文章推广

我们汇总了2023年发表在Surface Topography: Metrology and Properties（STMP）期刊发表的优秀文章，这些文章体现了期刊的高质量和创新性。 感谢所有的作者和审稿人对STMP期刊的支持！希望您喜欢阅读这一合集。 亮点文章 Effect of laser texturing bulges on tribological properties of 316L stainless steel Wen-Xuan Li, Yan Liu, Hai-Tao Duan, Yi-Han Wang, Sheng-Peng Zhan, Wu-Lin Zhang, Tian Yang, Guo-Zheng Li and Jia Dan   Stratified topography theory to understand frictional electrification for sliding triboelectric nanogenerators Haoran Li, Tianyu Han, Hui Hu, Xi Shi, Zhike Peng and Songtao Hu   Effects of surface topography...

本篇研究来自中国科学院地理科学与资源研究所孙福宝和应急管理部国家自然灾害防治研究院杨思全课题组。研究从人-洪水距离变化的角度，阐明了中亚居民洪水适应特征的差异，量化了人-洪水距离与洪水暴露度之间的相互关系，明晰了人口撤离对洪水暴露度的削减作用，对深入理解居民适应行为与洪水的相互作用关系有重要意义。 文章介绍 The heterogeneity of human flood adaptation characteristics in Central Asia based on human-flood distance Ning Wang (王宁), Fubao Sun (孙福宝), Siquan Yang (杨思全), Wenbin Liu (刘文彬), and Hong Wang (王红) 通讯作者： 孙福宝，中国科学院地理科学与资源研究所 杨思全，应急管理部国家自然灾害防治研究院   研究背景： 过去几十年，在气候变暖背景下中亚地区气温上升高于全球平均水平，极端降水强度增加，给以冰雪融水补给为主河流的水文过程造成较大改变，导致该地区季节性洪水频发。为应对日趋严重的洪水威胁，当地居民采取了一系列适应性措施来降低洪水的危害，却没有得到深入的理解。本研究基于多源高精度数据，提出了一种人与洪水距离的计算方法，旨在探讨居民适应行为与洪水之间复杂的相互作用关系，为制定有效的洪水风险缓解策略提供参考。   研究内容： 本研究基于模拟的高精度洪水淹没、人口分布和防洪基础设施等数据，改进了人-洪水距离计算方法，分析了中亚地区基于人-洪水距离变化的适应特征，量化了人-洪水距离与洪水暴露度之间的相互关系，探讨了未来情景下城市、乡村地区居民洪水适应特征的差异，并深入分析了实施人口撤离对洪水暴露度的削减作用。研究发现：中亚地区人–洪水距离变化区域分异性大，1970年至2007年间，除土库曼斯坦和吉尔吉斯斯坦，当地居民在显著靠近洪水易发区域(图1)；随着居民不断靠近洪水，暴露在洪水中的人口呈现幂函数增长(图2)；城乡地区居民洪水的适应特征差异显著，乡村地区与洪水的靠近程度高于城镇地区，且在山区面积占比低、流域下游较平坦的地区更显著(图3)；对历史发生洪水淹没概率高于90%的地区实行人口撤离可获得较高收益。   图1  1970 – 2007年中亚地区洪水淹没范围及人–洪水距离的变化。黑线：年最大洪水淹没；彩线：不同人口数据集计算的人–洪水距离的变化。     图2  1970 – 2007年中亚山区面积占比高的地区人口暴露度和人–洪水距离的关系     图3...

The height of woody plants is a defining characteristic of forest and shrubland ecosystems because height responds to climate, soil and disturbance history. Orbiting LiDAR instruments, Ice, Cloud and land Elevation Satellite-2 (ICESat-2) and Global Ecosystem Dynamics Investigation LiDAR (GEDI), can provide near-global datasets of plant height at plot-level resolution. We evaluate canopy height measurements...

本篇研究来自中国科学院地理科学与资源研究所刘星才课题组。本研究基于扩散模型实现了更精确更可靠的临近降水预报结果，该模型⽣成的预报集合离散程度与实际预报误差精准匹配，从⽽对预报的不确定性提供准确量化。 文章介绍 Reliable precipitation nowcasting using probabilistic diffusion models Congyi Nai（奈聪毅）、Baoxiang Pan（潘宝祥）、Xi Chen（陈曦）、Qiuhong Tang（汤秋鸿）、Guangheng Ni（倪广恒）、Qingyun Duan（段青云）、Bo Lu（陆波）、Ziniu Xiao（肖子牛）、Xingcai Liu（刘星才） 通讯作者： 刘星才，中国科学院地理科学与资源研究所   研究背景： 降水短临预报在防灾减灾、水资源管理等领域扮演着至关重要的角色。尽管传统的数值天气预报方法在长期预报中表现良好，但在短临预报方面，由于初始场同化和模式分辨率的限制，其效果并不理想。近年来，数据驱动的方法利用高分辨率的雷达等遥感观测数据，从历史数据中学习大气动力学过程，从而在短临预报领域取得了显著进展。然而，目前的数据驱动模型，如基于生成式对抗网络(GAN)的Deep generative model of radar (DGMR)，在集合离散度和可靠性方面仍存在不足。为了提供更准确可靠的预报信息，并充分考虑各种可能的未来降水情景，改善概率预报的校准性和可靠性变得尤为重要。   研究内容： 本研究采用概率扩散模型对未来的降水分布进行建模，得到未来降水的概率预报。通过与现有的方法（如DGMR）进行系统比较，重点评估了扩散模型在概率预报可靠性方面的表现。研究发现，扩散模型生成的集合预报显示出更高的可靠性，表现为集合离散程度与预报误差之间的匹配度更高；集合成员之间展示出更好的多样性，意味着能够覆盖更多可能的未来降水情况。 定量评估显示，扩散模型的可靠性指标SSR（spread-skill ratio）达到了0.94，相较于DGMR模型的0.56，提高了68% (完美的集合预报的SSR为1)。这表明概率扩散模型在描述预报不确定性方面具有显著的优势。 可靠的概率预报对于与降水相关的风险评估和决策制定至关重要。扩散模型能够提供更加可靠的降水概率预报，为气象预报、防灾减灾、水资源管理等相关领域提供了一种新的有效工具，有助于政府和企业等机构做出更加科学合理的决策，从而有效减少极端天气事件带来的损失。 图1：DGMR和扩散模型在第30分钟时的集合预报示例。从左到右依次为：观测、集合成员、集合平均、集合平均与观测的绝对误差图、以及集合标准差。左下角显示了使用整个测试数据集计算得到的可靠性量化指标SSR(离散度/预报能力)。 作者介绍 刘星才  副研究员 中国科学院地理科学与资源研究所 刘星才，中国科学院地理科学与资源研究所副研究员，主要研究兴趣包水文模型研发、人类用水活动参数化、复杂水循环系统模拟和预报、以及气候变化影响评估研究等。 期刊介绍 Environmental Research Letters 2023年影响因子：5.8  Citescore: 11.9 Environmental Research Letters（ERL）以金色开放获取模式出版，作者可选择将原始数据作为补充资料与文章一起发表。所有研究人员可以免费获取这些研究成果。ERL汇聚了关注环境变化及其应对的研究团体和政策制定团体的意见，涵盖了环境科学的所有方面，出版研究快报、综述文章、观点和社论。ERL顺应了环境科学的跨学科发表的趋势，反映了该领域相关的方法、工具和评估战略，得到了来自不同领域的广泛贡献。

本篇研究来自复旦大学李晶课题组。当前，在复杂非厄米系统当中如何预测非厄米趋肤效应成为该领域的研究热点。本文以非布洛赫理论为出发点，引入了高阶特征方程的韦达定理，成功地在任意一维非厄米系统中，推导出非厄米趋肤效应存在或消失时跃迁参数的解析条件。该方法极有望推广至更复杂的高维情形。 文章介绍 Solvable non-Hermitian skin effects and real-space exceptional points: non-Hermitian generalized Bloch theorem Xintong Zhang（张欣彤）, Xiaoxiao Song（宋晓晓）, Shubo Zhang（张书博）, Tengfei Zhang（张腾飞）, Yuanjie Liao（廖袁杰）, Xinyi Cai（蔡欣怡） and Jing Li（李晶） 通讯作者： 李晶，复旦大学信息科学与工程学院光科学与工程系   研究背景： 对于真实的物理系统而言，其与周围环境之间普遍存在着能量交换，因此，发展非厄米物理尤为重要，它使得使人们对于传统封闭系统量子力学的认知得以延伸。近年来，非厄米物理与拓扑物理的交叉融合，带来了一种名为非厄米趋肤效应的新奇现象，也即，在开放边界条件下，所有的本征态都以指数衰减形式局域在系统边界。如何解析预测该现象是目前非厄米物理领域的热点问题。 严格解析方法是以非布洛赫理论为出发点，推导开放边界条件下本征态和本征能量的解析表达式，从而揭示非厄米趋肤效应的物理机制，此前已在一维Su-Schrieffer-Heeger模型当中得以应用。然而，随着跃迁项的增加以及空间维度的扩展，高阶特征方程的求解愈发困难，限制了该方法在复杂非厄米系统当中的实际应用。   研究内容： 本文仍从非布洛赫理论出发，采用复数域的非布洛赫波矢量k-iα替代传统的布洛赫波矢量k，其虚部决定了本征态的趋肤深度|1/α|。在此基础上，本文引入高阶韦达定理来解决高阶特征方程的求解问题，并结合边界条件的约束，给出趋肤深度与跃迁参数的关系，从而成功预测复杂非厄米系统中非厄米趋肤效应的存在与否。 以具有四阶特征方程的一维非厄米系统为例，本文成功推导了趋肤深度的隐式解析表达式，这与广义布里渊区方法得到的结果完全一致。对于更一般情形，只需将高阶韦达公式中的趋肤深度设置为无穷大，即可反推出非厄米趋肤效应消失时跃迁参数的解析条件。   图1. 一维非厄米系统局域参数α、本征能量和本征态的解析结果 此外，本文的方法还成功应用于实空间奇异点的解析预测。实空间奇异点指的是在开放边界条件下，本征能量和本征态同时发生简并。已有研究表明，实空间奇异点是非厄米趋肤效应的极端情形，此时的本征态强烈地局域在某一端。因此，只需将高阶韦达公式中的趋肤深度设置为零，即可反推出实空间奇异点存在时跃迁参数的解析条件。 综上，本文所提出的方法能够严格解析预测非厄米趋肤效应与实空间奇异点，这对于真实非厄米物理系统的灵活调控有着重要的指导意义。该方法具有普适性，有望推广至高维情形。 作者介绍 李晶  教授 复旦大学 李晶，复旦大学光科学与工程系教授、博士生导师。自2000年起，承担或参加20余项各类基金项目工作，包括国家自然科学基金面上、重大项目，973项目子课题，国家重大科技专项02项目子课题，国防重大专项，上海市基础研究重大项目、面上等。2003年获教育部提名国家技术发明一等奖(第5位)，2016年获教育部科技进步二等奖(第5位)，2021年获上海市自然科学二等奖(第3位)。   张欣彤 复旦大学 张欣彤，复旦大学光科学与工程系本科及博士，曾获复旦大学“卓越计划荣誉学生”、“望道学者”等称号。研究方向主要为非厄米拓扑物理，涵盖非厄米拓扑相变、非厄米趋肤效应的理论研究，以及非厄米电路系统仿真、非厄米光子学等课题。邮箱zhangxt17@fudan.edu.cn。 期刊介绍 Journal...

本篇研究来自北京计算科学研究中心/东南大学薛鹏课题组。该研究将基于量子行走的优化算法方法用于现代投资组合理论框架下的投资组合优化。通过光学系统展示了交替相移和连续时间量子行走的幺正算符的实验实现。介绍了通过增加相移和量子行走迭代的次数，可以有效放大高质量解对应的量子态概率，为量子算法的实际应用提供了强有力的证据。 文章介绍 Experimental implementation of quantum-walk-based portfolio optimization Dengke Qu(曲登科), Edric Matwiejew, Kunkun Wang(王坤坤), Jingbo Wang and Peng Xue (薛鹏) 通讯作者： 薛鹏，北京计算科学研究中心，东南大学   研究背景： 量子计算在质因数分解、穷举搜索和优化等问题上具有优势。虽然目前只有小型量子处理器可用，但人们对量子技术在不久的将来帮助解决现实生活中的难题寄予了极大的期望。现代金融交易依靠大量的计算资源进行历史数据分析、高频交易、投资组合优化和风险分析，这促使量子计算开始解决经济问题。 当前量子近似优化算法探索了投资组合优化和风险平衡的问题，其关键在于首先需要大规模的希尔伯特空间容纳具体任务中的元素，在寻找最优解的过程中，还需要不断提升量子线路的深度，增加量子比特的连接性，这些要求均已被证明超出了当前量子硬件的能力参数。针对当前情况，本研究发展了基于量子行走的投资组合优化算法，极大减少算法运行所需要的资源。   研究内容： 量子近似优化算法的核心是交替使用目标函数的哈密顿量与混合哈密顿量，通过逐步演化不断提升最优解的概率。在这个过程中需要不断优化变分参数，量子线路的深度也随之加深。拟将传统的量子近似优化算法中的混合哈密顿量的演化算符推广到连接所有可行解的连通图上的连续时间量子行走算符。这种算法通过索引量子线路将编码有效解的大规模量子比特转换为高维索引量子态，有效减少了算法演示所需要的大规模的希尔伯特空间。 本研究以谷歌、IBM、微软等公司近几年来的股票的收益与损失数据为基础，通过经典的马科维茨(Markowitz)模型来数值分析众多股票的投资组合优化选择，这将是量子近似优化算法中通过目标函数得到相位移算符的过程，再使用软件包QuOp_MPI 得到不同迭代次数下的最优变分参数。将投资组合问题转化为图问题，使用图的顶点表示不同的投资组合，然后通过量子行走平台实现算法指定的量子线路，在图中进行连续时间量子行走，通过实现具体深度的量子行走线路，替代需要不断增加深度才能提高最优解概率的传统量子近似优化算法的量子线路。如图所示，最优解的概率不断提高最终趋于稳定，最终在有限量子资源的使用下演示投资组合优化问题。 作者介绍 薛鹏  教授 北京计算科学研究中心/东南大学 薛鹏，北京计算科学研究中心教授、博导，东南大学兼职教授、博导。长期从事量子信息的物理实现以及量子光学的基础研究工作。在国际顶级学术期刊包括：Nature Physics, Physical Review Letters, Nature Communications等以第一/通信作者发表学术论文130余篇。先后主持江苏省杰出青年基金、国家杰出青年科学基金，国家自然科学基金重大研究计划重点支持项目及国家重点研发计划重点专项等。入选江苏省六大人才高峰，荣获王大珩光学奖中青年科技人员奖、谢希德物理奖。 期刊介绍 Quantum Science and Technology 2023年影响因子：5.6  Citescore：11.2 Quantum Science and Technology（QST）是一本多学科、高影响力的期刊，致力于出版涵盖所有量子技术科学和应用的高质量和重要的研究。QST涵盖应用数学、凝聚态物质、量子光学、原子物理和材料科学的各个领域，并涉及到化学、生物学、工程学、计算机科学和机器学习。除了定期的原创研究外，QST还出版专题综述和征集热点问题文章的特刊，从而对该领域最新和最有趣的研究进行概述。

近日，我们采访了Modern Classical Optical System Design一书的作者Ronian Siew。点击此处视频，让我们一起看看他在IOP出版社的出版经历吧。 作者介绍 Ronian Siew obtained his degrees in optics and physics at the University of Rochester. He is an optics consultant with more than 25 years of professional experience in designing optical systems, with a recent focus on bioimaging and sensing. He has authored scientific peer-refereed papers and four books....

IOP出版社每月从年度重点期刊中精选两个主题的研究文章供大家阅读，本月的主题为Nonlinear Dynamics in Plasma Physics和Wildfires。这些文章体现了IOP期刊的高质量和创新性，并呈现了一些受关注的研究工作。欢迎大家阅读下载！ 您可以扫描下方二维码，查看IOP出版社等离子体领域和环境领域的最新资讯；还可以点击此处链接，订阅该领域的最新研究进展以及相关期刊的最新信息。 等离子体： 环境： 精选文章 Nonlinear Dynamics in Plasma Physics Physica Scripta Analysis of chaotic structures, bifurcation and soliton solutions to fractional Boussinesq model Asghar Ali, Jamshad Ahmad, Sara Javed and Shafqat-Ur- Rehman   Newly formed center-controlled rouge wave and lump solutions of a generalized (3+1)-dimensional KdV-BBM equation via symbolic computation approach Sachin Kumar, Brij...

The heat-related health impacts of extremely high temperatures have become increasingly severe worldwide. Quantitative information on these impacts is necessary to plan and implement adaptation measures. The present study aimed to predict the number of heatstroke ambulance calls (HAC) and ambulance occupancy rate of patients with heatstroke (AORPH) under extremely high temperatures in Tokyo, Japan....

我们很高兴地为您推荐Environmental Research: Health(ERH)期刊第1卷的亮点文章。ERH是一本多学科、开放获取的期刊，致力于解决环境和公共卫生领域的重要全球挑战。第一卷展示了这本新期刊的成功发行，其中有关于一系列环境条件（例如，野火、石油和天然气生产、气候变化、水质盐度）的文章，以及涵盖从欧洲到印度等全球许多不同地区环境卫生研究的工作。我们希望您喜欢第一卷中的这些亮点文章，并考虑未来在ERH期刊出版您的研究文章。 主编寄语 “Human health is one of the most important consequences of our deteriorating environment, and is also linked to other impacts through complex, interconnected systems of physiology, environmental justice, climate change, built environment, agriculture, and more. Scientific evidence on how the environment influences health can aid informed and effective decision making, from...

本篇研究来自华中师范大学李炜课题组。本文说明通过对偶数子代下分支湮灭随机游走（BAW）位形图的机器学习，可以较准确识别系统发生相变的临界点，且精度随系统尺寸增加而变大。有限尺度标度则可以给出相变的相关临界指数。自编码则在不需要标签的情况下对原始位形图进行特征提取就能获取相变结构的信息，通过隐藏层的单变量可以表征粒子数密度也就是序参量随参数的变化。 文章介绍 Supervised and unsupervised learning of (1+1)-dimensional even-offspring branching annihilating random walks Yanyang Wang（王艳阳）, Wei Li（李炜）, Feiyi Liu（刘非易） and Jianmin Shen（申建民） 通讯作者： 李炜，华中师范大学   研究背景： 机器学习（ML）已经被广泛应用于处理统计物理、高能物理、天文学等领域中的热点问题，特别是在处理相变上展现出强大的功能。不同于平衡相变，由于存在额外的时间维度，非平衡相变表现出更复杂和多样化的特征。在非平衡相变领域，一类反应扩散过程相变的普适类是令人关注的一大难题。相比于传统场论分析和蒙特卡洛模拟方法，ML具有成本低和精度高的优势。本工作尝试将一类监督学习与无监督学习模型应用到多种反应扩散过程中，从而探究系统的相变特征，为寻找新的普适类提供依据。通过分析无监督学习输出的物理意义，希望建立神经网络与物理系统的内在联系，以寻求ML在此类反应扩散系统中的广泛应用。   研究内容： 本文利用一般结构下的卷积神经网络预测了BAW模型不同系统尺寸下临界点的位置，得到了以分支概率表示的结果Pc=0.494(9)，这与大尺寸的MC模拟结果非常接近。然后，本文利用不同演化时间步下的簇图来确定特征时间，得出动态指数为z=1.759(8)。此外，本文还测量了空间相关长度临界指数，根据有限尺寸标度律，结果为v⊥=1.83。这为偶数子代下的BAW过程普适类的分析提供了佐证。分析自编码的一维编码输出数据可以识别临界点为Pc=0.494(1)。本文还试图理解自编码的一维编码输出的物理意义。在系统噪声逐渐增加的情况下，发现自编码的一维编码输出仍然能够很好的反映系统的粒子密度。对于这类反应扩散系统，由于训练数据的充分性，ML可以使用簇图捕获更多关于系统的微观信息，这可以解释ML在准确识别此类系统的临界点和测量临界指数方面的有效性。鉴于实际计算能力的局限性，ML为研究非平衡相变的临界行为提供了一种新的方法。探索深度神经网络的输出与系统的序参量之间的关系，有助于开拓该方法在相变领域中的应用。 作者介绍 李炜  教授 华中师范大学 李炜，1974年出生于湖北荆州，2001年毕业于华中师范大学粒子物理研究所。主要研究方向：非平衡相变、演化博弈、复杂网络动力学。其中关于航空网的论文目前单篇他引已经超过600次；关于体育排名的研究被Nature和Science等国际重要科学杂志报道。国际合作单位包括美国Santa Fe研究所、德国马克斯-普朗克科学研究所。曾获得洪堡学者奖学金、全国百篇优秀博士论文提名奖、湖北省自然科学二等奖、湖北省青年科技奖等。 期刊介绍 Machine Learning: Science and Technology 2023年影响因子：6.3  Citescore：9.1 Machine Learning: Science and Technology （MLST）是一本跨学科期刊，致力于发表智能机器在物理、材料科学、化学、生物学、医学、地球科学、天文学和工程学等多学科领域的应用和发展。涉及领域包括：物理学和空间科学；设计和发现新材料和分子；材料表征技术；模拟材料、化学过程和生物系统；原子和粗粒度模拟；量子计算；生物学、医学和生物医学成像；地球科学（包括自然灾害预测）和气候学；模拟方法和高性能计算。同时，也包括机器学习方法在概念上的新进展：新的学习算法；深度学习架构；核心方法；概率和贝叶斯方法；生成方法；强化和主动学习；经常性和基于时间结构的方法；神经启发方法（包括神经形态计算）。

您是否在为您的理论物理研究寻找合适的期刊？Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical（JPhysA）期刊是发表您文章的绝佳之选。 以下是JPhysA期刊正在征稿的特刊: ✏️Dualities and Symmetries in Integrable Systems 客座编辑：Maxime Fairon, Nalini Joshi, Alexander Veselov和Ralph Willox 主题范围：We welcome submissions that explore recent trends connecting different classical as well as quantum integrable systems through dualities and symmetries. Work submitted to this journal will disseminate new important developments and techniques; strengthen and...