介绍了形式形式的引力熵的平面宇宙论（FSC）计算的原理。 这些计算表明与COBE DMR测量值紧密相关，后者显示了18微开尔文的CMB RMS温度变化。 0.66×10-5的COBE dT / T各向异性比率落在为重组/解耦历元的开始和结束条件计算的FSC重力熵范围内。 因此，将重力作为熵的新兴属性的FSC模型表明，CMB温度各向异性模式可能只是重力熵的映射，而不是在有限的时间开始时放大的“量子涨落”事件。

基于多模态智能算法的DGA变压器故障诊断系统：融合邻域粗糙集、引力搜索与支持向量机技术,基于邻域粗糙集+引力搜索算法+支持向量机的DGA变压器故障诊断。 ,核心关键词：邻域粗糙集; 引力搜索算法; 支持向量机; DGA; 变压器故障诊断,基于三重算法的DGA变压器故障诊断 随着智能电网技术的快速发展，电力系统的安全运行越来越受到重视。在电力系统中，变压器作为关键的设备之一，其运行状态直接关系到整个电网的稳定性。变压器故障诊断技术因此成为电力系统安全的重要组成部分。传统的变压器故障诊断方法依赖于定期的预防性维护和人工经验判断，存在着时效性差、准确性不高等问题。随着数据挖掘和人工智能技术的发展，基于数据的故障诊断方法成为研究热点。 在众多数据驱动的变压器故障诊断方法中，Dissolved Gas Analysis（DGA）技术因其能有效反映变压器内部故障状态而被广泛应用。DGA是通过对变压器油中溶解气体的分析，判断变压器的故障类型和严重程度。然而，DGA数据的处理和分析往往面临数据维度高、非线性特征显著、模式识别复杂等挑战，常规的单一智能算法很难取得理想的效果。 为了解决上述问题，研究者们提出了将多种智能算法相结合的多模态智能算法，以期提高故障诊断的准确性和可靠性。基于邻域粗糙集（Neighborhood Rough Set，NRS）、引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的多模态智能算法融合技术应运而生。这些算法的融合利用了各自的优势，能够有效地处理高维数据，识别非线性模式，并提供准确的故障诊断。 邻域粗糙集是一种处理不确定性的数据挖掘工具，它可以用来从大数据中提取有效的决策规则。在变压器故障诊断中，邻域粗糙集能够通过分析DGA数据的特征，简化问题，提取出关键的故障信息。 引力搜索算法是一种新兴的全局优化算法，其灵感来源于万有引力定律。在变压器故障诊断中，引力搜索算法通过模拟天体间的引力作用，搜索最优化的故障诊断模型参数，从而提高诊断的准确性。 支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法，它通过在特征空间中寻找最优超平面来实现分类。在故障诊断中，支持向量机能够对变压器的故障类型进行分类，提高故障识别的准确率。 将这三种算法相结合，形成了一个高效、准确的变压器故障诊断系统。该系统首先利用邻域粗糙集对数据进行预处理，简化问题并提取重要特征；随后，通过引力搜索算法优化支持向量机的参数；支持向量机根据优化后的参数进行故障分类，提供诊断结果。 该系统的研究成果不仅为变压器故障诊断提供了新的思路和技术手段，而且对于智能电网的稳定运行具有重要的理论和实际意义。通过该系统，可以实现对变压器潜在故障的及时预警和精准诊断，有效防止因变压器故障引起的电力系统事故，保障电力供应的连续性和安全性。 基于邻域粗糙集、引力搜索算法和支持向量机的多模态智能算法融合技术，在变压器故障诊断领域展现出强大的应用潜力，对提升电力系统的智能化水平和故障预警能力具有重要作用。未来，随着算法的不断优化和数据采集技术的进步，该技术有望在更多的电力设备故障诊断中得到应用，为智能电网的安全稳定运行提供强有力的技术支持。

存在一类超轻暗物质（DM）模型，该模型可以在早期宇宙中产生玻色-爱因斯坦凝聚物（BEC），并表现为单个相干波，而不是星系中的单个粒子。 我们表明，沿着重力波（GW）信号的视线插入的通用BEC-DM光晕可能会引起GWs速度的可观察到的变化，而有效折射率仅取决于质量和质量的自相互作用。 组成DM粒子和GW频率。 因此，我们建议使用GWs速度的偏差作为BEC-DM参数空间的新探查。 借助多信使天文学天文学的方法和/或扩展了对更低GW频率的敏感性，我们的新方法将在不久的将来有效地探究整个BEC-DM参数空间。

我们研究了在强相互作用的隐藏或暗区中一阶手性相变（χPTs）的重力波（GW）签名。 我们这样做使用几个有效的模型，以便可靠地捕获相关的非扰动动力学。 这种方法使我们可以显式计算表征PT的关键量，而不必求助于粗略的估计。 最重要的是，我们发现规范化为哈勃参数H的转变的逆时长β至少比可比情景中通常假设的β/H≳O（104）大2个数量级。 然后，获得的GW光谱表明，来自隐藏的χPTs的信号可能在LISA范围内发生，而隐藏的χPTs可能到达LISA，而DECIGO和BBO可能检测到与大约1 GeV和10 TeV之间的跃迁相关的随机GW背景。 发现在较高温度下的转变特征不在任何当前提出的实验范围内。 尽管来自不同有效模型的预测在质量上相似，但我们发现从定量的角度来看它们可能会有很大的不同，这突显了对真正的第一性原理计算（例如晶格模拟）的需求。

我们首先在广义的爱因斯坦-卡坦-基布尔-席亚玛引力理论中提出了一个新的渐近平面对称球对称解，然后研究了这种背景下光子的传播。 该解决方案具有三个独立的参数，这些参数会严重影响光子球体，光线的偏转角和重力透镜。 由于水平线的存在条件与光子球的条件并不矛盾，因此存在特殊情况，即在此时空中存在水平线而没有光子球。 特别是，我们发现在这种特殊情况下，事件视界附近的光线的偏转角趋向于一个有限的值而不是发散，这在其他时空中是没有发现的。 我们还研究了光子球在此时空中的强引力透镜，然后探究时空参数如何影响强场极限中的系数。

Kim等人最近提出了对Abbott-Deser-Tekin（ADT）守恒电荷的脱壳概括。 他们通过引入壳外Noether电流和电势来实现这一目标。 在本文中，我们借助Killing载体的特性，通过改变比安奇身份对EOM的表达来构建关键的壳外Noether电流。 我们的Noether电流，其中包含一个附加项，该附加项只是带有respe的表面项的Lie导数的一半

我们发现，在大D态下，在爱因斯坦-高斯-帽子（EGB）重力中，黑洞对偶膜的运动方程达到了1 / D的先导次序。 我们还发现了关于EGB方程的度量解，以膜变量的形式，以1 / D的第一个子导数阶。 我们提出了一种膜的世界体积应力张量，其守恒方程等效于前导膜方程。 我们从静态圆形膜的线性波动中得出了EGB重力下的静态黑洞的准准模式光谱。 而且，已经使用EGB重力膜方程式获得了固定黑洞的有效方程式和关于黑弦构造的线性化光谱的光谱。 我们所有的结果都在Gauss-Bonnet参数中按线性顺序计算。

在具有紧凑边界的（4 + 1）维球对称Gauss-Bonnet AdS黑洞时空中对全息纠缠熵进行了数值研究。 在主体方面，黑洞时空在扩展相空间中经历了范德华式相变，对此进行了重点研究，重点是温度熵平面上的行为。 在边界上，我们计算了不同大小的磁盘区域的正则HEE。 我们找到了强有力的数值证据，证明了温度HEE平面上等压曲线的等面积定律失效以及纠缠熵第一定律的正确性，并简要解释了为什么后者可能成为前者的原因， 即在HEE平面上等面积定律的失效。

我们提出了一种基于麦克斯韦对称性泛化的Born-Infeld引力理论，表示为Cm。 我们分析了不同的配置限制，从而可以在六个维度上恢复不同的Lovelock重力作用。 此外，还考虑了推广到更高的均匀尺寸。

我们分析了自重系统的稳定性，并使用无碰撞Boltzmann方程和爱丁顿启发的Born-Infield引力的改进的Poisson方程研究了动力学。 这些方程式描述了Jeans范式的描述，该范式用于确定此类系统崩溃的临界标度。 在平衡状态下，使用与时间无关的麦克斯韦-玻尔兹曼分布函数$$ f_0（v）$$ f0（v）来描述系统。 考虑到对该平衡状态的微小扰动，我们获得了修正的色散关系，并且找到了新的特征尺度长度。 我们的结果表明，自引力天体物理系统的动力学可以在爱丁顿启发的Born-Infeld引力中得到充分解决。 后者改变了高密度环境中的吉恩斯不稳定性，而在恒星形成区域的影响可忽略不计。