Modelling instrumental response for neutron scattering experiments at CSNS
该论文利用 CSNS 自研蒙特卡洛代码 Prompt 重现了轻/重水热中子总散射实验,提出了一种统一处理实测与模拟数据的方法,成功验证了模拟与实验的高度一致性,并阐明了非弹性散射效应及其消除机制。
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该论文利用 CSNS 自研蒙特卡洛代码 Prompt 重现了轻/重水热中子总散射实验,提出了一种统一处理实测与模拟数据的方法,成功验证了模拟与实验的高度一致性,并阐明了非弹性散射效应及其消除机制。
该论文指出传统静态模型无法有效刻画城市扩张的非平衡动态特征,主张借鉴统计物理中的偏微分方程框架,通过融合遥感、城市经济学与复杂性科学,构建能够捕捉空间异质性与反馈机制的动态模型以指导可持续规划。
该研究利用 RANS 数值模拟验证了入口雷诺数对等温旋流燃烧器流场的影响,发现尽管雷诺数增加显著增强了轴向速度和回流强度,但内回流区的位置基本保持不变,表明火焰锚定在惯性条件变化下具有鲁棒性。
该研究结合野外观测与 WRF 数值模拟,分析了阿尔卑斯山博尔扎诺盆地夜间排水风特征,发现尽管模型能准确捕捉谷口风的主要结构,但包含温度方差预报方程和逆梯度项的边界层方案在模拟盆地温度层结及由此影响的风流轨迹方面表现更佳。
本文开发了一种基于三维拉格朗日粒子追踪的高分辨率实验平台,通过识别并消除三种主要伪影干扰,成功在亚柯尔莫戈洛夫尺度下实现了对湍流中惯性微滴(斯托克斯数 0.2–1.0)的聚集与碰撞动力学的可靠观测。
该研究通过动力学模型揭示,蜈蚣通过主动调节身体刚度以匹配步频,利用身体力学特性而非单纯神经计算来协调多足运动,从而实现快速且高效的行进。
该研究首次揭示并阐明了在原子和分子气体中(尽管粒子间距很大)存在一种此前未被认知的、不同于弱束缚体系的高效分子间库仑衰变新机制。
该研究通过数值模拟与理论分析证明,在粘性流体中对称泳姿因具备独特的水动力学对偶性而能实现最优推进效率,从而揭示了自然界中对称游动策略普遍存在的物理最优性原理。
该论文提出,若将基本粒子的惯性中心与相互作用中心视为重合则对应点粒子模型,若视为不同且相互作用中心以光速运动,则能导出满足狄拉克方程的经典自旋粒子动力学描述。
该论文提出了一种基于无监督深度卷积神经网络(U-Net 架构)的新型工具,通过高分辨率图像去噪和物理信息指标,在低信噪比和小数据集条件下显著提升了下一代粒子加速器束流发射度测量与晕结构重建的精度。
该论文指出,在假设时空变量等价的前提下,当引入将时间变量与空间变量互换的混合度规张量视角时,自由中微子在两种不同视角的交叉作用下会发生“内部”改变,但若这两种视角不兼容,该结论则不成立。
该研究揭示了南亚季风爆发期间,随着跨赤道气流增强,热带边界层从传统埃克曼平衡向非线性平流主导的“平流边界层”(ABL)发生动力机制转变,并建立了描述该新机制的标度律与理想化模型,阐明了其对季风爆发及气候模式参数化的重要意义。
该研究利用最大熵原理和机器学习,将非平衡态的两相渗流问题映射为平衡态自旋玻璃模型,成功揭示了多孔介质中两相流从线性到非线性转变的临界点与自旋玻璃相变之间的对应关系,并指出玻璃相态对应于具有强滞后和宽时间尺度波动的动态玻璃态流动机制。
本文介绍了一种名为 的新代码,该方法通过在全域采用位移表述而非传统的势函数表述,利用径向谱元素直接谱元法(DSM)计算自引力、球对称、非旋转、非弹性且横向各向异性地球模型中的合成地震图,并验证了其与现有主流代码的高度一致性。
该研究通过采用减缓极化转移速率的 NMR 脉冲序列,在化学交换速率较低且磁不等价性较高的 SABRE 系统中实现了比传统快速转移方法更优的极化产率。
该研究利用集体汤姆逊散射诊断技术,详细测量了 Llampudkeñ 脉冲功率发生器驱动的预磁化氩气箍缩内爆中的三维速度分量,揭示了轴向磁场通过 洛伦兹力机制诱导自发旋转,并证实即使微弱的轴向磁场也能抑制“拉链效应”从而改善停滞阶段的均匀性。
本文提出了一种名为 NATPS 的新方法,该方法基于具有时间可逆性和细致平衡条件的 MASH 动力学,通过结合过渡路径采样(TPS)框架,显著降低了模拟稀有非绝热事件的计算成本并提供了机理洞察。
该论文基于普利高津的开放系统热力学理论,结合内部程序约束提出了生物个体生长与发育定律,并通过估算特定物种的比熵,揭示了从酵母到鸟类进化过程中比熵降低的规律。
该论文提出了名为 EarthquakeNPP 的基准测试平台,旨在通过引入更严谨的数据集和评估协议来弥补现有神经点过程(NPP)基准的缺陷,实验结果表明当前测试的 NPP 模型在加州地震预测任务中均未能超越经典的 ETAS 模型,暗示其尚未具备实际预报能力。
该研究提出了一种无需直方图化、数值积分或最小二乘拟合的新方法,直接分析中子散射事件模式数据,从而在显著降低系统误差并提高参数精度的同时,实现了比传统方法高出数个数量级的数据效率,尽管其代价是计算时间增加且方法直观性降低。