我们考虑4-dκ-Minkowski空间上具有四次可定向相互作用的一族κ-Poincaré不变标量场理论，即ϕ及其共轭ϕ†在四次相互作用中交替出现，其动力学算符为a的平方 Uκ（iso（4））-等价Dirac算子。 形式交换极限产生标准复数ϕ 4理论。 我们发现2点函数收到UV线性发散的1循环校正，而没有IR奇异点，

基于耗散结构理论的冲击地压防治初探，薛世鹏，王恩元，深部开采的矿山煤岩动力灾害严重。为了探索冲击地压防治新思路，本文研究了熵变方程与耗散结构的关系，提出了冲击地压活动域系统

基于耗散结构理论的ERP实施风险评估，郭祚钊，，本文探讨了目前国有企业面临的ERP实施风险问题，分析了耗散结构理论在其风险评价过程中的合理性和有效性，重点研究了运用耗散结构

现在众所周知，用于将异质弦压缩到四个维度的矢量束的模空间是通过一组特殊类型的加权射影空间束的一组截面进行参数化的，称为Looijenga的加权射影空间束。 我们表明，可以获得必要的加权投影空间和描述规范组EN（N = 4，···，8）和SU（n + 1）（n = 1，2，3）的光谱覆盖的Weierstrass方程 根据泰特（Tate）算法，通过一系列的爆破程序系统地进行系统化处理，从而可以自动获得由Looijenga定理提出的正确线束的截面。 它们不过是参数化复杂结构的六维F理论中独立多项式集合的四维类似物，这在D 4，A 5，D 6，E 3和SU（ 2）×SU（2）束。 我们还将解释为什么我们可以通过使用Mordell-Weil格的结构定理以这种方式获得它们，这对于理解F理论中奇异性与手性物质的出现之间的关系也很有用。

梅尔尼科夫（Melnikov）的方法是一种分析方法，可以显示由Smale马蹄铁产生的经典混沌的存在。 尽管它的适用性受到一定限制，但它是一项强大的技术。 在本文中，我们提出了梅尔尼科夫方法可适用的IIB型超重力解决方案。 这是AdS 5×S 5背景的脑波型变形。 通过采用两个减法响应，我们研究了两种类型的耦合摆振荡器系统。 然后按照Holmes和Marsden的标准方法为每个系统计算Melnikov函数，并通过分析显示混沌的存在。

基于主动控制理论的工程变更审计，杨琳，，工程审计中常见大量的工程变更，并导致工程费用超标。本文根据管理学的控制理论，通过对项目投资过程中发生造价超标现象的成因剖

1-4.1 AFDX消息结构定义 以太网提供的消息长度明显大于ARINC 429。这允许以与ARINC 429不同的格式表示数据，数据元 素能够具有更高的精度。在以太网中最小尺寸的数据包具有18字节的有效载荷。如果在AFDX网络中被 发送的消息小于18个字节长度，在消息出现在介质上之前，它将被加上填充字直到18字节。发送18字节 的有效载荷并不是一种有效率的网络使用方法，因为与数据包的开销相比载荷较小。当数据包的尺寸达 到几百个字节长度，网络开始变得更有效率。 需要根据数据原语的产生方式对它们分组。例如，如果一个传感器以相同的速率发送几个不同的 ARINC 429标签值（label），当该传感器配备到一个AFDX网络接口的时候，这些数据元素很可能是被 分为一组，一起构成单个的消息。 下面的消息的定义用到经验规则，该规则显示消息是如何由一个功能状态集和一个数据集构成，而 数据集如何由一些数据原语构成。当可能的时候，消息结构中的一行通常是一个数据原语。方框表示一 个数据原语，它被用来表示一组字节，最高位字节在左边，最低位字节在右边。同样，在字节里面的二 进制位也是最高位（msb）在左边，最低位（lsb）在右边。 1-4.2 消息格式举例 表1-4是一个消息格式的例子。它演示如何在消息中应用填充域和备用域。在这个例子中，填充域 是为了保持数据元素的对齐。 在一些情况下，布尔型数据原语可能被用来表示离散量。在表格1-4中的示例的消息具有一个打包 的布尔量，处于地址偏移量0x00C0，表1-4展示这个被用作位置离散量的布尔量中每个二进制位的定义。 图1-4.2.1显示这个布尔数据原语的细节，即它是如何在存储区被实际地表示的。打包的布尔量是右端对 齐的，它们从右端开始，向左填入数据位，并且可能在左端留下备用位。 图 1-4.2.1 表 1-4 中消息的布尔量的细节 GPS垂直品质因数状态：整型 — 32 bit GPS垂直积分极限状态：整型 — 32 bit 0x00B8 0x00BC 0x00C0 0x00C4 备用 — 32 bit bit 31 bit 30 bit 29 bit 28 bit 0 bit 1 bit 2 bit 3bit 4bit 5bit 6 备用 备用 备用 备用 备用 备用 备用 Pos 1 Pos 2 Pos 3 Pos 4

我们在量子场论的背景下探索机器学习技术的观点。 特别是，我们讨论了在非零温度和化学势下的二维复标量场理论-一种具有非平凡相图的理论。 根据现场配置，成功地训练了神经网络，以识别该系统的不同阶段并预测各种可观察物的值。 我们分析了广泛的化学势，发现该网络很健壮，能够识别远离训练点的模式。 除了属于监督学习的回归分析之外，还提出了一种无监督的生成网络，以生成遵循特定分布的新量子场配置。 我们的生成模型自动捕获了物理配置满足的隐式局部约束。 我们详细介绍了这种生成方法在训练区域之外进行采样的潜在用途。

以预测矿井瓦斯相对涌出量为研究目的,运用缓冲算子理论,建立了灰色系统模型,并将该模型应用到某矿井的瓦斯涌出量预测分析中,对该矿历年来相对瓦斯涌出量进行了灰色生成,建立了灰色预测,对照精度检验可知,达到了一级精度,预测结果可靠。

瓦斯涌出量预测是瓦斯防治的重要技术环节。在综合分析开滦钱家营矿-850 m水平7煤层地质条件和采掘顺序的基础上,探讨了Gm(1,1)模型预测矿井瓦斯涌出量的方法。依据预测结果,确定矿井瓦斯涌出量的动态变化和总的趋势,为煤矿安全生产提供技术保障。