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我们认为塞克族宇宙具有不均匀的粉尘流体和状态方程为$$ p_ {g} =（\ gamma -1）\ rho _ {g}，$$ <math> p g = （ γ - 1 ） ρ g ， </ math>其中$$ \ gamma $$ <math> γ </ math>是常数。 场方程确定描述均匀关东的两个时空族

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提出了一个物理模型，用于核子中的非扰动parton分布。 这是基于将核子变成重子介子对的量子涨落，并与强子中部分子的高斯动量分布进行卷积。 强子波动，这里是根据强子手性摄动理论发展起来的，极有可能发生，并产生夸克以及价夸克和胶子的动力学效应。 在低动量传递下得到的帕顿动量分布f（x，Q02）是用传统的Dokshitzer-Gribov-Lipatov-Altarelli-Parisi方程从扰动QCD演化到更大尺度的。 这提供了胶子和所有夸克口味的parton密度函数f（x，Q2），仅具有五个物理激励参数。 通过调整这些参数，可以再现和解释有关深部非弹性结构函数的实验数据。 强子涨落对海夸克的贡献解释了质子中u和d之间观察到的不对称性。 如所观察到的那样，在较低的Q2强烈抑制了奇夸克海。

假设介子仅由一个价夸克和一个价反夸克组成，则从最大熵方法推导了非常低分辨率尺度Q02〜0.1 GeV $ ^ {2} $上的介子价夸克分布 。 将获得的初始夸克分布作为改进的Dokshitzer-Gribov-Lipatov-Altarelli-Parisi（经GLR-MQ-ZRS校正）演化中的非扰动输入，在高Q2下生成的化合价夸克分布函数与从 Drell-Yan实验。 最大熵方法还用于估计相对较高的Q2 = 0.26GeV2时的价夸克分布。 在更高的规模上，应考虑其他成分（海夸克和胶子）以匹配实验数据。 计算了高Q2情况下介子夸克的前三个矩，并将其与其他理论预测值进行了比较。

使用Werner提出的一种新的几何方法，我们在爱因斯坦-卡坦（EC）引力理论的背景下，通过旋转的宇宙弦在弱极限近似中找到了偏转角。 我们首先采用String-Randers光学度量，然后将Gauss-Bonnet定理应用于光学几何形状，并得出赤道平面内偏转角的先导项。 计算表明，光偏转受宇宙弦的固有自旋影响，并且

在这封信中，我们分析性地研究了霍金辐射对Schwarzschild黑洞背景下Dirac粒子的量子相关性和Bell非局部性的影响。 结果表明，当霍金效应几乎不存在时，对应于几乎黑洞的情况，物理可及态的量子性质对于初始情况是相同的。 对于有限的霍金温度T，由于霍金效应产生的热场，可及的量子相关性随T的增加而单调降低，当霍金温度大于固定值时可及的量子非局域性将消失。 Werner状态增长的参数r。 然后，我们分析了量子相关性的重新分布，发现在霍金温度为无限大的情况下，与黑洞完全蒸发的情况相对应，物理可访问状态的量子相关性等于不可访问状态之一。 此外，由于保利排斥原理以及费米·狄拉克（Fermi–Dirac）和玻色—爱因斯坦统计之间的差异，对于狄拉克（Dirac）场，可及的经典相关性随霍金温度的升高而降低，这与标量场不同。 对于贝尔非局部性，我们还发现，对于物理上不可访问的状态，量子非局部性总是灭绝的；当物理上可访问的状态中存在非局部性时，随着霍金效应强度的增加，非局部性的强度会降低。

在本文中，我们从AdS / CMT结构的角度研究了粒子涡旋对偶性和theta项的影响。 当动作被视为响应动作时，我们可以构造带有或不带有Chern-Simons项的2 + 1维场论的对偶性，并得出对电导率的影响。 我们可以发现它对3 + 1维理论的影响，无论是否带有theta项，都与渐近AdS空间中的重力有关，并得出了对AdS / CFT精神定义的电导率的最终影响。 然后，AdS / CFT自然将2 + 1维案例和3 + 1维案例关联起来。 可以类似地处理量子引力校正以及阿贝尔矢量的更一般有效作用。 我们可以使用流体/重力对应关系以及膜范式来为黑洞附近的重力加阿贝尔矢量加标量系统定义剪切粘度和体粘度η和ζ，并定义S对偶性对其的影响。

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。

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