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在大型强子对撞机的次最小超对称标准模型中，我们考虑了轻希格诺斯和奇利诺斯。 我们假设singlino是最轻的超对称粒子，而higgsino是次轻的超对称粒子，其余的超对称粒子处于多TeV范围内。 这种情况受风味和CP问题的推动，提供了一种在现象学上可行的暗物质候选物，并改善了与测得的希格斯质量一致的电弱拟合。 在这里，希格诺斯人衰变成了开壳式玻色子和辛格利诺。 我们考虑了轻子衰变模式，得到的特征是三个孤立的轻子和缺失的横向能量，这被称为三峰信号。 我们模拟信号和标准模型的背景，并在s = 14 TeV的大型强子对撞机的希格西诺-辛格利诺质量平面中呈现出排除区域，积分光度为300 fb -1。

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基于采样控制研究了时滞神经网络的指数同步问题。首先,建立了驱动-响应时滞神经网络的数学模型并设计了采样控制器。其次,在输入延迟法的框架下,通过构造时间依赖的李雅普诺夫泛函,并结合自由权矩阵方法,建立了保证驱动-响应系统取得指数同步的线性矩阵不等式形式(LMIs)的判据。最后,通过两个数值仿真算例验证了结果的可行性。

本文以WoS数据库和CNKI数据库为样本，使用HistCite分析了Kano模型的研究现状，然后分析了Kano模型的引用网络，比较了Kano模型研究的主题和重点。 最后，根据引文网络和研究主题，提出了Kano模型的未来发展方向。

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混沌系统的基本特点就是系统对初始值的极端敏感性，两个相差无几的初值所产生的轨迹，随着时间的推移按指数方式分离，lyapunov指数就是定量的描述这一现象的量。