我们对一元和Rξ量表执行Abelian-Higgs模型的一门旧式的单环重归一化，重点是标量势和量规玻色子质量。 我们的目标是在这种简单的情况下证明量子规在量子水平上的有效性，这可能为迄今为止（主要是）避免使用的循环计算框架开辟道路。 我们确实发现，gauge度量在β函数水平上是一致的，并且等效于Rξ度量。 然后，我们比较两个量规中经过重新规范化的有限单环希格斯势，然后再次找到等价物。 该等价不仅需要将仪表固定参数ξ从Rξ仪表电位中完全消除，而且需要其ξ独立部分等于单一仪表结果。 我们通过绘制重归一化组的轨迹和恒定物理线来追踪系统的量子行为，前者是众所周知的曲线，后者是由反项的有限部分确定的，特别适合与非条件项进行比较 -摄动研究。

在本文中，我们找到了具有广义多态状态方程（GPEoS）的Einstein–Maxwell方程的精确解。 为此，我们考虑具有带电各向异性物质分布的球对称物体。 我们通过Durgapal（Phys Rev D 27：328，1983）引入的变换将场方程重写为简单形式，然后解析求解这些方程。 对于这些解决方案的物理可接受性，我们绘制了物理量，例如能量密度，各向异性，声速，切向和径向压力。 我们发现所有解决方案均满足所需的物理条件。 结论是，我们所有的结果都简化为带有线性，二次态和多态状态方程的各向异性带电物质分布的情况。

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4.4 物理资源 4.4.1 天线端口 定义天线端口，使得可以从在其上传送相同天线端口上的另一个符号的信道推断出在其上传送天线端口上的符 号的信道。 对于与 PDSCH 相关联的 DM-RS，可以从仅在两个符号在其内的情况下在其上传送相同天线端口上的 DM-RS 符号 的信道推断在其上传送一个天线端口上的 PDSCH 符号的信道。与调度的 PDSCH 相同的资源，在相同的时隙中， 以及在[6，TS 38.214]的第 5.1.2.3 节中描述的相同的 PRG 中。 如果传送一个天线端口上的符号的信道的大规模特性可以从其上传送另一个天线端口上的符号的信道推断出， 则称两个天线端口是准共址的。 大规模属性包括延迟扩展，多普勒扩展，多普勒频移，平均增益，平均延迟 和空间 Rx 参数中的一个或多个。 4.4.2 资源网格 对于每个数字命理学和载体，一个资源网格 RBsc size, grid, NN x  子载波和 ,subframesymbN 从公共资源块开始定义 OFDM 符 号 ,startgridN 由更高层信令指示。 每个传输方向（上行链路或下行链路）有一组带有下标的资源网格 x 分别为 下行链路和上行链路设置为 DL 和 UL。 当没有混淆的风险时，下标 x 可能会掉线。 给定天线端口有一个资 源网格 p，子载波间隔配置  和传输方向（下行链路或上行链路）。 载波带宽 N 格 大小，μ 用于子载波间隔配置 �由 SCS-SpecificCarrier IE 中的高层参数 carrierBandwidth 给出。 起始位置 N 格 开始，μ 用于子载波间隔配置 �由 SCS-SpecificCarrier IE 中的高层参数 offsetToCarrier 给出。 子载波的频率位置是指该子载波的中心频率。 对于下行链路，较高层参数 DCsubcarrierDL 指示下行链路中配置的每个数字学中的发射机 DC 子载波在下行链 路中的位置。 0-3299 范围内的值表示 DC 子载波的数量，值 3300 表示 DC 子载波位于资源网格外部。 对于上行链路，较高层参数 DCsubcarrierUL 指示上行链路中的发射机 DC 子载波对于每个配置的带宽部分的位 置，包括 DC 子载波位置是否相对于所指示的子载波的中心偏移 7.5kHz. . 0-3299 范围内的值表示 DC 子载波 的数量，值 3300 表示 DC 子载波位于资源网格外部，值 3301 表示上行链路中的 DC 子载波的位置未确定。 4.4.3 资源要素 资源网格中的每个单元用于天线端口 p 和子载波间隔配置  被称为资源单元，由唯一标识   ,, plk 哪里 k 是频域中的索引 l 指的是时域中相对于某个参考点的符号位置。 资源要素   ,, plk 对应于物理资源和复 杂值 ),( , p lka 。 当没有混淆的风险，或者没有指定特定的天线端口或子载波间隔时，指数 p 和  可能会掉 线，导致 )( , p lka 要么 lka , . 4.4.4 资源块 4.4.4.1 一般 资源块定义为 12RBsc N 频域中的连续子载波。

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在将机器学习应用于粒子物理学的过程中，一个持续的挑战是如何超越歧视来学习基础物理学。 为此，一个强大的工具将是无监督学习的框架，在该框架中，机器无需参考预先建立的标签，即可学习对其进行训练的数据的复杂高维轮廓。 为了处理这样一个复杂的任务，必须基于对数据的定性理解，智能地构建一个不受监管的网络。 在本文中，我们围绕数据背后的物理先导模型来构建神经网络的架构。 除了使无监督学习变得易于处理外，该设计还缓解了性能和可解释性之间的现有紧张关系。 我们将框架称为Junipr：“来自不受监督的可解释PRobabilistic模型的喷气机”。 在这种方法中，组成射流的粒子动量集合被聚类为神经网络依次检查的二叉树。 训练不受监督且不受限制：网络可以决定数据与所选树形结构几乎没有对应关系。 但是，当存在对应关系时，沿树的网络输出具有直接的物理解释。 瞻博网络模型可以通过统计上的最佳似然比检验执行判别任务，并且它们可以使喷气树中每个分支的辨别力可视化。 此外，瞻博网络模型提供了可以从中得出事件的概率分布，从而提供了数据驱动的蒙特卡洛生成器。 作为第三种应用，瞻博网络模型可以对一个（例如，模拟的）数据集的

我们考虑对标准模型进行简单扩展，其具有依赖于风味的$$ U（1）'$$ U（1）'，该模型已被提议用来解释最近在LHCb上报道的某些B介子异常。 将$$ U（1）'$$ U（1）'电荷选择为无异常$$ B_3-L_3 $$ B3-L3和$$ L_ \ mu -L_ \ tau $$Lμ-的线性组合 τ 在此模型中，SM中的风味结构由于取决于风味的$$ U（1）'$$ U（1）'电荷而受到限制，特别是夸克混合是由多余希格斯的较小真空期望值引起的 成对的东西。 结果，自然而然的是，获得了涉及底部夸克的大量沉重希格斯玻色子的违反风味的汤河耦合。 在本文中，我们关注模型希格斯扇形的现象学，包括额外的希格斯双峰和单峰标量。 我们根据希格斯和弱电数据对希格斯扩展扇区施加各种界限，B介子混合和衰减以及单位和稳定性界限，然后讨论大型强子对撞机中重型希格斯玻色子的产生和衰减。

在大型强子对撞机发现质量约为125 GeV的希格斯玻色子之后，从理论和实验角度都进行了许多研究，以寻找比125 GeV轻的新型希格斯玻色子。 我们通过将次轻量级的希格斯玻色子h2限制为在次最小的超对称标准模型中，探索了限制更轻的中性标量希格斯玻色子h1和较轻的伪标量希格斯玻色子a1的可能性。 应用现象学约束和实验测量的约束后的LHC。 从LHC数据在双光子衰变通道中寻找较轻的希格斯玻色子的最新结果尚未完全排除此类较轻的粒子。 我们的结果表明，如果通过实验合作和更多数据进行搜索，则对于大型强子对撞机中较轻的标量希格斯玻色子，可以获得对次最小超对称标准模型的一些新约束。 还讨论了发现这种较轻的中性标量或伪标量粒子的其他有趣衰减通道的潜力。

水流-泥沙协同运动对受损河流物理生境的修复作用，杨海军，张振兴，以生态修复过程中的受损河道为对象，采用生态工程学方法研究了水流-泥沙协同运动对受损河流物理生境的修复作用，分析了生态过程�