중성 파가 격렬하게 충돌 한 후 공간과 시간의 구조를 통해 중력파가 급증
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.중성 파가 격렬하게 충돌 한 후 공간과 시간의 구조를 통해 중력파가 급증
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주제 : 천체 물리학중력파LIGO 으로 LIGO 2020년 1월 11일 아티스트 렌 디션 바이너리 뉴트론 스타 합병 이진 중성자 별 합병에 대한 예술가의 표현. 학점 : National Science Foundation / LIGO / Sonoma State University / A. 시몬 넷
2019 년 4 월 25 일, LIGO Livingston Observatory는 두 개의 중성자 별이 충돌하여 중력 파문으로 보이는 것을 발견했습니다. LIGO Livingston은 국립 과학 재단 (NSF)이 후원하는 LIGO (레이저 간섭계 중력파 관측소)와 유럽 처녀 자리 감지기를 포함하는 중력파 네트워크의 일부입니다. 새로운 연구에 따르면이 사건은 실제로 두 개의 중성자 별의 합병의 결과 일 것입니다. 중력파 에서이 유형의 사건이 관찰 된 것은 이번이 두 번째 일뿐입니다. . 2017 년 8 월에 발생한 최초의 관측은 동일한 우주 사건에서 중력파와 빛이 모두 검출 된 최초의 역사를 만들었습니다. 대조적으로, 4 월 25 일 합병으로 인해 빛이 감지되지 않았습니다. 그러나 중력파 데이터 만 분석함으로써 연구자들은 충돌로 인해 비정상적으로 높은 질량을 가진 물체가 생성된다는 것을 알게되었습니다. 이진 중성자 별의 시뮬레이션 유착 GW190425의 시뮬레이션이 영화는 이진 중성자 별 유착 및 합병을 나타내는 수치 시뮬레이션으로 중력파 이벤트 GW190425가 감지되었습니다. 여기에 표시된 두 개의 중성자 별은 Advanced LIGO / Virgo 검출기의 감지와 일치하는 특성을 갖습니다. 스틸 이미지는이 링크에서 다운로드 할 수 있습니다. 학점 : 수치 상대성 시뮬레이션 : T. Dietrich (Nikhef), Wolfgang Tichy (Florida Atlantic University) 및 CoRe-collaboration Scientific Visualization : T. Dietrich (Nikhef), S. Ossokine 및 A. Buonanno (Max Planck Gravitational Physics Institute) ) 오리건 대학의 LIGO 팀원 인 벤 파 (Ben Farr)는“빛을 이용한 기존 관측에서 우리는 이미 우리 은하에있는 17 개의 이진 중성자 별 시스템을 알고 있었으며이 별들의 질량을 추정했다. 놀랍게도이 바이너리의 결합 질량이 예상보다 훨씬 높다는 것입니다.” Virgo Spokesperson 인 Jo van den Brand는“우리는 이진 중성자 별 시스템과 일치하는 두 번째 사건을 발견했으며 이는 2017 년 8 월 사건에 대한 중요한 확인입니다. Maastricht University의 교수, 네덜란드의 Nikhef 및 VU University Amsterdam. 다중 메신저 천문학은 중력파와 빛에 기초한 신호와 같이 서로 다른 유형의 신호가 동시에 목격 될 때 발생합니다.
https://youtu.be/yYCnp_42mgY
GW190425의 추가 수치 시뮬레이션이 비디오는 2019 년 4 월 25 일 LIGO-Virgo 글로벌 중력파 감지기 네트워크에서 감지 한 GW190425 신호 소스와 호환되는 이진 중성자 별 시스템의 수치 상대성 시뮬레이션을 보여줍니다. 두 부분, 둘 다 중성자 별의 마지막 궤도를 보여준 다음 충돌을 일으켜 남은 자들이 즉시 블랙홀 로 붕괴 됨. 첫 번째 부분은 강자 장 중심 지역에서 중성자 별 물질의 역학에 중점을 둔다. 가장 높은 질량 밀도 (파란색)는 핵 밀도보다 높으며, 흰색 표면은 나중에 블랙홀 수평선에 가깝습니다. 동일한 시뮬레이션을 축소 한 두 번째 부분은 궤도면에서 그리고 소스에서 멀리 떨어진 방출 중력파의 전파를 보여줍니다. 크레딧 : CoRe 협업 www.computational-relativity.org / Jena FSU The Astrophysical Journal Letters에 제출 된이 연구 는 LIGO Scientific Collaboration과 Virgo Collaboration으로 구성된 국제 팀에 의해 작성되었으며, 후자는 이탈리아의 Virgo 중력파 검출기와 관련이 있습니다. 결과는 2020 년 1 월 6 일 하와이 호놀룰루에있는 미국 천문 학회 235 회에서 발표 된 브리핑에서 발표되었다. 중성자 별은 죽어가는 별의 수명이 끝날 무렵에 폭발하는 별의 잔재입니다. 두 개의 중성자 별이 함께 나선 때, 그들은 공간과 시간의 구조를 통해 중력 적 충격을 보내는 폭력적인 합병을 겪습니다. LIGO는 2015 년 중력파를 직접 감지 한 최초의 관측소가되었습니다. 이 경우 두 블랙홀의 치열한 충돌로 파도가 발생했습니다. 그 이후로 LIGO와 Virgo는 수십 개의 추가 후보 블랙홀 합병을 등록했습니다.
스펙트로 그램 GW190425 GW190425 당시 LIGO Livingston 검출기의 데이터 스펙트로 그램. 컬러 스케일은 주어진 주파수와 시간에서 데이터에 존재하는 전력의 측정치를 보여줍니다. 애니메이션은 (i) 데이터의 스펙트로 그램 (검출기 노이즈 + 신호)과 (ii) GW190425 파형을 뺀 데이터를 표시하는 두 프레임 사이를 번갈아 표시합니다. 이러한 스펙트로 그램의 차이점은 컴팩트 한 이진 흡기의 "처프"신호 특성을 분명히 보여줍니다. 크레딧 : LIGO / Virgo.
2017 년 8 월 중성자 별 합병은 LIGO 감지기, 루이지애나 리빙스턴, 워싱턴 핸 포드 등에서 발견되었으며 전 세계의 수많은 광 기반 망원경 (중성자 별 충돌은 빛을 생성하고 블랙홀 충돌은 빛을 생성 함)과 함께 일반적으로 그렇게하지 않기로 생각했다). 이 합병은 Virgo 데이터에서 명확하게 보이지 않았지만, 사실은 궁극적으로 하늘에서 이벤트의 위치를 정확하게 지적한 주요 정보를 제공했습니다. 2019 년 4 월 이벤트는 LIGO Livingston 감지기의 데이터에서 처음으로 확인되었습니다. LIGO Hanford 감지기는 그 당시 일시적으로 오프라인 상태였으며, 5 억 광년이 넘는 거리에서이 이벤트는 Virgo의 데이터에서 볼 수 없을 정도로 희미했습니다. 이 팀은 Livinggo 데이터를 Virgo의 데이터에서 파생 된 정보와 결합하여 이벤트의 위치를 8,200 제곱도 이상의 하늘 또는 약 20 %의 하늘 패치로 좁혔습니다. 비교를 위해 2017 년 8 월 이벤트는 16 평방도 또는 하늘의 0.04 %로 좁혀졌습니다.
리고 리빙스턴 연구소. 크레딧 : LIGO Laboratory
LIGO Livingston에서 근무하는 과학자 인 Caltech의 AnamariaEffler는“이것은 단일 관측소 탐지를위한 첫 번째 공개 이벤트입니다. 그러나 Virgo는 귀중한 공헌을했습니다. 우리는 신호의 출처를 대략적으로 알려주기 위해 비 검출에 관한 정보를 사용했습니다.” LIGO 데이터에 따르면 합쳐진 물체의 결합 질량은 태양 질량의 약 3.4 배입니다. 우리 은하에서 알려진 이진 중성자 별 시스템은 태양의 질량을 2.9 배까지만 결합했습니다. 비정상적으로 높은 질량에 대한 한 가지 가능성은 블랙홀이 중성자보다 무겁기 때문에 두 개의 중성자 별이 아니라 중성자 별과 블랙홀 사이에서 충돌이 일어난다는 것입니다. 그러나 이것이 사실이라면 블랙홀은 그 클래스에 비해 매우 작아야 할 것입니다. 대신 과학자들은 LIGO가 두 개의 중성자 별이 산산조각 났을 가능성이 훨씬 높다고 생각합니다.
리고 핸 포드 연구소. 크레딧 : LIGO Laboratory
“데이터에서 우리가 아는 것은 질량이며, 개별 질량은 중성자 별에 해당합니다. 그러나 이진 중성자 별 시스템으로서, 총 질량은 다른 알려진 은하 중성자 별 이진보다 훨씬 높다”고 Penn State에있는 LIGO 팀원 인 Surabhi Sachdev는 말합니다. "그리고 이것은 쌍이 원래 어떻게 형성되었는지에 대한 흥미로운 의미를 가질 수 있습니다." 중성자 별 쌍은 두 가지 가능한 방식으로 형성되는 것으로 생각됩니다. 그것들은 각각 중성자 별로서의 삶을 끝내는 거대한 별들의 이진 시스템으로부터 형성되거나, 별개의 두 개의 중성 별들이 조밀 한 별빛 환경 내에서 모일 때 발생할 수 있습니다. 4 월 25 일 이벤트에 대한 LIGO 데이터는 이러한 시나리오 중 어느 시나리오가 더 가능성이 높은지를 나타내지는 않지만 합병의 예상치 못한 대량 발생을 설명하기 위해 더 많은 데이터와 새로운 모델이 필요하다고 제안합니다. 중력파 관측소에 대한 추가 정보 : LIGO는 NSF가 자금을 지원하고 LIGO 를 생각하고 프로젝트를 이끌었던 Caltech과 MIT가 운영합니다 . NSF는 독일 (Max Planck Society), 영국 (Science and Technology Facilities Council) 및 호주 (Australian Research Council-OzGrav)와 함께 NSF에 의해 고급 LIGO 프로젝트에 대한 재정 지원이이 프로젝트에 상당한 노력과 기여를했습니다. 전세계 약 1,300 명의 과학자들이 GEO Collaboration을 포함한 LIGO Scientific Collaboration을 통해이 노력에 참여하고 있습니다. Virgo Collaboration은 현재 벨기에, 프랑스, 독일, 헝가리, 이탈리아, 네덜란드, 폴란드 및 스페인을 포함한 11 개국의 99 개 기관에서 약 520 명의 회원으로 구성되어 있습니다. EGO (European Gravitational Observatory)는 이탈리아의 피사 근처에 처녀 자리 탐지기를 주최하고 있으며 프랑스의 CNRS (Center National de la Recherche Scientifique), 이탈리아의 ISN (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare) 및 네덜란드의 Nikhef에 의해 자금이 지원됩니다.
.말라리아 연구의 유전 적 혁신
TOPICS : 베른의세포 생물학유전학말라리아대학교 으로 베른 대학 2020년 1월 12일 말라리아 연구의 획기적인 연구자들은 말라리아 기생충 Plasmodium (빨간색, 녹색의 숙주 세포)에서 1,300 개 이상의 개별 유전자를 제거하여 병원체의 많은 새로운 표적을 확인할 수있었습니다. 크레딧 : Institut für Zellbiologie, Universität Bern 의학과
과학에 많은 노력을 기울 였음에도 불구하고 전 세계적으로 40 만 명이 넘는 사람들이 말라리아로 죽고 있습니다. 전염병은 말라리아 기생충 Plasmodium에 감염된 모기에 물려 전염됩니다. 기생충의 게놈은 약 5,000 개의 유전자로 비교적 작습니다. 인간 세포와 대조적으로, 플라 스모 듐 기생충은 각각의 개별 유전자의 단일 카피만을 갖는다. 기생충의 전체 게놈에서 유전자를 제거하면 기생충의 표현형을 직접적으로 변화시킵니다. 베른 대학교 (University of Bern )의 세포 생물학 연구소 (ICB)의 Volker Heussler 교수 와 스웨덴의 Umeå 대학교의 올리버 빌커 (Oliver Billker ) 교수가 이끄는 국제 컨소시엄 은이 사실을 이용했습니다. 연구팀은 말라리아 기생충에 대한 게놈 전체 유전자 결실 연구를 수행했다. 이들은 1300 개가 넘는 개별 유전자를 제거하고 기생충의 전체 수명주기 동안 영향을 관찰하여 병원체에서 많은 새로운 표적을 확인할 수 있었다. 이 연구는 저명한 저널 Cell 에 게재되었습니다 . 개별 유전자 코드로 수십 년 동안 연구 가속화 베른 대학교 볼커 휴 슬러
베른 대학의 세포 생물학 연구소의 Volker Heussler 박사. 크레딧 : Volker Heussler
연구원들은 베른 대학의 세포 생물학 연구소에서 설립 된 말라리아 마우스 모델을 사용했습니다. 1300 개의 기생충 유전자 각각은 개별 유전자 코드로 대체되어 개별 유전자의 제거가 기생충에 미치는 영향을 분석했습니다. 개별 코드를 사용하면 많은 기생충을 동시에 연구 할 수 있으므로 분석 시간이 크게 단축됩니다. 3 년간의 연구 끝에, 국제 컨소시엄은 모든 라이프 사이클 단계에서 기생충의 게놈을 체계적으로 선별하는 데 성공했습니다. 이 연구의 주 저자 중 한 사람인 ICB의 Rebecca Stanway는“Sanger Institute와 공동으로 수행 한 결실 검사를 통해 특히 기생충의 신진 대사에서 수백 개의 표적을 확인할 수있었습니다. 모델 계산으로 실험 결과 확장 다수의 확인 된 대사 유전자를 체계적으로 분석하기 위해 Berne 연구원은 로잔 EPFL의 Vassily Hatzimanikatis 교수 및 제네바 대학의 Dominique Soldati-Favre 교수와 협력하여 재정적으로 지원되는“MalarX”컨소시엄을 구성했습니다. 스위스 국립 과학 재단. EPFL의 그룹은 말라리아 게놈 스크린의 데이터를 사용하여 기생충의 필수 대사 경로를 보여주는 모델을 계산했습니다. 로잔에있는 EPFL의 모델 전문가 Anush Chiappino-Pepe는“이러한 모델 덕분에 이전에 탐사되지 않은 유전자 중 기생충에 필수적인 유전자를 예측할 수있게되었으며 말라리아 관리에 적합한 표적이 될 것입니다. 이러한 예측 중 일부는 베른 연구원들에 의해 네덜란드 레이덴 대학의 Chris Janse 교수와 긴밀히 협력하여 실험적으로 확인되었습니다. 베른에있는 팀의 Magali Roques는“대응하는 대사 모델이있는 게놈 전체의 스크린은 말라리아 연구에서 획기적인 사건이다. “우리의 결과는 전세계 많은 말라리아 연구원들을 지원할 것입니다. 그들은 필수 기생충 유전자에 집중할 수 있으며 기생충의 삶의 여러 단계에 대비하여 효과적인 약물과 백신을 개발할 수있다”고 Sanger Institute의 전 과학자 인 Ellen Bushell 박사는 덧붙였다. 최고의 인프라와 국제 협력을 통한 성공 Volker Heussler에 따르면,이 연구 방법은 Sanger Institute의 거대한 시퀀싱 및 클로닝 기능과 말라리아 기생충의 전체 수명주기가 확립 된 Bern 베른의 ICB의 특별한 인프라 스트럭처의 조합에 의해서만 가능했습니다. 또한, ICB에는 탁월한 고성능 현미경이 장착되어있어 기생충의 다양한 수명주기 단계에 대한 최상위 연구가 가능합니다. 이 우수한 인프라 덕분에 Volker Heussler 연구소는 기생충 감염의 초기 단계에 대해 국제적으로 인정 된 많은 연구를 이미 발표했습니다. 분자 생물학, 기생충학, 통계 및 수학적 모델링 분야의 22 명의 국제 과학자들이이 프로젝트에 참여했습니다. Volker Heussler는“이것은이 연구를 수행하고 데이터를 분석하고 실험 결과를 의미있는 맥락으로 가져 오기위한 노력을 보여줍니다. 참조 : "타겟팅을위한 필수 대사 프로세스의 게놈 규모 식별 변형체 간 스테이지"레베카 R. Stanway, 엘렌 Bushell, Anush Chiappino - 페페, 마 갈리 Roques의, 테오 샌더슨, Blandine 프랑케 - Fayard, 레토 Caldelari, Murielle Golomingi, 메리에 의해 Nyonda, Vikash Pandey, Frank Schwach, Séverine Chevalley, Jai Ramesar, Tom Metcalf, Colin Herd, Paul-Christian Burda, Julian C. Rayner, Dominique Soldati-Favre, Chris J. Janse, Vassily Hatzimanikatis, Oliver Billker 및 Volker T. Heussler , 2019 년 11 월 14 일, Cell . DOI : 10.1016 / j.cell.2019.10.030
https://scitechdaily.com/genetics-breakthrough-in-malaria-research/
.화학자들, 원자력 발전 폐기물의 새로운 용도보고
에 의해 서 섹스 대학 크레딧 : CC0 Public Domain 2020 년 1 월 10 일
화학자들은 원자력 발전 폐기물에 새로운 용도를 발견했습니다. 사용되지 않은 비축 물을 다목적 화합물로 변환하여 새로운 원자재와 함께 중요한 원자재 화학 물질을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 고갈 된 우라늄 (DU)은 원자력을 생성하는 데 사용되는 공정의 방사성 부산물입니다. DU 의 건강 위험 을 두려워하는 많은 사람들은 값 비싼 시설에 저장되거나 논란이 많은 무기 관통 미사일을 제조하는 데 사용됩니다. 그러나 미국 화학 학회지에 게재 된 논문에서 서 섹스 대학 (University of Sussex)의 Geoff Cloke 교수, Richard Layfield 교수 및 Nikolaos Tsoureas 박사는 실제로 DU가 우리보다 더 유용 할 수 있다고 밝혔다. 생각한다. 연구진은 고갈 된 우라늄을 함유 한 촉매를 사용하여 에틸렌 (플라스틱을 만드는 데 사용되는 알켄)을 에탄 (에탄을 포함하여 여러 다른 화합물을 생산하는 데 사용되는 알칸)으로 변환 할 수 있었다. 그들의 연구는 DU의 대규모 저장의 무거운 부담을 줄이고 더 복잡한 알켄의 변형으로 이어질 수있는 획기적인 것입니다. Layfield 교수는 "알켄을 알칸으로 변환하는 능력은 중요한 화학 반응으로, 우리는 간단한 분자를 가져 와서 수소화 오일 및 석유 화학 물질과 같은 귀중한 필수 화학 물질로 업그레이드하여 에너지 원으로 사용할 수 있음을 의미합니다. "우리가이를 위해 고갈 된 우라늄을 사용할 수 있다는 사실은 그것이 실제로 우리에게 매우 유용 할 것이므로 두려워 할 필요가 없다는 증거를 제공합니다." Sussex 팀은 Université de Toulouse 및 Humboldt-Universität zu Berlin의 연구원들과 협력하여 고갈 된 우라늄을 기반으로 한 유기 금속 분자가 에틸렌의 탄소-탄소 이중 결합에 수소 분자를 추가하는 것을 촉매 할 수 있음을 발견했습니다. 에탄을 만들기 위해 Cloke 교수는 "아무도 이전에 이런 식으로 DU를 사용한다고 생각한 적이 없습니다. 에틸렌을 에탄으로 변환하는 것은 새로운 것이 아니지만 우라늄의 사용 또는 핵심은 중요한 이정표입니다. 반응성의 핵심은 우라늄 이 전자를 에틸렌에 주입하고 수소를 첨가 할 때 우라늄 이 활성화되도록 돕는 펜 탈렌으로 알려진 2 개의 융합 된 오각형 탄소 고리이다 .
더 탐색 에틸렌의 선택적 선택을위한 일산화탄소의 전기 환원 추가 정보 : Nikolaos Tsoureas et al. 저 발량 우라늄 펜 탈렌 착물에 의한 에텐 활성화 및 촉매 수소화 , 미국 화학 학회지 (2019). DOI : 10.1021 / jacs.9b11929 저널 정보 : 미국 화학 학회지 에 의해 제공 서 섹스 대학
https://phys.org/news/2020-01-chemists-product-nuclear-power.html
.위성 시험은 우주의 물체가 서로의 2 조분의 1 초 안에 떨어지는 비율을 보여줍니다
작성자 : Bob Yirka, Phys.org 크레딧 : CC0 Public Domain 2020 년 1 월 10 일 보고서
프랑스의 여러 기관과 미국의 한 기관에 소속 된 한 연구팀은 우주에서 떨어진 질량이 다른 물체가 서로 비교할 때 2 조에서 2 십억 분의 1의 속도로 떨어지는 것을 발견했습니다. Physical Review Letters 저널에 실린 논문 에서이 그룹은 위성 기반 물리학 연구와 연구 결과를 설명합니다. 대부분의 사람들은 17 피사의 탑에서 두 개의 서로 다른 크기의 대포 공을 떨어 뜨리고 갈릴레오의 이야기를 들었다 번째 공기 저항이없는 상태에서, 두 객체가 같은 속도로 떨어질 것이라는 점을 자신의 이론을 입증 세기. 아인슈타인은 나중에 이론을 개선하고 그의 일반 상대성 이론에 추가했다. 그 이후로 많은 사람들이 이론을 테스트 해 왔으며 항상 확인되었습니다. 그럼에도 불구하고 일부 물리학 자들은 일반 상대성 이론과 양자 역학 사이의 분리로 인해 이론에 예외가있을 것이라고 믿는다 . 이 새로운 노력에서 프랑스 팀은 2 년 동안 두 개의 물체, 특히 위성에 두 개의 금속 덩어리가 떨어지는 것을 측정하여 예외를 발견 할 수 있는지 실험하는 방법을 고안했습니다. 백금-로듐 합금의 두 덩어리와 티타늄-알루미늄-바나듐 합금 덩어리가 T-SAGE (Twin-Space Accelerometer for Gravity Experiment)라는 장치에 설치되었으며,이 장치는 약어가있는 위성에있었습니다. 현미경. 위성은 령 기아나 우주 센터 ELS에서 소유즈 로켓을 타고 우주로 발사되었다.
T-SAGE는 햇빛 및 진동과 같이 떨어지는 물체의 하강 속도에 영향을 줄 수있는 모든 것을 완화하도록 설계되었습니다. 그리고 그 가속도계는 고도의 전문-그들은 한 2 × 10의 감도 전체 여행 장치 내부에 단단히 자리에 금속 덩어리의 각을 유지하는 데 필요한 된 힘의 양 테스트 -14 에트 베스 매개 변수를. 연구자들은 T-SAGE가 두 개체가 서로 거의 2 조 분의 1 내에 거의 동일한 비율로 떨어 졌다는 것을 보여 주었다고보고했다. Lorentz 위반이 감지되지 않았다고 측정 할 수있을 정도로 측정이 가깝습니다. 더 탐색 갈릴레오의 자유 낙하 물체 실험은 우주 시험을 통과시켜 동등성 원리를 더욱 입증했습니다. 추가 정보 : Hélène Pihan-le Bars et al. MICROSCOPE Space Mission, Physical Review Letters (2019)를 사용한 Lorentz 불변의 새로운 테스트 . DOI : 10.1103 / PhysRevLett.123.231102
https://phys.org/news/2020-01-satellite-space-fall-two-trillionths-percent.html
.음, 꼬리가 보인다
A&B, study(laboratory evolution, mainhotspot project)
B/http://www.mdpi.com/2072-4292/10/8/1261
A/https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0
https://pr.ibs.re.kr/handle/8788114/5556?mode=full
https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0
Park Soo-jin is a meteorologist. She is Lee Hyun Kyu's friend of the same age.
.Scanning Doppler Lidar를 이용한 행성 경계층 바람의 측정
박수진 1, 제1저자 연구원
박수진 1, 김상우 1 세 *OrcID, 박문수 2OrcID과 송창근 3 1 서울 대학교 지구 환경 과학부 08826 2 한국 외국어 대학교 대기 과학 연구소, 용인 17035 삼 울산 국립 기술 대학교 도시 환경 공학부 울산 44919 * 서신을 처리해야하는 작성자. 접수 : 2018 년 6 월 19 일 / 개정 : 2018 년 8 월 7 일 / 수락 : 2018 년 8 월 8 일 / 게시일 : 2018 년 8 월 10 일 (이 기사는 대기 경계층 특집 원격 감지 (Remote Sensing of Atmospheric Boundary Layer )에 속한다. 전체 텍스트 | PDF [4697 KB, 2018 년 8 월 11 일 업로드 됨] | 피규어
추상
유성 경계층 (PBL)에서 바람 프로파일의 정확한 측정은 수치 기상 예측뿐만 아니라 대기 품질 모델링에서도 중요합니다. 스캐닝 도플러 광 검출 및 거리 측정 (라이더) 측정을 사용하는 두 가지 바람 검색 방법을 비교하고 동시 라디오 존데 음향으로 검증했습니다. 17 개의 라디오 존데 (radiosonde) 사운드 프로파일을 비교해 보면 사인 피팅 방법이 더 많은 수의 데이터 포인트를 검색 할 수 있다는 것을 보여 주었지만 특이 값 분해 방법은 바이어스 (0.57 ms -1 )와 평균 제곱근 오차 (1.75 ms -1)와 라디오 존데 soundings. 속도 방위각 디스플레이 스캔을 얻기 위해 방사 속도의 평균 시간 간격을 15 분으로 늘리면 소음에 대한 평균 신호 효과로 인해 라디오 존데 소리와 더 잘 일치하게됩니다. 나란히 놓인 윈드 도플러 라이더와 에어러솔 미사 산란 라이저에서 동시에 측정 한 결과 PBL 바람의 시간적 변화와 PBL 내 에어러솔의 수직 분포가 나타났다.
https://www.mdpi.com/2072-4292/10/8/1261
참고.
https://scitechdaily.com/harvard-scientist-connects-the-dots-in-fin-to-limb-evolution/
https://phys.org/news/2019-09-black-hole-center-galaxy-hungrier.html
https://phys.org/news/2019-09-programmable-swarmbots-flexible-biological-tools.html
https://phys.org/news/2019-10-hard-ceramic-tough-steel-newly.html
http://www.sci-news.com/astronomy/earth-sized-exoplanet-habitable-zone-red-dwarf-toi-700d-07991.html
또 다른 모델은 TOI-700d를 구름이없는 전 지구의 현대 지구 버전으로 묘사합니다. 별빛이 행성의 대기를 통과 할 때 이산화탄소와 질소와 같은 분자와 상호 작용하여 스펙트럼 선 (spectral line)이라고하는 독특한 신호를 생성합니다.”또한 과학자들은 TOI-700d의 20 가지 모델 버전에 대해 시뮬레이션 된 스펙트럼을 생성했습니다.
.아날로그 반복 신경망으로서의 파동 물리학
Thamarasee Jeewandara, Phys.org 표준 RNN과 웨이브 기반 물리 시스템의 개념적 비교. (A) 이산 입력 시퀀스에서 작동하고 이산 출력 시퀀스를 생성하는 RNN 셀의 다이어그램. (B) 훈련 가능한 고밀도 매트릭스 W (h), W (x) 및 W (y)로 구성된 RNN 셀의 내부 구성 요소. 숨겨진 상태 및 출력에 대한 활성화 함수는 각각 σ (h) 및 σ (y)로 표시됩니다. (C) RNN 셀의 유향 그래프 다이어그램. (D) 연속 입력 시퀀스에서 작동하고 연속 출력 시퀀스를 생성하는 연속 물리적 시스템의 반복 표현 다이어그램. (E) 유한 차분을 사용하여 이산화했을 때 파동 방정식에 대한 재발 관계의 내부 구성 요소. (F) 연속 물리 시스템의 불연속 시간 단계에 대한 유 방향 그래프 다이어그램과 파동 장애가 도메인 내에서 어떻게 전파되는지 보여줍니다. 신용:과학 발전 , doi : 10.1126 / sciadv.aay6946 2020 년 1 월 10 일 기능
아날로그 머신 러닝
하드웨어는 보다 에너지 효율적이고 빠른 플랫폼으로 디지털 제품에 대한 유망한 대안 을 제공 합니다 . 음향 및 광학을 기반으로하는 웨이브 물리학 은 시변 신호를위한 아날로그 프로세서를 구축 할 수있는 자연스러운 후보입니다. 과학 발전 에 관한 새로운 보고서에서 Tyler W. Hughes와 캘리포니아 스탠포드 대학의 응용 물리 및 전기 공학 부서의 연구팀은 파도 물리의 역학과 재발 신경 신경망에서의 계산 사이의 매핑을 확인했습니다. 이지도는 신경망에 사용되는 표준 훈련 기술을 사용하여 물리 파 시스템이 시간 데이터의 복잡한 특징을 학습 할 수있는 훈련 가능성을 나타냅니다 . 원리 증명으로, 그들은 파형이 흩어져 전파 될 때 원시 오디오 신호를 기반으로 영어 모음 분류를 수행하기 위해 역 설계의 비균질 매체를 시연했습니다. 과학자들은 반복적 인 신경망의 표준 디지털 구현에 필적하는 성능을 달성했습니다. 이번 발견은 기본 도메인 내에서 빠르고 효율적인 정보 처리 를위한 새로운 종류의 아날로그 머신 러닝 플랫폼을위한 길을 열어 줄 것 입니다 . 재발 성 신경 네트워크 (RNN)는 중요 기계 학습 모델을 널리 포함하여 작업을 수행하는 데 사용되는 자연 언어 처리 및 시계열 예측을 . 이 팀은 RNN의 기능을 수행하고 아날로그-디지털 변환 없이 기본 도메인에서 신호와 정보를 수동으로 처리하도록 웨이브 기반 물리 시스템을 교육했습니다 . 그 결과 속도가 크게 향상되고 전력 소비가 줄었습니다. 본 프레임 워크에서, 의도적으로 신호를 입력으로 다시 라우팅하기위한 회로를 구현하는 대신, 재발 관계물리학 자체의 시간 역학에서 자연스럽게 발생했습니다. 이 장치는 공간을 통해 전파되는 전파를 기반으로 정보 처리를위한 메모리 용량을 제공했습니다.
모음 인식 설정 및 교육 절차의 개략도. (A) 세 클래스의 구어 모음 샘플의 원시 오디오 파형. (B) 모음 인식 시스템의 레이아웃. 모음 샘플은 도메인의 왼쪽에있는 소스에서 독립적으로 주입되고 녹색으로 표시된 중앙 영역을 통해 전파되며, 훈련 중에 재료 분포가 최적화됩니다. 어두운 회색 영역은 흡수 경계층을 나타냅니다. (C) 분류를 위해, 각 프로브에서 시간 적분 전력을 측정하고 정규화하여 모음 클래스에 대한 확률 분포로 해석합니다. (D) 자동 미분을 사용하여, 녹색 영역에서의 재료 밀도에 대한 손실 함수의 구배가 계산된다. 재료 밀도는 반복적으로 업데이트됩니다.과학 발전 , doi : 10.1126 / sciadv.aay6946
파동 역학과 RNN의 동등성
웨이브 다이나믹스와 RNN의 동등성을 입증하기 위해 Hughes et al. RNN의 기능과 웨이브 다이내믹스와의 연결을 소개했습니다. 예를 들어, RNN은 단계별 프로세스에서 각 입력 시퀀스 멤버에 동일한 기본 조작을 적용하여 입력 시퀀스를 출력 시퀀스로 변환 할 수 있습니다. RNN의 숨겨진 상태는 이전 단계의 메모리를 인코딩하여 각 단계에서 업데이트합니다. 숨겨진 상태는 과거 정보의 메모리를 유지하고 데이터의 시간적 구조와 장거리 의존성을 배울 수 있습니다 . 주어진 단계에서, 예로서, RNN은 시퀀스 (x t ) 의 현재 입력 벡터 및 이전 단계 (h t - 1 ) 의 숨겨진 상태 벡터에 대해 기능하여 출력 벡터 (y t ) 를 생성 할 수있다 및 업데이트 된 숨겨진 상태 (h t ). 많은 RNN 변형이 존재하지만 Hughes et al. 현재 작업에서 일반적으로 통합 된 전략 을 구현했습니다 . 연구팀은 일반적으로 얕은 파도 , 비선형 광학 재료 ( 물질 과 함께 강한 레이저 광 연구), 부드러운 재료 및 거품이있는 유체 내에서 음향 학적으로 다양한 파 물리학에서 나타나는 비선형 반응을 관찰했습니다.. 불연속 시간으로 수치 적으로 모델링 할 때, 파동 방정식은 RNN의 연산에 매핑되는 연산을 정의했습니다.
모음 인식 훈련 결과. 초기 구조 (A 및 B) 및 최종 구조 (C 및 D)에 대한 훈련 및 테스트 데이터 세트에 대한 혼동 행렬로, 정확 (대각선) 및 부정확 (대각선) 예측 모음의 백분율을 나타냅니다. (E) 교차 엔트로피 손실의 평균 (실선) 및 SD (음영 영역) 및 30 개의 훈련 에포크 및 5 배의 데이터 집합에 대한 (F) 예측 정확도를 보여주는 교차 검증 된 훈련 결과. 남자와 여자 스피커의 총 모음 샘플 279 개. (G to I) 무작위로 선택된 입력 (G) ae 모음, (H) ei 모음 및 (I) iy 모음에 대한 시간 통합 강도 분포. 크레딧 : Science Advances, doi : 10.1126 / sciadv.aay6946
모음을 분류하기위한 물리적 시스템 훈련
그런 다음 팀은 웨이브 방정식 역학을 어떻게 모음 을 분류 하도록 훈련시킬 수 있는지 시연했습니다.불균일 한 재료 분포를 구성합니다. 이를 위해 45 개의 다른 남성 스피커와 48 개의 다른 여성 스피커에서 10 개의 모음 클래스의 930 개의 원시 오디오 녹음 데이터 세트를 사용했습니다. 학습 과제를 위해, 휴 외. "had", "hayed"및 "heed"라는 단어에서의 사용과 관련하여 모음 사운드 "ae", "ei"및 "iy"로 표시되는 3 개의 모음 클래스에 해당하는 279 개의 녹음 중 일부를 선택했습니다. 모음 인식 시스템의 물리적 레이아웃은 xy 평면에 2 차원 도메인을 포함하고 z- 방향으로 무한히 확장되었다. 그들은 파장의 훈련 가능한 분포로 중앙 영역을 통해 전파되는 파형을 방출하기 위해 도메인의 왼쪽에있는 단일 그리드 셀의 소스를 통해 각 모음의 오디오 파형을 주입했습니다. 그들은 지역의 오른쪽에 세 개의 프로브를 정의하고 세 개의 모음 클래스 중 하나에 각각을 할당했습니다. 휴 외. 그런 다음 각 프로브에서 시간 통합 전력을 측정하여 시스템의 출력을 결정했습니다. 모음 녹음의 전체 기간 동안 시뮬레이션이 발전했으며 팀은 계산 영역 내에서 에너지 축적을 방지하기 위해 어두운 회색 영역으로 표시되는 흡수 경계 영역을 포함했습니다. 파동 속도는 실제로 다른 재료에 해당하도록 수정 될 수 있습니다. 음향 설정에서, 예를 들어, 재료 분포가 공기로 구성된 경우, 음속은 331m / s 인 반면, 다공성 실리콘 고무 는 150m / s의 음속을 구성 하였다 . 시작 구조를 선택하면 최적화 도구를 두 재료 중 하나로 향하게하여 이진화 된 구조 를 만들 수있었습니다.두 재료 중 하나만 포함합니다. 휴즈 등. 역 설계에 널리 사용되는 인접 방법 과 수학적으로 유사한 접근 방식으로 파동 방정식의 모델을 통해 역 전파를 수행하여 시스템을 학습했습니다 . 이 설계 정보를 사용하여 Adam 최적화 알고리즘을 통해 재료 밀도를 업데이트하고 최종 구조에 수렴 될 때까지 반복합니다.
모음 클래스의 빈도 내용. 플로팅 된 양은 ae, ei 및 iy 모음 클래스의 평균 에너지 스펙트럼입니다. 임의의 단위. 크레딧 : Science Advances, doi : 10.1126 / sciadv.aay6946
성능 시각화
과학자들은 혼란 매트릭스 를 사용 하여 시작 구조에 대한 훈련 및 테스트 데이터 세트 전체의 성능을 시각화했으며, 5 개의 교차 검증 된 훈련 실행에서 평균을 냈습니다. 혼동 행렬은 대각선 항목을 따라 올바르게 예측 된 모음의 백분율과 비 대각선 항목의 각 클래스에 대해 잘못 예측 된 모음의 백분율을 정의했습니다. 대각선으로 지배적 인 훈련 된 혼란 매트릭스는 구조가 실제로 모음 인식을 수행 할 수 있음을 나타냈다. 휴즈 등. 교차 엔트로피 손실 값과 예측 정확도는 시험 및 훈련 데이터 세트에 대한 훈련 시대의 함수로서 주목했다. 첫 번째 시대는 훈련 데이터 세트에서 평균 정확도가 92.6 %이고 테스트 데이터 세트에서 평균 정확도가 86.3 % 인 손실 함수의 최대 감소 및 예측 정확도의 최대 이득을 가져 왔습니다. 팀은 "ei"모음과 "ei"모음을 구별 할 수있는 능력과 함께 "ae"모음에 대해 거의 완벽한 예측 성능을 얻는 시스템을 관찰했지만 테스트 데이터 세트에서 보이지 않는 샘플 내에서는 정확도가 떨어졌습니다. 이러한 방식으로 팀은 대부분의 신호 에너지를 올바른 프로브로 라우팅하기 위해 최적화 절차를 시각적으로 확인했습니다. 성능 벤치 마크로서 동일한 작업에 대해 기존 RNN을 교육하여 파동 방정식과 비슷한 분류 정확도를 달성했습니다. 하나, 이런 식으로 Tyler W. Hughes와 동료들은 시간 기반으로 인코딩 된 정보를 처리 할 유망한 후보를 형성하기 위해 여러 가지 유리한 특성을 가진 웨이브 기반 RNN을 제시했습니다. 물리학 을 사용하여 계산 수행디지털 기기보다 훨씬 더 자연스럽고 효율적으로 계산을 수행하기 위해 아날로그 기계 학습 장치를위한 새로운 플랫폼에 영감을 줄 수 있습니다. 연구팀은 전파 매체의 크기를 사용하여 아날로그 RNN의 숨겨진 상태의 크기와 메모리 용량을 결정했습니다. 그들은 파동 방정식의 역학이 개념적으로 RNN의 역학과 동일하다는 것을 보여주었습니다. 개념적 연결은 새로운 클래스의 아날로그 하드웨어 플랫폼을위한 길을 열어 줄 것이며, 진화하는 시간 역학은 물리학과 데이터 세트에서 중요한 역할을 할 것입니다. 더 탐색 Wi-Fi 신호를 사용하여 아날로그, 웨이브 기반 계산 수행 추가 정보 : Tyler W. Hughes et al. 아날로그 반복 신경 네트워크 인 Science Advances (2019) 로서의 파동 물리학 . DOI : 10.1126 / sciadv.aay6946 실바 등. 메타 물질을 이용한 수학적 연산 수행, 과학 (2014). DOI : 10.1126 / science.1242818 Miguel Romera et al. 네 개의 결합 된 스핀 토크 나노 발진기를 이용한 모음 인식, Nature (2018). DOI : 10.1038 / s41586-018-0632-y 저널 정보 : 과학 발전 , 자연 , 과학
https://phys.org/news/2020-01-physics-analog-recurrent-neural-network.html
.3 차원 종양 클러스터를 구축하는 노화 종양 세포
논문저자 이현규1, 논문저자 고려대 이현규 Hyun-Gyu Lee1,
June Hoan Kim 2, Woong Sun 2, Sung-Gil Chi3, WonshikChoi 1,4 & Kyoung J. Lee1 ,Scientific Reports volume 8 , 문서 번호 : 10503 ( 2018 ) | 인용문 다운로드 추상 세포 노화 (영구적 인 세포주기 정지)는 생물학적 유기체에 대한 유익한 중요성이 아직 탐구되기 시작한 공통적 인 흥미로운 현상입니다. 다른 한편으로는, 노화 세포는 그들 주위의 조직 구조를 변형시킬 수있다. 무한히 증식 할 수있는 능력을 가진 종양 세포는 그 현상으로부터 자유롭지 못합니다. 여기에 우리는 유방암 식민지의 고밀도 단일 층에있는 노화 세포가 주변에있는 비 노화 세포의 집합 센터 역할을하는 놀라운 관찰을보고합니다. 결과적으로, 노화 세포는 융합 성인 2D 종양 층에서 국소화 된 3D 세포 - 클러스터를 활발히 형성한다. 놀라운 현상을 뒷받침하는 생물 리 학적 메커니즘은 주로 유사 분열 세포 반올림, 동적 및 차동 세포 부착 및 세포 주 화성을 포함한다. 이러한 몇 가지 생물 물리학 적 요소를 통합함으로써 우리는 세포 Potts 모델을 통해 실험 관측을 재현 할 수있었습니다.
소개
세포 노화는 증식하는 세포가 완전한 성장 억제에 들어가고 그 체적을 극적으로 팽창시키는 (일반적으로, 2 차원 기질에서 튀긴 알 의 형태로) 생물체에서 공통적 인 현상이다 . 이 세포 상태의 근원은 강하게 연구되어왔다. 그러나 그 기본 메커니즘은 명확하지 않다. 1 , 2. 중요하게 노화 세포는 노화 관련 분비 표현형 (SASPs)으로 총체적으로 분류되는 다수의 분비물을 통해 그 이웃과 상호 작용한다. 이러한 분비 표현형은 생물에 부정적인 영향을 미치는 다양한 생물학적 과정에 관여하는 것으로 알려져있다. 예를 들어, 주위의 악성 종양 세포의 성장을 자극하는 친 염증성 사이토 카인과 케모카인이 그 중 3 개 , 4 개 입니다. 노화 세포의 축적은 또한 나이 - 관련 질환과 같은 더 많은 유기체 레벨 부작용과 연관된 5. 특히 조직 개조를 촉진 할 수도 있습니다. 예를 들어, 일부 세포 노화 따라서 암세포의 침윤 촉진 소프 주변 조직 구조를 만드는 세포 외 매트릭스 저하 프로테아제를 분비 6 , 7 , 8 . 한편, 노화 세포에 대한 유익한 효과에 대해서도 최근 논의된다. SASP는 배아 패터닝 9 , 10 및 상처 치료 11에 기여하는 단백질을 포함 합니다. 그럼에도 불구하고 이러한 조직 재생 효과가 SASP에 의해 생물 물리학 적으로 조율되는 방법의 정확한 성격은 특히 조직에 대한 개별 세포의 규모에서 많이 연구되어야합니다. 이 논문에서는 단일 클론 세포주 인 MDA-MB-231 (널리 사용되는 악성 유방암 세포주)의 시험 관내 배양을 바탕으로 초기 시딩 및 이웃 노화 방지와의 상호 작용에서 신생 세포의 출현을 신중하게 분석합니다 세포. 놀랍게도, 불멸화 된 종양 세포조차도 노화를 일으키는 것으로 나타났습니다 12 . 더 흥미 진진한 것은 노화 된 MDA-MB-231 세포가 인접한 종양 세포에 대한 인력의 중심 역할을하여 처음에 2 층 (2D) 콜로니의 단층에서 3 차원 (3D ) 세포 클러스터. 우리는 전환 이 시험 관내 에서 명확한 것으로 나타남을 본다.예를 들어 노화 세포가 조직 개질에 관여 할 수있는 사례. 또한 몇 가지 필수 메커니즘만으로 통합 된 컴퓨터 모델을 통한 관찰에 대한 경험적 설명을 제공합니다. Metropolis kinetics에서 작동하는 셀룰러 Potts 모델 (CPM)은 세포 부피의 보존, 유사 분열 세포 반올림 (결과적으로 세포 - 환경 유착의 동적 강도)과 같은 생물 물리학 적 과정을 재현하는 것을 목표로하며, 세포의 주 화성 운동. 실험 결과 MDA-MB-231 세포 배양 물 (처음에는 직경 2mm의 디스크 영역에 균일하게 도금 된 합류 단일 층 (confluent mono layer),도 1a 참조, 방법에 대한 자세한 내용 참조)은 다수의 노화 세포가 전체 집단으로 무작위로 출현한다 시간이 지남에 따라 증가한다 (그림 1b ). 그들은 '튀긴 계란'형태로 쉽게 식별 할 수 있습니다 (그림 1c ). 노화 된 상태로 들어가는 세포의 몸체는 꽤 합류하는 인구 내에서도 거대한 지역을 차지하기 위해 며칠 동안 측면으로 팽창합니다 (그림 1c ). 완전히 개발 노화 세포의 점유 면적이 현저하게 다른 하나에서 다를 수 있지만, 일반적으로 1.4 × 10 종종 크고 매우 큰 수 5 μ m (2) (도. 참조 1D를) - 전형적인 비 노화 세포보다 약 3 배 더 크다. 반면에 노화 세포의 몸은 ~ 2 μ m 만큼 얇 습니다 (그림 1e 의 두 측면보기 참조 ). 신체는 f-actin의 조밀 한 네트워크에 의해 구조적으로 잘 유지됩니다 (그림 1e 의 상단 그림 참조 ). 세포가 갑자기 파열되어 대사 과정을 끝낼 때까지 끊임없는 시공간 파동이 몸 전체에 나타나며 핵쪽으로 향하게됩니다.
https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0
https://www.nature.com/articles/s41598-018-28963-0.pdf
.두 방향으로 나타난 우주 MAGICSUM THEORY
오늘, 2019년 12월 2일 새벽에 내꿈에서인지 잠깐 스쳐간 과학적인 착상내지 자각인지 알 수는 없지만, 빅뱅은 크게 두 방향으로 시작되었다는 이미지를 접했다. 하는 물질의 질량을 가진 중력의 우주이고 다른 하나는 zerosum state을 가진 질량이 없는 우주이다. 질량이 있어도 질량이 zero인 상태의 우주가 현존우주와 공존한다고 보여지며 이는 구조체해법으로 우주가 설명된다는 가설의 정의일 수도 있다. 이론적으로 수억조 방진의 동일한 값에 ALL DISPLAY가 가능한 것으로 이를 물질 현상에 적용 한다면 사방 10킬로 이내 폭우의 빗방울의 갯수를 완벽하게 균형해석 할 수 있다는 의미 이다. 그뿐인가 불연속적 혼재된 물질의 분포, 현존하는 인구수의 균형적 설명이 가능 하므로써 우연성을 과학적으로 접근하는 일대 학문적 지적 변화를 가져온다. 마방진의 구조체 해법에 의한 수배열의 이론적 실증적 발견이 시사하는 바는 고도의 과학문명이 발달 되었다 하는 현대 학문으로 보아도 생소하고 미지의 영역이다. 수없이 많은 點色과 2진 디지탈 단위의 정보 사회에서 조화와 균형의 원칙이 표준화 되지 않았다는 건 앞으로 설정 되어야 하는 대상을 찾지 못한 탓이다. 그곳 앞에 본인은 단정적으로 마방진의 원리를 제시 하는 바이다. 마방진으로 본 세계관에 의하여 인류와 우주역사는 재해석된다는 뜻이며 이 과제는 미래가 끝나도 영원히 변하지 않을 것이다.
보기1.
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zxdzxezxz
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zybzzfxzy
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cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
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보기1.은 18방진을 구조체 해법으로 풀어서 절대값 zero sum을 이룬 모습의 9ss(soma structure)이다. 우선, 임의적인 선택의 9 ss는 무수히 만들어지고, 단지 보기1.에서만 2^42=4조3980억4651만1104개의 초순간적 수배열 變形群을 얻을 수 있다. 이는 미세 물질구조의 매카니즘에 적합하게 대응한 마방진의 時空間的 완벽한 변환유추 해석이며 균형조화의 극치이다. 우주가 무질서해 보이고 복잡한듯 하나, 매직섬이론에 의하면 전체적인 조화와 균형.질서의 대통일장이다. 보기1.은 샘플에 지나지 않고 보기2.을 만든다면 9googol ss의 작성도 가능하고 우주전체를 소립자 단위 질량의 매직섬으로 설명할 수도 있다.
.최신 가설 1.(신규 논문작성의 초안 수집 중)
<p>Example 2. 2019.12.16</p>
I've known that oms is the lowest unit. However, when ms is decomposed into oms, it is not completely decomposed into the lowest oms. So, while searching for a way to further decompose, I came up with the missing oms and predicted that the synthesized oms would be the decomposing factor. Introduced in
In the atom of matter there are small populations of particles. It feels like you are inside the oms, the unit of magic square. It is presumed that a large number of objects, or the space-time of space, began with the missing oms, and harmonized and balanced with a huge order.
Exhibit 1 is a full decomposition of the fourth quadrilateral with oms (original magic square). This is just a sample of infinite squares. The 100 billion trillion atomic atoms by the structure solution are now interpreted as elementary particles. Now, the Magic Island theory, which is interpreted as magic square, has entered the realm of quantum mechanics.
oms가 최하위 단위인줄 그동안 알았다. 하지만, ms을 oms로 분해하여 보면, 최하위 oms로 완전 분해되질 않았다. 그래서 더 분해할 방법을 찾던 중, 결손 oms를 착상해냈고 이들이 합성되어진 oms가 바로 분해인자일 것이란 예상을 하고 이를 실제 나타내보니, 예측대로 정확히 어제 2019년 12월30일에 확인하고 오늘 12월31일에 소개하는 바이다.
물질의 원자안에는 소립자 군집들이 존재한다. 마치 마방진의 단위인 oms의 내부로 들어간 기분이다. 수많은 물체가 혹은 우주의 시공간이 바로 결손 oms로 시작되어 거대한 질서와 조화.균형을 이룬 것으로 추정된다.
보기1.은 4차 마방진을 oms(original magicsquare)로 완전분해한 모습이다. 이는 무한차 마방진의 샘플에 지나지 않다. 구조체 해법에 의한 천억조 규모의 물질 원자는 이제 소립자 단위로 해석하는 단계에 이르렀다는 함의이다. 이제 마방진으로 해석하는 매직섬이론이 양자역학의 영역까지 들어간 것이라 평할 수 있다.
“The fact that our universe expands was discovered almost 100 years ago, but exactly how this happened, scientists realized only in the 90s of the last century, when powerful telescopes (including orbital telescopes) appeared and the exact era of cosmology began. In the process of observing and analyzing the acquired data, the universe appeared to expand not only by expansion but by acceleration, which began three to four billion years after the birth of the universe. ” It was believed to be filled with ordinary substances, such as comets and very lean gas. But if this is the case, expansion expansion is against the law of gravity. That is, the bodies are attracted to each other. Gravity tends to slow the expansion of the universe, but it cannot accelerate.
“우리 우주가 팽창한다는 사실은 거의 100 년 전에 밝혀졌지만, 정확히 어떻게 이런 일이 일어 났는지 과학자들은 강력한 망원경 (궤도 망원경 포함)이 나타 났고 정확한 우주론 시대가 시작된 지난 세기의 90 년대에만 깨달았습니다. 획득 한 데이터를 관찰하고 분석하는 과정에서 우주는 단순히 확장되는 것이 아니라 가속으로 확장되는 것으로 나타 났으며, 이는 우주가 탄생 한 후 30 ~ 40 억 년에 시작되었습니다.” 오랫동안 우주는 별, 행성, 소행성, 혜성 및 매우 희박한 은하계 가스와 같은 평범한 물질로 채워져 있다고 믿어졌습니다. 그러나 이것이 그렇다면 팽창 팽창은 중력의 법칙에 위배됩니다. 즉, 신체는 서로에게 끌립니다. 중력은 우주의 팽창을 늦추는 경향이 있지만 가속 할 수는 없습니다. 진공 상태에 아무것도 없기 때문에 이것이 불가능한 것 같습니다. 그러나 실제로 양자 이론에 따르면 입자는 끊임없이 나타나고 사라지고 공간의 특정 경계를 나타내는 판과의 상호 작용의 결과 (매우 중요 함) 매우 작은 인력이 발생합니다.
https://scitechdaily.com/astrophysicists-developed-a-new-theory-to-explain-dark-energy/
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