我们在N = 2 $$ \ mathcal {N} = 2 $$ SCFT中研究受保护的相关函数，其描述由二维手性代数捕获。 我们的分析暗示了c异常作为风味中心电荷k的函数的新的解析界线，适用于任何具有风味对称性的理论。 将我们的结果与文献中的较早界限相结合，对N = 2 $$ \ mathcal {N} = 2 $$理论的参数空间提出了严格的约束。 特别是，它选择了一组特殊的模型，一旦给出k，其c的值就唯一固定。 此集合包括由小平的分类给出的规范排名N = 2 $$ \ mathcal {N} = 2 $$ SCFT。

在这项工作中，我们分析了带有中心电荷的扩展N = 2超对称性，并在两个不同的观点下开发了其超空间公式。 最初，在经典力学的背景下，我们讨论了变形超对称导数的引入及其对一维非线性sigma模型变形的影响。 之后，考虑场论框架，我们在二维中展示了该超级代数的实现，因此坐标之一与中心电荷有关。 作为一种应用，在这种二维方案中，我们考虑了特殊的自耦合物质模型的拓扑（正弦）配置，并提出了一个非平凡的铁离子解决方案。

我们讨论了N扩展量子力学超对称（QM SUSY）的新实现，其中中心电荷隐藏在具有更高弯曲维数的高维Dirac作用的四维（4D）质谱图中。 我们证明了这种N扩展的QM SUSY是由额外维度上的对称性引起的，并且该超对称代数中的超多重子对应于Bogomol’nyi–Prasad–Sommerfield状态。 此外，我们检查了具有磁单极背景的S2超维模型，并确认了N扩展的QM SUSY解释了4D质谱的简并性。

当空间圆的大小达到无穷大时，我们讨论了在热力学极限中由较高的qKdV电荷修饰的2d CFT的分配函数。 在此极限下，鞍点近似是精确的，并且在无限中心电荷下，可以明确计算出广义划分函数。 我们表明，可以将对自由能的领先的1 / c校正重新表示为Young tableaux的总和，我们可以为前两个qKdV电荷进行计算。 接下来，我们将广义集合与包含单个主要状态的“本征状态集合”进行比较。 在无限的中心电荷下，对于qKdV逸度的任何值，集合都在本地操作员的期望值级别上匹配。 当中心电荷很大但很有限时，对于任何逸度值，上述集合都是可以区分的。

在具有U（N）规范对称性的N $$ \ mathcal {N} $$ = 4 SYM中，具有固定尺寸的半BPS状态的多重性可以用Young图标记，并且可以使用与U Casimirs对应的守恒电荷来区分 （N）。 在AdS 5×S 5双重背景下对LLM几何形状和超级恒星进行的信息理论研究，提出了一些有关已知卡西米尔（Casimirs）有限集的Young图的可分辨性的问题。 利用unit群和对称群之间的Schur-Weyl对偶关系，这些问题转化为关于对称群代数中心的结构性问题。 我们获得有关这些结构特性和相关香农熵的代数和计算结果，并生成关联的数字序列。 根据内容分布函数对Young图的表征将这些数字序列与双色子方程联系起来。 这些内容分发功能可以可视化为内容空间中连接的，分段的，打开的字符串。

研究了具有中心扩展的扩展量子力学超对称（QM SUSY）的新实现。 我们首先显示隐藏了d =偶数（奇数）的两组不同的d + 2（d + 1）超级电荷，每个组都满足N = d + 2（d + 1）扩展的QM SUSY代数，而没有中心扩展 （4 + d）维狄拉克作用的四维质谱。 然后，我们发现整个增压集合形成一个N = 2d + 4（2d + 2）扩展的QM SUSY代数，中心电荷为d =偶数（奇数）。 超对称代数的表示形式为1 / 2-Bogomol’nyi-Prasad-Sommerfield状态，对应于具有中心扩展的超对称代数的简短表示形式。 我们明确地检查了具有超矩形和圆环额外尺寸的模型的四维质谱，并讨论了它们的超对称结构。

目的：在多中心，多供应商的幻像研究中，使用多家供应商的DIXON方法，评估of乙氧基苄基二亚乙基三胺五乙酸（Gd-EOB-DTPA）对质子密度脂肪分数（PDFF）的影响。 材料和方法：构建了具有不同脂肪体积百分比（0、5、10、15、20、30、40和50）和Gd-EOB-DTPA浓度（0和0.4 mM）的人体模型。 将每对中没有Gd-EOB-DTPA的体模定义为对比前体模，将每对中具有Gd-EOB-DTPA的相应体模定义为对比后体模。 通过三个供应商的DIXON技术扫描了幻像，以确定PDFF。 通过Bland–Altman分析评估了在对比前和对比后幻像中确定的PDFF之间的一致性。 结果：平均差异（对比前PDFF-对比后PDFF）和协议限制为飞利浦5.1％（− 0.8％至11.0％），西门子6.1％（− 0.9％至13.1％）和通用电气1.3％（− 1.2％至3.9） ％）。 结论：无论使用哪种扫描参数，使用三家供应商的DIXON技术测量的PDFF在对比后幻像中均小于相应的对比前幻像，这是因为Gd-EOB-DTPA改善了T1偏差。

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