Data-Driven Forecasting of three-Component Seismograms Using Transformer Architectures
本文介绍了 SeismoGPT,这是一种基于 Transformer 的自回归模型,通过学习受物理约束的动力学延续,成功实现了对三分量地震波形在时域上的预测,并在多种合成场景下实现了极高的相位相干性和频谱准确度。
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量子引力试图调和广义相对论与量子力学,解答宇宙最深层的奥秘。这一领域探索时空在极小尺度下的本质,从黑洞内部到宇宙起源,充满了颠覆性的思想实验与数学推演。
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以下是该领域最新发布的论文精选,涵盖从理论构建到数值模拟的最新进展。
本文介绍了 SeismoGPT,这是一种基于 Transformer 的自回归模型,通过学习受物理约束的动力学延续,成功实现了对三分量地震波形在时域上的预测,并在多种合成场景下实现了极高的相位相干性和频谱准确度。
本文通过一个具有紧支撑势垒和罗宾壁(Robin wall)的可控传递函数模型,分析了黑洞回声共振谱,旨在严格证明 定域化估计并阐明标准腔体分母的行为,而非提出新的回声机制或观测主张。
本文为被弦云和精质包围的四维带电 AdS 黑洞建立了一个新颖的“影子热力学”框架,证明了黑洞的影子半径可以作为事件视界的有效代理,用以重现范德华类相变并分析粒子发射率。
本文在霍恩斯基标量-张量理论内引入了一种设计方法,用以构建能够支持宇宙指数级和幂律加速且无鬼魂及拉普拉斯不稳定的特定子类的特定子类。
本文提出了一种五维膜世界模型,其中隐藏部门物质向共同黑弦视界的吸积驱动了我们膜上超大质量黑洞种子(SMBH seeds)的增长,从而在不需要原初化石或超爱丁顿吸积的情况下,为高红移黑洞问题提供了一种解决方案。
本文表明,若黑洞的质量超过一个与自旋相关的临界值,沿克尔黑洞极轴坠落的观测者便能在不被潮汐力撕裂的情况下幸存,这一条件在超大质量黑洞中得到满足,但在恒星级旋转黑洞中则不然。
本文将拟议的桌面级引力量子特性测试重新构想为“量子引力模仿游戏”,论证了机械振荡器之间的引力相互作用如何能够促进量子态隐形传态,从而实现对引力的基本经验探测。
本文证明了渐近反德西特时空中自相互作用标量场的临界引力坍缩表现出 II 型行为,具有普遍的回声周期,且其临界指数在不同的 AdS 曲率半径下保持不变,从而证实了标量场势能的具体形式并不会显著改变临界坍缩的动力学过程。
本文通过详细阐述计算圈修正功率谱所需的摄动偏置展开,并提出一种使现有 CDM 模拟器适应这些超越标准模型场景的策略,将混合有效场论(HEFT)框架扩展到了修正引力宇宙学中,特别是 引力。