• 拉达克喜马拉雅地区始新世岩脉的多方法绝对古强度研究：对始新世古场强度的启示

  •研究采用了多种古地磁强度测定方法，对拉达克喜马拉雅地区七处始新世基性岩脉进行了分析。•研究中使用了Thellier-Thellier（IZZI）方法、伪Thellier方法以及Shaw型古地磁强度测定方法。•岩石磁学分析结果显示，这些岩脉中的磁铁矿具有低矫顽力，属于SD到PSD

  来源：Physics of the Earth and Planetary Interiors

  时间：2026-07-28

• 基于分数作用量类变分方法的玻色-爱因斯坦凝聚体中的分数耗散：修正后的格罗斯-皮塔耶夫斯基动力学、临界温度及集体模式

  摘要：我们在分数作用量变分方法框架下发展了玻色-爱因斯坦凝聚体动力学的分数扩展形式，其中经典作用量通过黎曼-刘维尔时间核得到修改。这一表述方式产生了一个广义的格罗斯-皮塔耶夫斯基方程，该方程包含一个内在的时间依赖耗散项，它打破了时间反演对称性，同时保留了理论的变分结构。由此产生的

  来源：Physica C: Superconductivity and its Applications

  时间：2026-07-28

• 复杂网络中链接可预测性的研究：二阶谱扰动方法

  摘要：在复杂网络链接预测领域中，预测性是一个极具挑战性的问题，其目的是揭示网络内在结构与该结构可被预测程度之间的关系。尽管现有研究已提出了多种预测性指标，但仍然需要更多基于结构特征和谱信息的度量方法。本文我们引入了一种二阶边对扰动框架，用于表征网络的结构确定性。与传统仅能捕捉单个

  来源：Physica A: Statistical Mechanics and its Applications

  时间：2026-07-28

• 一种基于确定性网络编码与联合空时最大比合并技术的水下声学通信跨层安全传输方案

  摘要：为降低水声通信易受被动窃听攻击的脆弱性，本文提出一种跨层安全传输方案，将信道缺陷转化为安全优势。在链路层，利用ARQ的反馈不对称性，并结合确定性网络编码，实施“全有或全无”的解码约束，使得部分被截获的数据包无法恢复出有效信息。在物理层，采用空时最大比合并技术，充分利用接收器

  来源：Physical Communication

  时间：2026-07-28

• 利用张量网络方法探索旅行商问题的解空间

  摘要：旅行商问题是一种经典的组合优化NP难问题，其研究范围不仅限于寻找最优路径。从更广泛的角度来看，重要的一点是分析解空间的结构，包括接近最优的路径以及具有统计意义的边。在本研究中，我们提出了一种基于物理原理的张量网络框架，用于对开放型旅行商问题进行统计力学分析，该框架以二次无约

  来源：Physica A: Statistical Mechanics and its Applications

  时间：2026-07-28

• 网络物理系统中的分布式安全状态估计：FDI攻击下的残差交换方法

  摘要：本文研究了在遭受虚假数据注入攻击的情况下，由传感器网络监控的 cyber-physical 系统的安全状态估计问题。首先，每个传感器利用本地测量值和估计值生成局部残差，然后在这些残差在相邻节点之间交换。其次，为每个节点部署χ2检测器以验证接收到的残差完整性。随后，提出了一种

  来源：Journal of the Franklin Institute

  时间：2026-07-28

• 一种用于描述微流控水电解中气泡动态的新快速数值方法

  摘要：提升电解系统性能的关键步骤，尤其是在无膜电解槽的开发中，在于理解氢气和氧气气泡的动态行为——从它们在电极表面的形成到从电解质溶液中脱离——如何影响电解槽的整体性能。一种有前景的控制方法是在低雷诺数下运行，因为此时可以运用解析解。本文基于斯托克斯动力学这一用于研究悬浮体动力学

  来源：Journal of Computational Physics

  时间：2026-07-28

• 求解非线性病态方程的高阶迭代方法

  摘要：本文研究了一种用于非线性病态方程的规范牛顿型迭代方法，其收敛阶至少为三。所研究的病态方程涉及实希尔伯特空间中的单调算子。该迭代方法被用来逼近拉夫连季夫规范化解，通过霍尔德型源条件来获得误差估计。此外，还提出了一种新的参数选择策略，这种策略不依赖于源条件参数，而是依据误差数据

  来源：Journal of Complexity

  时间：2026-07-28

• 基于ReLU的稀疏非负数据非线性张量分解方法

  摘要：利用低秩近似来发现张量数据中的内在结构是一种常见方法。然而，稀疏非负张量则带来挑战，因为其稀疏结构并不符合这些标准方法所要求的低秩假设。因此，我们提出了一种基于ReLU的非线性张量分解模型（ReLU-NTD）。该方法将稀疏非负张量M分解为M≈max(0,X)的形式，其中X为

  来源：Journal of Computational and Applied Mathematics

  时间：2026-07-28

• 通过LLM引导的正交解耦方法减轻多模态错误信息检测中的快捷学习现象

  •所提出的框架实现了最先进的检测性能。•正交分解确保了特征分离的精确性与可解释性。•基于大语言模型的蒸馏机制为特征解耦提供了外部监督。•基于几何特征的加权方式为不透明的注意力机制提供了透明替代方案。•新的异常数据基准能够准确评估模型对现实世界变化的整体适应性。引言随着技术的快速发

  来源：Information Processing & Management

  时间：2026-07-28

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