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本文提出了一种用于白光光谱干涉的统一理论与仿真框架，该框架能够通过单一的光纤光谱仪装置，实现对薄膜厚度（精度达 $\pm$ 0.2 nm）和群折射率色散的高精度、无扫描测量。

本文建立了一种编码感知诊断规则，通过将输入编码、动力学演化和固定读取对费舍尔信息增长的贡献进行分离，从而将真实的信息回流与普通的参数印迹从开放量子系统中区分开来。

本文提出了一种 DeepONet 辅助的角度分辨散射测量框架，该框架集成了用于光谱校正的算子学习、用于 RCWA 反演的粒子群优化以及用于 SAM 增强型 SEM 验证，旨在实现 Si 掺杂 GaN 纳米线几何结构的原位计量中的亚纳米级精度。

该论文引入了 SA-IBF，这是一种具有两个参数的可识别噪声模型，它在保持对称性的量子电路中，其准确度优于标准的独立比特翻转模型，并能与复杂的贝叶斯优化模型相媲美，同时显著降低了计算成本。

本研究探讨了离子位阻效应、离子分配以及流体的幂律行为如何影响涂覆有聚电解质层的非对称软纳米通道中的电渗流和离子选择性，为纳米流体器件和生物传感器的应用提供了见解。

本文提出了一种基于受迫修正 Korteweg–de Vries–Burgers 方程的精确解析模型，用于描述多组分彗星与电离层等离子体中振荡激波片的形成与消散，并推导出一个与帕克太阳探测器和太阳轨道器任务的在轨观测结果相一致的无参数能量耗散公式。

本研究开发了一种代表性体积单元（RVE）框架，该框架将随机纤维网络的机械压缩直接与热分析联系起来，成功预测了硅基和氧化铝柔性外部绝热材料在不同压缩压力下有效热导率的非线性增长。

本文证明了通过分子点群对称性对酉耦合簇拟设进行过滤，会产生一个精确的临界子流形，在此流形上，基于梯度的优化无法区分过滤后的模型与未过滤的模型，同时展示了在平衡点附近，阿贝尔子群过滤在显著减少参数数量的同时，能够实现与全群过滤相当的能量。

本文提出了一种用于弹性网络分布外逆向设计的可微图神经网络分子动力学框架，能够实现对具有目标特性（例如强负泊松比效应、新颖的应力-应变响应以及局部缺陷）的材料的发现，且其系统规模远超训练数据的分布范围。

本文提出并从理论上证明，将交替磁性单层 V2Se2O 与常规 s 波超导体进行界面耦合，会诱导出一种具有手性马约拉纳边缘模的全能隙拓扑 p 波超导态，为实现拓扑三重态超导性提供了一条切实可行的途径。