Piston-Like Information Engine II: Boundary-Controlled Optimum in Active Matter
本文表明,利用自驱动毛刷机器人(bristle bots)的边界控制信息机,与热力学系统相比,表现出在定性上截然不同的功输出关系和密度依赖型机制切换,这一非平衡态特征归因于活性粒子在边界附近的堆积。
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统计力学是连接微观粒子运动与宏观物质性质的桥梁,它帮助我们理解为何冰会融化、为何磁铁能吸起回形针。在凝聚态物理领域,这一理论框架至关重要,它揭示了从超导材料到复杂流体等日常现象背后的深层规律。
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本文表明,利用自驱动毛刷机器人(bristle bots)的边界控制信息机,与热力学系统相比,表现出在定性上截然不同的功输出关系和密度依赖型机制切换,这一非平衡态特征归因于活性粒子在边界附近的堆积。
本文表明,虽然任何经典混合都会导致量子行走在接近量子极限时呈现具有一阶极点的扩散特性,但量子步与经典步的具体时间排序决定了该扩散系数的振幅,尽管两者的步进速率相同,不同方案之间的差异仍达两倍。
本文研究了重整化群(RG)与长程条件互信息(CMI)之间的关系,证明了尽管 RG 约束通常能确保紫外有限性,但特定的层级模型在拥有简单且稳定的 RG 描述的同时,仍可能在 RG 流下表现出发散的马尔可夫长度或多项式量级的 CMI 衰减。
本文将随机梯度下降动力学建模为一个渗流过程,其中架构对称性通过离散且同步的块合并驱动更简单子网络的形成,并表现为在重尾噪声下同样适用于 Adam 和 AdamW 的方差峰值与缩放级联。
本文表明,多体系统中的时滞自相互作用可以产生非平衡现象,包括螺旋涡旋和规避梅林-瓦格纳定理(Mermin-Wagner theorem)的非常规长程有序,为工程化构建活性超材料提供了一种新范式。
本文提出了一个布朗热机的逆向设计框架,该框架推导出了优化温度剖面和势垒高度 world 的精确解,并揭示了虽然“热端上坡/冷端下坡”的剖面能唯一地实现准静态效率最大化,但有限电流的优化则需要热整流与传输阻力之间一种独特的平衡。
本文通过采用匹配渐近分析来确定任意角度下的持续指数,并针对特定楔形几何结构显式计算前因子,同时推导相关的边界局部时间与首次穿越时间分布,研究了部分反应性楔形区域内布朗粒子生存概率的长时幂律衰减。
本文通过数值模拟证明,非热无应变挤压(athermal quasistatic pinching)可作为非晶态固体的一种极小局部探针,揭示了从线性弹性、偶极响应向塑性机制的转变,其中重排的性质——从充分退火玻璃中的局部事件到退火不足材料中的全系统级联——受控于施加的拉伸量以及材料的稳定性。
本文利用全计数统计(Full Counting Statistics)以及通过切分随机基组(Chopped Random Basis)协议实现的优化控制,对三比特弗洛凯量子热晶体管(three-qubit Floquet quantum thermal transistor)中的涨落进行分析并增强其放大效应,揭示了精度与基电流之间的权衡关系,同时展示了该系统在近期量子技术中用于热调制方面的潜力。
本文证明了通过利用短退火时间内的绝热跃迁,挫折增强型量子退火修正模型(特别是带有额外副本间相互作用的惩罚自旋模型和堆叠模型)能够高效地找到具有微小能隙问题的最优解,从而为减轻噪声且运行受限的量子硬件中的误差提供了一种切实可行的方法。