕捉激波和不連續性時的準確性。它包含不同的黎曼求解器、狀態方程和重力求解器。它可以在笛卡爾坐標系和球坐標系中工作，支持一維、二維或三維模擬，並使用被動標量來處理多種氣體。該代碼允許用戶提供加熱或冷卻項，以處理各種天體物理場景。除了常規的基準測試系列外，我們還使用HERACLES++模擬了超新星激波在紅超巨星包層中的傳播，從核心坍縮後的幾分鐘直到激波出現。在一維情況下，HERACLES++的結果與相同配置下的V1D結果一致。在三維情況下，瑞利-泰勒不穩定性的發展通過引入密度和成分波動以及湍流，修改了一維圖像。通過聚焦於一個楔形區域而非整個立體角，以及能夠在大量GPU上運行HERACLES++，我們能夠以亞度分辨率對三維超新星拋射物進行長期模擬。未來的發展計劃是將HERACLES++擴展為輻射流體動力學代碼。

摘要

  • 原文標題：Computer-Assisted Proofs of Solitons in Bose-Einstein Condensates
  • 中文標題：計算機輔助證明玻色-愛因斯坦凝聚體中的孤子
  • 發布日期：2025-03-06 18:49:04+00:00
  • 作者：Miguel Ayala, Carlos García-Azpeitia, Jean-Philippe Lessard
  • 分類：math.DS, math.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04701v1

中文摘要：我們嚴格證明了在一維Gross-Pitaevskii方程（GP方程）中具有周期勢的間隙孤子的存在性。這些非線性局域解出現在譜隙中，並在理解玻色-愛因斯坦凝聚體（BECs）中起着關鍵作用。為了證明它們，我們將問題重新表述為在高維動力系統中尋找同宿軌道。然後，我們使用計算機輔助證明技術，結合泛函分析框架，嚴格驗證數值近似的同宿軌道。這項工作將計算證據與形式數學證明相結合，為GP方程中孤子的研究提供了堅實的基礎。

摘要

  • 原文標題：A Short Survey of the Well-posedness of the Two-dimensional Burgers' Equation
  • 中文標題：二維Burgers方程適定性研究簡評
  • 發布日期：2025-03-06 14:19:14+00:00
  • 作者：Xiang Zhang, Shuhan Xie, Yule Sun
  • 分類：math.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04467v1

中文摘要：在本文中，我們利用無限維動力系統的框架，建立了二維Burgers方程解的存在性和唯一性。二維Burgers方程模擬了非線性平流和粘性耗散之間的相互作用，其形式為：$$ u_{t} + u \cdot \nabla u = \nu \Delta u + f, $$ 其中 $ u = (u_1, u_2) $ 是速度場，$ \nu > 0 $ 是粘性係數，$ f $ 表示外力。我們主要採用Galerkin方法將偏微分方程轉化為常微分方程。此外，通過使用Sobolev空間、能量估計和緊緻性論證，我們嚴格證明了在適當的初始條件和邊界條件下全局解的存在性及其唯一性。

摘要

  • 原文標題：An improved evaluation of the electroweak contribution to $(g-2)_μ$
  • 中文標題：對$(g-2)_μ$的電弱貢獻的改進評估
  • 發布日期：2025-03-06 19:00:00+00:00
  • 作者：Martin Hoferichter, Jan Lüdtke, Luca Naterop, Massimiliano Procura, Peter Stoffer
  • 分類：hep-ph, hep-ex, hep-lat, nucl-th
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04883v1

中文摘要：對μ子反常磁矩的電弱貢獻的精確評估需要對標準模型的各個方面進行控制，從希格斯物理到多環計算（包括玻色子和（重）費米子圖），再到輕夸克存在下的非微擾效應。目前，主要的不確定性來自矢量-矢量-軸矢量三點函數中的強子效應，最近在強子光-光散射背景下對其有了更深入的理解。得益於這些進展以及關於粲夸克貢獻的新微擾和非微擾輸入，我們得到了$a_\mu^\text{EW}=154.4(4)\times 10^{-11}$。

摘要

  • 原文標題：Pervasive protonation of perovskite membranes made by the water-soluble sacrificial layer method
  • 中文標題：通過水溶性犧牲層方法製備的鈣鈦礦膜的普遍質子化
  • 發布日期：2025-03-06 08:21:09+00:00
  • 作者：Umair Saeed, Felip Sandiumenge, Kumara Cordero-Edwards, Jessica Padilla-Pantoja, José Manuel Caicedo Roque, David Pesquera, José Santiso, Gustau Catalan
  • 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.app-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04197v1

中文摘要：通過使用水溶性犧牲層的剝離方法製備鈣鈦礦氧化物自支撐薄膜（膜）具有吸引力，因為這些膜相對於傳統的外延薄膜具有新的機械自由度。然而，關於其製備過程，特別是在蝕刻步驟中暴露於水對其性能的影響，知之甚少。在這裡，我們研究了兩種鈣鈦礦原型——反鐵電PbZrO3和順電SrTiO3的膜在水基蝕刻步驟中的影響。通過拉曼光譜和X射線衍射，我們發現氫滲透到鈣鈦礦結構中的證據。伴隨着這種質子化，功能特性也發生了變化，兩種材料在室溫下都表現出塊體陶瓷或無氫薄膜中不存在的類鐵電行為。我們還發現，熱退火可以用來從膜中排出氫，從而恢復塊體特性。這項工作的兩個主要結論是：（i）任何通過犧牲層水解製備的鈣鈦礦膜都容易受到氫滲透（質子化）的影響，這可能導致功能特性發生重要但外在的變化；（ii）氫可以通過退火排出，並且應該通過退火排出，以恢復內在行為。

摘要

  • 原文標題：Teach YOLO to Remember: A Self-Distillation Approach for Continual Object Detection
  • 中文標題：教YOLO記住：一種用於持續目標檢測的自蒸餾方法
  • 發布日期：2025-03-06 18:31:41+00:00
  • 作者：Riccardo De Monte, Davide Dalle Pezze, Gian Antonio Susto
  • 分類：cs.CV
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04688v1

中文摘要：實時目標檢測器如YOLO在大型數據集上經過多輪訓練後表現出色。然而，在現實場景中，數據是逐步到達的，神經網絡會遭受災難性遺忘，導致先前學到的知識丟失。為了解決這個問題，先前的研究探索了在持續目標檢測（CLOD）中進行類增量學習（CIL）的策略，大多數方法集中在兩階段目標檢測器上。然而，現有研究表明，對於像YOLO這樣的一階段無錨點檢測器，由於回歸輸出的噪聲，學習而不遺忘（LwF）可能無效，這可能導致傳遞損壞的知識。在這項工作中，我們引入了YOLO LwF，這是一種專為基於YOLO的持續目標檢測設計的自蒸餾方法。我們證明，當與回放記憶結合時，YOLO LwF顯著減輕了遺忘。與之前的方法相比，它在VOC和COCO基準測試中分別提高了mAP +2.1%和+2.9%，達到了最先進的性能。

摘要

  • 原文標題：A Foundational Potential Energy Surface Dataset for Materials
  • 中文標題：材料的基礎勢能面數據集
  • 發布日期：2025-03-06 04:06:59+00:00
  • 作者：Aaron D. Kaplan, Runze Liu, Ji Qi, Tsz Wai Ko, Bowen Deng, Janosh Riebesell, Gerbrand Ceder, Kristin A. Persson, Shyue Ping Ong
  • 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04070v1

中文摘要：準確的勢能面（PES）描述對於材料的原子模擬至關重要。通用機器學習原子間勢（UMLIPs）$^{1-3}$為周期表中PES建模提供了一種計算效率高的替代方案，相較於密度泛函理論（DFT）$^4$。然而，由於依賴於DFT弛豫數據$^{5,6}$，其準確性目前受到根本性限制。在此，我們介紹了MatPES，這是一個基礎的PES數據集，包含從281億個分子動力學快照中精心採樣的約40萬個結構，涵蓋了160億個原子環境。我們證明，在MatPES數據集上訓練的UMLIPs可以在廣泛的平衡、近平衡和分子動力學性質基準測試中與之前在大規模數據集上訓練的模型相媲美，甚至超越它們。我們還引入了第一個基於修訂的正則化強約束和適當歸一化（r$^2$SCAN）泛函$^7$的高保真PES數據集，顯著改進了原子間鍵合的描述。開源的MatPES計劃強調了材料科學中數據質量的重要性，並推動了社區驅動的廣泛進展，以實現更可靠、可推廣和高效的UMLIPs，用於大規模材料發現和設計。

摘要

  • 原文標題：UniNet: A Unified Multi-granular Traffic Modeling Framework for Network Security
  • 中文標題：UniNet：一種統一的網絡流量多粒度建模框架
  • 發布日期：2025-03-06 07:39:37+00:00
  • 作者：Binghui Wu, Dinil Mon Divakaran, Mohan Gurusamy
  • 分類：cs.CR, cs.LG, cs.NI
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04174v1

中文摘要：隨着現代網絡因多樣化設備、加密協議和不斷演變的威脅而變得越來越複雜，網絡流量分析變得至關重要。現有的機器學習模型通常僅依賴於數據包或流的單一表示，限制了其捕捉對穩健分析至關重要的上下文關係的能力。此外，針對監督學習、半監督學習和無監督學習的任務特定架構導致在適應不同數據格式和安全任務時效率低下。為了解決這些問題，我們提出了UniNet，一個統一的框架，引入了一種新穎的多粒度流量表示（T-Matrix），集成了會話、流和數據包級別的特徵，以提供全面的上下文信息。結合T-Attent，一個輕量級的基於注意力機制的模型，UniNet能夠高效地學習適用於多種安全任務的潛在嵌入。通過對四個關鍵網絡安全和隱私問題——異常檢測、攻擊分類、物聯網設備識別和加密網站指紋識別——的廣泛評估，UniNet在準確性、低誤報率和可擴展性方面顯著優於現有方法，展示了其顯著的性能提升。通過解決單級模型的局限性並統一流量分析範式，UniNet為現代網絡安全設定了新的基準。

摘要

  • 原文標題：Ultrahigh free-electron Kerr nonlinearity in all-semiconductor waveguides for all-optical nonlinear modulation of mid-infrared light
  • 中文標題：全半導體波導中的超高自由電子克爾非線性用於中紅外光的全光非線性調製
  • 發布日期：2025-03-06 18:57:25+00:00
  • 作者：Gonzalo Álvarez-Pérez, Huatian Hu, Fangcheng Huang, Tadele Orbula Otomalo, Michele Ortolani, Cristian Ciracì
  • 分類：physics.optics, quant-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04711v1

中文摘要：非線性光學波導，特別是那些利用光學克爾效應的波導，對於推動下一代光子技術的發展具有廣闊前景。儘管克爾效應具有超快響應特性，但其固有的弱非線性限制了實際應用。本文探討了全半導體波導中自由電子誘導的克爾非線性，揭示了縱向體等離子體（固有的非局域激發）可以產生異常強的克爾非線性。我們特別開發了一種結合半經典流體動力學理論的非線性本徵模分析方法，用於計算重摻雜半導體中自由電子的量子行為所引發的線性和非線性光學響應。這些波導實現了超過10$^7$ W$^{-1}$km$^{-1}$的超高非線性係數，並支持傳播距離超過100 $\mu$m的長傳播模式。此外，通過考慮粘彈性和非線性阻尼機制，我們驗證了在實際條件下非線性響應的魯棒性。最後，我們在馬赫-曾德爾干涉儀中實現了全半導體波導，展示了通過自由電子克爾效應實現的高效非線性透射光譜調製。這項工作證明了重摻雜半導體中自由電子非線性在光子集成電路中的變革潛力，為可擴展的片上非線性納米光子系統鋪平了道路。

摘要

  • 原文標題：Enhancing DUNE Physics Sensitivity with Light and Charge Calorimetry
  • 中文標題：利用光和電荷量熱法增強DUNE物理靈敏度
  • 發布日期：2025-03-06 13:44:31+00:00
  • 作者：Jogesh Rout, Suchismita Sahoo
  • 分類：physics.ins-det, hep-ex, hep-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04432v1

中文摘要：我們研究了液態氬時間投影室中光量熱法的潛力及其固有的自補償特性，強調了其與傳統的電荷量熱法相比的優勢。先前的研究表明，光量熱法可以實現與先進的基於電荷的技術相當的能量分辨率，特別是對於GeV級中微子。在這項工作中，我們探討了光量熱法與電荷量熱法在DUNE中關鍵物理參數（包括CP破壞（CPV）和質量層次確定）的精確測量中的互補性。雖然電荷量熱法在CP相位測量中提供了更高的分辨率，但光量熱法獨立地為CPV和質量層次敏感性提供了重要的見解。此外，我們的曝光與CPV敏感性研究表明，使用光量熱法和電荷量熱法比傳統的基於TDR的重建方法更快地達到$5\sigma$的發現潛力。這些發現突顯了光量熱法作為一種簡單而有效的重建方法的有前景的作用，作為增強DUNE物理能力的補充方法。

摘要

  • 原文標題：Universality of Layer-Level Entropy-Weighted Quantization Beyond Model Architecture and Size
  • 中文標題：超越模型架構和大小的層級熵加權量化的普適性
  • 發布日期：2025-03-06 18:54:32+00:00
  • 作者：Alireza Behtash, Marijan Fofonjka, Ethan Baird, Tyler Mauer, Hossein Moghimifam, David Stout, Joel Dennison
  • 分類：cs.LG, cs.AI
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04704v1

中文摘要：我們提出了一種新穎的選擇性模型量化方法，超越了針對大型語言模型（LLMs）的架構特定和大小依賴的壓縮方法的限制，使用熵加權量化（EWQ）。通過分析跨變壓器塊的熵分布，EWQ確定哪些塊可以安全地量化而不會導致顯著的性能下降，且不依賴於模型架構或大小。我們的方法優於均勻量化方法，在保持大規模多任務語言理解（MMLU）準確率得分在未量化模型的0.5%以內的同時，將內存使用量減少了高達18%。我們在多個架構（從1.6B到70B參數）上展示了EWQ的有效性，展示了無論模型規模或架構設計如何，在質量-壓縮權衡方面的一致改進。EWQ的一個令人驚訝的發現是它能夠減少困惑度，與未量化模型相比，這表明通過選擇性精度降低存在有益的規範化。這一改進在不同模型家族中均成立，表明層級熵與最佳精度要求之間存在基本關係。此外，我們引入了FastEWQ，一種快速的熵分布分析方法，無需加載模型權重。該技術利用了跨各種架構和規模的熵分布的普遍特徵，能夠在保持80%分類準確率的同時，實現近乎即時的量化決策。我們的結果表明，有效的量化策略可以獨立於特定的架構選擇或模型大小而開發，為高效的LLM部署開闢了新的可能性。

摘要

  • 原文標題：Influence of elastic deformations on body-wave velocity in solids: a case study considering shear deformations in concrete
  • 中文標題：彈性變形對固體中體波速度的影響：考慮混凝土中剪切變形的案例研究
  • 發布日期：2025-03-06 11:57:49+00:00
  • 作者：Hao Cheng, Cornelis Weemstra, Katrin Löer, Max A. N. Hendriks, Yuguang Yang
  • 分類：physics.class-ph, physics.app-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04354v1

中文摘要：本文利用聲彈性理論框架研究了彈性變形對可壓縮各向同性材料中體波速度的影響。具體而言，它研究了在波傳播方向定義的坐標系中，與主變形軸成一定角度傳播的體波，其中剪切變形和法向變形同時存在。儘管已有許多研究涉及這一主題，但理論推導尚未就波速對施加的剪切應力和應變的響應得出明確結論。為了得出混凝土中體波的具體結論，我們以混凝土為介質分析了三個示例。主要發現是，在混凝土材料中，當體波在剪切變形平面上傳播時，縱波速度的變化主要歸因於法向應變的變化，而橫波速度則顯著受到法向應變和剪切應變的共同影響。這一發現可以增強聲彈性理論在平面應力狀態下檢測主應力大小和方向的應用。

摘要

  • 原文標題：Matrix Factorization for Inferring Associations and Missing Links
  • 中文標題：矩陣分解用於推斷關聯和缺失鏈接
  • 發布日期：2025-03-06 18:22:46+00:00
  • 作者：Ryan Barron, Maksim E. Eren, Duc P. Truong, Cynthia Matuszek, James Wendelberger, Mary F. Dorn, Boian Alexandrov
  • 分類：cs.LG, cs.AI, cs.LO
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04680v1

中文摘要：缺失鏈接預測是一種網絡分析方法，應用於推薦系統、生物學、社會科學、網絡安全、信息檢索以及知識圖譜中的人工智能（AI）推理。缺失鏈接預測通過分析觀察到的模式和關係，識別網絡中未觀察到但可能存在的連接。在擴散檢測中，這支持識別和描述國家與非國家行為者獲取核武器或相關技術的嘗試——這是一項對全球安全至關重要但極具挑戰性的任務。非負矩陣分解（NMF）和邏輯矩陣分解（LMF）等降維技術雖然有效，但需要選擇矩陣秩參數，即隱藏特徵的數量k，以避免過擬合或欠擬合。我們引入了加權（WNMFk）、布爾（BNMFk）和推薦（RNMFk）矩陣分解方法，並結合邏輯分解的集成變體，用於鏈接預測。我們的方法通過使用改進的自舉方法和不確定性量化（UQ）評估穩定性和準確性，自動確定模型秩估計，評估隨機擾動下的預測可靠性。我們結合Otsu閾值選擇和k均值聚類進行布爾矩陣分解，並將其與基於坐標下降的布爾閾值方法進行比較。我們的實驗突出了秩k選擇的影響，評估了不同測試集大小下的模型性能，並展示了UQ在可靠預測中的優勢。我們在三個合成數據集（布爾和均勻分布）上驗證了我們的方法，並在五個真實世界的蛋白質-蛋白質相互作用網絡上與LMF和對稱LMF（symLMF）進行了基準測試，展示了改進的預測性能。

摘要

  • 原文標題：Numerical Simulation of Wavy-Flap Airfoil Performance at Low Reynolds Number: Insights from Lift and Drag Coefficient Analysis
  • 中文標題：低雷諾數下波浪翼型性能的數值模擬：基於升力和阻力係數分析的見解
  • 發布日期：2025-03-06 22:53:25+00:00
  • 作者：Mohammad Amin Esabat, Saeed Jaamei, Fatemeh Asadi, Ahmad Reza Kohansal, Hassan Abyn
  • 分類：physics.flu-dyn
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.05028v1

中文摘要：本研究探討了波浪形（波紋狀）翼型的氣動性能，特別聚焦於分析兩個攻角的影響：翼型的攻角和尾翼的攻角（β）。模擬使用了W1011翼型，在雷諾數為200,000的條件下進行，考慮了翼型攻角為0、2、5和8度，以及尾翼攻角為0、10、20、30和40度的情況。模擬結果與Williamson實驗室的實驗數據進行了驗證。研究結果表明，波浪形翼型的升力係數顯著增加，尤其是在較大的尾翼角度下。具體而言，當β為40度時，10度攻角下的波浪形翼型的升力係數幾乎是其他情況下的三倍。相比之下，阻力係數也有所增加，但增幅較小，這表明氣動效率有所提升。此外，波浪形翼型的升阻比顯著更高，尤其是在較低的攻角下。總體而言，研究得出結論，波浪形翼型，尤其是在較高的尾翼角度下，具有顯著的氣動優勢，特別是在低攻角條件下，能夠提高升力和燃油效率，適用於航空和海洋應用。

摘要

  • 原文標題：Collapse of Dense Retrievers: Short, Early, and Literal Biases Outranking Factual Evidence
  • 中文標題：密集檢索器的崩潰：短、早和字面偏見勝過事實證據
  • 發布日期：2025-03-06 23:23:13+00:00
  • 作者：Mohsen Fayyaz, Ali Modarressi, Hinrich Schuetze, Nanyun Peng
  • 分類：cs.CL, cs.IR
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.05037v1

中文摘要：密集檢索模型通常用於信息檢索（IR）應用，例如檢索增強生成（RAG）。由於它們通常是這些系統中的第一步，其魯棒性對於避免失敗至關重要。在這項工作中，通過重新利用關係提取數據集（例如Re-DocRED），我們設計了控制實驗來量化啟發式偏差（如偏好較短文檔）對Dragon+和Contriever等檢索器的影響。我們的研究揭示了顯著的脆弱性：檢索器通常依賴於表面模式，如過度優先考慮文檔開頭、較短文檔、重複實體和字面匹配。此外，它們往往忽略了文檔是否包含查詢的答案，缺乏深層次的語義理解。值得注意的是，當多個偏差結合時，模型表現出災難性的性能下降，在不到3%的情況下選擇包含答案的文檔，而不是沒有答案的偏差文檔。此外，我們表明這些偏差對下游應用（如RAG）有直接影響，其中檢索偏好的文檔可能會誤導大型語言模型（LLMs），導致性能下降34%，甚至比不提供任何文檔更差。

摘要

  • 原文標題：Surface-dominant transport in Weyl semimetal NbAs nanowires for next-generation interconnects
  • 中文標題：下一代互連材料中Weyl半金屬NbAs納米線的表面主導傳輸
  • 發布日期：2025-03-06 17:07:01+00:00
  • 作者：Yeryun Cheon, Mehrdad T. Kiani, Yi-Hsin Tu, Sushant Kumar, Nghiep Khoan Duong, Jiyoung Kim, Quynh P. Sam, Han Wang, Satya K. Kushwaha, Nicolas Ng, Seng Huat Lee, Sam Kielar, Chen Li, Dimitrios Koumoulis, Saif Siddique, Zhiqiang Mao, Gangtae Jin, Zhiting Tian, Ravishankar Sundararaman, Hsin Lin, Gengchiau Liang, Ching-Tzu Chen, Judy J. Cha
  • 分類：cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, physics.app-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04621v2

中文摘要：摘要：對更小、更節能的電子設備的需求不斷增加，要求在更小尺寸下具有更低電阻率的替代互連材料。儘管出現了許多有前景的候選材料，但合成高質量的納米結構仍然是評估其性能的主要瓶頸。在此，我們報告了通過熱機械納米成型成功合成的Weyl半金屬 NbAs 納米線，實現了單晶性和直徑小至40 nm的控制。我們的NbAs 納米線表現出極低的室溫電阻率，為9.7 +/- 1.6微歐姆-厘米，比其塊體材料低三到四倍。理論計算證實了實驗觀察結果，將這種顯著的電阻率降低歸因於在有限溫度下具有長載流子壽命的表面主導傳導。對NbAs 納米線和塊體單晶的進一步表徵揭示了高擊穿電流密度、強大的穩定性和優異的熱導率。總的來說，這些特性突顯了NbAs 納米線作為下一代互連材料的強大潛力，可以超越當前銅基互連材料的限制。從技術上講，我們的研究結果展示了拓撲材料的實際應用，而從科學上講，展示了在納米尺度平台上獨特可訪問的基本特性。

摘要

  • 原文標題：Reproducibility Assessment of Magnetic Resonance Spectroscopy of Pregenual Anterior Cingulate Cortex across Sessions and Vendors via the Cloud Computing Platform CloudBrain-MRS
  • 中文標題：通過雲計算平台CloudBrain-MRS評估前扣帶回膝前區磁共振波譜的會話和廠商間可重複性
  • 發布日期：2025-03-06 14:06:50+00:00
  • 作者：Runhan Chen, Meijin Lin, Jianshu Chen, Liangjie Lin, Jiazheng Wang, Xiaoqing Li, Jianhua Wang, Xu Huang, Ling Qian, Shaoxing Liu, Yuan Long, Di Guo, Xiaobo Qu, Haiwei Han
  • 分類：stat.ML, cs.LG, physics.med-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04453v1

中文摘要：鑑於需要闡明疾病及其治療機制，以及不同磁共振系統供應商之間採集和後處理協議缺乏統一性，本研究旨在確定從不同掃描會話、機器型號甚至不同供應商的3T掃描儀獲得的代謝物濃度是否具有高度可重複性，並可用於診斷分析，這對於罕見疾病的研究非常有價值。參與者在一周內的兩天分別接受磁共振成像（MRI）掃描（每天一次會話，每次會話包括兩次質子磁共振波譜（1H-MRS）掃描，掃描間隔不超過5分鐘（無下床活動））。使用變異係數（CV）和組內相關係數（ICC）分析會話內和會話間的可靠性，並使用相關係數分析跨機器的可重複性。對於會話內和會話間，所有第一次或第二次掃描的CV值幾乎都低於20%，大多數代謝物的ICC值從中等（0.4-0.59）到優秀（0.75-1），表明數據具有高可靠性。在跨三台掃描儀的可重複性方面，所有Pearson相關係數接近1，大多數在0.9左右，且大多數具有統計學顯著性（P<0.01）。此外，供應商內部的可重複性高於供應商之間的可重複性。

摘要

  • 原文標題：Towards a Study of Low Energy Antiproton Annihilations on Nuclei
  • 中文標題：低能反質子與原子核湮滅的研究
  • 發布日期：2025-03-06 14:09:58+00:00
  • 作者：Viktoria Kraxberger, Marcus Bumbar, Angela Gligorova, Claude Amsler, Matias Bayo, Horst Breuker, Matti Cerwenka, Giovanni Costantini, Rafael Ferragut, Marco Giammarchi, Giulia Gosta, Hiroyuki Higaki, Eric D. Hunter, Carina Killian, Naofumi Kuroda, Marco Leali, Giancarlo Maero, Chloe Malbrunot, Valerio Mascagna, Yasuyuki Matsuda, Stefano Migliorati, Daniel Murtagh, Amit Nanda, Lilian Nowak, Massimiliano Romé, Martin C. Simon, Minori Tajima, Valerio Toso, Stefan Ulmer, Luca Venturelli, Alina Weiser, Eberhard Widmann, Yasunori Yamazaki
  • 分類：physics.ins-det, nucl-ex
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04868v1

中文摘要：摘要：在ASACUSA設施中，正在進行一項關於反質子在薄固體靶上靜止湮滅的研究，該設施現在配備了一條用於250 eV慢速提取的專用束線。實驗將採用新技術，如與硅傳感器耦合的Timepix4 ASIC，以測量薄固體靶中產生的各種分支的總多重性、能量和角分布。正在構建一個由七個Timepix4組成的探測系統，覆蓋大部分立體角。通過蒙特卡羅模擬，開發了一種基於單平面探測器中粒子軌跡的3D湮滅頂點重建算法。這些測量將有助於研究反質子-核相互作用及其對核質量和分支比的依賴性。結果將用於評估並可能改進各種模擬模型。

摘要

  • 原文標題：Simulador electromagnético eficiente para el diseño de rejillas de difracción débiles en guías dieléctricas
  • 中文標題：用於設計電介質波導中弱衍射光柵的高效電磁模擬器
  • 發布日期：2025-03-06 15:51:20+00:00
  • 作者：Elio Godoy-Lorite, Laureano Moreno-Pozas, José Manuel Luque-González, Ana Sánchez-Ramírez, Robert Halir, Alejandro Ortega-Moñux, J. Gonzalo Wangüemert-Pérez, Iñigo Molina-Fernández
  • 分類：physics.optics
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04562v1

中文摘要：自由空間光通信和光探測與測距（LiDAR）的顯著增長，要求光柵能夠發射高度準直的波束，即具有毫米甚至厘米的瑞利範圍。因此，需要弱強度光柵，這些光柵每單位長度輻射的功率較少。本工作的主要目的是提出一種高效且精確的仿真工具，以加速這些應用所需的弱強度光柵的設計。為此，我們提出了一種基於經典微擾方法的仿真器，該方法採用電路方法來解決電磁問題。與使用嚴格的二維全波電磁仿真器（FEXEN）獲得的結果進行比較，顯示出非常好的一致性，並且仿真時間最多可減少16倍。

摘要

  • 原文標題：Faster Distributed $Δ$-Coloring via Ruling Subgraphs
  • 中文標題：通過支配子圖實現更快的分布式 $Δ$-着色
  • 發布日期：2025-03-06 11:07:15+00:00
  • 作者：Yann Bourreau, Sebastian Brandt, Alexandre Nolin
  • 分類：cs.DC, cs.DS
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04320v1

中文摘要：布魯克斯定理指出，除了奇環和團之外，所有連通圖都可以用 $\Delta$ 種顏色着色，其中 $\Delta$ 是圖的最大度數。這種着色已被證明允許非平凡的分布式算法 [Panconesi 和 Srinivasan, Combinatorica 1995]，並在分布式計算文獻中得到了深入研究。 特別是，已知任何計算 $\Delta$-着色的確定性算法在 LOCAL 模型中需要 $\Omega(\log n)$ 輪 [Chang, Kopelowitz, 和 Pettie, FOCS 2016]，並且這個下界已經在常數度圖上成立。 相比之下，在這種情況下的最佳上界是由一個 $O(\log^2 n)$ 輪的確定性算法給出的，該算法可以從大約三十年前的 [Awerbuch, Goldberg, Luby, 和 Plotkin, FOCS 1989] 和 [Panconesi 和 Srinivasan, Combinatorica 1995] 的工作中推斷出來，這引發了關於在常數度圖設置下 $\Delta$-着色的真實複雜性的基本問題。 我們通過提供一個幾乎最優的確定性 $O(\log n \log^* n)$ 輪算法來幾乎完全回答這個長期存在的問題，該算法與下界匹配，僅相差一個 $\log^* n$ 因子。 同樣，在隨機化的 LOCAL 模型中，我們提供了一個 $O(\log \log n \log^* n)$ 輪的算法，改進了目前最先進的 $O(\log^2 \log n)$ 上界 [Ghaffari, Hirvonen, Kuhn, 和 Maus, Distributed Computing 2021]，並且幾乎匹配了 $\Omega(\log \log n)$ 輪的下界 [BFHKLRSU, STOC 2016]。 我們的結果在幾個重要的開放問題和猜想上取得了進展。獲得我們結果的一個關鍵因素是引入了統治子圖族作為打破圖子結構之間對稱性的新工具，我們預計這將具有獨立的意義。

摘要

  • 原文標題：Influence of elastic deformations on body-wave velocity in solids: a case study considering shear deformations in concrete
  • 中文標題：彈性變形對固體中體波速度的影響：以混凝土剪切變形為例
  • 發布日期：2025-03-06 11:57:49+00:00
  • 作者：Hao Cheng, Cornelis Weemstra, Katrin Löer, Max A. N. Hendriks, Yuguang Yang
  • 分類：physics.class-ph, physics.app-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04354v1

中文摘要：本文利用聲彈性理論框架研究了彈性變形對可壓縮各向同性材料中體波速度的影響。具體而言，它研究了體波在相對於主變形軸成一定角度傳播時的情況，其中在由波傳播方向定義的坐標系中同時存在剪切變形和法向變形。儘管已有許多研究涉及這一主題，但理論推導尚未就波速對施加的剪切應力和應變的響應得出明確結論。為了得出關於混凝土中體波的具體結論，我們以混凝土為介質分析了三個示例。主要發現是，在混凝土材料中，當體波在剪切變形平面上傳播時，縱波速度的變化主要歸因於法向應變的變化，而橫波速度則顯著受到法向應變和剪切應變的共同影響。這一發現可以增強聲彈性理論在平面應力狀態下檢測主應力大小和方向的應用。

摘要

  • 原文標題：Numerical Simulation of Wavy-Flap Airfoil Performance at Low Reynolds Number: Insights from Lift and Drag Coefficient Analysis
  • 中文標題：低雷諾數下波浪翼型性能的數值模擬：基於升力和阻力係數分析的見解
  • 發布日期：2025-03-06 22:53:25+00:00
  • 作者：Mohammad Amin Esabat, Saeed Jaamei, Fatemeh Asadi, Ahmad Reza Kohansal, Hassan Abyn
  • 分類：physics.flu-dyn
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.05028v1

中文摘要：本研究探討了波浪形（波紋狀）翼型的氣動性能，特別關注了兩種攻角的影響：翼型的攻角和尾翼的攻角（β）。研究使用W1011翼型在雷諾數為200,000的條件下進行了模擬，考慮了翼型攻角為0、2、5和8度，以及尾翼攻角為0、10、20、30和40度的情況。模擬結果與Williamson實驗室的實驗數據進行了驗證。研究結果表明，波浪形翼型的升力係數顯著增加，尤其是在較大的尾翼角度下。具體而言，當β為40度時，波浪形翼型在10度攻角下的升力係數幾乎是其他情況下的三倍。相比之下，阻力係數也有所增加，但增幅較小，這表明氣動效率有所提高。此外，波浪形翼型的升阻比顯著更高，尤其是在較低的攻角下。總體而言，研究得出結論，波浪形翼型，尤其是在較高的尾翼角度下，具有顯著的氣動優勢，特別是在低攻角條件下，能夠提高升力和燃油效率，適用於航空和海洋應用。

摘要

  • 原文標題：Non-parametric kernel density estimation of magnitude distribution for the analysis of seismic hazard posed by anthropogenic seismicity
  • 中文標題：非參數核密度估計在人為地震活動震級分布分析中的應用
  • 發布日期：2025-03-06 12:43:18+00:00
  • 作者：Francis Tong, Stanisław Lasocki, Beata Orlecka-Sikora
  • 分類：physics.geo-ph, stat.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04393v1

中文摘要：頻繁觀察到的人為地震震級分布與古登堡-里希特關係的顯著偏差，要求採用替代的估計方法進行概率地震危險性評估。我們評估了五種非參數核密度估計（KDE）方法，這些方法應用於從四種震級分布模型中抽取的模擬樣本：指數分布、凹雙指數分布、凸雙指數分布以及指數-高斯分布。後三種分布代表了由於地殼厚度有限和特徵地震效應導致的與古登堡-里希特關係的偏差。假設的與指數分布的偏差從未超過實際中遇到的偏差。研究的KDE方法包括Silverman和Scott規則（結合Abramson的帶寬調整）、兩種基於擴散的方法（ISJ和diffKDE）以及adaptiveKDE，後者將帶寬估計表述為一個優化問題。我們通過100,000次模擬，評估了這些方法在震級2到6之間、樣本量為400到5000時的性能，使用均方積分誤差（MISE）作為評估指標。在樣本量為1000的情況下，通過平均重現期（MRP）的均值展示了這些方法在危險性評估中的適用性。在測試的方法中，diffKDE為較大震級提供了最準確的累積分布函數估計。即使數據來自指數分布，當樣本量至少為1000時，diffKDE的表現與最大似然估計相當。鑑於人為地震活動常常偏離指數模型，我們建議在樣本量足夠的情況下，使用diffKDE進行概率地震危險性評估。

摘要

  • 原文標題：Predictable Scale: Part I -- Optimal Hyperparameter Scaling Law in Large Language Model Pretraining
  • 中文標題：可預測的尺度：第一部分——大型語言模型預訓練中的最優超參數縮放規律
  • 發布日期：2025-03-06 18:58:29+00:00
  • 作者：Houyi Li, Wenzheng Zheng, Jingcheng Hu, Qiufeng Wang, Hanshan Zhang, Zili Wang, Yangshijie Xu, Shuigeng Zhou, Xiangyu Zhang, Daxin Jiang
  • 分類：cs.LG, cs.AI, F.2.2; I.2.7
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04715v1

中文摘要：大型語言模型（LLMs）在各種任務中的出色能力已經得到廣泛認可，但其有效部署需要仔細的超參數優化。通過在不同配置下進行廣泛的網格搜索實驗，我們發現了控制這些超參數的普適縮放規律：最佳學習率與模型參數和數據規模呈冪律關係，而最佳批量大小主要與數據規模相關。我們的分析揭示了在固定模型和數據規模條件下，超參數的優化空間是凸的，這意味着存在一個最優的超參數平台。我們為社區提供了一個通用的即插即用的最優超參數工具，其在測試集上的估計值與通過窮舉搜索找到的全局最優LLM性能僅相差0.07%。這些規律在模型稀疏性、訓練數據分布和模型形狀的變化中表現出顯著的魯棒性。據我們所知，這是首次統一不同模型形狀和結構（如專家混合模型和密集Transformer）並建立跨不同數據分布的最優超參數縮放規律的工作。這一詳盡的優化過程需要大量的計算資源，使用了近一百萬NVIDIA H800 GPU小時從頭訓練了3,700個不同規模和超參數的LLM，並消耗了約100萬億個token。為了促進可重複性和進一步研究，我們將通過指定倉庫https://step-law.github.io/逐步發布所有損失測量值和模型檢查點。

摘要

  • 原文標題：Measurement of the Branching Fraction of $Λ_c^+ \to p K_S^0 π^0$ at Belle
  • 中文標題：在Belle實驗中對$Λ_c^+ \to p K_S^0 π^0$分支比的測量
  • 發布日期：2025-03-06 12:16:01+00:00
  • 作者：The Belle, Belle II Collaborations, :, I. Adachi, L. Aggarwal, H. Ahmed, J. K. Ahn, H. Aihara, N. Akopov, M. Alhakami, A. Aloisio, N. Althubiti, M. Angelsmark, N. Anh Ky, D. M. Asner, H. Atmacan, T. Aushev, V. Aushev, M. Aversano, R. Ayad, V. Babu, H. Bae, N. K. Baghel, S. Bahinipati, P. Bambade, Sw. Banerjee, M. Barrett, M. Bartl, J. Baudot, A. Baur, A. Beaubien, F. Becherer, J. Becker, J. V. Bennett, F. U. Bernlochner, V. Bertacchi, M. Bertemes, E. Bertholet, M. Bessner, S. Bettarini, V. Bhardwaj, B. Bhuyan, F. Bianchi, T. Bilka, D. Biswas, A. Bobrov, D. Bodrov, A. Bolz, A. Bondar, J. Borah, A. Boschetti, A. Bozek, M. Bračko, P. Branchini, R. A. Briere, T. E. Browder, A. Budano, S. Bussino, Q. Campagna, M. Campajola, L. Cao, G. Casarosa, C. Cecchi, J. Cerasoli, M. -C. Chang, P. Chang, P. Cheema, B. G. Cheon, K. Chilikin, K. Chirapatpimol, H. -E. Cho, K. Cho, S. -J. Cho, S. -K. Choi, S. Choudhury, J. Cochran, L. Corona, J. X. Cui, E. De La Cruz-Burelo, S. A. De La Motte, G. De Nardo, G. De Pietro, R. de Sangro, M. Destefanis, S. Dey, R. Dhamija, A. Di Canto, F. Di Capua, J. Dingfelder, Z. Doležal, I. Domínguez Jiménez, T. V. Dong, D. Dossett, S. Dubey, K. Dugic, G. Dujany, P. Ecker, D. Epifanov, J. Eppelt, P. Feichtinger, T. Ferber, T. Fillinger, C. Finck, G. Finocchiaro, F. Forti, A. Frey, B. G. Fulsom, A. Gabrielli, E. Ganiev, M. Garcia-Hernandez, G. Gaudino, V. Gaur, A. Gaz, A. Gellrich, G. Ghevondyan, D. Ghosh, H. Ghumaryan, G. Giakoustidis, R. Giordano, A. Giri, P. Gironella Gironell, A. Glazov, B. Gobbo, R. Godang, O. Gogota, P. Goldenzweig, E. Graziani, D. Greenwald, Z. Gruberová, Y. Guan, K. Gudkova, I. Haide, S. Halder, Y. Han, C. Harris, K. Hayasaka, H. Hayashii, S. Hazra, M. T. Hedges, A. Heidelbach, I. Heredia de la Cruz, M. Hernández Villanueva, T. Higuchi, M. Hoek, M. Hohmann, R. Hoppe, P. Horak, C. -L. Hsu, T. Humair, T. Iijima, K. Inami, N. Ipsita, A. Ishikawa, R. Itoh, M. Iwasaki, P. Jackson, D. Jacobi, W. W. Jacobs, E. -J. Jang, S. Jia, Y. Jin, A. Johnson, K. K. Joo, H. Junkerkalefeld, M. Kaleta, J. Kandra, K. H. Kang, G. Karyan, T. Kawasaki, F. Keil, C. Ketter, C. Kiesling, C. -H. Kim, D. Y. Kim, J. -Y. Kim, K. -H. Kim, Y. -K. Kim, Y. J. Kim, H. Kindo, K. Kinoshita, P. Kodyš, T. Koga, S. Kohani, K. Kojima, A. Korobov, S. Korpar, E. Kovalenko, P. Križan, P. Krokovny, T. Kuhr, Y. Kulii, D. Kumar, M. Kumar, R. Kumar, K. Kumara, T. Kunigo, A. Kuzmin, Y. -J. Kwon, S. Lacaprara, Y. -T. Lai, K. Lalwani, T. Lam, J. S. Lange, T. S. Lau, M. Laurenza, R. Leboucher, F. R. Le Diberder, M. J. Lee, C. Lemettais, P. Leo, C. Li, L. K. Li, Q. M. Li, W. Z. Li, Y. Li, Y. B. Li, Y. P. Liao, J. Libby, J. Lin, S. Lin, M. H. Liu, Q. Y. Liu, Y. Liu, Z. Q. Liu, D. Liventsev, S. Longo, C. Lyu, Y. Ma, C. Madaan, M. Maggiora, S. P. Maharana, R. Maiti, G. Mancinelli, R. Manfredi, E. Manoni, M. Mantovano, D. Marcantonio, S. Marcello, C. Marinas, C. Martellini, A. Martens, A. Martini, T. Martinov, L. Massaccesi, M. Masuda, D. Matvienko, S. K. Maurya, M. Maushart, J. A. McKenna, R. Mehta, F. Meier, D. Meleshko, M. Merola, C. Miller, M. Mirra, S. Mitra, K. Miyabayashi, H. Miyake, R. Mizuk, G. B. Mohanty, S. Mondal, S. Moneta, H. -G. Moser, R. Mussa, I. Nakamura, M. Nakao, H. Nakazawa, Y. Nakazawa, M. Naruki, Z. Natkaniec, A. Natochii, M. Nayak, G. Nazaryan, M. Neu, S. Nishida, S. Ogawa, H. Ono, Y. Onuki, F. Otani, P. Pakhlov, G. Pakhlova, E. Paoloni, S. Pardi, K. Parham, H. Park, J. Park, K. Park, S. -H. Park, B. Paschen, A. Passeri, S. Patra, T. K. Pedlar, I. Peruzzi, R. Peschke, R. Pestotnik, M. Piccolo, L. E. Piilonen, P. L. M. Podesta-Lerma, T. Podobnik, S. Pokharel, C. Praz, S. Prell, E. Prencipe, M. T. Prim, I. Prudiiev, H. Purwar, P. Rados, G. Raeuber, S. Raiz, N. Rauls, K. Ravindran, J. U. Rehman, M. Reif, S. Reiter, M. Remnev, L. Reuter, D. Ricalde Herrmann, I. Ripp-Baudot, G. Rizzo, M. Roehrken, J. M. Roney, A. Rostomyan, N. Rout, D. A. Sanders, S. Sandilya, L. Santelj, Y. Sato, V. Savinov, B. Scavino, J. Schmitz, S. Schneider, G. Schnell, M. Schnepf, K. Schoenning, C. Schwanda, A. J. Schwartz, Y. Seino, A. Selce, K. Senyo, J. Serrano, M. E. Sevior, C. Sfienti, W. Shan, C. Sharma, X. D. Shi, T. Shillington, T. Shimasaki, J. -G. Shiu, D. Shtol, A. Sibidanov, F. Simon, J. B. Singh, J. Skorupa, M. Sobotzik, A. Soffer, A. Sokolov, E. Solovieva, S. Spataro, B. Spruck, W. Song, M. Starič, P. Stavroulakis, S. Stefkova, R. Stroili, J. Strube, Y. Sue, M. Sumihama, K. Sumisawa, W. Sutcliffe, N. Suwonjandee, H. Svidras, M. Takahashi, M. Takizawa, U. Tamponi, K. Tanida, F. Tenchini, A. Thaller, O. Tittel, R. Tiwary, E. Torassa, K. Trabelsi, I. Tsaklidis, M. Uchida, I. Ueda, T. Uglov, K. Unger, Y. Unno, K. Uno, S. Uno, P. Urquijo, Y. Ushiroda, S. E. Vahsen, R. van Tonder, M. Veronesi, A. Vinokurova, V. S. Vismaya, L. Vitale, V. Vobbilisetti, R. Volpe, A. Vossen, M. Wakai, S. Wallner, M. -Z. Wang, X. L. Wang, Z. Wang, A. Warburton, M. Watanabe, S. Watanuki, C. Wessel, E. Won, X. P. Xu, B. D. Yabsley, S. Yamada, W. Yan, S. B. Yang, J. Yelton, J. H. Yin, K. Yoshihara, C. Z. Yuan, J. Yuan, L. Zani, F. Zeng, B. Zhang, V. Zhilich, J. S. Zhou, Q. D. Zhou, L. Zhu, V. I. Zhukova, R. Žlebčík
  • 分類：hep-ex
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04371v1

中文摘要：我們報告了使用Belle實驗的980 fb$^{-1}$的$e^+e^-$數據對分支比$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)/\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$的精確測量。我們得到的值為$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)/\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)=0.339\pm 0.002\pm 0.009$，其中第一個和第二個不確定性分別是統計誤差和系統誤差。這個Belle實驗結果與之前CLEO實驗的測量結果一致，但精度提高了五倍。通過將我們的結果與世界平均$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$結合，我們得到了絕對分支比$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)=(2.12\pm 0.01\pm 0.05 \pm 0.10)\%$，其中不確定性分別是統計誤差、系統誤差以及絕對分支比尺度$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$的不確定性。這個測量可以為粲重子衰變中的強子衰變機制提供新的見解。

摘要

  • 原文標題：Preference for evolving dark energy in light of the galaxy bispectrum
  • 中文標題：基於星系雙譜的演化暗能量偏好
  • 發布日期：2025-03-06 16:45:49+00:00
  • 作者：Zhiyu Lu, Théo Simon, Pierre Zhang
  • 分類：astro-ph.CO, gr-qc, hep-ph, hep-th
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04602v1

中文摘要：我們使用由$(w_0, w_a)$參數化的暗能量狀態方程$w(z)$分析了預DESI聚類數據，發現當與來自Planck的宇宙微波背景數據以及來自Pantheon+、Union3或DESY5的超新星數據結合時，相較於宇宙常數$\Lambda$，存在$2.8-3.9\sigma$的偏好支持演化的暗能量。我們的約束與DESI Y1結果一致，是通過使用大尺度結構有效場論（EFTofLSS）在一環水平上對SDSS/BOSS星系的功率譜和雙譜進行推導得出的。證據在不同的分析變化中保持穩健，但如果沒有一環雙譜，證據就會消失。當將DESI重子聲學振盪與BOSS全形狀數據結合時，同時對後者的聲視界進行邊緣化以防止未考慮的關聯，顯著性增加到$3.7-4.4\sigma$，具體取決於超新星數據集。使用數據驅動的$w(z)$重建，我們展示了證據來自多個紅移處對$\Lambda$的偏離。此外，我們的發現在暗能量有效場論（EFTofDE）框架內進行了解釋，從中我們明確追蹤了EFTofLSS預測中的非標準時間演化。對於在$w < -1$區域中擾動穩定的理論，當存在高階導數修正時，證據在聚類極限$(c_s^2 \rightarrow 0)$中持續存在，並且在考慮額外的EFTofDE參數時，在准靜態極限$(c_s^2 \rightarrow 1)$中也持續存在。

摘要

  • 原文標題：Numerical Study On Temperature Variations Of Superheated Steam Flowing Through A Regulation Valve
  • 中文標題：過熱蒸汽流經調節閥的溫度變化數值研究
  • 發布日期：2025-03-06 08:37:41+00:00
  • 作者：Zhe-hui Ma, Hang-ye Zhang, Chuang Liu, Ming Zhang, Jin-yuan Qian
  • 分類：physics.flu-dyn
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04209v1

中文摘要：過熱蒸汽廣泛應用於各種能源系統中，特別是在發電廠、化工行業以及其他需要高溫高壓蒸汽以實現高效能量轉換和過程控制的應用中。在這些系統中，調節閥是控制蒸汽流動、調整其壓力和溫度以確保安全高效運行的關鍵組件。準確理解和預測調節閥內的溫度變化對於優化其性能和提高整體系統效率至關重要。本研究通過計算流體動力學（CFD）模擬結合本徵正交分解（POD）技術，研究了過熱蒸汽流經調節閥時的溫度變化。分析首先檢查了內部流場參數，包括溫度和壓力，以了解閥門內的整體流體動力學。POD用於降低CFD結果的維度，奇異值分解（SVD）用於提取捕捉傳熱和溫度波動關鍵流動結構的主導模態。POD分析表明，最具影響力的模態與高湍流強度和顯著溫度梯度區域相關，這些區域對蒸汽流經調節閥的熱性能至關重要。將POD應用於3D CFD結果是一種新穎的方法，特別是對於複雜流體流動模型（如蒸汽流經調節閥）而言。本研究的見解對能源系統中溫度和壓力調節閥的設計和優化具有實際意義，為提高這些系統的效率和可靠性提供了理論基礎。

摘要

  • 原文標題：The JARVIS Infrastructure is All You Need for Materials Design
  • 中文標題：JARVIS 基礎設施是材料設計所需的一切
  • 發布日期：2025-03-06 06:26:32+00:00
  • 作者：Kamal Choudhary
  • 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04133v1

中文摘要：聯合自動化多種集成模擬資源庫（JARVIS）是一個綜合性的基礎設施，提供數據庫、工具、教程和基準，用於多尺度、多模態、正向和逆向材料設計。它強調開放獲取原則和可重複性，整合了理論和實驗方法，如密度泛函理論、量子蒙特卡羅、緊束縛模型、經典力場以及機器學習方法——包括指紋識別、圖神經網絡和Transformer模型。其實驗數據收集涵蓋了低溫學、顯微鏡和衍射，涉及金屬、半導體、絕緣體、超導體、碳捕獲系統、高強度化合物、低維材料、異質結構和缺陷等材料。JARVIS通過開放數據集、網絡應用、可執行腳本和同行評審出版物傳播資源，確保廣泛的可用性和可重複性。它在全球範圍內被廣泛採用，促進了數百萬數據和工具的下載。通過將多種方法和數據統一在一個平台下，JARVIS推動了基礎發現和現實世界的創新，推進了傳統和數據驅動的材料設計。

摘要

  • 原文標題：HERACLES++: a multi-dimensional Eulerian code for exascale computing
  • 中文標題：HERACLES++：面向百億億次計算的多維歐拉代碼
  • 發布日期：2025-03-06 13:37:50+00:00
  • 作者：Lou Roussel-Hard, Edouard Audit, Luc Dessart, Thomas Padioleau, Yushan Wang
  • 分類：astro-ph.SR, astro-ph.GA, astro-ph.HE, astro-ph.IM, physics.comp-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04428v1

中文摘要：多維天體物理流體的數值模擬面臨着巨大的挑戰。然而，百億億次計算的發展顯著提升了計算能力，推動了能夠充分利用這些資源的新代碼的開發。在本文中，我們介紹了HERACLES++，這是一種具有高可移植性的新型流體動力學代碼，針對不同架構的百億億次計算機進行了優化，能夠在CPU和GPU上高效運行。該代碼採用歐拉方法，並使用Godunov有限體積法來求解流體動力學方程，從而確保在捕捉激波和不連續性時的準確性。它包含不同的黎曼求解器、狀態方程和重力求解器。該代碼支持笛卡爾坐標和球坐標，適用於一維、二維或三維情況，並使用被動標量來處理多種氣體。代碼允許用戶提供加熱或冷卻項，以處理各種天體物理場景。除了常規的基準測試系列外，我們還使用HERACLES++模擬了超新星激波在紅超巨星包層中的傳播，從核心坍縮後的幾分鐘直到激波出現。在一維情況下，HERACLES++的結果與相同配置下的V1D結果一致。在三維情況下，瑞利-泰勒不穩定性的發展通過引入密度和成分波動以及湍流，修改了一維圖像。通過聚焦於一個楔形區域而非整個立體角，以及能夠在大量GPU上運行HERACLES++，使得我們能夠以亞度分辨率對三維超新星拋射物進行長期模擬。未來的發展計劃是將HERACLES++擴展為輻射流體動力學代碼。

摘要

  • 原文標題：Matrix Factorization for Inferring Associations and Missing Links
  • 中文標題：矩陣分解用於推斷關聯和缺失鏈接
  • 發布日期：2025-03-06 18:22:46+00:00
  • 作者：Ryan Barron, Maksim E. Eren, Duc P. Truong, Cynthia Matuszek, James Wendelberger, Mary F. Dorn, Boian Alexandrov
  • 分類：cs.LG, cs.AI, cs.LO
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04680v1

中文摘要：缺失鏈接預測是一種網絡分析方法，應用於推薦系統、生物學、社會科學、網絡安全、信息檢索以及知識圖譜中的人工智能（AI）推理。缺失鏈接預測通過分析觀察到的模式和關係，識別網絡中未觀察到但可能存在的連接。在擴散檢測中，這有助於識別和描述國家或非國家行為者獲取核武器或相關技術的企圖——這是一項對全球安全至關重要但極具挑戰性的任務。非負矩陣分解（NMF）和邏輯矩陣分解（LMF）等降維技術雖然有效，但需要選擇矩陣秩參數，即隱藏特徵的數量k，以避免過擬合或欠擬合。我們引入了新的加權（WNMFk）、布爾（BNMFk）和推薦（RNMFk）矩陣分解方法，並結合邏輯分解的集成變體，用於鏈接預測。我們的方法通過使用改進的自舉方法和不確定性量化（UQ）評估穩定性和準確性，自動確定模型秩估計，評估隨機擾動下的預測可靠性。我們結合Otsu閾值選擇和k-means聚類進行布爾矩陣分解，並將其與基於坐標下降的布爾閾值方法進行比較。我們的實驗突出了秩k選擇的影響，評估了不同測試集大小下的模型性能，並展示了UQ在可靠預測中的優勢。我們在三個合成數據集（布爾和均勻分布）上驗證了我們的方法，並在五個真實世界的蛋白質-蛋白質相互作用網絡上與LMF和對稱LMF（symLMF）進行了基準測試，展示了改進的預測性能。

摘要

  • 原文標題：Computer-Assisted Proofs of Solitons in Bose-Einstein Condensates
  • 中文標題：計算機輔助證明玻色-愛因斯坦凝聚體中的孤子
  • 發布日期：2025-03-06 18:49:04+00:00
  • 作者：Miguel Ayala, Carlos García-Azpeitia, Jean-Philippe Lessard
  • 分類：math.DS, math.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04701v1

中文摘要：我們嚴格證明了在一維Gross-Pitaevskii方程（GP方程）中具有周期勢的間隙孤子的存在性。這些非線性局域解出現在譜隙中，並在理解玻色-愛因斯坦凝聚體（BECs）中起着關鍵作用。為了證明它們，我們將問題重新表述為在高維動力系統中尋找同宿軌道。然後，我們使用計算機輔助證明技術，結合泛函分析框架，嚴格驗證數值近似的同宿軌道。這項工作將計算證據與形式數學證明相結合，為研究GP方程中的孤子提供了堅實的基礎。

摘要

  • 原文標題：A Short Survey of the Well-posedness of the Two-dimensional Burgers' Equation
  • 中文標題：二維Burgers方程適定性研究簡評
  • 發布日期：2025-03-06 14:19:14+00:00
  • 作者：Xiang Zhang, Shuhan Xie, Yule Sun
  • 分類：math.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04467v1

中文摘要：在本文中，我們利用無限維動力系統的框架，建立了二維Burgers方程解的存在性和唯一性。二維Burgers方程模擬了非線性平流和粘性耗散之間的相互作用，其形式為：$$ u_{t} + u \cdot \nabla u = \nu \Delta u + f, $$ 其中 $ u = (u_1, u_2) $ 是速度場，$ \nu > 0 $ 是粘性係數，$ f $ 表示外力。我們主要採用Galerkin方法將偏微分方程轉化為常微分方程。此外，通過使用Sobolev空間、能量估計和緊緻性論證，我們嚴格證明了在適當的初始條件和邊界條件下全局解的存在性及其唯一性。

摘要

  • 原文標題：Collapse of Dense Retrievers: Short, Early, and Literal Biases Outranking Factual Evidence
  • 中文標題：密集檢索器的崩潰：短、早和字面偏見勝過事實證據
  • 發布日期：2025-03-06 23:23:13+00:00
  • 作者：Mohsen Fayyaz, Ali Modarressi, Hinrich Schuetze, Nanyun Peng
  • 分類：cs.CL, cs.IR
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.05037v1

中文摘要：密集檢索模型通常用於信息檢索（IR）應用，例如檢索增強生成（RAG）。由於它們通常是這些系統中的第一步，其魯棒性對於避免失敗至關重要。在本研究中，通過重新利用關係提取數據集（例如 Re-DocRED），我們設計了控制實驗來量化啟發式偏差（如偏好較短文檔）對 Dragon+ 和 Contriever 等檢索器的影響。我們的研究揭示了顯著的脆弱性：檢索器通常依賴於表面模式，如過度優先考慮文檔開頭、較短文檔、重複實體和字面匹配。此外，它們往往忽略了文檔是否包含查詢的答案，缺乏深層次的語義理解。值得注意的是，當多個偏差結合時，模型表現出災難性的性能下降，在不到 3% 的情況下選擇包含答案的文檔，而不是沒有答案的偏差文檔。此外，我們表明這些偏差對下游應用（如 RAG）有直接影響，其中檢索偏好的文檔可能會誤導大型語言模型（LLMs），導致性能下降 34%，甚至比不提供任何文檔更差。

摘要

  • 原文標題：An improved evaluation of the electroweak contribution to $(g-2)_μ$
  • 中文標題：對$(g-2)_μ$的電弱貢獻的改進評估
  • 發布日期：2025-03-06 19:00:00+00:00
  • 作者：Martin Hoferichter, Jan Lüdtke, Luca Naterop, Massimiliano Procura, Peter Stoffer
  • 分類：hep-ph, hep-ex, hep-lat, nucl-th
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04883v1

中文摘要：對μ子反常磁矩的電弱貢獻的精確評估需要對標準模型的所有方面進行控制，從希格斯物理到玻色子和（重）費米子圖的多環計算，再到輕夸克存在下的非微擾效應。目前，主要的不確定性來自矢量-矢量-軸矢量三點函數中的強子效應，最近在強子光-光散射背景下對這些效應的理解有所提高。得益於這些進展以及關於粲夸克貢獻的新微擾和非微擾輸入，我們得到了$a_\mu^\text{EW}=154.4(4)\times 10^{-11}$。

摘要

  • 原文標題：Pervasive protonation of perovskite membranes made by the water-soluble sacrificial layer method
  • 中文標題：通過水溶性犧牲層方法製備的鈣鈦礦膜的普遍質子化
  • 發布日期：2025-03-06 08:21:09+00:00
  • 作者：Umair Saeed, Felip Sandiumenge, Kumara Cordero-Edwards, Jessica Padilla-Pantoja, José Manuel Caicedo Roque, David Pesquera, José Santiso, Gustau Catalan
  • 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.app-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04197v1

中文摘要：通過使用水溶性犧牲層的剝離方法製備鈣鈦礦氧化物自支撐薄膜（膜）具有吸引力，因為這些膜相對於傳統的外延薄膜具有新的機械自由度。然而，關於其製備過程，特別是在蝕刻步驟中暴露於水對其性能的影響，知之甚少。在這裡，我們研究了兩種鈣鈦礦原型——反鐵電PbZrO3和順電SrTiO3的膜在水基蝕刻步驟中的影響。通過拉曼光譜和X射線衍射，我們發現氫滲透到鈣鈦礦結構中的證據。伴隨着這種質子化，功能特性也發生了變化，兩種材料在室溫下都表現出塊體陶瓷或無氫薄膜中不存在的類鐵電行為。我們還發現，熱退火可以用來將氫從膜中排出，從而恢復塊體特性。這項工作的兩個主要結論是：（i）任何通過犧牲層水解製備的鈣鈦礦膜都容易受到氫滲透（質子化）的影響，這可能導致功能特性的重要但外在的變化；（ii）氫可以通過退火排出，並且應該通過退火排出以恢復內在行為。

摘要

  • 原文標題：Teach YOLO to Remember: A Self-Distillation Approach for Continual Object Detection
  • 中文標題：教YOLO記住：一種用於持續目標檢測的自蒸餾方法
  • 發布日期：2025-03-06 18:31:41+00:00
  • 作者：Riccardo De Monte, Davide Dalle Pezze, Gian Antonio Susto
  • 分類：cs.CV
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04688v1

中文摘要：實時目標檢測器如 YOLO 在大型數據集上訓練多個周期時表現出色。然而，在數據逐步到達的現實場景中，神經網絡會遭受災難性遺忘，導致先前學到的知識丟失。為了解決這個問題，先前的研究探索了在持續目標檢測（CLOD）中進行類增量學習（CIL）的策略，大多數方法集中在兩階段目標檢測器上。然而，現有研究表明，對於像 YOLO 這樣的一階段無錨點檢測器，由於回歸輸出的噪聲，學習而不遺忘（LwF）可能無效，這可能導致傳遞損壞的知識。在這項工作中，我們提出了 YOLO LwF，這是一種專為基於 YOLO 的持續目標檢測設計的自蒸餾方法。我們證明，當與回放記憶結合時，YOLO LwF 顯著減輕了遺忘。與之前的方法相比，它在 VOC 和 COCO 基準測試中分別提高了 mAP +2.1% 和 +2.9%，達到了最先進的性能。

摘要

  • 原文標題：Surface-dominant transport in Weyl semimetal NbAs nanowires for next-generation interconnects
  • 中文標題：下一代互連材料中Weyl半金屬NbAs納米線的表面主導傳輸
  • 發布日期：2025-03-06 17:07:01+00:00
  • 作者：Yeryun Cheon, Mehrdad T. Kiani, Yi-Hsin Tu, Sushant Kumar, Nghiep Khoan Duong, Jiyoung Kim, Quynh P. Sam, Han Wang, Satya K. Kushwaha, Nicolas Ng, Seng Huat Lee, Sam Kielar, Chen Li, Dimitrios Koumoulis, Saif Siddique, Zhiqiang Mao, Gangtae Jin, Zhiting Tian, Ravishankar Sundararaman, Hsin Lin, Gengchiau Liang, Ching-Tzu Chen, Judy J. Cha
  • 分類：cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, physics.app-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04621v2

中文摘要：摘要：對更小、更節能的電子設備的需求不斷增加，要求在縮小尺寸的同時具有更低電阻率的替代互連材料。儘管出現了許多有前景的候選材料，但合成高質量的納米結構仍然是評估其性能的主要瓶頸。在此，我們報告了通過熱機械納米成型成功合成的Weyl半金屬 NbAs 納米線，實現了單晶性和直徑小至40 nm的控制。我們的NbAs 納米線表現出極低的室溫電阻率，為9.7 +/- 1.6微歐姆-厘米，比其塊體材料低三到四倍。理論計算證實了實驗觀察結果，將這種顯著的電阻率降低歸因於在有限溫度下具有長載流子壽命的表面主導傳導。對NbAs 納米線和塊體單晶的進一步表徵揭示了高擊穿電流密度、強大的穩定性和優異的熱導率。這些特性共同凸顯了NbAs 納米線作為下一代互連材料的強大潛力，可以超越當前銅基互連材料的限制。從技術上講，我們的研究展示了拓撲材料的實際應用，而從科學上講，展示了在納米尺度平台上獨特可訪問的基本特性。

摘要

  • 原文標題：Reproducibility Assessment of Magnetic Resonance Spectroscopy of Pregenual Anterior Cingulate Cortex across Sessions and Vendors via the Cloud Computing Platform CloudBrain-MRS
  • 中文標題：通過雲計算平台CloudBrain-MRS評估前扣帶回膝前部磁共振波譜的會話間和廠商間可重複性
  • 發布日期：2025-03-06 14:06:50+00:00
  • 作者：Runhan Chen, Meijin Lin, Jianshu Chen, Liangjie Lin, Jiazheng Wang, Xiaoqing Li, Jianhua Wang, Xu Huang, Ling Qian, Shaoxing Liu, Yuan Long, Di Guo, Xiaobo Qu, Haiwei Han
  • 分類：stat.ML, cs.LG, physics.med-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04453v1

中文摘要：鑑於需要闡明疾病及其治療機制，以及不同磁共振系統廠商在採集和後處理協議上缺乏統一性，本研究旨在確定從不同掃描會話、機器型號甚至不同廠商的3T掃描儀獲得的代謝物濃度是否具有高度可重複性，並能夠合併用於診斷分析，這對於罕見疾病的研究非常有價值。參與者在兩台不同的機器上分別在一周內的兩天各進行一次磁共振成像（MRI）掃描（每天一次會話，每次會話包括兩次質子磁共振波譜（1H-MRS）掃描，兩次掃描間隔不超過5分鐘（無離床活動））。使用變異係數（CV）和組內相關係數（ICC）分析會話內和會話間的可靠性，並使用相關係數分析跨機器的可重複性。對於會話內和會話間，所有會話的第一次或第二次掃描的CV值幾乎都低於20%，大多數代謝物的ICC值從中等（0.4-0.59）到優秀（0.75-1）不等，表明數據具有高可靠性。在三台掃描儀之間的可重複性方面，所有三台機器之間的皮爾遜相關係數接近1，大多數在0.9左右，且大多數具有統計學顯著性（P<0.01）。此外，廠商內部的可重複性高於廠商之間的可重複性。

摘要

  • 原文標題：Towards a Study of Low Energy Antiproton Annihilations on Nuclei
  • 中文標題：低能反質子與原子核湮滅的研究
  • 發布日期：2025-03-06 14:09:58+00:00
  • 作者：Viktoria Kraxberger, Marcus Bumbar, Angela Gligorova, Claude Amsler, Matias Bayo, Horst Breuker, Matti Cerwenka, Giovanni Costantini, Rafael Ferragut, Marco Giammarchi, Giulia Gosta, Hiroyuki Higaki, Eric D. Hunter, Carina Killian, Naofumi Kuroda, Marco Leali, Giancarlo Maero, Chloe Malbrunot, Valerio Mascagna, Yasuyuki Matsuda, Stefano Migliorati, Daniel Murtagh, Amit Nanda, Lilian Nowak, Massimiliano Romé, Martin C. Simon, Minori Tajima, Valerio Toso, Stefan Ulmer, Luca Venturelli, Alina Weiser, Eberhard Widmann, Yasunori Yamazaki
  • 分類：physics.ins-det, nucl-ex
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04868v1

中文摘要：摘要：在ASACUSA設施中，正在進行一項關於反質子在薄固體靶上靜止湮滅的研究，該設施現在配備了一條用於250 eV慢速提取的專用束線。實驗將採用新技術，如與硅傳感器耦合的Timepix4 ASIC，以測量薄固體靶中產生的各種分支的總多重性、能量和角分布。正在構建一個由七個Timepix4組成的探測系統，覆蓋大部分立體角。利用蒙特卡羅模擬，開發了一種基於單平面探測器中粒子軌跡的3D湮滅頂點重建算法。這些測量將有助於研究反質子-核相互作用及其對核質量和分支比的依賴性。結果將用於評估並可能改進各種模擬模型。

摘要

  • 原文標題：Faster Distributed $Δ$-Coloring via Ruling Subgraphs
  • 中文標題：通過支配子圖實現更快的分布式 $Δ$-着色
  • 發布日期：2025-03-06 11:07:15+00:00
  • 作者：Yann Bourreau, Sebastian Brandt, Alexandre Nolin
  • 分類：cs.DC, cs.DS
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04320v1

中文摘要：布魯克斯定理指出，除了奇環和團之外，所有連通圖都可以用 $\Delta$ 種顏色着色，其中 $\Delta$ 是圖的最大度數。這種着色已被證明允許非平凡的分布式算法 [Panconesi 和 Srinivasan, Combinatorica 1995]，並在分布式計算文獻中得到了深入研究。 特別是，已知任何計算 $\Delta$-着色的確定性算法在 LOCAL 模型中需要 $\Omega(\log n)$ 輪 [Chang, Kopelowitz, 和 Pettie, FOCS 2016]，並且這個下界已經在常數度圖上成立。 相比之下，在這種情況下的最佳上界是由一個 $O(\log^2 n)$ 輪的確定性算法給出的，該算法可以從大約三十年前的 [Awerbuch, Goldberg, Luby, 和 Plotkin, FOCS 1989] 和 [Panconesi 和 Srinivasan, Combinatorica 1995] 的工作中推斷出來，這引發了關於在常數度設置下 $\Delta$-着色的真實複雜性的基本問題。 我們通過提供一個幾乎最優的確定性 $O(\log n \log^* n)$ 輪算法來幾乎完全回答這個長期存在的問題，該算法與下界匹配，僅相差一個 $\log^* n$ 因子。 類似地，在隨機化的 LOCAL 模型中，我們提供了一個 $O(\log \log n \log^* n)$ 輪的算法，改進了目前最先進的 $O(\log^2 \log n)$ 上界 [Ghaffari, Hirvonen, Kuhn, 和 Maus, Distributed Computing 2021]，並且幾乎匹配了 $\Omega(\log \log n)$ 輪的下界 [BFHKLRSU, STOC 2016]。 我們的結果在幾個重要的開放問題和猜想上取得了進展。獲得我們結果的一個關鍵因素是引入了統治子圖族作為打破圖子結構之間對稱性的新工具，我們預計這將具有獨立的意義。

摘要

  • 原文標題：Simulador electromagnético eficiente para el diseño de rejillas de difracción débiles en guías dieléctricas
  • 中文標題：用於設計電介質波導中弱衍射光柵的高效電磁模擬器
  • 發布日期：2025-03-06 15:51:20+00:00
  • 作者：Elio Godoy-Lorite, Laureano Moreno-Pozas, José Manuel Luque-González, Ana Sánchez-Ramírez, Robert Halir, Alejandro Ortega-Moñux, J. Gonzalo Wangüemert-Pérez, Iñigo Molina-Fernández
  • 分類：physics.optics
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04562v1

中文摘要：自由空間光通信和光探測與測距（LiDAR）的顯著增長，要求光柵能夠發射高度準直的波束，即具有毫米甚至厘米的瑞利範圍。因此，需要單位長度輻射功率較低的弱強度光柵。本工作的主要目的是提出一種高效且精確的仿真工具，以加速這些應用所需的弱強度光柵的設計。為此，我們提出了一種基於經典微擾方法的仿真器，該方法採用電路方法來解決電磁問題。與使用嚴格的二維全波電磁仿真器（FEXEN）獲得的結果進行比較，顯示出非常好的一致性，並且仿真時間最多可減少至原來的1/16。

摘要

  • 原文標題：Non-parametric kernel density estimation of magnitude distribution for the analysis of seismic hazard posed by anthropogenic seismicity
  • 中文標題：非參數核密度估計在人為地震活動震級分布分析中的應用
  • 發布日期：2025-03-06 12:43:18+00:00
  • 作者：Francis Tong, Stanisław Lasocki, Beata Orlecka-Sikora
  • 分類：physics.geo-ph, stat.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04393v1

中文摘要：頻繁觀察到的人為地震震級分布與古登堡-里克特關係的顯著偏差，要求採用替代的估計方法進行概率地震危險性評估。我們評估了五種非參數核密度估計（KDE）方法，這些方法應用於從四種震級分布模型（指數分布、凹雙指數分布、凸雙指數分布和指數-高斯分布）中抽取的模擬樣本。後三種模型代表了由於地殼厚度有限和特徵地震效應導致的與古登堡-里克特關係的偏差。假設的與指數分布的偏差從未超過實際中遇到的偏差。研究的KDE方法包括Silverman和Scott規則（結合Abramson的帶寬調整）、兩種基於擴散的方法（ISJ和diffKDE）以及adaptiveKDE，後者將帶寬估計表述為一個優化問題。我們評估了這些方法在震級2到6之間、樣本量為400到5000時的性能，使用了100,000次模擬的平均積分平方誤差（MISE）。它們在危險性評估中的適用性通過樣本量為1000時的平均重現周期（MRP）的均值來說明。在測試的方法中，diffKDE為較大震級提供了最準確的累積分布函數估計。即使數據來自指數分布，當樣本量至少為1000時，diffKDE的表現與最大似然估計相當。鑑於人為地震通常偏離指數模型，我們建議在樣本量足夠時使用diffKDE進行概率地震危險性評估。

摘要

  • 原文標題：Predictable Scale: Part I -- Optimal Hyperparameter Scaling Law in Large Language Model Pretraining
  • 中文標題：可預測的規模：第一部分——大型語言模型預訓練中的最優超參數縮放規律
  • 發布日期：2025-03-06 18:58:29+00:00
  • 作者：Houyi Li, Wenzheng Zheng, Jingcheng Hu, Qiufeng Wang, Hanshan Zhang, Zili Wang, Yangshijie Xu, Shuigeng Zhou, Xiangyu Zhang, Daxin Jiang
  • 分類：cs.LG, cs.AI, F.2.2; I.2.7
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04715v1

中文摘要：大型語言模型（LLMs）在各種任務中的出色表現已經得到廣泛認可，但其有效部署需要仔細的超參數優化。通過在不同配置下進行廣泛的網格搜索實驗，我們發現了控制這些超參數的普適縮放規律：最佳學習率與模型參數和數據規模呈冪律關係，而最佳批量大小主要與數據規模相關。我們的分析揭示了在固定模型和數據規模條件下，超參數的優化空間是凸的，這意味着存在一個最優超參數平台。我們為社區貢獻了一個通用的即插即用最優超參數工具，其在測試集上的估計值與通過窮舉搜索找到的全局最優LLM性能僅相差0.07%。這些規律在模型稀疏性、訓練數據分布和模型形狀的變化中表現出顯著的魯棒性。據我們所知，這是首次將不同模型形狀和結構（如專家混合模型和密集Transformer）統一起來，並在不同數據分布下建立最優超參數縮放規律的工作。這一詳盡的優化過程需要大量計算資源，使用了近一百萬NVIDIA H800 GPU小時從頭訓練了3,700個不同規模和超參數的LLM，並消耗了約100萬億個token。為了促進可重複性和進一步研究，我們將通過指定倉庫https://step-law.github.io/逐步發布所有損失測量值和模型檢查點。

摘要

  • 原文標題：Measurement of the Branching Fraction of $Λ_c^+ \to p K_S^0 π^0$ at Belle
  • 中文標題：在Belle實驗中對$Λ_c^+ \to p K_S^0 π^0$分支比的測量
  • 發布日期：2025-03-06 12:16:01+00:00
  • 作者：The Belle, Belle II Collaborations, :, I. Adachi, L. Aggarwal, H. Ahmed, J. K. Ahn, H. Aihara, N. Akopov, M. Alhakami, A. Aloisio, N. Althubiti, M. Angelsmark, N. Anh Ky, D. M. Asner, H. Atmacan, T. Aushev, V. Aushev, M. Aversano, R. Ayad, V. Babu, H. Bae, N. K. Baghel, S. Bahinipati, P. Bambade, Sw. Banerjee, M. Barrett, M. Bartl, J. Baudot, A. Baur, A. Beaubien, F. Becherer, J. Becker, J. V. Bennett, F. U. Bernlochner, V. Bertacchi, M. Bertemes, E. Bertholet, M. Bessner, S. Bettarini, V. Bhardwaj, B. Bhuyan, F. Bianchi, T. Bilka, D. Biswas, A. Bobrov, D. Bodrov, A. Bolz, A. Bondar, J. Borah, A. Boschetti, A. Bozek, M. Bračko, P. Branchini, R. A. Briere, T. E. Browder, A. Budano, S. Bussino, Q. Campagna, M. Campajola, L. Cao, G. Casarosa, C. Cecchi, J. Cerasoli, M. -C. Chang, P. Chang, P. Cheema, B. G. Cheon, K. Chilikin, K. Chirapatpimol, H. -E. Cho, K. Cho, S. -J. Cho, S. -K. Choi, S. Choudhury, J. Cochran, L. Corona, J. X. Cui, E. De La Cruz-Burelo, S. A. De La Motte, G. De Nardo, G. De Pietro, R. de Sangro, M. Destefanis, S. Dey, R. Dhamija, A. Di Canto, F. Di Capua, J. Dingfelder, Z. Doležal, I. Domínguez Jiménez, T. V. Dong, D. Dossett, S. Dubey, K. Dugic, G. Dujany, P. Ecker, D. Epifanov, J. Eppelt, P. Feichtinger, T. Ferber, T. Fillinger, C. Finck, G. Finocchiaro, F. Forti, A. Frey, B. G. Fulsom, A. Gabrielli, E. Ganiev, M. Garcia-Hernandez, G. Gaudino, V. Gaur, A. Gaz, A. Gellrich, G. Ghevondyan, D. Ghosh, H. Ghumaryan, G. Giakoustidis, R. Giordano, A. Giri, P. Gironella Gironell, A. Glazov, B. Gobbo, R. Godang, O. Gogota, P. Goldenzweig, E. Graziani, D. Greenwald, Z. Gruberová, Y. Guan, K. Gudkova, I. Haide, S. Halder, Y. Han, C. Harris, K. Hayasaka, H. Hayashii, S. Hazra, M. T. Hedges, A. Heidelbach, I. Heredia de la Cruz, M. Hernández Villanueva, T. Higuchi, M. Hoek, M. Hohmann, R. Hoppe, P. Horak, C. -L. Hsu, T. Humair, T. Iijima, K. Inami, N. Ipsita, A. Ishikawa, R. Itoh, M. Iwasaki, P. Jackson, D. Jacobi, W. W. Jacobs, E. -J. Jang, S. Jia, Y. Jin, A. Johnson, K. K. Joo, H. Junkerkalefeld, M. Kaleta, J. Kandra, K. H. Kang, G. Karyan, T. Kawasaki, F. Keil, C. Ketter, C. Kiesling, C. -H. Kim, D. Y. Kim, J. -Y. Kim, K. -H. Kim, Y. -K. Kim, Y. J. Kim, H. Kindo, K. Kinoshita, P. Kodyš, T. Koga, S. Kohani, K. Kojima, A. Korobov, S. Korpar, E. Kovalenko, P. Križan, P. Krokovny, T. Kuhr, Y. Kulii, D. Kumar, M. Kumar, R. Kumar, K. Kumara, T. Kunigo, A. Kuzmin, Y. -J. Kwon, S. Lacaprara, Y. -T. Lai, K. Lalwani, T. Lam, J. S. Lange, T. S. Lau, M. Laurenza, R. Leboucher, F. R. Le Diberder, M. J. Lee, C. Lemettais, P. Leo, C. Li, L. K. Li, Q. M. Li, W. Z. Li, Y. Li, Y. B. Li, Y. P. Liao, J. Libby, J. Lin, S. Lin, M. H. Liu, Q. Y. Liu, Y. Liu, Z. Q. Liu, D. Liventsev, S. Longo, C. Lyu, Y. Ma, C. Madaan, M. Maggiora, S. P. Maharana, R. Maiti, G. Mancinelli, R. Manfredi, E. Manoni, M. Mantovano, D. Marcantonio, S. Marcello, C. Marinas, C. Martellini, A. Martens, A. Martini, T. Martinov, L. Massaccesi, M. Masuda, D. Matvienko, S. K. Maurya, M. Maushart, J. A. McKenna, R. Mehta, F. Meier, D. Meleshko, M. Merola, C. Miller, M. Mirra, S. Mitra, K. Miyabayashi, H. Miyake, R. Mizuk, G. B. Mohanty, S. Mondal, S. Moneta, H. -G. Moser, R. Mussa, I. Nakamura, M. Nakao, H. Nakazawa, Y. Nakazawa, M. Naruki, Z. Natkaniec, A. Natochii, M. Nayak, G. Nazaryan, M. Neu, S. Nishida, S. Ogawa, H. Ono, Y. Onuki, F. Otani, P. Pakhlov, G. Pakhlova, E. Paoloni, S. Pardi, K. Parham, H. Park, J. Park, K. Park, S. -H. Park, B. Paschen, A. Passeri, S. Patra, T. K. Pedlar, I. Peruzzi, R. Peschke, R. Pestotnik, M. Piccolo, L. E. Piilonen, P. L. M. Podesta-Lerma, T. Podobnik, S. Pokharel, C. Praz, S. Prell, E. Prencipe, M. T. Prim, I. Prudiiev, H. Purwar, P. Rados, G. Raeuber, S. Raiz, N. Rauls, K. Ravindran, J. U. Rehman, M. Reif, S. Reiter, M. Remnev, L. Reuter, D. Ricalde Herrmann, I. Ripp-Baudot, G. Rizzo, M. Roehrken, J. M. Roney, A. Rostomyan, N. Rout, D. A. Sanders, S. Sandilya, L. Santelj, Y. Sato, V. Savinov, B. Scavino, J. Schmitz, S. Schneider, G. Schnell, M. Schnepf, K. Schoenning, C. Schwanda, A. J. Schwartz, Y. Seino, A. Selce, K. Senyo, J. Serrano, M. E. Sevior, C. Sfienti, W. Shan, C. Sharma, X. D. Shi, T. Shillington, T. Shimasaki, J. -G. Shiu, D. Shtol, A. Sibidanov, F. Simon, J. B. Singh, J. Skorupa, M. Sobotzik, A. Soffer, A. Sokolov, E. Solovieva, S. Spataro, B. Spruck, W. Song, M. Starič, P. Stavroulakis, S. Stefkova, R. Stroili, J. Strube, Y. Sue, M. Sumihama, K. Sumisawa, W. Sutcliffe, N. Suwonjandee, H. Svidras, M. Takahashi, M. Takizawa, U. Tamponi, K. Tanida, F. Tenchini, A. Thaller, O. Tittel, R. Tiwary, E. Torassa, K. Trabelsi, I. Tsaklidis, M. Uchida, I. Ueda, T. Uglov, K. Unger, Y. Unno, K. Uno, S. Uno, P. Urquijo, Y. Ushiroda, S. E. Vahsen, R. van Tonder, M. Veronesi, A. Vinokurova, V. S. Vismaya, L. Vitale, V. Vobbilisetti, R. Volpe, A. Vossen, M. Wakai, S. Wallner, M. -Z. Wang, X. L. Wang, Z. Wang, A. Warburton, M. Watanabe, S. Watanuki, C. Wessel, E. Won, X. P. Xu, B. D. Yabsley, S. Yamada, W. Yan, S. B. Yang, J. Yelton, J. H. Yin, K. Yoshihara, C. Z. Yuan, J. Yuan, L. Zani, F. Zeng, B. Zhang, V. Zhilich, J. S. Zhou, Q. D. Zhou, L. Zhu, V. I. Zhukova, R. Žlebčík
  • 分類：hep-ex
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04371v1

中文摘要：我們報告了使用Belle實驗的980 fb$^{-1}$的$e^+e^-$數據對分支比$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)/\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$的精確測量。我們得到的值為$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)/\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)=0.339\pm 0.002\pm 0.009$，其中第一和第二不確定性分別為統計和系統不確定性。這一Belle結果與之前CLEO實驗的測量結果一致，但精度提高了五倍。通過將我們的結果與世界平均$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$結合，我們得到了絕對分支比$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)=(2.12\pm 0.01\pm 0.05 \pm 0.10)\%$，其中不確定性分別為統計、系統以及絕對分支比尺度$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$的不確定性。這一測量可以為重子衰變中的強子衰變機制提供新的見解。

摘要

  • 原文標題：Preference for evolving dark energy in light of the galaxy bispectrum
  • 中文標題：基於星系雙譜的演化暗能量偏好
  • 發布日期：2025-03-06 16:45:49+00:00
  • 作者：Zhiyu Lu, Théo Simon, Pierre Zhang
  • 分類：astro-ph.CO, gr-qc, hep-ph, hep-th
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04602v1

中文摘要：我們使用由$(w_0, w_a)$參數化的暗能量狀態方程$w(z)$分析了DESI之前的聚類數據，發現當與來自Planck的宇宙微波背景數據以及來自Pantheon+、Union3或DESY5的超新星數據結合時，相較於宇宙常數$\Lambda$，存在$2.8-3.9\sigma$的偏好支持演化的暗能量。我們的約束與DESI Y1結果一致，這些約束是通過使用大尺度結構有效場論（EFTofLSS）在一圈水平下對SDSS/BOSS星系的功率譜和雙譜進行推導得出的。證據在不同的分析變化中保持穩健，但如果沒有一圈雙譜，證據就會消失。當將DESI的重子聲學振盪與BOSS的全形狀數據結合時，同時對後者的聲視界進行邊緣化以防止未考慮的關聯，顯著性增加到$3.7-4.4\sigma$，具體取決於超新星數據集。通過使用數據驅動的$w(z)$重建，我們展示了證據來自多個紅移處對$\Lambda$的偏離。此外，我們的發現在暗能量有效場論（EFTofDE）框架內進行了解釋，從中我們明確追蹤了EFTofLSS預測中的非標準時間演化。對於在$w < -1$區域內的微擾穩定理論，當存在高階導數修正時，證據在聚類極限$(c_s^2 \rightarrow 0)$中持續存在，並且在考慮額外的EFTofDE參數時，證據也在准靜態極限$(c_s^2 \rightarrow 1)$中持續存在。

摘要

  • 原文標題：Numerical Simulation of Wavy-Flap Airfoil Performance at Low Reynolds Number: Insights from Lift and Drag Coefficient Analysis
  • 中文標題：低雷諾數下波浪翼型性能的數值模擬：升力和阻力係數分析的見解
  • 發布日期：2025-03-06 22:53:25+00:00
  • 作者：Mohammad Amin Esabat, Saeed Jaamei, Fatemeh Asadi, Ahmad Reza Kohansal, Hassan Abyn
  • 分類：physics.flu-dyn
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.05028v1

中文摘要：本研究探討了波浪形（波紋狀）翼型的氣動性能，特別關注了兩種攻角的影響：翼型的攻角和尾翼的攻角（β）。模擬使用了W1011翼型，在雷諾數為200,000的條件下進行，考慮了翼型攻角為0、2、5和8度，以及尾翼攻角為0、10、20、30和40度的情況。模擬結果與Williamson實驗室的實驗數據進行了驗證。研究結果表明，波浪形翼型的升力係數顯著增加，尤其是在較大的尾翼角度下。具體而言，在β為40度時，波浪形翼型在10度攻角下的升力係數幾乎是其他情況下的三倍。相比之下，阻力係數也有所增加，但增幅較小，這表明氣動效率有所提高。此外，波浪形翼型的升阻比顯著更高，尤其是在較低的攻角下。總體而言，研究得出結論，波浪形翼型，尤其是在較高尾翼角度下，具有顯著的氣動優勢，特別是在低攻角條件下，能夠提高升力和燃油效率，適用於航空和海洋應用。

摘要

  • 原文標題：Numerical Study On Temperature Variations Of Superheated Steam Flowing Through A Regulation Valve
  • 中文標題：過熱蒸汽流經調節閥的溫度變化數值研究
  • 發布日期：2025-03-06 08:37:41+00:00
  • 作者：Zhe-hui Ma, Hang-ye Zhang, Chuang Liu, Ming Zhang, Jin-yuan Qian
  • 分類：physics.flu-dyn
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04209v1

中文摘要：過熱蒸汽廣泛應用於各種能源系統中，特別是在發電廠、化工行業以及其他需要高溫高壓蒸汽以實現高效能量轉換和過程控制的應用中。在這些系統中，調節閥是控制蒸汽流動、調節其壓力和溫度以確保安全高效運行的關鍵組件。準確理解和預測調節閥內的溫度變化對於優化其性能和提高整體系統效率至關重要。本研究通過計算流體動力學（CFD）模擬結合本徵正交分解（POD）技術，研究了過熱蒸汽流經調節閥時的溫度變化。分析首先檢查了內部流場參數，包括溫度和壓力，以了解閥門內的整體流體動力學。POD用於降低CFD結果的維度，奇異值分解（SVD）用於提取捕捉傳熱和溫度波動關鍵流動結構的主導模態。POD分析表明，最具影響力的模態與高湍流強度和顯著溫度梯度區域相關，這些區域對蒸汽流經調節閥的熱性能至關重要。將POD應用於3D CFD結果是一種新穎的方法，特別是對於複雜流體流動模型（如蒸汽流經調節閥）而言。本研究的見解對能源系統中溫度和壓力調節閥的設計和優化具有實際意義，為提高這些系統的效率和可靠性提供了理論基礎。

摘要

  • 原文標題：The JARVIS Infrastructure is All You Need for Materials Design
  • 中文標題：JARVIS 基礎設施是材料設計所需的一切
  • 發布日期：2025-03-06 06:26:32+00:00
  • 作者：Kamal Choudhary
  • 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04133v1

中文摘要：聯合自動化多種集成模擬資源庫（JARVIS）是一個綜合性的基礎設施，提供數據庫、工具、教程和基準，用於多尺度、多模態、正向和逆向材料設計。它強調開放獲取原則和可重複性，整合了理論和實驗方法，如密度泛函理論、量子蒙特卡羅、緊束縛模型、經典力場以及機器學習方法——包括指紋識別、圖神經網絡和變壓器模型。其實驗數據收集涵蓋了低溫學、顯微鏡和衍射技術，涉及金屬、半導體、絕緣體、超導體、碳捕獲系統、高強度化合物、低維材料、異質結構和缺陷等材料。JARVIS通過開放數據集、網絡應用程序、可執行腳本和同行評審的出版物傳播資源，確保廣泛的訪問性和可重複性。它在全球範圍內被廣泛採用，促進了數百萬次數據和工具的下載。通過將多種方法和數據統一在一個平台下，JARVIS推動了基礎發現和現實世界的創新，推進了傳統和數據驅動的材料設計。

摘要

  • 原文標題：HERACLES++: a multi-dimensional Eulerian code for exascale computing
  • 中文標題：HERACLES++：面向百億億次計算的多維歐拉代碼
  • 發布日期：2025-03-06 13:37:50+00:00
  • 作者：Lou Roussel-Hard, Edouard Audit, Luc Dessart, Thomas Padioleau, Yushan Wang
  • 分類：astro-ph.SR, astro-ph.GA, astro-ph.HE, astro-ph.IM, physics.comp-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04428v1

中文摘要：多維天體物理流體的數值模擬面臨着巨大的挑戰。然而，百億億次計算的發展顯著增強了計算能力，推動了能夠充分利用這些資源的新代碼的開發。在本文中，我們介紹了HERACLES++，這是一種具有高可移植性的新型流體動力學代碼，針對不同架構的百億億次計算機進行了優化，能夠在CPU和GPU上高效運行。該代碼採用歐拉方法，並使用Godunov有限體積法來求解流體動力學方程，從而確保在捕捉激波和不連續性時的準確性。它包含不同的黎曼求解器、狀態方程和重力求解器。它可以在笛卡爾坐標系和球坐標系中工作，支持一維、二維或三維模擬，並使用被動標量來處理多種氣體。該代碼允許用戶提供加熱或冷卻項，以處理各種天體物理場景。除了常規的基準測試系列外，我們還使用HERACLES++模擬了超新星激波在紅超巨星包層中的傳播，從核心坍縮後的幾分鐘直到激波出現。在一維情況下，HERACLES++的結果與相同配置下的V1D結果一致。在三維情況下，瑞利-泰勒不穩定性的發展通過引入密度和成分波動以及湍流，修改了一維圖像。通過聚焦於一個楔形區域而不是整個立體角，以及能夠在大量GPU上運行HERACLES++，我們能夠以亞度分辨率對三維超新星拋射物進行長期模擬。未來的發展目標是將HERACLES++擴展為輻射流體動力學代碼。

摘要

  • 原文標題：Matrix Factorization for Inferring Associations and Missing Links
  • 中文標題：矩陣分解用於推斷關聯和缺失鏈接
  • 發布日期：2025-03-06 18:22:46+00:00
  • 作者：Ryan Barron, Maksim E. Eren, Duc P. Truong, Cynthia Matuszek, James Wendelberger, Mary F. Dorn, Boian Alexandrov
  • 分類：cs.LG, cs.AI, cs.LO
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04680v1

中文摘要：缺失鏈接預測是一種網絡分析方法，應用於推薦系統、生物學、社會科學、網絡安全、信息檢索以及知識圖譜中的人工智能（AI）推理。缺失鏈接預測通過分析觀察到的模式和關係，識別網絡中未觀察到但可能存在的連接。在擴散檢測中，這種方法支持識別和描述國家與非國家行為者獲取核武器或相關技術的嘗試——這是一項對全球安全至關重要但極具挑戰性的任務。降維技術如非負矩陣分解（NMF）和邏輯矩陣分解（LMF）雖然有效，但需要選擇矩陣秩參數，即隱藏特徵的數量k，以避免過擬合或欠擬合。我們引入了新的加權（WNMFk）、布爾（BNMFk）和推薦（RNMFk）矩陣分解方法，並結合邏輯分解的集成變體，用於鏈接預測。我們的方法通過使用改進的自舉方法和不確定性量化（UQ）評估穩定性和準確性，自動確定模型秩估計，評估隨機擾動下的預測可靠性。我們結合Otsu閾值選擇和k均值聚類進行布爾矩陣分解，並將其與基於坐標下降的布爾閾值方法進行比較。我們的實驗突出了秩k選擇的影響，評估了不同測試集大小下的模型性能，並展示了UQ在可靠預測中的優勢。我們在三個合成數據集（布爾和均勻分布）上驗證了我們的方法，並在五個真實世界的蛋白質-蛋白質相互作用網絡上與LMF和對稱LMF（symLMF）進行了基準測試，展示了改進的預測性能。

摘要

  • 原文標題：Computer-Assisted Proofs of Solitons in Bose-Einstein Condensates
  • 中文標題：計算機輔助證明玻色-愛因斯坦凝聚體中的孤子
  • 發布日期：2025-03-06 18:49:04+00:00
  • 作者：Miguel Ayala, Carlos García-Azpeitia, Jean-Philippe Lessard
  • 分類：math.DS, math.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04701v1

中文摘要：我們嚴格證明了一維Gross-Pitaevskii方程（GP方程）在周期勢下存在間隙孤子。這些非線性局域解出現在譜隙中，並在理解玻色-愛因斯坦凝聚（BECs）中起着關鍵作用。為了證明它們，我們將問題重新表述為在高維動力系統中尋找同宿軌道。然後，我們使用計算機輔助證明技術，結合泛函分析框架，嚴格驗證數值近似的同宿軌道。這項工作將計算證據與形式數學證明相結合，為研究GP方程中的孤子提供了堅實的基礎。

摘要

  • 原文標題：A Short Survey of the Well-posedness of the Two-dimensional Burgers' Equation
  • 中文標題：二維Burgers方程適定性研究簡評
  • 發布日期：2025-03-06 14:19:14+00:00
  • 作者：Xiang Zhang, Shuhan Xie, Yule Sun
  • 分類：math.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04467v1

中文摘要：在本文中，我們利用無限維動力系統的框架，建立了二維Burgers方程解的存在性和唯一性。二維Burgers方程模擬了非線性平流和粘性耗散之間的相互作用，其形式為：$$ u_{t} + u \cdot \nabla u = \nu \Delta u + f, $$ 其中 $ u = (u_1, u_2) $ 是速度場，$ \nu > 0 $ 是粘性係數，$ f $ 表示外力。我們主要採用Galerkin方法將偏微分方程轉化為常微分方程。此外，通過使用Sobolev空間、能量估計和緊性論證，我們嚴格證明了在適當的初始條件和邊界條件下全局解的存在性及其唯一性。

摘要

  • 原文標題：Collapse of Dense Retrievers: Short, Early, and Literal Biases Outranking Factual Evidence
  • 中文標題：密集檢索器的崩潰：短、早和字面偏見勝過事實證據
  • 發布日期：2025-03-06 23:23:13+00:00
  • 作者：Mohsen Fayyaz, Ali Modarressi, Hinrich Schuetze, Nanyun Peng
  • 分類：cs.CL, cs.IR
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.05037v1

中文摘要：密集檢索模型通常用於信息檢索（IR）應用，例如檢索增強生成（RAG）。由於它們通常是這些系統中的第一步，其魯棒性對於避免失敗至關重要。在這項工作中，通過重新利用關係提取數據集（例如Re-DocRED），我們設計了受控實驗來量化啟發式偏差（如偏好較短文檔）對Dragon+和Contriever等檢索器的影響。我們的研究揭示了顯著的脆弱性：檢索器通常依賴於表面模式，如過度優先考慮文檔開頭、較短文檔、重複實體和字面匹配。此外，它們往往忽略了文檔是否包含查詢的答案，缺乏深層次的語義理解。值得注意的是，當多個偏差結合時，模型表現出災難性的性能下降，選擇包含答案的文檔的概率不到3%，而偏向於不包含答案的文檔。此外，我們表明這些偏差對下游應用（如RAG）有直接影響，其中檢索偏好的文檔可能會誤導大型語言模型（LLMs），導致性能下降34%，甚至比不提供任何文檔更差。

摘要

  • 原文標題：An improved evaluation of the electroweak contribution to $(g-2)_μ$
  • 中文標題：對$(g-2)_μ$的電弱貢獻的改進評估
  • 發布日期：2025-03-06 19:00:00+00:00
  • 作者：Martin Hoferichter, Jan Lüdtke, Luca Naterop, Massimiliano Procura, Peter Stoffer
  • 分類：hep-ph, hep-ex, hep-lat, nucl-th
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04883v1

中文摘要：精確評估電弱貢獻對μ子反常磁矩的影響需要對標準模型的各個方面進行控制，包括希格斯物理、玻色子和（重）費米子圖的多圈計算，以及輕夸克存在下的非微擾效應。目前，主要的不確定性來自矢量-矢量-軸矢量三點函數中的強子效應，最近在強子光-光散射背景下對這些效應的理解有所提升。得益於這些進展以及對粲夸克貢獻的新微擾和非微擾輸入，我們得到了$a_\mu^\text{EW}=154.4(4)\times 10^{-11}$。

摘要

  • 原文標題：Influence of elastic deformations on body-wave velocity in solids: a case study considering shear deformations in concrete
  • 中文標題：彈性變形對固體中體波速度的影響：以混凝土剪切變形為例的研究
  • 發布日期：2025-03-06 11:57:49+00:00
  • 作者：Hao Cheng, Cornelis Weemstra, Katrin Löer, Max A. N. Hendriks, Yuguang Yang
  • 分類：physics.class-ph, physics.app-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04354v1

中文摘要：本文利用聲彈性理論框架研究了彈性變形對可壓縮各向同性材料中體波速度的影響。具體而言，它研究了在波傳播方向定義的坐標系中，與主變形軸成一定角度傳播的體波，其中剪切變形和法向變形同時存在。儘管已有許多研究涉及這一主題，但理論推導尚未就波速對施加的剪切應力和應變的響應得出明確結論。為了得出混凝土中體波的具體結論，我們以混凝土為介質分析了三個示例。主要發現是，在混凝土材料中，當體波在剪切變形平面上傳播時，縱波速度的變化主要歸因於法向應變的變化，而橫波速度則顯著受到法向應變和剪切應變的共同影響。這一發現可以增強聲彈性在平面應力狀態應用中檢測主應力大小和方向的應用。

摘要

  • 原文標題：Pervasive protonation of perovskite membranes made by the water-soluble sacrificial layer method
  • 中文標題：通過水溶性犧牲層方法製備的鈣鈦礦膜的普遍質子化
  • 發布日期：2025-03-06 08:21:09+00:00
  • 作者：Umair Saeed, Felip Sandiumenge, Kumara Cordero-Edwards, Jessica Padilla-Pantoja, José Manuel Caicedo Roque, David Pesquera, José Santiso, Gustau Catalan
  • 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.app-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04197v1

中文摘要：通過使用水溶性犧牲層的剝離方法製備鈣鈦礦氧化物自支撐薄膜（膜）具有吸引力，因為這些膜相對於傳統的外延薄膜具有新的機械自由度。然而，關於其製備過程，特別是在蝕刻步驟中暴露於水對其性能的影響，知之甚少。在這裡，我們研究了兩種鈣鈦礦原型（反鐵電PbZrO3和順電SrTiO3）的膜在水基蝕刻步驟中的影響。通過拉曼光譜和X射線衍射，我們發現氫滲透到鈣鈦礦結構中的證據。伴隨着這種質子化，功能特性也發生了變化，兩種材料在室溫下都表現出塊體陶瓷或無氫薄膜中不存在的類鐵電行為。我們還發現，熱退火可用於將氫從膜中排出，從而恢復塊體特性。這項工作的兩個主要結論是：（i）任何通過犧牲層水解製備的鈣鈦礦膜都容易受到氫滲透（質子化）的影響，這可能導致功能特性發生重要但外在的變化；（ii）氫可以通過退火排出，並且應該通過退火排出以恢復內在行為。

摘要

  • 原文標題：Reproducibility Assessment of Magnetic Resonance Spectroscopy of Pregenual Anterior Cingulate Cortex across Sessions and Vendors via the Cloud Computing Platform CloudBrain-MRS
  • 中文標題：通過雲計算平台CloudBrain-MRS評估前扣帶回膝前部磁共振波譜的會話間和廠商間可重複性
  • 發布日期：2025-03-06 14:06:50+00:00
  • 作者：Runhan Chen, Meijin Lin, Jianshu Chen, Liangjie Lin, Jiazheng Wang, Xiaoqing Li, Jianhua Wang, Xu Huang, Ling Qian, Shaoxing Liu, Yuan Long, Di Guo, Xiaobo Qu, Haiwei Han
  • 分類：stat.ML, cs.LG, physics.med-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04453v1

中文摘要：鑑於需要闡明疾病及其治療機制，以及不同磁共振系統供應商之間採集和後處理協議缺乏統一性，本研究旨在確定從不同會話、機器模型甚至不同供應商的3T掃描儀獲得的代謝物濃度是否具有高度可重複性，並可以匯總用於診斷分析，這對於罕見疾病的研究非常有價值。參與者在一周內的兩天分別接受磁共振成像（MRI）掃描（每天一次會話，每次會話包括兩次質子磁共振波譜（1H-MRS）掃描，掃描間隔不超過5分鐘（無下床活動）），並在每台機器上進行分析，使用變異係數（CV）和組內相關係數（ICC）評估會話內和會話間的可靠性，並使用相關係數評估跨機器的可重複性。對於會話內和會話間，所有會話的第一次或第二次掃描的CV值幾乎都低於20%，大多數代謝物的ICC值從中等（0.4-0.59）到優秀（0.75-1），表明數據具有高可靠性。在三台掃描儀之間的可重複性方面，所有三台機器之間的皮爾遜相關係數接近1，大多數在0.9左右，並且大多數顯示出統計學顯著性（P<0.01）。此外，供應商內部的可重複性高於供應商之間的可重複性。

摘要

  • 原文標題：Towards a Study of Low Energy Antiproton Annihilations on Nuclei
  • 中文標題：低能反質子與原子核湮滅的研究
  • 發布日期：2025-03-06 14:09:58+00:00
  • 作者：Viktoria Kraxberger, Marcus Bumbar, Angela Gligorova, Claude Amsler, Matias Bayo, Horst Breuker, Matti Cerwenka, Giovanni Costantini, Rafael Ferragut, Marco Giammarchi, Giulia Gosta, Hiroyuki Higaki, Eric D. Hunter, Carina Killian, Naofumi Kuroda, Marco Leali, Giancarlo Maero, Chloe Malbrunot, Valerio Mascagna, Yasuyuki Matsuda, Stefano Migliorati, Daniel Murtagh, Amit Nanda, Lilian Nowak, Massimiliano Romé, Martin C. Simon, Minori Tajima, Valerio Toso, Stefan Ulmer, Luca Venturelli, Alina Weiser, Eberhard Widmann, Yasunori Yamazaki
  • 分類：physics.ins-det, nucl-ex
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04868v1

中文摘要：摘要：在ASACUSA設施中，正在進行一項關於反質子在薄固體靶上靜止湮滅的研究，該設施現在配備了一條用於250 eV慢速提取的專用束線。實驗將採用新技術，如與硅傳感器耦合的Timepix4 ASIC，以測量在薄固體靶中產生的各種分支的總多重性、能量和角分布。正在構建一個由七個Timepix4組成的探測系統，覆蓋大部分立體角。利用蒙特卡羅模擬，開發了一種基於單平面探測器中粒子軌跡的3D湮滅頂點重建算法。這些測量將有助於研究反質子-核相互作用及其對核質量和分支比的依賴性。結果將用於評估並可能改進各種模擬模型。

摘要

  • 原文標題：Faster Distributed $Δ$-Coloring via Ruling Subgraphs
  • 中文標題：通過支配子圖實現更快的分布式 $Δ$-着色
  • 發布日期：2025-03-06 11:07:15+00:00
  • 作者：Yann Bourreau, Sebastian Brandt, Alexandre Nolin
  • 分類：cs.DC, cs.DS
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04320v1

中文摘要：布魯克斯定理指出，除了奇環和團之外，所有連通圖都可以用 $\Delta$ 種顏色着色，其中 $\Delta$ 是圖的最大度數。這種着色已被證明允許非平凡的分布式算法 [Panconesi 和 Srinivasan, Combinatorica 1995]，並在分布式文獻中得到了深入研究。 特別是，已知任何計算 $\Delta$-着色的確定性算法在 LOCAL 模型中需要 $\Omega(\log n)$ 輪 [Chang, Kopelowitz, 和 Pettie, FOCS 2016]，並且這個下界已經在常數度圖上成立。 相比之下，在這種情況下的最佳上界是由一個 $O(\log^2 n)$ 輪的確定性算法給出的，該算法可以從大約三十年前的 [Awerbuch, Goldberg, Luby, 和 Plotkin, FOCS 1989] 和 [Panconesi 和 Srinivasan, Combinatorica 1995] 的工作中推斷出來，這引發了關於常數度設置中 $\Delta$-着色的真實複雜性的基本問題。 我們通過提供一個幾乎最優的確定性 $O(\log n \log^* n)$ 輪算法來幾乎完全回答這個長期存在的問題，該算法與下界匹配，僅相差一個 $\log^* n$ 因子。 類似地，在隨機化 LOCAL 模型中，我們提供了一個 $O(\log \log n \log^* n)$ 輪的算法，改進了目前最先進的 $O(\log^2 \log n)$ 上界 [Ghaffari, Hirvonen, Kuhn, 和 Maus, Distributed Computing 2021]，並且幾乎匹配了 $\Omega(\log \log n)$ 輪的下界 [BFHKLRSU, STOC 2016]。 我們的結果在幾個重要的開放問題和猜想上取得了進展。獲得我們結果的一個關鍵要素是引入了統治子圖族作為打破圖子結構之間對稱性的新工具，我們預計這將具有獨立的意義。

摘要

  • 原文標題：Numerical Simulation of Wavy-Flap Airfoil Performance at Low Reynolds Number: Insights from Lift and Drag Coefficient Analysis
  • 中文標題：低雷諾數下波浪翼型性能的數值模擬：基於升力和阻力係數分析的見解
  • 發布日期：2025-03-06 22:53:25+00:00
  • 作者：Mohammad Amin Esabat, Saeed Jaamei, Fatemeh Asadi, Ahmad Reza Kohansal, Hassan Abyn
  • 分類：physics.flu-dyn
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.05028v1

中文摘要：本研究探討了波浪形（波紋狀）翼型的氣動性能，特別關注了兩種攻角的影響：翼型的攻角和尾翼的攻角（β）。模擬使用了W1011翼型，在雷諾數為200,000的條件下進行，考慮了翼型攻角為0、2、5和8度，以及尾翼攻角為0、10、20、30和40度的情況。模擬結果與Williamson實驗室的實驗數據進行了驗證。研究結果表明，波浪形翼型的升力係數顯著增加，尤其是在較大的尾翼角度下。具體而言，在β為40度時，波浪形翼型在10度攻角下的升力係數幾乎是其他情況下的三倍。相比之下，阻力係數也有所增加，但增幅較小，這表明氣動效率有所提高。此外，波浪形翼型的升阻比顯著更高，尤其是在較低的攻角下。總體而言，研究得出結論，波浪形翼型，尤其是在較高的尾翼角度下，提供了顯著的氣動優勢，特別是在低攻角條件下，提高了升力和燃油效率，適用於航空和海洋應用。

摘要

  • 原文標題：Non-parametric kernel density estimation of magnitude distribution for the analysis of seismic hazard posed by anthropogenic seismicity
  • 中文標題：非參數核密度估計在人為地震活動震級分布分析中的應用
  • 發布日期：2025-03-06 12:43:18+00:00
  • 作者：Francis Tong, Stanisław Lasocki, Beata Orlecka-Sikora
  • 分類：physics.geo-ph, stat.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04393v1

中文摘要：頻繁觀察到的人為地震震級分布與古登堡-里希特關係的顯著偏差，要求採用替代的估計方法進行概率地震危險性評估。我們評估了五種非參數核密度估計（KDE）方法，這些方法應用於從四種震級分布模型中抽取的模擬樣本：指數分布、凹雙指數分布、凸雙指數分布以及指數-高斯分布。後三種分布代表了由於地殼厚度有限和特徵地震效應導致的與古登堡-里希特關係的偏差。假設的與指數分布的偏差從未超過實際中遇到的偏差。研究的KDE方法包括Silverman和Scott規則（結合Abramson的帶寬調整）、兩種基於擴散的方法（ISJ和diffKDE）以及adaptiveKDE，後者將帶寬估計表述為一個優化問題。我們評估了這些方法在震級2到6、樣本量400到5000的情況下的表現，使用了100,000次模擬的平均積分平方誤差（MISE）。它們在危險性評估中的適用性通過樣本量為1000時的平均重現周期（MRP）的均值來說明。在測試的方法中，diffKDE為較大震級提供了最準確的累積分布函數估計。即使數據來自指數分布，當樣本量至少為1000時，diffKDE的表現與最大似然估計相當。鑑於人為地震通常偏離指數模型，我們建議在樣本量足夠時，使用diffKDE進行概率地震危險性評估。

摘要

  • 原文標題：Predictable Scale: Part I -- Optimal Hyperparameter Scaling Law in Large Language Model Pretraining
  • 中文標題：可預測的尺度：第一部分——大型語言模型預訓練中的最優超參數縮放規律
  • 發布日期：2025-03-06 18:58:29+00:00
  • 作者：Houyi Li, Wenzheng Zheng, Jingcheng Hu, Qiufeng Wang, Hanshan Zhang, Zili Wang, Yangshijie Xu, Shuigeng Zhou, Xiangyu Zhang, Daxin Jiang
  • 分類：cs.LG, cs.AI, F.2.2; I.2.7
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04715v1

中文摘要：大型語言模型（LLMs）在各種任務中的卓越能力現已得到廣泛認可，但其有效部署需要仔細的超參數優化。通過在不同配置下進行廣泛的網格搜索實驗，我們發現了控制這些超參數的普適縮放規律：最佳學習率與模型參數和數據規模呈冪律關係，而最佳批量大小主要隨數據規模變化。我們的分析揭示了在固定模型和數據規模條件下，超參數的優化景觀是凸的。這種凸性意味着存在一個最優超參數平台。我們為社區貢獻了一個通用的即插即用最優超參數工具。其在測試集上的估計值與通過窮舉搜索找到的全局最優LLM性能僅相差0.07%。這些規律在模型稀疏性、訓練數據分布和模型形狀的變化中表現出顯著的魯棒性。據我們所知，這是首次將不同模型形狀和結構（如專家混合模型和密集Transformer）統一起來，並在不同數據分布下建立最優超參數縮放規律的工作。這一詳盡的優化過程需要大量計算資源，使用了近一百萬NVIDIA H800 GPU小時從頭訓練了3,700個不同規模和超參數的LLM，並消耗了約100萬億個token。為了促進可重複性和進一步研究，我們將通過指定倉庫https://step-law.github.io/逐步發布所有損失測量值和模型檢查點。

摘要

  • 原文標題：Measurement of the Branching Fraction of $Λ_c^+ \to p K_S^0 π^0$ at Belle
  • 中文標題：Belle實驗中對$Λ_c^+ \to p K_S^0 π^0$分支比的測量
  • 發布日期：2025-03-06 12:16:01+00:00
  • 作者：The Belle, Belle II Collaborations, :, I. Adachi, L. Aggarwal, H. Ahmed, J. K. Ahn, H. Aihara, N. Akopov, M. Alhakami, A. Aloisio, N. Althubiti, M. Angelsmark, N. Anh Ky, D. M. Asner, H. Atmacan, T. Aushev, V. Aushev, M. Aversano, R. Ayad, V. Babu, H. Bae, N. K. Baghel, S. Bahinipati, P. Bambade, Sw. Banerjee, M. Barrett, M. Bartl, J. Baudot, A. Baur, A. Beaubien, F. Becherer, J. Becker, J. V. Bennett, F. U. Bernlochner, V. Bertacchi, M. Bertemes, E. Bertholet, M. Bessner, S. Bettarini, V. Bhardwaj, B. Bhuyan, F. Bianchi, T. Bilka, D. Biswas, A. Bobrov, D. Bodrov, A. Bolz, A. Bondar, J. Borah, A. Boschetti, A. Bozek, M. Bračko, P. Branchini, R. A. Briere, T. E. Browder, A. Budano, S. Bussino, Q. Campagna, M. Campajola, L. Cao, G. Casarosa, C. Cecchi, J. Cerasoli, M. -C. Chang, P. Chang, P. Cheema, B. G. Cheon, K. Chilikin, K. Chirapatpimol, H. -E. Cho, K. Cho, S. -J. Cho, S. -K. Choi, S. Choudhury, J. Cochran, L. Corona, J. X. Cui, E. De La Cruz-Burelo, S. A. De La Motte, G. De Nardo, G. De Pietro, R. de Sangro, M. Destefanis, S. Dey, R. Dhamija, A. Di Canto, F. Di Capua, J. Dingfelder, Z. Doležal, I. Domínguez Jiménez, T. V. Dong, D. Dossett, S. Dubey, K. Dugic, G. Dujany, P. Ecker, D. Epifanov, J. Eppelt, P. Feichtinger, T. Ferber, T. Fillinger, C. Finck, G. Finocchiaro, F. Forti, A. Frey, B. G. Fulsom, A. Gabrielli, E. Ganiev, M. Garcia-Hernandez, G. Gaudino, V. Gaur, A. Gaz, A. Gellrich, G. Ghevondyan, D. Ghosh, H. Ghumaryan, G. Giakoustidis, R. Giordano, A. Giri, P. Gironella Gironell, A. Glazov, B. Gobbo, R. Godang, O. Gogota, P. Goldenzweig, E. Graziani, D. Greenwald, Z. Gruberová, Y. Guan, K. Gudkova, I. Haide, S. Halder, Y. Han, C. Harris, K. Hayasaka, H. Hayashii, S. Hazra, M. T. Hedges, A. Heidelbach, I. Heredia de la Cruz, M. Hernández Villanueva, T. Higuchi, M. Hoek, M. Hohmann, R. Hoppe, P. Horak, C. -L. Hsu, T. Humair, T. Iijima, K. Inami, N. Ipsita, A. Ishikawa, R. Itoh, M. Iwasaki, P. Jackson, D. Jacobi, W. W. Jacobs, E. -J. Jang, S. Jia, Y. Jin, A. Johnson, K. K. Joo, H. Junkerkalefeld, M. Kaleta, J. Kandra, K. H. Kang, G. Karyan, T. Kawasaki, F. Keil, C. Ketter, C. Kiesling, C. -H. Kim, D. Y. Kim, J. -Y. Kim, K. -H. Kim, Y. -K. Kim, Y. J. Kim, H. Kindo, K. Kinoshita, P. Kodyš, T. Koga, S. Kohani, K. Kojima, A. Korobov, S. Korpar, E. Kovalenko, P. Križan, P. Krokovny, T. Kuhr, Y. Kulii, D. Kumar, M. Kumar, R. Kumar, K. Kumara, T. Kunigo, A. Kuzmin, Y. -J. Kwon, S. Lacaprara, Y. -T. Lai, K. Lalwani, T. Lam, J. S. Lange, T. S. Lau, M. Laurenza, R. Leboucher, F. R. Le Diberder, M. J. Lee, C. Lemettais, P. Leo, C. Li, L. K. Li, Q. M. Li, W. Z. Li, Y. Li, Y. B. Li, Y. P. Liao, J. Libby, J. Lin, S. Lin, M. H. Liu, Q. Y. Liu, Y. Liu, Z. Q. Liu, D. Liventsev, S. Longo, C. Lyu, Y. Ma, C. Madaan, M. Maggiora, S. P. Maharana, R. Maiti, G. Mancinelli, R. Manfredi, E. Manoni, M. Mantovano, D. Marcantonio, S. Marcello, C. Marinas, C. Martellini, A. Martens, A. Martini, T. Martinov, L. Massaccesi, M. Masuda, D. Matvienko, S. K. Maurya, M. Maushart, J. A. McKenna, R. Mehta, F. Meier, D. Meleshko, M. Merola, C. Miller, M. Mirra, S. Mitra, K. Miyabayashi, H. Miyake, R. Mizuk, G. B. Mohanty, S. Mondal, S. Moneta, H. -G. Moser, R. Mussa, I. Nakamura, M. Nakao, H. Nakazawa, Y. Nakazawa, M. Naruki, Z. Natkaniec, A. Natochii, M. Nayak, G. Nazaryan, M. Neu, S. Nishida, S. Ogawa, H. Ono, Y. Onuki, F. Otani, P. Pakhlov, G. Pakhlova, E. Paoloni, S. Pardi, K. Parham, H. Park, J. Park, K. Park, S. -H. Park, B. Paschen, A. Passeri, S. Patra, T. K. Pedlar, I. Peruzzi, R. Peschke, R. Pestotnik, M. Piccolo, L. E. Piilonen, P. L. M. Podesta-Lerma, T. Podobnik, S. Pokharel, C. Praz, S. Prell, E. Prencipe, M. T. Prim, I. Prudiiev, H. Purwar, P. Rados, G. Raeuber, S. Raiz, N. Rauls, K. Ravindran, J. U. Rehman, M. Reif, S. Reiter, M. Remnev, L. Reuter, D. Ricalde Herrmann, I. Ripp-Baudot, G. Rizzo, M. Roehrken, J. M. Roney, A. Rostomyan, N. Rout, D. A. Sanders, S. Sandilya, L. Santelj, Y. Sato, V. Savinov, B. Scavino, J. Schmitz, S. Schneider, G. Schnell, M. Schnepf, K. Schoenning, C. Schwanda, A. J. Schwartz, Y. Seino, A. Selce, K. Senyo, J. Serrano, M. E. Sevior, C. Sfienti, W. Shan, C. Sharma, X. D. Shi, T. Shillington, T. Shimasaki, J. -G. Shiu, D. Shtol, A. Sibidanov, F. Simon, J. B. Singh, J. Skorupa, M. Sobotzik, A. Soffer, A. Sokolov, E. Solovieva, S. Spataro, B. Spruck, W. Song, M. Starič, P. Stavroulakis, S. Stefkova, R. Stroili, J. Strube, Y. Sue, M. Sumihama, K. Sumisawa, W. Sutcliffe, N. Suwonjandee, H. Svidras, M. Takahashi, M. Takizawa, U. Tamponi, K. Tanida, F. Tenchini, A. Thaller, O. Tittel, R. Tiwary, E. Torassa, K. Trabelsi, I. Tsaklidis, M. Uchida, I. Ueda, T. Uglov, K. Unger, Y. Unno, K. Uno, S. Uno, P. Urquijo, Y. Ushiroda, S. E. Vahsen, R. van Tonder, M. Veronesi, A. Vinokurova, V. S. Vismaya, L. Vitale, V. Vobbilisetti, R. Volpe, A. Vossen, M. Wakai, S. Wallner, M. -Z. Wang, X. L. Wang, Z. Wang, A. Warburton, M. Watanabe, S. Watanuki, C. Wessel, E. Won, X. P. Xu, B. D. Yabsley, S. Yamada, W. Yan, S. B. Yang, J. Yelton, J. H. Yin, K. Yoshihara, C. Z. Yuan, J. Yuan, L. Zani, F. Zeng, B. Zhang, V. Zhilich, J. S. Zhou, Q. D. Zhou, L. Zhu, V. I. Zhukova, R. Žlebčík
  • 分類：hep-ex
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04371v1

中文摘要：我們報告了使用Belle實驗的980 fb$^{-1}$的$e^+e^-$數據對分支比$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)/\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$的精確測量。我們得到的值為$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)/\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)=0.339\pm 0.002\pm 0.009$，其中第一和第二不確定性分別為統計和系統不確定性。這一Belle結果與之前CLEO實驗的測量結果一致，但精度提高了五倍。通過將我們的結果與世界平均$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$結合，我們得到了絕對分支比$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)=(2.12\pm 0.01\pm 0.05 \pm 0.10)\%$，其中不確定性分別為統計、系統以及絕對分支比尺度$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$的不確定性。這一測量可以為粲重子衰變中的強子衰變機制提供新的見解。

摘要

  • 原文標題：Preference for evolving dark energy in light of the galaxy bispectrum
  • 中文標題：基於星系雙譜的演化暗能量偏好
  • 發布日期：2025-03-06 16:45:49+00:00
  • 作者：Zhiyu Lu, Théo Simon, Pierre Zhang
  • 分類：astro-ph.CO, gr-qc, hep-ph, hep-th
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04602v1

中文摘要：我們使用由$(w_0, w_a)$參數化的暗能量狀態方程$w(z)$分析了DESI之前的聚類數據，發現當與來自Planck的宇宙微波背景數據和來自Pantheon+、Union3或DESY5的超新星數據結合時，相較於宇宙常數$\Lambda$，存在$2.8-3.9\sigma$的偏好支持演化的暗能量。我們的約束與DESI Y1結果一致，是通過使用大尺度結構有效場論（EFTofLSS）在一環水平上對SDSS/BOSS星系的功率譜和雙譜進行分析得出的。證據在不同分析變化中保持穩健，但如果沒有一環雙譜，證據就會消失。當將DESI重子聲學振盪與BOSS全形狀數據結合時，為了消除未考慮的相關性，我們在後者中對聲視界進行邊緣化處理，顯著性增加到$3.7-4.4\sigma$，具體取決於超新星數據集。使用數據驅動的$w(z)$重建，我們展示了證據來自多個紅移處與$\Lambda$的偏差。此外，我們的發現在暗能量有效場論（EFTofDE）框架內進行了解釋，從中我們明確追蹤了EFTofLSS預測中的非標準時間演化。對於$w < -1$區域內的微擾穩定理論，當存在高階導數修正時，證據在聚類極限$(c_s^2 \rightarrow 0)$中持續存在，並且在考慮額外的EFTofDE參數時，證據也在准靜態極限$(c_s^2 \rightarrow 1)$中持續存在。

摘要

  • 原文標題：Numerical Study On Temperature Variations Of Superheated Steam Flowing Through A Regulation Valve
  • 中文標題：過熱蒸汽流經調節閥的溫度變化數值研究
  • 發布日期：2025-03-06 08:37:41+00:00
  • 作者：Zhe-hui Ma, Hang-ye Zhang, Chuang Liu, Ming Zhang, Jin-yuan Qian
  • 分類：physics.flu-dyn
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04209v1

中文摘要：過熱蒸汽廣泛應用於各種能源系統中，特別是在發電廠、化工行業以及其他需要高溫高壓蒸汽以實現高效能量轉換和過程控制的應用中。在這些系統中，調節閥是控制蒸汽流動、調整其壓力和溫度以確保安全高效運行的關鍵組件。準確理解和預測調節閥內的溫度變化對於優化其性能和提高整體系統效率至關重要。本研究通過計算流體動力學（CFD）模擬結合本徵正交分解（POD）技術，研究了過熱蒸汽流經調節閥時的溫度變化。分析首先從內部流場參數（包括溫度和壓力）的檢查開始，以了解閥門內的整體流體動力學。POD用於降低CFD結果的維度，奇異值分解（SVD）則用於提取捕捉傳熱和溫度波動關鍵流動結構的主導模態。POD分析表明，最具影響力的模態與高湍流強度和顯著溫度梯度區域相關，這些區域對蒸汽流經調節閥的熱性能至關重要。將POD應用於3D CFD結果是一種新穎的方法，特別是對於像蒸汽流經調節閥這樣的複雜流體流動模型。本研究的見解對能源系統中溫度和壓力調節閥的設計和優化具有實際意義，為提高這些系統的效率和可靠性提供了理論基礎。

摘要

  • 原文標題：Computer-Assisted Proofs of Solitons in Bose-Einstein Condensates
  • 中文標題：計算機輔助證明玻色-愛因斯坦凝聚體中的孤子
  • 發布日期：2025-03-06 18:49:04+00:00
  • 作者：Miguel Ayala, Carlos García-Azpeitia, Jean-Philippe Lessard
  • 分類：math.DS, math.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04701v1

中文摘要：我們嚴格證明了在一維Gross-Pitaevskii方程（GP方程）中具有周期勢的間隙孤子的存在性。這些非線性局域解出現在譜隙中，並在理解玻色-愛因斯坦凝聚體（BECs）中起着關鍵作用。為了證明它們，我們將問題重新表述為在高維動力系統中尋找同宿軌道。然後，我們使用計算機輔助證明技術，結合泛函分析框架，嚴格驗證數值近似的同宿軌道。這項工作將計算證據與形式數學證明相結合，為GP方程中孤子的研究提供了堅實的基礎。

摘要

  • 原文標題：The JARVIS Infrastructure is All You Need for Materials Design
  • 中文標題：JARVIS 基礎設施是材料設計所需的一切
  • 發布日期：2025-03-06 06:26:32+00:00
  • 作者：Kamal Choudhary
  • 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04133v1

中文摘要：聯合自動化多種集成模擬存儲庫（JARVIS）是一個全面的基礎設施，提供數據庫、工具、教程和基準，用於多尺度、多模態、正向和逆向材料設計。它強調開放獲取原則和可重複性，集成了理論和實驗方法，如密度泛函理論、量子蒙特卡羅、緊束縛模型、經典力場和機器學習方法——包括指紋識別、圖神經網絡和變壓器模型。其實驗數據收集涵蓋低溫學、顯微鏡和衍射，覆蓋金屬、半導體、絕緣體、超導體、碳捕獲系統、高強度化合物、低維材料、異質結構和缺陷等材料。JARVIS通過開放數據集、網絡應用程序、可執行腳本和同行評審出版物傳播資源，確保廣泛的訪問性和可重複性。它在全球範圍內廣泛採用，促進了數百萬數據和工具的下載。通過將多種方法和數據統一在一個平台下，JARVIS推動了基礎發現和現實世界的創新，推進了傳統和數據驅動的材料設計。

摘要

  • 原文標題：HERACLES++: a multi-dimensional Eulerian code for exascale computing
  • 中文標題：HERACLES++：面向百億億次計算的多維歐拉代碼
  • 發布日期：2025-03-06 13:37:50+00:00
  • 作者：Lou Roussel-Hard, Edouard Audit, Luc Dessart, Thomas Padioleau, Yushan Wang
  • 分類：astro-ph.SR, astro-ph.GA, astro-ph.HE, astro-ph.IM, physics.comp-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04428v1

中文摘要：多維天體物理流體的數值模擬面臨着巨大的挑戰。然而，百億億次計算的發展顯著提升了計算能力，推動了能夠充分利用這些資源的新代碼的開發。在本文中，我們介紹了HERACLES++，這是一種具有高可移植性的新型流體動力學代碼，針對不同架構的百億億次計算機進行了優化，能夠在CPU和GPU上高效運行。該代碼採用歐拉方法，並使用Godunov有限體積法來求解流體動力學方程，從而確保在捕捉激波和不連續性時的準確性。它包含不同的黎曼求解器、狀態方程和重力求解器。它可以在笛卡爾坐標系和球坐標系中工作，支持1維、2維或3維模擬，並使用被動標量來處理多種氣體。該代碼允許用戶提供加熱或冷卻項，以處理各種天體物理場景。除了常規的基準測試系列外，我們還使用HERACLES++模擬了超新星激波在紅超巨星包層中的傳播，從核心坍縮後的幾分鐘直到激波出現。在1維情況下，HERACLES++的結果與相同配置下的V1D結果一致。在3維情況下，瑞利-泰勒不穩定性的發展通過引入密度和成分波動以及湍流，改變了1維圖像。通過聚焦於一個楔形區域而非整個立體角，以及能夠在大量GPU上運行HERACLES++，使得我們能夠以亞度分辨率對3維超新星拋射物進行長期模擬。未來的發展計劃是將HERACLES++擴展為輻射流體動力學代碼。

摘要

  • 原文標題：Matrix Factorization for Inferring Associations and Missing Links
  • 中文標題：矩陣分解用於推斷關聯和缺失鏈接
  • 發布日期：2025-03-06 18:22:46+00:00
  • 作者：Ryan Barron, Maksim E. Eren, Duc P. Truong, Cynthia Matuszek, James Wendelberger, Mary F. Dorn, Boian Alexandrov
  • 分類：cs.LG, cs.AI, cs.LO
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04680v1

中文摘要：缺失鏈接預測是一種網絡分析方法，應用於推薦系統、生物學、社會科學、網絡安全、信息檢索以及知識圖譜中的人工智能（AI）推理。缺失鏈接預測通過分析觀察到的模式和關係，識別網絡中未觀察到但可能存在的連接。在擴散檢測中，這有助於識別和描述國家與非國家行為者獲取核武器或相關技術的企圖——這是一項對全球安全至關重要但極具挑戰性的任務。非負矩陣分解（NMF）和邏輯矩陣分解（LMF）等降維技術雖然有效，但需要選擇矩陣秩參數，即隱藏特徵的數量k，以避免過擬合或欠擬合。我們引入了加權（WNMFk）、布爾（BNMFk）和推薦（RNMFk）矩陣分解方法，並結合邏輯分解的集成變體，用於鏈接預測。我們的方法通過使用改進的自舉方法和不確定性量化（UQ）評估穩定性和準確性，自動確定模型秩估計，評估隨機擾動下的預測可靠性。我們結合Otsu閾值選擇和k-means聚類進行布爾矩陣分解，並將其與基於坐標下降的布爾閾值方法進行比較。我們的實驗突出了秩k選擇的影響，評估了不同測試集大小下的模型性能，並展示了UQ在可靠預測中的優勢。我們在三個合成數據集（布爾和均勻分布）上驗證了我們的方法，並在五個真實世界的蛋白質-蛋白質相互作用網絡上與LMF和對稱LMF（symLMF）進行了基準測試，展示了改進的預測性能。

摘要

  • 原文標題：A Short Survey of the Well-posedness of the Two-dimensional Burgers' Equation
  • 中文標題：二維Burgers方程適定性研究簡評
  • 發布日期：2025-03-06 14:19:14+00:00
  • 作者：Xiang Zhang, Shuhan Xie, Yule Sun
  • 分類：math.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04467v1

中文摘要：在本文中，我們利用無限維動力系統的框架，建立了二維Burgers方程解的存在性和唯一性。二維Burgers方程模擬了非線性平流和粘性耗散之間的相互作用，其形式為：$$ u_{t} + u \cdot \nabla u = \nu \Delta u + f, $$ 其中 $ u = (u_1, u_2) $ 是速度場，$ \nu > 0 $ 是粘性係數，$ f $ 表示外力。我們主要採用Galerkin方法將偏微分方程轉化為常微分方程。此外，通過使用Sobolev空間、能量估計和緊性論證，我們嚴格證明了在適當的初始和邊界條件下全局解的存在性及其唯一性。

摘要

  • 原文標題：An improved evaluation of the electroweak contribution to $(g-2)_μ$
  • 中文標題：對$(g-2)_μ$的電弱貢獻的改進評估
  • 發布日期：2025-03-06 19:00:00+00:00
  • 作者：Martin Hoferichter, Jan Lüdtke, Luca Naterop, Massimiliano Procura, Peter Stoffer
  • 分類：hep-ph, hep-ex, hep-lat, nucl-th
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04883v1

中文摘要：對μ子反常磁矩的電弱貢獻的精確評估需要對標準模型的各個方面進行控制，從希格斯物理到多環計算（包括玻色子和（重）費米子圖），再到輕夸克存在時的非微擾效應。目前，主要的不確定性來自矢量-矢量-軸矢量三點函數中的強子效應，最近在強子光-光散射背景下對這些效應的理解有所提升。得益於這些進展以及關於粲夸克貢獻的新微擾和非微擾輸入，我們得到了$a_\mu^\text{EW}=154.4(4)\times 10^{-11}$。

摘要

  • 原文標題：Collapse of Dense Retrievers: Short, Early, and Literal Biases Outranking Factual Evidence
  • 中文標題：密集檢索器的崩潰：短、早和字面偏見勝過事實證據
  • 發布日期：2025-03-06 23:23:13+00:00
  • 作者：Mohsen Fayyaz, Ali Modarressi, Hinrich Schuetze, Nanyun Peng
  • 分類：cs.CL, cs.IR
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.05037v1

中文摘要：密集檢索模型通常用於信息檢索（IR）應用，例如檢索增強生成（RAG）。由於它們通常是這些系統中的第一步，其魯棒性對於避免失敗至關重要。在本研究中，通過重新利用關係提取數據集（例如 Re-DocRED），我們設計了控制實驗來量化啟發式偏差（如偏好較短文檔）對 Dragon+ 和 Contriever 等檢索器的影響。我們的研究揭示了顯著的脆弱性：檢索器通常依賴於表面模式，如過度優先考慮文檔開頭、較短文檔、重複實體和字面匹配。此外，它們往往忽略了文檔是否包含查詢的答案，缺乏深層次的語義理解。值得注意的是，當多個偏差結合時，模型表現出災難性的性能下降，選擇包含答案的文檔的概率不到 3%，而偏向於不包含答案的文檔。此外，我們表明這些偏差對下游應用（如 RAG）有直接影響，其中檢索偏好的文檔可能會誤導大型語言模型（LLMs），導致性能下降 34%，甚至比不提供任何文檔更差。

摘要

  • 原文標題：Influence of elastic deformations on body-wave velocity in solids: a case study considering shear deformations in concrete
  • 中文標題：彈性變形對固體中體波速度的影響：考慮混凝土中剪切變形的案例研究
  • 發布日期：2025-03-06 11:57:49+00:00
  • 作者：Hao Cheng, Cornelis Weemstra, Katrin Löer, Max A. N. Hendriks, Yuguang Yang
  • 分類：physics.class-ph, physics.app-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04354v1

中文摘要：本文利用聲彈性理論框架研究了彈性變形對可壓縮各向同性材料中體波速度的影響。具體而言，它考察了體波在相對於主變形軸成一定角度傳播的情況，其中在由波傳播方向定義的坐標系中同時存在剪切變形和法向變形。儘管已有許多研究涉及這一主題，但理論推導尚未就波速對施加的剪切應力和應變的響應得出明確的結論。為了得出關於混凝土中體波的更具體結論，我們以混凝土為介質分析了三個示例。主要發現是，在混凝土材料中，當體波在剪切變形平面上傳播時，縱波速度的變化主要歸因於法向應變的變化，而橫波速度則顯著受到法向應變和剪切應變的共同影響。這一發現可以增強聲彈性理論在平面應力狀態應用中檢測主應力大小和方向的應用。

摘要

  • 原文標題：Reproducibility Assessment of Magnetic Resonance Spectroscopy of Pregenual Anterior Cingulate Cortex across Sessions and Vendors via the Cloud Computing Platform CloudBrain-MRS
  • 中文標題：通過雲計算平台CloudBrain-MRS評估前扣帶回膝前區磁共振波譜的跨會話和跨廠商可重複性
  • 發布日期：2025-03-06 14:06:50+00:00
  • 作者：Runhan Chen, Meijin Lin, Jianshu Chen, Liangjie Lin, Jiazheng Wang, Xiaoqing Li, Jianhua Wang, Xu Huang, Ling Qian, Shaoxing Liu, Yuan Long, Di Guo, Xiaobo Qu, Haiwei Han
  • 分類：stat.ML, cs.LG, physics.med-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04453v1

中文摘要：鑑於需要闡明疾病及其治療機制，以及不同磁共振系統廠商在採集和後處理協議上缺乏統一性，本研究旨在確定從不同掃描會話、機器型號甚至不同廠商的3T掃描儀獲得的代謝物濃度是否具有高度可重複性，並能夠合併用於診斷分析，這對於罕見疾病的研究非常有價值。參與者在同一周內的兩天分別接受一次磁共振成像（MRI）掃描（每天一次會話，每次會話包括兩次質子磁共振波譜（1H-MRS）掃描，兩次掃描間隔不超過5分鐘（無離床活動））。使用變異係數（CV）和組內相關係數（ICC）分析會話內和會話間的可靠性，並使用相關係數分析跨機器的可重複性。對於會話內和會話間，所有會話的第一次或第二次掃描的CV值幾乎都低於20%，大多數代謝物的ICC值從中等（0.4-0.59）到優秀（0.75-1），表明數據具有高可靠性。在跨三台掃描儀的可重複性方面，所有三台機器之間的皮爾遜相關係數接近1，大多數在0.9左右，且大多數具有統計學顯著性（P<0.01）。此外，廠商內的可重複性高於廠商間的可重複性。

摘要

  • 原文標題：Towards a Study of Low Energy Antiproton Annihilations on Nuclei
  • 中文標題：低能反質子與原子核湮滅的研究
  • 發布日期：2025-03-06 14:09:58+00:00
  • 作者：Viktoria Kraxberger, Marcus Bumbar, Angela Gligorova, Claude Amsler, Matias Bayo, Horst Breuker, Matti Cerwenka, Giovanni Costantini, Rafael Ferragut, Marco Giammarchi, Giulia Gosta, Hiroyuki Higaki, Eric D. Hunter, Carina Killian, Naofumi Kuroda, Marco Leali, Giancarlo Maero, Chloe Malbrunot, Valerio Mascagna, Yasuyuki Matsuda, Stefano Migliorati, Daniel Murtagh, Amit Nanda, Lilian Nowak, Massimiliano Romé, Martin C. Simon, Minori Tajima, Valerio Toso, Stefan Ulmer, Luca Venturelli, Alina Weiser, Eberhard Widmann, Yasunori Yamazaki
  • 分類：physics.ins-det, nucl-ex
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04868v1

中文摘要：摘要：在ASACUSA設施中，正在進行一項關於反質子在薄固體靶上靜止湮滅的研究，該設施現在配備了一條用於250 eV慢速提取的專用束線。實驗將採用新技術，如與硅傳感器耦合的Timepix4 ASIC，以測量薄固體靶中產生的各種分支的總多重性、能量和角分布。正在構建一個由七個Timepix4組成的探測系統，覆蓋大部分立體角。利用蒙特卡羅模擬，開發了一種基於單平面探測器中粒子軌跡的3D湮滅頂點重建算法。這些測量將有助於研究反質子-核相互作用及其對核質量和分支比的依賴性。結果將用於評估並可能改進各種模擬模型。

摘要

  • 原文標題：Faster Distributed $Δ$-Coloring via Ruling Subgraphs
  • 中文標題：通過支配子圖實現更快的分布式 $Δ$-着色
  • 發布日期：2025-03-06 11:07:15+00:00
  • 作者：Yann Bourreau, Sebastian Brandt, Alexandre Nolin
  • 分類：cs.DC, cs.DS
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04320v1

中文摘要：布魯克斯定理指出，除了奇環和團之外，所有連通圖都可以用 $\Delta$ 種顏色着色，其中 $\Delta$ 是圖的最大度數。這種着色已被證明允許非平凡的分布式算法 [Panconesi 和 Srinivasan, Combinatorica 1995]，並在分布式計算文獻中得到了深入研究。 特別是，已知任何計算 $\Delta$-着色的確定性算法在 LOCAL 模型中需要 $\Omega(\log n)$ 輪 [Chang, Kopelowitz, 和 Pettie, FOCS 2016]，並且這個下界已經在常數度圖上成立。 相比之下，在這種情況下的最佳上界是由一個 $O(\log^2 n)$ 輪的確定性算法給出的，該算法可以從大約三十年前的 [Awerbuch, Goldberg, Luby, 和 Plotkin, FOCS 1989] 和 [Panconesi 和 Srinivasan, Combinatorica 1995] 的工作中推斷出來，這引發了關於常數度圖設置中 $\Delta$-着色的真實複雜性的基本問題。 我們通過提供一個幾乎最優的確定性算法 $O(\log n \log^* n)$ 輪算法來幾乎完全回答這個長期存在的問題，該算法與下界匹配，僅相差一個 $\log^* n$ 因子。 類似地，在隨機化的 LOCAL 模型中，我們提供了一個 $O(\log \log n \log^* n)$ 輪的算法，改進了目前最先進的 $O(\log^2 \log n)$ 上界 [Ghaffari, Hirvonen, Kuhn, 和 Maus, Distributed Computing 2021]，並且幾乎匹配了 $\Omega(\log \log n)$ 輪的下界 [BFHKLRSU, STOC 2016]。 我們的結果在幾個重要的開放問題和猜想上取得了進展。獲得我們結果的一個關鍵要素是引入了統治子圖族作為打破圖子結構之間對稱性的新工具，我們預計這將具有獨立的意義。

摘要

  • 原文標題：Numerical Simulation of Wavy-Flap Airfoil Performance at Low Reynolds Number: Insights from Lift and Drag Coefficient Analysis
  • 中文標題：低雷諾數下波浪翼型性能的數值模擬：基於升力和阻力係數分析的見解
  • 發布日期：2025-03-06 22:53:25+00:00
  • 作者：Mohammad Amin Esabat, Saeed Jaamei, Fatemeh Asadi, Ahmad Reza Kohansal, Hassan Abyn
  • 分類：physics.flu-dyn
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.05028v1

中文摘要：本研究探討了波浪形（波紋狀）翼型的氣動性能，特別關注了兩種攻角的影響：翼型的攻角和尾翼的攻角（β）。模擬使用了W1011翼型，在雷諾數為200,000的條件下進行，考慮了翼型攻角為0、2、5和8度，以及尾翼攻角為0、10、20、30和40度的情況。模擬結果與Williamson實驗室的實驗數據進行了驗證。研究結果表明，波浪形翼型的升力係數顯著增加，尤其是在較大的尾翼角度下。具體而言，當β為40度時，波浪形翼型在10度攻角下的升力係數幾乎是其他情況下的三倍。相比之下，阻力係數也有所增加，但增幅較小，這表明氣動效率有所提高。此外，波浪形翼型的升阻比顯著更高，尤其是在較低的攻角下。總體而言，研究得出結論，波浪形翼型，尤其是在較高的尾翼角度下，具有顯著的氣動優勢，特別是在低攻角條件下，能夠提高升力和燃油效率，適用於航空和海洋應用。

摘要

  • 原文標題：Non-parametric kernel density estimation of magnitude distribution for the analysis of seismic hazard posed by anthropogenic seismicity
  • 中文標題：非參數核密度估計在人為地震活動震級分布分析中的應用
  • 發布日期：2025-03-06 12:43:18+00:00
  • 作者：Francis Tong, Stanisław Lasocki, Beata Orlecka-Sikora
  • 分類：physics.geo-ph, stat.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04393v1

中文摘要：摘要：人為地震活動觀測到的震級分布經常顯著偏離古登堡-里希特關係，這要求我們採用替代的估計方法進行概率地震危險性評估。我們評估了五種非參數核密度估計（KDE）方法，這些方法應用於從四種震級分布模型（指數分布、凹雙指數分布、凸雙指數分布和指數-高斯分布）中抽取的模擬樣本。後三種分布代表了由於地殼厚度有限和特徵地震效應導致的與古登堡-里希特關係的偏離。假設的偏離程度從未超過實際中遇到的情況。研究的KDE方法包括Silverman和Scott規則（結合Abramson的帶寬調整）、兩種基於擴散的方法（ISJ和diffKDE）以及adaptiveKDE（將帶寬估計公式化為優化問題）。我們使用100,000次模擬的均方積分誤差（MISE）評估了這些方法在震級2到6、樣本量400到5000時的性能。通過樣本量為1000時的平均重現周期（MRP）均值，展示了它們在危險性評估中的適用性。在測試的方法中，diffKDE為較大震級提供了最準確的累積分布函數估計。即使數據來自指數分布，當樣本量至少為1000時，diffKDE的表現與最大似然估計相當。鑑於人為地震活動經常偏離指數模型，我們建議在樣本量足夠時使用diffKDE進行概率地震危險性評估。

摘要

  • 原文標題：Predictable Scale: Part I -- Optimal Hyperparameter Scaling Law in Large Language Model Pretraining
  • 中文標題：可預測的尺度：第一部分——大型語言模型預訓練中的最優超參數縮放規律
  • 發布日期：2025-03-06 18:58:29+00:00
  • 作者：Houyi Li, Wenzheng Zheng, Jingcheng Hu, Qiufeng Wang, Hanshan Zhang, Zili Wang, Yangshijie Xu, Shuigeng Zhou, Xiangyu Zhang, Daxin Jiang
  • 分類：cs.LG, cs.AI, F.2.2; I.2.7
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04715v1

中文摘要：大型語言模型（LLMs）在各種任務中的出色表現已經得到廣泛認可，但其有效部署需要仔細的超參數優化。通過在不同配置下進行廣泛的網格搜索實驗，我們發現了控制這些超參數的普適縮放規律：最佳學習率與模型參數和數據規模呈冪律關係，而最佳批量大小主要與數據規模相關。我們的分析揭示了在固定模型和數據規模條件下，超參數的優化景觀是凸的。這種凸性意味着存在一個最優超參數平台。我們為社區貢獻了一個通用的即插即用最優超參數工具。其在測試集上的估計值與通過窮舉搜索找到的全局最優LLM性能僅相差0.07%。這些規律在模型稀疏性、訓練數據分布和模型形狀的變化中表現出顯著的魯棒性。據我們所知，這是首次將不同模型形狀和結構（如專家混合模型和密集Transformer）統一起來，並在不同數據分布下建立最優超參數縮放規律的工作。這一詳盡的優化過程需要大量的計算資源，使用了近一百萬NVIDIA H800 GPU小時從頭訓練了3,700個不同規模和超參數的LLM，並消耗了約100萬億個token。為了促進可重複性和進一步研究，我們將通過指定倉庫https://step-law.github.io/逐步發布所有損失測量值和模型檢查點。

摘要

  • 原文標題：Measurement of the Branching Fraction of $Λ_c^+ \to p K_S^0 π^0$ at Belle
  • 中文標題：Belle實驗中對$Λ_c^+ \to p K_S^0 π^0$分支比的測量
  • 發布日期：2025-03-06 12:16:01+00:00
  • 作者：The Belle, Belle II Collaborations, :, I. Adachi, L. Aggarwal, H. Ahmed, J. K. Ahn, H. Aihara, N. Akopov, M. Alhakami, A. Aloisio, N. Althubiti, M. Angelsmark, N. Anh Ky, D. M. Asner, H. Atmacan, T. Aushev, V. Aushev, M. Aversano, R. Ayad, V. Babu, H. Bae, N. K. Baghel, S. Bahinipati, P. Bambade, Sw. Banerjee, M. Barrett, M. Bartl, J. Baudot, A. Baur, A. Beaubien, F. Becherer, J. Becker, J. V. Bennett, F. U. Bernlochner, V. Bertacchi, M. Bertemes, E. Bertholet, M. Bessner, S. Bettarini, V. Bhardwaj, B. Bhuyan, F. Bianchi, T. Bilka, D. Biswas, A. Bobrov, D. Bodrov, A. Bolz, A. Bondar, J. Borah, A. Boschetti, A. Bozek, M. Bračko, P. Branchini, R. A. Briere, T. E. Browder, A. Budano, S. Bussino, Q. Campagna, M. Campajola, L. Cao, G. Casarosa, C. Cecchi, J. Cerasoli, M. -C. Chang, P. Chang, P. Cheema, B. G. Cheon, K. Chilikin, K. Chirapatpimol, H. -E. Cho, K. Cho, S. -J. Cho, S. -K. Choi, S. Choudhury, J. Cochran, L. Corona, J. X. Cui, E. De La Cruz-Burelo, S. A. De La Motte, G. De Nardo, G. De Pietro, R. de Sangro, M. Destefanis, S. Dey, R. Dhamija, A. Di Canto, F. Di Capua, J. Dingfelder, Z. Doležal, I. Domínguez Jiménez, T. V. Dong, D. Dossett, S. Dubey, K. Dugic, G. Dujany, P. Ecker, D. Epifanov, J. Eppelt, P. Feichtinger, T. Ferber, T. Fillinger, C. Finck, G. Finocchiaro, F. Forti, A. Frey, B. G. Fulsom, A. Gabrielli, E. Ganiev, M. Garcia-Hernandez, G. Gaudino, V. Gaur, A. Gaz, A. Gellrich, G. Ghevondyan, D. Ghosh, H. Ghumaryan, G. Giakoustidis, R. Giordano, A. Giri, P. Gironella Gironell, A. Glazov, B. Gobbo, R. Godang, O. Gogota, P. Goldenzweig, E. Graziani, D. Greenwald, Z. Gruberová, Y. Guan, K. Gudkova, I. Haide, S. Halder, Y. Han, C. Harris, K. Hayasaka, H. Hayashii, S. Hazra, M. T. Hedges, A. Heidelbach, I. Heredia de la Cruz, M. Hernández Villanueva, T. Higuchi, M. Hoek, M. Hohmann, R. Hoppe, P. Horak, C. -L. Hsu, T. Humair, T. Iijima, K. Inami, N. Ipsita, A. Ishikawa, R. Itoh, M. Iwasaki, P. Jackson, D. Jacobi, W. W. Jacobs, E. -J. Jang, S. Jia, Y. Jin, A. Johnson, K. K. Joo, H. Junkerkalefeld, M. Kaleta, J. Kandra, K. H. Kang, G. Karyan, T. Kawasaki, F. Keil, C. Ketter, C. Kiesling, C. -H. Kim, D. Y. Kim, J. -Y. Kim, K. -H. Kim, Y. -K. Kim, Y. J. Kim, H. Kindo, K. Kinoshita, P. Kodyš, T. Koga, S. Kohani, K. Kojima, A. Korobov, S. Korpar, E. Kovalenko, P. Križan, P. Krokovny, T. Kuhr, Y. Kulii, D. Kumar, M. Kumar, R. Kumar, K. Kumara, T. Kunigo, A. Kuzmin, Y. -J. Kwon, S. Lacaprara, Y. -T. Lai, K. Lalwani, T. Lam, J. S. Lange, T. S. Lau, M. Laurenza, R. Leboucher, F. R. Le Diberder, M. J. Lee, C. Lemettais, P. Leo, C. Li, L. K. Li, Q. M. Li, W. Z. Li, Y. Li, Y. B. Li, Y. P. Liao, J. Libby, J. Lin, S. Lin, M. H. Liu, Q. Y. Liu, Y. Liu, Z. Q. Liu, D. Liventsev, S. Longo, C. Lyu, Y. Ma, C. Madaan, M. Maggiora, S. P. Maharana, R. Maiti, G. Mancinelli, R. Manfredi, E. Manoni, M. Mantovano, D. Marcantonio, S. Marcello, C. Marinas, C. Martellini, A. Martens, A. Martini, T. Martinov, L. Massaccesi, M. Masuda, D. Matvienko, S. K. Maurya, M. Maushart, J. A. McKenna, R. Mehta, F. Meier, D. Meleshko, M. Merola, C. Miller, M. Mirra, S. Mitra, K. Miyabayashi, H. Miyake, R. Mizuk, G. B. Mohanty, S. Mondal, S. Moneta, H. -G. Moser, R. Mussa, I. Nakamura, M. Nakao, H. Nakazawa, Y. Nakazawa, M. Naruki, Z. Natkaniec, A. Natochii, M. Nayak, G. Nazaryan, M. Neu, S. Nishida, S. Ogawa, H. Ono, Y. Onuki, F. Otani, P. Pakhlov, G. Pakhlova, E. Paoloni, S. Pardi, K. Parham, H. Park, J. Park, K. Park, S. -H. Park, B. Paschen, A. Passeri, S. Patra, T. K. Pedlar, I. Peruzzi, R. Peschke, R. Pestotnik, M. Piccolo, L. E. Piilonen, P. L. M. Podesta-Lerma, T. Podobnik, S. Pokharel, C. Praz, S. Prell, E. Prencipe, M. T. Prim, I. Prudiiev, H. Purwar, P. Rados, G. Raeuber, S. Raiz, N. Rauls, K. Ravindran, J. U. Rehman, M. Reif, S. Reiter, M. Remnev, L. Reuter, D. Ricalde Herrmann, I. Ripp-Baudot, G. Rizzo, M. Roehrken, J. M. Roney, A. Rostomyan, N. Rout, D. A. Sanders, S. Sandilya, L. Santelj, Y. Sato, V. Savinov, B. Scavino, J. Schmitz, S. Schneider, G. Schnell, M. Schnepf, K. Schoenning, C. Schwanda, A. J. Schwartz, Y. Seino, A. Selce, K. Senyo, J. Serrano, M. E. Sevior, C. Sfienti, W. Shan, C. Sharma, X. D. Shi, T. Shillington, T. Shimasaki, J. -G. Shiu, D. Shtol, A. Sibidanov, F. Simon, J. B. Singh, J. Skorupa, M. Sobotzik, A. Soffer, A. Sokolov, E. Solovieva, S. Spataro, B. Spruck, W. Song, M. Starič, P. Stavroulakis, S. Stefkova, R. Stroili, J. Strube, Y. Sue, M. Sumihama, K. Sumisawa, W. Sutcliffe, N. Suwonjandee, H. Svidras, M. Takahashi, M. Takizawa, U. Tamponi, K. Tanida, F. Tenchini, A. Thaller, O. Tittel, R. Tiwary, E. Torassa, K. Trabelsi, I. Tsaklidis, M. Uchida, I. Ueda, T. Uglov, K. Unger, Y. Unno, K. Uno, S. Uno, P. Urquijo, Y. Ushiroda, S. E. Vahsen, R. van Tonder, M. Veronesi, A. Vinokurova, V. S. Vismaya, L. Vitale, V. Vobbilisetti, R. Volpe, A. Vossen, M. Wakai, S. Wallner, M. -Z. Wang, X. L. Wang, Z. Wang, A. Warburton, M. Watanabe, S. Watanuki, C. Wessel, E. Won, X. P. Xu, B. D. Yabsley, S. Yamada, W. Yan, S. B. Yang, J. Yelton, J. H. Yin, K. Yoshihara, C. Z. Yuan, J. Yuan, L. Zani, F. Zeng, B. Zhang, V. Zhilich, J. S. Zhou, Q. D. Zhou, L. Zhu, V. I. Zhukova, R. Žlebčík
  • 分類：hep-ex
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04371v1

中文摘要：我們報告了使用Belle實驗的980 fb$^{-1}$ $e^+e^-$數據對分支比$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)/\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$的精確測量結果。我們得到的值為$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)/\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)=0.339\pm 0.002\pm 0.009$，其中第一和第二不確定性分別為統計和系統不確定性。該Belle結果與之前CLEO實驗的測量結果一致，但精度提高了五倍。通過將我們的結果與世界平均$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$結合，我們得到了絕對分支比$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K_S^0 \pi^0)=(2.12\pm 0.01\pm 0.05 \pm 0.10)\%$，其中不確定性分別為統計、系統以及絕對分支比尺度$\mathcal{B}(\Lambda_c^+\to p K^- \pi^+)$的不確定性。該測量可以為粲重子衰變中的強子衰變機制提供新的見解。

摘要

  • 原文標題：Preference for evolving dark energy in light of the galaxy bispectrum
  • 中文標題：基於星系雙譜的演化暗能量偏好
  • 發布日期：2025-03-06 16:45:49+00:00
  • 作者：Zhiyu Lu, Théo Simon, Pierre Zhang
  • 分類：astro-ph.CO, gr-qc, hep-ph, hep-th
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04602v1

中文摘要：我們使用由$(w_0, w_a)$參數化的暗能量狀態方程$w(z)$分析了DESI之前的聚類數據，發現當與來自Planck的宇宙微波背景數據以及來自Pantheon+、Union3或DESY5的超新星數據結合時，相較於宇宙常數$\Lambda$，存在$2.8-3.9\sigma$的偏好支持演化的暗能量。我們的約束與DESI Y1結果一致，是通過使用大尺度結構有效場論（EFTofLSS）在一環水平上對SDSS/BOSS星系的功率譜和雙譜進行分析得出的。證據在不同的分析變化中保持穩健，但如果沒有一環雙譜，證據就會消失。當將DESI的重子聲學振盪與BOSS的全形狀數據結合時，同時對後者的聲視界進行邊緣化以防止未考慮的關聯，顯著性增加到$3.7-4.4\sigma$，具體取決於超新星數據集。通過數據驅動的$w(z)$重建，我們展示了證據來自多個紅移處對$\Lambda$的偏離。此外，我們的發現在暗能量有效場論（EFTofDE）框架內進行了解釋，從中我們明確追蹤了EFTofLSS預測中的非標準時間演化。對於在$w < -1$區域內的微擾穩定理論，當存在高階導數修正時，證據在聚類極限$(c_s^2 \rightarrow 0)$中持續存在，並且在考慮額外的EFTofDE參數時，證據也在准靜態極限$(c_s^2 \rightarrow 1)$中持續存在。

摘要

  • 原文標題：Numerical Study On Temperature Variations Of Superheated Steam Flowing Through A Regulation Valve
  • 中文標題：過熱蒸汽流經調節閥的溫度變化數值研究
  • 發布日期：2025-03-06 08:37:41+00:00
  • 作者：Zhe-hui Ma, Hang-ye Zhang, Chuang Liu, Ming Zhang, Jin-yuan Qian
  • 分類：physics.flu-dyn
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04209v1

中文摘要：過熱蒸汽廣泛應用於各種能源系統中，特別是在發電廠、化工行業以及其他需要高溫高壓蒸汽以實現高效能量轉換和過程控制的應用中。在這些系統中，調節閥是控制蒸汽流動、調整其壓力和溫度以確保安全高效運行的關鍵組件。準確理解和預測調節閥內的溫度變化對於優化其性能和提高整體系統效率至關重要。本研究通過計算流體動力學（CFD）模擬結合本徵正交分解（POD）技術，研究了過熱蒸汽流經調節閥時的溫度變化。分析首先檢查了內部流場參數，包括溫度和壓力，以了解閥門內的整體流體動力學。POD用於降低CFD結果的維度，奇異值分解（SVD）用於提取捕捉傳熱和溫度波動關鍵流動結構的主導模態。POD分析表明，最具影響力的模態與高湍流強度和顯著溫度梯度區域相關，這些區域對蒸汽流經調節閥的熱性能至關重要。將POD應用於3D CFD結果是一種新穎的方法，特別是對於複雜流體流動模型（如蒸汽流經調節閥）而言。本研究的見解對能源系統中溫度和壓力調節閥的設計和優化具有實際意義，為提高這些系統的效率和可靠性提供了理論基礎。

摘要

  • 原文標題：Computer-Assisted Proofs of Solitons in Bose-Einstein Condensates
  • 中文標題：計算機輔助證明玻色-愛因斯坦凝聚體中的孤子
  • 發布日期：2025-03-06 18:49:04+00:00
  • 作者：Miguel Ayala, Carlos García-Azpeitia, Jean-Philippe Lessard
  • 分類：math.DS, math.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04701v1

中文摘要：我們嚴格證明了在一維Gross-Pitaevskii方程（GP方程）中具有周期勢的間隙孤子的存在性。這些非線性局域解出現在譜隙中，並在理解玻色-愛因斯坦凝聚體（BECs）中起着關鍵作用。為了證明它們，我們將問題重新表述為在高維動力系統中尋找同宿軌道。然後，我們使用計算機輔助證明技術，結合泛函分析框架，嚴格驗證數值近似的同宿軌道。這項工作將計算證據與形式數學證明相結合，為GP方程中孤子的研究提供了堅實的基礎。

摘要

  • 原文標題：The JARVIS Infrastructure is All You Need for Materials Design
  • 中文標題：JARVIS 基礎設施是材料設計所需的一切
  • 發布日期：2025-03-06 06:26:32+00:00
  • 作者：Kamal Choudhary
  • 分類：cond-mat.mtrl-sci, physics.comp-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04133v1

中文摘要：聯合自動化多種集成模擬資源庫（JARVIS）是一個綜合性的基礎設施，提供數據庫、工具、教程和基準，用於多尺度、多模態、正向和逆向材料設計。它強調開放獲取原則和可重複性，整合了理論和實驗方法，如密度泛函理論、量子蒙特卡羅、緊束縛模型、經典力場以及機器學習方法——包括指紋識別、圖神經網絡和Transformer模型。其實驗數據收集涵蓋了低溫學、顯微鏡和衍射，涉及金屬、半導體、絕緣體、超導體、碳捕獲系統、高強度化合物、低維材料、異質結構和缺陷等材料。JARVIS通過開放數據集、網絡應用程序、可執行腳本和同行評審出版物傳播資源，確保廣泛的訪問性和可重複性。它在全球範圍內被廣泛採用，促進了數百萬數據和工具的下載。通過將多種方法和數據統一在一個平台下，JARVIS推動了基礎發現和現實世界的創新，推進了傳統和數據驅動的材料設計。

摘要

  • 原文標題：HERACLES++: a multi-dimensional Eulerian code for exascale computing
  • 中文標題：HERACLES++：面向百億億次計算的多維歐拉代碼
  • 發布日期：2025-03-06 13:37:50+00:00
  • 作者：Lou Roussel-Hard, Edouard Audit, Luc Dessart, Thomas Padioleau, Yushan Wang
  • 分類：astro-ph.SR, astro-ph.GA, astro-ph.HE, astro-ph.IM, physics.comp-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04428v1

中文摘要：多維天體物理流體的數值模擬面臨着巨大的挑戰。然而，百億億次計算的發展顯著提升了計算能力，推動了能夠充分利用這些資源的新代碼的開發。在本文中，我們介紹了HERACLES++，這是一種具有高可移植性的新型流體動力學代碼，針對不同架構的百億億次計算機進行了優化，能夠在CPU和GPU上高效運行。該代碼採用歐拉方法，並使用Godunov有限體積法來求解流體動力學方程，從而確保在捕捉激波和不連續性時的準確性。它包含不同的黎曼求解器、狀態方程和重力求解器。它可以在笛卡爾坐標系和球坐標系中工作，支持一維、二維或三維模擬，並使用被動標量來處理多種氣體。該代碼允許用戶提供加熱或冷卻項，以處理各種天體物理場景。除了常規的基準測試系列外，我們還使用HERACLES++模擬了超新星激波在紅超巨星包層中的傳播，從核心坍縮後的幾分鐘直到激波出現。在一維情況下，HERACLES++的結果與相同配置下的V1D結果一致。在三維情況下，瑞利-泰勒不穩定性的發展通過引入密度和成分波動以及湍流，修改了一維圖像。通過聚焦於一個楔形區域而不是整個立體角，以及能夠在大量GPU上運行HERACLES++，使得我們能夠以亞度分辨率對三維超新星拋射物進行長期模擬。未來的發展計劃是將HERACLES++擴展為輻射流體動力學代碼。

摘要

  • 原文標題：Matrix Factorization for Inferring Associations and Missing Links
  • 中文標題：矩陣分解用於推斷關聯和缺失鏈接
  • 發布日期：2025-03-06 18:22:46+00:00
  • 作者：Ryan Barron, Maksim E. Eren, Duc P. Truong, Cynthia Matuszek, James Wendelberger, Mary F. Dorn, Boian Alexandrov
  • 分類：cs.LG, cs.AI, cs.LO
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04680v1

中文摘要：缺失鏈接預測是一種網絡分析方法，應用於推薦系統、生物學、社會科學、網絡安全、信息檢索以及知識圖譜中的人工智能（AI）推理。缺失鏈接預測通過分析觀察到的模式和關係，識別網絡中未觀察到但可能存在的連接。在擴散檢測中，這有助於識別和描述國家與非國家行為者獲取核武器或相關技術的企圖——這是一項對全球安全至關重要但極具挑戰性的任務。非負矩陣分解（NMF）和邏輯矩陣分解（LMF）等降維技術雖然有效，但需要選擇矩陣秩參數，即隱藏特徵的數量k，以避免過擬合或欠擬合。我們引入了加權（WNMFk）、布爾（BNMFk）和推薦（RNMFk）矩陣分解方法，並結合邏輯分解的集成變體，用於鏈接預測。我們的方法通過使用改進的自舉方法和不確定性量化（UQ）評估穩定性和準確性，自動確定模型秩估計，評估隨機擾動下的預測可靠性。我們結合Otsu閾值選擇和k-means聚類進行布爾矩陣分解，並將其與基於坐標下降的布爾閾值方法進行比較。我們的實驗突出了秩k選擇的影響，評估了不同測試集大小下的模型性能，並展示了UQ在可靠預測中的優勢。我們在三個合成數據集（布爾和均勻分布）上驗證了我們的方法，並在五個真實世界的蛋白質-蛋白質相互作用網絡上與LMF和對稱LMF（symLMF）進行了基準測試，展示了改進的預測性能。

摘要

  • 原文標題：A Short Survey of the Well-posedness of the Two-dimensional Burgers' Equation
  • 中文標題：二維Burgers方程適定性研究簡評
  • 發布日期：2025-03-06 14:19:14+00:00
  • 作者：Xiang Zhang, Shuhan Xie, Yule Sun
  • 分類：math.AP
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04467v1

中文摘要：在本文中，我們利用無限維動力系統的框架，建立了二維Burgers方程解的存在性和唯一性。二維Burgers方程模擬了非線性平流和粘性耗散之間的相互作用，其形式為：$$ u_{t} + u \cdot \nabla u = \nu \Delta u + f, $$ 其中 $ u = (u_1, u_2) $ 是速度場，$ \nu > 0 $ 是粘性係數，$ f $ 表示外力。我們主要採用Galerkin方法將偏微分方程轉化為常微分方程。此外，通過使用Sobolev空間、能量估計和緊緻性論證，我們嚴格證明了在適當的初始條件和邊界條件下全局解的存在性及其唯一性。

摘要

  • 原文標題：An improved evaluation of the electroweak contribution to $(g-2)_μ$
  • 中文標題：對$(g-2)_μ$的電弱貢獻的改進評估
  • 發布日期：2025-03-06 19:00:00+00:00
  • 作者：Martin Hoferichter, Jan Lüdtke, Luca Naterop, Massimiliano Procura, Peter Stoffer
  • 分類：hep-ph, hep-ex, hep-lat, nucl-th
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04883v1

中文摘要：對μ子反常磁矩的電弱貢獻的精確評估需要對標準模型的各個方面進行控制，包括希格斯物理、玻色子和（重）費米子圖的多環計算，以及輕夸克存在下的非微擾效應。目前，主要的不確定性來自矢量-矢量-軸矢量三點函數中的強子效應，最近在強子光-光散射背景下對這些效應的理解有所提高。得益於這些進展以及關於粲夸克貢獻的新微擾和非微擾輸入，我們得到了$a_\mu^\text{EW}=154.4(4)\times 10^{-11}$。

摘要

  • 原文標題：Collapse of Dense Retrievers: Short, Early, and Literal Biases Outranking Factual Evidence
  • 中文標題：密集檢索器的崩潰：短、早和字面偏見勝過事實證據
  • 發布日期：2025-03-06 23:23:13+00:00
  • 作者：Mohsen Fayyaz, Ali Modarressi, Hinrich Schuetze, Nanyun Peng
  • 分類：cs.CL, cs.IR
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.05037v1

中文摘要：密集檢索模型通常用於信息檢索（IR）應用，例如檢索增強生成（RAG）。由於它們通常是這些系統中的第一步，其魯棒性對於避免失敗至關重要。在本研究中，通過重新利用關係提取數據集（如Re-DocRED），我們設計了控制實驗，以量化啟發式偏差（如偏好較短文檔）對Dragon+和Contriever等檢索器的影響。我們的研究揭示了顯著的脆弱性：檢索器通常依賴於表面模式，如過度優先考慮文檔開頭、較短文檔、重複實體和字面匹配。此外，它們往往忽略文檔是否包含查詢的答案，缺乏深層次的語義理解。值得注意的是，當多個偏差結合時，模型表現出災難性的性能下降，選擇包含答案的文檔的概率不到3%，而偏向於不包含答案的文檔。此外，我們表明這些偏差對下游應用（如RAG）有直接影響，其中檢索偏好的文檔可能會誤導大型語言模型（LLMs），導致性能下降34%，甚至比不提供任何文檔更差。

摘要

  • 原文標題：Influence of elastic deformations on body-wave velocity in solids: a case study considering shear deformations in concrete
  • 中文標題：彈性變形對固體中體波速度的影響：以混凝土剪切變形為例的研究
  • 發布日期：2025-03-06 11:57:49+00:00
  • 作者：Hao Cheng, Cornelis Weemstra, Katrin Löer, Max A. N. Hendriks, Yuguang Yang
  • 分類：physics.class-ph, physics.app-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04354v1

中文摘要：本文利用聲彈性理論框架研究了彈性變形對可壓縮各向同性材料中體波速度的影響。具體而言，它研究了在波傳播方向定義的坐標系中，與主變形軸成一定角度傳播的體波，其中剪切變形和法向變形同時存在。儘管已有許多研究涉及這一主題，但理論推導尚未就波速對施加的剪切應力和應變的響應得出明確結論。為了得出混凝土中體波的具體結論，我們以混凝土為介質分析了三個例子。主要發現是，在混凝土材料中，當體波在剪切變形平面上傳播時，縱波速度的變化主要歸因於法向應變的變化，而橫波速度則顯著受到法向應變和剪切應變的共同影響。這一發現可以增強聲彈性在平面應力狀態下檢測主應力大小和方向的應用。

摘要

  • 原文標題：Reproducibility Assessment of Magnetic Resonance Spectroscopy of Pregenual Anterior Cingulate Cortex across Sessions and Vendors via the Cloud Computing Platform CloudBrain-MRS
  • 中文標題：通過雲計算平台CloudBrain-MRS評估前扣帶回膝前區磁共振波譜的跨會話和跨廠商可重複性
  • 發布日期：2025-03-06 14:06:50+00:00
  • 作者：Runhan Chen, Meijin Lin, Jianshu Chen, Liangjie Lin, Jiazheng Wang, Xiaoqing Li, Jianhua Wang, Xu Huang, Ling Qian, Shaoxing Liu, Yuan Long, Di Guo, Xiaobo Qu, Haiwei Han
  • 分類：stat.ML, cs.LG, physics.med-ph
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04453v1

中文摘要：鑑於需要闡明疾病及其治療機制，以及不同磁共振系統供應商之間採集和後處理協議缺乏統一性，本研究旨在確定從不同會話、機器模型甚至不同供應商的3T掃描儀獲得的代謝物濃度是否具有高度可重複性，並可用於診斷分析，這對於罕見疾病的研究非常有價值。參與者在一周內的兩天分別接受磁共振成像（MRI）掃描（每天一次會話，每次會話包括兩次質子磁共振波譜（1H-MRS）掃描，兩次掃描間隔不超過5分鐘（無離床活動））。使用變異係數（CV）和組內相關係數（ICC）分析會話內和會話間的可靠性，並使用相關係數分析跨機器的可重複性。對於會話內和會話間，所有會話的第一次或第二次掃描的CV值幾乎都低於20%，大多數代謝物的ICC值從中等（0.4-0.59）到優秀（0.75-1），表明數據可靠性高。在三台掃描儀之間的可重複性方面，所有Pearson相關係數接近1，大多數在0.9左右，且大多數具有統計學顯著性（P<0.01）。此外，供應商內部的可重複性高於供應商之間的可重複性。

摘要

  • 原文標題：Towards a Study of Low Energy Antiproton Annihilations on Nuclei
  • 中文標題：低能反質子與原子核湮滅的研究
  • 發布日期：2025-03-06 14:09:58+00:00
  • 作者：Viktoria Kraxberger, Marcus Bumbar, Angela Gligorova, Claude Amsler, Matias Bayo, Horst Breuker, Matti Cerwenka, Giovanni Costantini, Rafael Ferragut, Marco Giammarchi, Giulia Gosta, Hiroyuki Higaki, Eric D. Hunter, Carina Killian, Naofumi Kuroda, Marco Leali, Giancarlo Maero, Chloe Malbrunot, Valerio Mascagna, Yasuyuki Matsuda, Stefano Migliorati, Daniel Murtagh, Amit Nanda, Lilian Nowak, Massimiliano Romé, Martin C. Simon, Minori Tajima, Valerio Toso, Stefan Ulmer, Luca Venturelli, Alina Weiser, Eberhard Widmann, Yasunori Yamazaki
  • 分類：physics.ins-det, nucl-ex
  • 原文鏈接：http://arxiv.org/abs/2503.04868v1

中文摘要：摘要：在ASACUSA設施中，正在進行一項關於反質子在薄固體靶上靜止湮滅的研究，該設施現在配備了一條用於250 eV慢速提取的專用束線。實驗將採用新技術，如與硅傳感器耦合的Timepix4 ASIC，以測量薄固體靶中產生的各種分支的總多重性、能量和角分布。正在構建一個由七個Timepix4組成的探測系統，覆蓋大部分立體角。通過蒙特卡羅模擬，開發了一種基於單平面探測器中粒子軌跡的3D湮滅頂點重建算法。這些測量將有助於研究反質子-核相互作用及其對核質量和分支比的依賴性。結果將用於評估並可能改進各種模擬模型。

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