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Spin alignment, tensor polarizabilities, and local equilibrium for spin-1 particles

本文通过讨论自旋密度矩阵基、引入平衡分布，并构建了与现有自旋-1/2粒子描述相平行的完美自旋流体力学，为自旋-1粒子建立了一个统一的理论框架。

Physics Informed Bayesian Machine Learning of Sparse and Imperfect Nuclear Data

本文提出了一种物理信息驱动的贝叶斯机器学习框架，该框架利用裂变模型先验和累积产额约束，在实验核数据稀缺且不完善的情况下，准确评估能量依赖型独立裂变产物产额。

Helium-3 relativistic wave function in light-front dynamics

本文在轻前沿动力学框架下，利用不含势近似的单玻色子交换模型，计算了 $^3$He 原子核的相对论波函数，揭示了相对论效应如何引入了在非相对论极限中不存在的新自旋-同位旋分量及变量依赖性。

Physics-based method for generating probability table using random-matrix approach

本文提出了一种基于物理的方法，通过利用高斯正交系综 $S$-矩阵模型计算波动截面来生成概率表，并通过以 $^{238}$U 和 $^{239}$Pu 进行验证，展示了该方法在考虑统计不确定性和 $S$-矩阵幺正性的同时，与传统 Breit-Wigner 形式具有定性一致性。

Universal Relations and Correlation Analysis of Proto-Neutron Star Properties in Energy-Momentum Squared Gravity

本研究探讨了能量-动量平方引力框架下原中子星的宏观性质与普适关系，揭示了尽管热力学变量和修正引力参数会显著改变单个恒星的特征，但这些性质之间的底层相关性仍然保持稳健且基本不受影响。

Exploring Radial Oscillations in Slow Stable and Hybrid Neutron Stars

Constraining the $f$-mode oscillations frequency in Neutron Stars through Universal Relations in the realm of Energy-Momentum Squared Gravity

SPARKX: A Software Package for Analyzing Relativistic Kinematics in Collision Experiments

本文介绍了 SPARKX，这是一个开源 Python 软件包，旨在通过提供一个能够与 SMASH 和 JETSCAPE 等主要模拟框架集成的综合性、多格式工具包，来简化并增强重离子碰撞实验中相对论运动学的分析。

Effects of hadronic reinteraction on jet fragmentation from small to large systems

本研究通过使用耦合了 SMASH 后向器（afterburner）的 X-SCAPE 事件生成器表明，即使在像 $e^++e^-$ 碰撞这样的小系统碰撞中，强子再散射也会显著改变喷注碎裂观测值，从而凸显了强子相在不同碰撞环境下对喷注淬火过程的关键作用。

Global Bayesian Analysis of $\mathrm{J}/ψ$ Photoproduction on Proton and Lead Targets

本文利用颜色玻璃凝聚态框架，对质子和铅靶上的衍射 $\mathrm{J}/\psi$ 光致产生过程进行了全局贝叶斯分析，结果表明，尽管同时描述 HERA 和 LHC 数据具有挑战性，但引入一个整体 $K$ 因子能显著提高模型拟合这两个数据集的能力。