计算机论文发表在nature上
在science和nature上发文章需要做一下准备：
1、选择一本合适的期刊
science和nature的每本子刊所专注的领域不同，投稿前一定要仔细、谨慎选择刊物。
2、了解你的读者
就投稿而言，首要的读者就是编辑和审稿人。学会像编辑和评审一样思考问题。
3、准备稿件
投稿之前，要准备投稿信，详述所投稿件的主要意义、核心内容及发现，以及自己的名字电话、通讯地址等信息。
投稿可以使用science和nature的在线投稿系统。
4、评审过程
一般学术期刊都是先投到主编工作室，主编根据根据稿件摘要，了解研究领域及只要内容后，找两名（至少）评审员一同评审。
《Science》是发表最好的原始研究论文、以及综述和分析当前研究和科学政策的同行评议的期刊之一。该杂志于1880年由爱迪生投资1万美元创办，于1894年成为美国最大的科学团体“美国科学促进会”的官方刊物。
《Nature》杂志1869年创刊于英国，是世界上最早的国际性科技期刊，涵盖生命科学、自然科学、临床医学、物理化学等领域。自成立以来，始终如一地报道和评论全球科技领域里最重要的突破。
参考资料来源：百度百科-SCIENCE
参考资料来源：百度百科-NATURE
发表nature意味着：
科研人员在职称评定方面有优先权。如果能发表一篇文章，升为教授或者正高职称，再到二级岗教授，如果再多几篇、影响力再大一些，有参与中科院院士评选的资格了。
扩展资料
Nature杂志，中文名又被称为《自然》杂志，世界著名的综合类期刊，创刊于1869年的英国，最新的影响因子为43.07，年收录文章904篇，论文的平均录用比例只有10.62%，也就是说投稿在这个杂志每年将近有一万篇的研究论文，但最终收录的不到1000篇，中国的学者发表的数量现在有所提高，大概在年均100篇，这对于有着几十万科研人员的中国来说，比例是很低的。
有的。2021年1月新推出的子刊，自然-计算科学（Nature Computational Science）是一本2021年1月推出的新刊。本刊的推出是对计算机科学（包括科学计算和数据科学）、数学和自然科学之间联系的兴趣日益增长，相关文献不断增加这一趋势的回应。期刊关注包括计算科学领域的基础研究和应用研究。
不可以。《Nature》《Science》《PNAS》《JAMA》这些都是国际顶级刊物但就《Nature》《Science》来说，他们是综合性刊物，更偏向通俗类科普读物；而子刊是更专业的，专门针对某一类别的研究。其中《Nature》是私人商业集团管理，《Science》是公益性的学会管理。就现在来讲，通过IF比较，某些子刊类的review甚至高于主刊，但综合来看，其实还是主刊更有影响力，毕竟刊登的是多方面的知识。对于这些20分以上的期刊，很难说谁比谁强，但Nature比其子刊难发是不争的事实，靠砸钱也许你能发个nature子刊（比如nature genetics），但是却发不了nature。同一篇文章是可能在其主刊和子刊以相同的名称发表的，因为《Nature》《Science》的出版周期很短，一周一刊，他会尽快的将研究成果展现出来，然后进一步通过子刊来深入介绍。还是不要想太多，一周一刊，前几年国内一年也就基本是100篇一下，研究生阶段看看就行，多学习，想法在这上面，几乎不可能。
计算机发表nature论文
深度神经网络（DNNs）是 AI 领域的重要成果，但它的 “存在感” 已经不仅仅限于该领域。 一些前沿生物医学研究，也正被这一特别的概念所吸引。特别是计算神经科学家。 在以前所未有的任务性能彻底改变计算机视觉之后，相应的 DNNs 网络很快就被用以试着解释大脑信息处理的能力，并日益被用作灵长类动物大脑神经计算的建模框架。经过任务优化的深度神经网络，已经成为预测灵长类动物视觉皮层多个区域活动的最佳模型类型之一。 用神经网络模拟大脑或者试图让神经网络更像大脑正成为主流方向的当下，有研究小组却选择用神经生物学的方法重新审视计算机学界发明的DNNs。 而他们发现，诸如改变初始权重等情况就能改变网络的最终训练结果。这对使用单个网络来窥得生物神经信息处理机制的普遍做法提出了新的要求：如果没有将具有相同功能的深度神经网络具有的差异性纳入考虑的话，借助这类网络进行生物大脑运行机制建模将有可能出现一些随机的影响。要想尽量避免这种现象，从事 DNNs 研究的计算神经科学家，可能需要将他们的推论建立在多个网络实例组的基础上，即尝试去研究多个相同功能的神经网络的质心，以此克服随机影响。 而对于 AI 领域的研究者，团队也希望这种表征一致性的概念能帮助机器学习研究人员了解在不同任务性能水平下运行的深度神经网络之间的差异。 人工神经网络由被称为 “感知器”、相互连接的单元所建立，感知器则是生物神经元的简化数字模型。人工神经网络至少有两层感知器，一层用于输入层，另一层用于输出层。在输入和输出之间夹上一个或多个 “隐藏” 层，就得到了一个 “深层” 神经网络，这些层越多，网络越深。 深度神经网络可以通过训练来识别数据中的特征，就比如代表猫或狗图像的特征。训练包括使用一种算法来迭代地调整感知器之间的连接强度（权重系数），以便网络学会将给定的输入（图像的像素）与正确的标签（猫或狗）相关联。理想状况是，一旦经过训练，深度神经网络应该能够对它以前没有见过的同类型输入进行分类。 但在总体结构和功能上，深度神经网络还不能说是严格地模仿人类大脑，其中对神经元之间连接强度的调整反映了学习过程中的关联。 一些神经科学家常常指出深度神经网络与人脑相比存在的局限性：单个神经元处理信息的范围可能比 “失效” 的感知器更广，例如，深度神经网络经常依赖感知器之间被称为反向传播的通信方式，而这种通信方式似乎并不存在于人脑神经系统。 然而，计算神经科学家会持不同想法。有的时候，深度神经网络似乎是建模大脑的最佳选择。 例如，现有的计算机视觉系统已经受到我们所知的灵长类视觉系统的影响，尤其是在负责识别人、位置和事物的路径上，借鉴了一种被称为腹侧视觉流的机制。 对人类来说，腹侧神经通路从眼睛开始，然后进入丘脑的外侧膝状体，这是一种感觉信息的中继站。外侧膝状体连接到初级视觉皮层中称为 V1 的区域，在 V1 和 V4 的下游是区域 V2 和 V4，它们最终通向下颞叶皮层。非人类灵长类动物的大脑也有类似的结构（与之相应的背部视觉流是一条很大程度上独立的通道，用于处理看到运动和物体位置的信息）。 这里所体现的神经科学见解是，视觉信息处理的分层、分阶段推进的：早期阶段先处理视野中的低级特征（如边缘、轮廓、颜色和形状），而复杂的表征，如整个对象和面孔，将在之后由颞叶皮层接管。 如同人的大脑，每个 DNN 都有独特的连通性和表征特征，既然人的大脑会因为内部构造上的差异而导致有的人可能记忆力或者数学能力更强，那训练前初始设定不同的神经网络是否也会在训练过程中展现出性能上的不同呢？ 换句话说，功能相同，但起始条件不同的神经网络间究竟有没有差异呢？ 这个问题之所以关键，是因为它决定着科学家们应该在研究中怎样使用深度神经网络。 在之前 Nature 通讯发布的一篇论文中，由英国剑桥大学 MRC 认知及脑科学研究组、美国哥伦比亚大学 Zuckerman Institute 和荷兰拉德堡大学的 Donders 脑科学及认知与行为学研究中心的科学家组成的一支科研团队，正试图回答这个问题。论文题目为《Individual differences among deep neural network models》。 根据这篇论文，初始条件不同的深度神经网络，确实会随着训练进行而在表征上表现出越来越大的个体差异。 此前的研究主要是采用线性典范相关性分析（CCA，linear canonical correlation analysis）和 centered-kernel alignment（CKA）来比较神经网络间的内部网络表征差异。 这一次，该团队的研究采用的也是领域内常见的分析手法 —— 表征相似性分析（RSA，representational similarity analysis）。 该分析法源于神经科学的多变量分析方法，常被用于将计算模型生产的数据与真实的大脑数据进行比较，在原理上基于通过用 “双（或‘对’）” 反馈差异表示系统的内部刺激表征（Inner stimulus representation）的表征差异矩阵（RDMs，representational dissimilarity matrices），而所有双反馈组所组成的几何则能被用于表示高维刺激空间的几何排布。 两个系统如果在刺激表征上的特点相同（即表征差异矩阵的相似度高达一定数值），就被认为是拥有相似的系统表征。 表征差异矩阵的相似度计算在有不同维度和来源的源空间（source spaces）中进行，以避开定义 “系统间的映射网络”。本研究的在这方面上的一个特色就是，使用神经科学研究中常用的网络实例比较分析方法对网络间的表征相似度进行比较，这使得研究结果可被直接用于神经科学研究常用的模型。 最终，对比的结果显示，仅在起始随机种子上存在不同的神经网络间存在明显个体差异。 该结果在采用不同网络架构，不同训练集和距离测量的情况下都成立。团队分析认为，这种差异的程度与 “用不同输入训练神经网络” 所产生的差异相当。 如上图所示，研究团队通过计算对应 RDM 之间的所有成对距离，比较 all-CNN-C 在所有网络实例和层、上的表示几何。 再通过 MDS 将 a 中的数据点（每个点对应一个层和实例）投影到二维。各个网络实例的层通过灰色线连接。虽然早期的代表性几何图形高度相似，但随着网络深度的增加，个体差异逐渐显现。 在证明了深度神经网络存在的显著个体差异之后，团队继续探索了这些差异存在的解释。 随后，研究者再通过在训练和测试阶段使用 Bernoulli dropout 方法调查了网络正则化（network regularization）对结果能造成的影响，但发现正则化虽然能在一定程度上提升 “采用不同起始随机种子的网络之表征” 的一致性，但并不能修正这些网络间的个体差异。 最后，通过分析网络的训练轨迹与个体差异出现的过程并将这一过程可视化，团队在论文中表示，神经网络的性能与表征一致性间存在强负相关性，即网络间的个体差异会在训练过程中被加剧。 总而言之，这项研究主要调查了多个神经网络在最少的实验干预条件下是否存在个体差异，即在训练开始前为网络设置不同权重的随机种子，但保持其他条件一致，并以此拓展了此前与 “神经网络间相关性” 有关的研究。 除了这篇 这篇 研究以外，“深度学习三巨头” 之一、著名 AI 学者 Hinton 也有过与之相关的研究，论文名为《Similarity of Neural Network Representations Revisited》，文章探讨了测量深度神经网络表示相似性的问题，感兴趣的读者可以一并进行阅读。 Refrence： [1] [2]
不是。nature是有计算机的，不过占比非常小，而且要与自然科学相结合才有可能发表。
你好，可以的。nature是接受这方面文章的，但占量比较小，而且一般要与自然科学相结合才有比较大的发表可能！当然，最主要还是要看你的创新和带来的效应。有比较多的算法研究论文（比如生物信息）就有很多发表在nature上！自然出版集团（NPG）以出版高质量的科学和医学信息而闻名。NPG出版的期刊，在线数据库及服务广泛覆盖生命科学，物理，化学，应用科学和临床医学领域。 自然出版集团是麦克米伦出版集团（Macmillan Publishing Ltd.）的重要组成部分。集团旗下创刊于1869年的《自然》，一直在致力于满足科研工作者的需求，现已成为最重要的国际学术周刊。除《自然》之外，NPG还出版了自然系列研究类期刊和综述类期刊，以及高端学术期刊与学会刊物。 在互联网上， nature.com每月为超过600万访问者提供阅读NPG出版物和使用在线数据库的服务。 这些服务包括阅读《自然》的新闻和社论。
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计算机专业发表nature论文
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深度神经网络（DNNs）是 AI 领域的重要成果，但它的 “存在感” 已经不仅仅限于该领域。 一些前沿生物医学研究，也正被这一特别的概念所吸引。特别是计算神经科学家。 在以前所未有的任务性能彻底改变计算机视觉之后，相应的 DNNs 网络很快就被用以试着解释大脑信息处理的能力，并日益被用作灵长类动物大脑神经计算的建模框架。经过任务优化的深度神经网络，已经成为预测灵长类动物视觉皮层多个区域活动的最佳模型类型之一。 用神经网络模拟大脑或者试图让神经网络更像大脑正成为主流方向的当下，有研究小组却选择用神经生物学的方法重新审视计算机学界发明的DNNs。 而他们发现，诸如改变初始权重等情况就能改变网络的最终训练结果。这对使用单个网络来窥得生物神经信息处理机制的普遍做法提出了新的要求：如果没有将具有相同功能的深度神经网络具有的差异性纳入考虑的话，借助这类网络进行生物大脑运行机制建模将有可能出现一些随机的影响。要想尽量避免这种现象，从事 DNNs 研究的计算神经科学家，可能需要将他们的推论建立在多个网络实例组的基础上，即尝试去研究多个相同功能的神经网络的质心，以此克服随机影响。 而对于 AI 领域的研究者，团队也希望这种表征一致性的概念能帮助机器学习研究人员了解在不同任务性能水平下运行的深度神经网络之间的差异。 人工神经网络由被称为 “感知器”、相互连接的单元所建立，感知器则是生物神经元的简化数字模型。人工神经网络至少有两层感知器，一层用于输入层，另一层用于输出层。在输入和输出之间夹上一个或多个 “隐藏” 层，就得到了一个 “深层” 神经网络，这些层越多，网络越深。 深度神经网络可以通过训练来识别数据中的特征，就比如代表猫或狗图像的特征。训练包括使用一种算法来迭代地调整感知器之间的连接强度（权重系数），以便网络学会将给定的输入（图像的像素）与正确的标签（猫或狗）相关联。理想状况是，一旦经过训练，深度神经网络应该能够对它以前没有见过的同类型输入进行分类。 但在总体结构和功能上，深度神经网络还不能说是严格地模仿人类大脑，其中对神经元之间连接强度的调整反映了学习过程中的关联。 一些神经科学家常常指出深度神经网络与人脑相比存在的局限性：单个神经元处理信息的范围可能比 “失效” 的感知器更广，例如，深度神经网络经常依赖感知器之间被称为反向传播的通信方式，而这种通信方式似乎并不存在于人脑神经系统。 然而，计算神经科学家会持不同想法。有的时候，深度神经网络似乎是建模大脑的最佳选择。 例如，现有的计算机视觉系统已经受到我们所知的灵长类视觉系统的影响，尤其是在负责识别人、位置和事物的路径上，借鉴了一种被称为腹侧视觉流的机制。 对人类来说，腹侧神经通路从眼睛开始，然后进入丘脑的外侧膝状体，这是一种感觉信息的中继站。外侧膝状体连接到初级视觉皮层中称为 V1 的区域，在 V1 和 V4 的下游是区域 V2 和 V4，它们最终通向下颞叶皮层。非人类灵长类动物的大脑也有类似的结构（与之相应的背部视觉流是一条很大程度上独立的通道，用于处理看到运动和物体位置的信息）。 这里所体现的神经科学见解是，视觉信息处理的分层、分阶段推进的：早期阶段先处理视野中的低级特征（如边缘、轮廓、颜色和形状），而复杂的表征，如整个对象和面孔，将在之后由颞叶皮层接管。 如同人的大脑，每个 DNN 都有独特的连通性和表征特征，既然人的大脑会因为内部构造上的差异而导致有的人可能记忆力或者数学能力更强，那训练前初始设定不同的神经网络是否也会在训练过程中展现出性能上的不同呢？ 换句话说，功能相同，但起始条件不同的神经网络间究竟有没有差异呢？ 这个问题之所以关键，是因为它决定着科学家们应该在研究中怎样使用深度神经网络。 在之前 Nature 通讯发布的一篇论文中，由英国剑桥大学 MRC 认知及脑科学研究组、美国哥伦比亚大学 Zuckerman Institute 和荷兰拉德堡大学的 Donders 脑科学及认知与行为学研究中心的科学家组成的一支科研团队，正试图回答这个问题。论文题目为《Individual differences among deep neural network models》。 根据这篇论文，初始条件不同的深度神经网络，确实会随着训练进行而在表征上表现出越来越大的个体差异。 此前的研究主要是采用线性典范相关性分析（CCA，linear canonical correlation analysis）和 centered-kernel alignment（CKA）来比较神经网络间的内部网络表征差异。 这一次，该团队的研究采用的也是领域内常见的分析手法 —— 表征相似性分析（RSA，representational similarity analysis）。 该分析法源于神经科学的多变量分析方法，常被用于将计算模型生产的数据与真实的大脑数据进行比较，在原理上基于通过用 “双（或‘对’）” 反馈差异表示系统的内部刺激表征（Inner stimulus representation）的表征差异矩阵（RDMs，representational dissimilarity matrices），而所有双反馈组所组成的几何则能被用于表示高维刺激空间的几何排布。 两个系统如果在刺激表征上的特点相同（即表征差异矩阵的相似度高达一定数值），就被认为是拥有相似的系统表征。 表征差异矩阵的相似度计算在有不同维度和来源的源空间（source spaces）中进行，以避开定义 “系统间的映射网络”。本研究的在这方面上的一个特色就是，使用神经科学研究中常用的网络实例比较分析方法对网络间的表征相似度进行比较，这使得研究结果可被直接用于神经科学研究常用的模型。 最终，对比的结果显示，仅在起始随机种子上存在不同的神经网络间存在明显个体差异。 该结果在采用不同网络架构，不同训练集和距离测量的情况下都成立。团队分析认为，这种差异的程度与 “用不同输入训练神经网络” 所产生的差异相当。 如上图所示，研究团队通过计算对应 RDM 之间的所有成对距离，比较 all-CNN-C 在所有网络实例和层、上的表示几何。 再通过 MDS 将 a 中的数据点（每个点对应一个层和实例）投影到二维。各个网络实例的层通过灰色线连接。虽然早期的代表性几何图形高度相似，但随着网络深度的增加，个体差异逐渐显现。 在证明了深度神经网络存在的显著个体差异之后，团队继续探索了这些差异存在的解释。 随后，研究者再通过在训练和测试阶段使用 Bernoulli dropout 方法调查了网络正则化（network regularization）对结果能造成的影响，但发现正则化虽然能在一定程度上提升 “采用不同起始随机种子的网络之表征” 的一致性，但并不能修正这些网络间的个体差异。 最后，通过分析网络的训练轨迹与个体差异出现的过程并将这一过程可视化，团队在论文中表示，神经网络的性能与表征一致性间存在强负相关性，即网络间的个体差异会在训练过程中被加剧。 总而言之，这项研究主要调查了多个神经网络在最少的实验干预条件下是否存在个体差异，即在训练开始前为网络设置不同权重的随机种子，但保持其他条件一致，并以此拓展了此前与 “神经网络间相关性” 有关的研究。 除了这篇 这篇 研究以外，“深度学习三巨头” 之一、著名 AI 学者 Hinton 也有过与之相关的研究，论文名为《Similarity of Neural Network Representations Revisited》，文章探讨了测量深度神经网络表示相似性的问题，感兴趣的读者可以一并进行阅读。 Refrence： [1] [2]
不是。nature是有计算机的，不过占比非常小，而且要与自然科学相结合才有可能发表。
在计算机杂志上发表论文
你说的这个刊物质量还可以，学术性较强，要求提供英文摘要关键词，文章不得抄袭。本人也是中介，如果需要发表可以帮你。
主要现在发表讠仑文都是在学术期刊上面发表。所以，要问清楚你们有没有特别规定的期刊。至于学术期刊的分类，现在也就是省级、国家级、核心、这几类。由于作用不一样所以发表期刊的等级也是有要求的。然后呢，就是要选择一个发表讠仑文的渠道了。现在讠仑 文发表，一个是可以直接投稿杂志社，一个是可以通过 能明白吗？讠仑文代理机构。伱直接到网页上输入品优刊 这个网站看下就有
你先别着急，不是说今天发明天就可以给你的，一般周期都是3月内的，我之前和你一样着急就容易被忽悠，现在的社会没有馅饼了，发表文章主要是你个人的东西 所以太快也不可能。
对于你这个问题可以在网页上输入“ 壹品优”再输入"刊"就能看到一个平台 ，能够尝试在那安排发表下，我也试过像你一样，不过还好他们挺高效的，一个多月就发表好了。
学术堂整理了几个计算机论文期刊,并做了相关介绍,供大家参考:一、《计算机光盘软件与应用》发表900元一个版面,1.5个版面起发,一个版面2000字符《计算机光盘软件与应用》杂志是由中国科学院主管、中国大恒电子音像出版社主办的国内外公开发行的综合性国家级学术期刊.本刊致力于创办以创新、准确、实用为特色,突出综述性、科学性、实用性,及时报道国内外计算机技术在科研、教学、应用方面的研究成果和发展动态,为国内计算机同行提供学术交流的平台. 国际标准刊号:ISSN 1007-9599 国内统一刊号:CN 11-3907/TP 邮发代号:18-160二、《电子技术与软件工程》1000元一个版面,一个版面2500字符2012年11月由《电子游戏软件》变更而来,《电子技术与软件工程》杂志,是由中国科学技术协会、中国电子学会主办的国内外公开发行的国家级期刊.国内刊号:CN10-1108/TP;国际刊号:ISSN2095-5650;综合性的科技类学术刊物.三、《移动信息》发表900元一个版面,2500字符《移动信息》杂志是重庆云锦广告传媒旗下的一本以通讯、数码产品为主的大众型导购刊物,面向全国发行.历经七年的发展《移动信息》已经成为相当成熟的媒体,秉持专业精神的《移动信息》追求的是信息的大量化以及编辑的最优选择性,面向的读者群为18岁~28岁的新锐消费群体.整体风格以人文的方式感知社会的进步,技术的创新,专业、时尚的栏目设置和栏目内容,使《移动信息》成为"中国极具导购性的数码人文杂志",并成为年轻消费人群的必备手册.四、《硅谷》发表900元一个版面,一个版面2800字符.1,5个版面起发《硅谷》杂志是由中国科学技术协会主管,中国科技新闻学会主办,经国家新闻出版总署批准,国内外公开发行的国家级科技类学术刊物,已被《中国学术期刊网(光盘版)》、《万方数据数字化期刊群》、《中文科技期刊数据库》《龙源国际期刊》等网络媒体收录,属中国核心期刊(遴选)数据库来源期刊.五、《软件》发表900元一个版面,2个版面起发.4000字符《软件学报》是一本刊登计算机软件各领域原创性研究成果的期刊,所刊登的论文均经过严格的同行专家评议.《软件学报》主要面向全球华人计算机软件学者,致力于创办与世界计算机科学和软件技术发展同步的以中文为主的"中文国际软件学术期刊",为全球华人同行提供学术交流平台.六、《电脑编程技巧与维护》900元一个版面,2个版面起发.《电脑编程技巧与维护》自1994年创刊以来,我们始终坚持"实用第一、质量第一、读者第一"的原则,与时俱进,不断创新的办刊理念,以振兴民族软件工业为己任,努力为广大电脑编程爱好者、专业计算机系统维护人员和软件开发人员提供第一手的技术资料和编程维护技术.在栏目内容上,选题覆盖面广、涉及技术领域多、信息量大,给程序员提供开阔视野;在技术水平上,我刊始终把握计算机技术发展的大方向,提供详尽的准确的技术指导,同时在长期的工作中与国际型大公司建立了良好合作关系,为读者提供全球最新最全的文章;在实用性上,稿源来自软件产业一线的工作者和有实践工作经验的广大程序员.在业内获得一致好评,受到广大编程和维护人员肯定.在本刊发表的文章具有较强的权威性,所发表的论文、文章可做调职、职称评定、升学、就业、评奖学金的主要依据.七、《电子制作》发表900元一个版面,一个版面2700字符《电子制作》杂志是经中国新闻出版总署批准,北京市工商局备案,国内外公开发行的国家级科技类优秀期刊.八、《中国新通信》发表1000元一个版面,2200字符,1.5个版面起发1.国家级正规期刊,国家新闻出版总署备案可查.(国家新闻出版部署查不到的都是假刊).2.电子方面的文章可以发.3.评职称是否认可要根据当地规定,如果规定发表在省级或国家级以上正规期刊就可以,肯定认可.如果要求必须发核心那就不认了,因为《中国新通信》是国家级.以下是期刊详细信息:《中国新通信》(国家级)主管:工业和信息化部主办:电子工业出版社ISSN:1673-4866CN:11-5402/TN邮发代号: 2-76周期: 半月出版地:北京市
发表在nature上的机械论文
层错是晶体面序列上的不规则性。因此，晶体基态结构中的层错与过剩的能量有关，称为层错能(SFE)。
在此，来自美国俄亥俄州立大学的Maryam Ghazisaeidi等研究者，重新讨论了层错能(SFE)的意义和致密合金中晶格位错平衡解离的假设。相关论文以题为“Stacking fault energy in concentrated alloys”发表在Nature Communications上。
论文链接：
SFE测量了相对于另一个原子平面的剪切能量成本，因此，直接与晶体对变形的响应有关。根据Frank法则，在晶格位错分解为部分位错以降低弹性能的过程中，会产生层错。因此，层错区域的大小(部分位错之间的距离)，是由部分位错之间的排斥性弹性相互作用和它们之间产生层错的能量之间的平衡所决定的，即SFE。 在面心立方(fcc)晶体中，SFE和位错的解离宽度会影响位错的迁移率、交叉滑移的能力和孪晶的形成，所有这些因素都决定着晶体的力学行为。
通过合金化引入化学变化，进一步影响SFE，进而影响力学响应。在fcc晶体中，层错区域以部分位错为界，由两个具有六方致密排列(hcp)结构的原子平面组成。Suzuki等人研究表明，该区域溶质的平衡浓度可能与平均体积浓度不同。溶质向或从层错区偏析或耗尽，改变了SFE，进而影响位错行为。而这种现象，已在许多合金体系中广泛观察到。
随着合金的成分变得更加复杂，例如，在不锈钢或高温合金中，SFE的合金化效应，在决定相互竞争的变形机制中起着更加突出的作用。例如，钢中马氏体相变和机械孪生等二次变形模式的激活均与SFE直接相关。随着SFE的减小，变形机制由位错滑移向位错滑移和孪晶(孪生诱导塑性效应或TWIP效应)转变为位错滑移，γfcc转变为ϵhcp马氏体相变(相变诱导塑性效应或TRIP效应)。
高熵合金(HEAs)将成分的复杂性带到一个新的极端。HEAs是等浓度或接近等浓度的多组分合金，其中溶质和溶剂的概念不存在。在这种情况下，SFE很可能受到局部原子构型的影响，因为一些原子键比其他原子键更难打破。Smith等人观察了CoCrNiFeMn中层错宽度沿位错线的局部变化，证明了HEAs中局部效应的重要性。
但在这里，有两个基本问题急需解决：(1)SFE还能被认为是晶体特有的固有属性吗？(2)解离距离和位错迁移率仍然受SFE控制吗?
鉴于此，研究者使用NiCo系统模型进行了计算演示，该模型完全可混溶，可以检测一系列成分和温度。此外，hcp和fcc的有利度以及SFE的符号可以通过改变成分来调整。此外，该体系不容易形成SRO，因此，可以将这种效应从随机合金中仅由成分波动引起的效应中分离出来。
研究表明，SFE在纯金属中具有独特的价值。然而，在超过稀释极限的合金中，SFE值的分布取决于局部原子环境。通常，部分位错之间的平衡距离是由部分位错之间的排斥性弹性相互作用和SFE的唯一值之间的平衡决定的。这种假设被用来从金属和合金中位错分裂距离的实验测量来确定SFE，通常与计算预测相矛盾。研究者在模型NiCo合金中使用原子模拟，研究了在具有正、零和负平均SFE的成分范围内的位错解离过程，令人惊讶的是，在所有情况下，在低温下都能观察到稳定的、有限的分裂距离。然后，研究者计算了去相关应力，并检查了部分位错的力平衡，考虑了对SFE的局部影响，发现即使SFE分布的上界在某些情况下也不能满足力平衡。此外，研究者还证明了在浓固溶体中，位错与局部溶质环境相互作用产生的阻力，成为作用于部分位错的主要力。在这里，研究者证明了高溶质/位错相互作用的存在，而这在SFE的实验测量中是不容易测量且容易忽略的，从而使得SFE的实验值不可靠。（文：水生）
图1 等原子CrCoNi介质熵合金离解位错的表征。
图2 晶格位错离解过程中能量的示意图变化。
图3 NiCo随机合金中边缘位错的解离。
图4 解离过程中作用在肖克利部分位错上的力。
图5 NiCo随机合金有限温度fcc-hcp自由能与局部层错能的比较。
图6 NiCo随机合金中边缘位错的去相关过程。
图7 fcc Co中存在部分位错的Ni溶质相互作用能图。
图8 溶质/位错相互作用的估计。
图9 解离过程中作用在肖克利部分位错上的各种力的图解演示。
在均质光滑的水平面上滴落一个液滴，直觉告诉我们液滴将要么静止，要么随机运动。 那么如果液滴是在垂直振动的液体浴表面上，其运动状态应该是怎样的呢？
早在2005年， 法国科学家 A. Boudaoud 发现小液滴可以在以高加速度垂直振动的液体浴上无限弹跳（Phys. Rev. Lett. 94, 177801 (2005).）。如果继续增加该加速度，可以使弹跳液滴在液体表面以恒定的水平速度“行走”， 值得注意的是，这个宏观系统的动力学和统计特征类似于微观量子系统 ，相关成果于2005年发表在 Nature 上（Nature 2005, 437, 208.）。
液滴运动模型帮助理解自旋系统，一篇Nature
在这项工作的基础上， 麻省理工学院 John W. M. Bush教授 课题组 发现弹跳液滴阵列可以模拟自旋系统（粒子的内在角动量），提出了“行走”液滴的流体动力学自旋晶格（HSL）作为一类具有粒子波耦合的主动自旋系统 。作者的这些发现可以增加对基于自旋的电子和计算的自旋系统的了解，并为未来的研究提供了令人兴奋的方向，从有源自旋波动力学到流体动力学模拟计算和基于液滴的拓扑绝缘体。相关研究成果以题为“Emergent order in hydrodynamic spin lattices”的论文发表于最新一期《Nature》上。
【物理模型】
为了帮助大家更好理解典型无序系统中有序现象的出现，首先介绍两个物理模型：（1）振荡器的动态同步（比如当一只萤火虫看到附近的其他萤火虫闪烁时，它会加快或减慢自己的闪烁速度以与相邻的萤火虫同步）；（2）自旋模型（在该模型中，自旋排列在晶格上，这些晶格与热浴处于热平衡状态）。
【HSL系统】
作者构筑了HSL系统，其是由一系列同相弹跳液滴组成，每个液滴由一个浸没的圆形井限制并在垂直振动的液体浴的表面上运行（图1a，1b）。作者通过振动力和晶格几何形状的变化，以及通过施加系统旋转来模拟外加磁场的影响，诱导一系列集体“磁”有序现象， 证明了HSL的可调谐性 。
首先，作者通过改变 驱动加速度（γ） 和 相邻井之间流体浴的深度（H） 来调整 自旋-自旋耦合的幅度 （图 1b）。当成对耦合足够强时，最近邻相互作用可能会导致自旋翻转，这种翻转可以促进整个晶格的相干集体动力学。然后作者通过研究自旋数（N）= 20等距井和L/λ F = 3.7 的一维周期性（圆形）HSL（图1a，d-h），验证了HSL可以支持不同类型的集体有序，具体取决于晶格间距（L）和法拉第波长（λ F ）之间的比率。从随机的初始自旋配置开始，作者观察到成对相互作用可以触发多次自旋翻转（图1d），导致瞬时磁化强度和自旋-自旋相关性的波动（图1e））。平均磁化强度消失⟨ M ⟩ 0，表明整体的镜像对称性得以保留（图1e）。然而，负的对相关⟨ χ ⟩ < 0表明偏向于局部反铁磁有序（图1g）。保持L /λ F 固定，在非周期性边界条件、不同N值和不同晶格半径R 的实验中出现类似的反铁磁偏置，确认反铁磁有序是由晶格间距选择的。出现的反铁磁有序的强度非单调地取决于驱动幅度γ（图1h）。对于γ γ c 观察到最强的集体反铁磁响应，表明整体集体有序与单个自旋态的鲁棒性之间存在相关性（图1c）。对于反铁磁HSL，作者发现对同相旋转有很大的偏差（图1f），这意味着相干轨道同步和紧急自旋有序之间存在因果关系。
作者为了证明集体自旋动力学如何取决于晶格几何形状，对减小的晶格间距L /λ F = 2.8进行了一维实验（图2a-d）。实验表明晶格几何形状的变化可用于控制局部磁序，但不会导致整体镜像对称性破坏。为了使几何决定HSL中的集体自旋有序和相位同步的方式合理化， 作者从实验系统的详细流体动力学描述中导出了一个通用的相位振荡器模型 （图2e）。具体而言，有两个铁磁相FM 和两个反铁磁相AFM ，分别以优先同相（+）和异相（-）旋转为特征（图2f）。根据L，力参数α和β可以为正或为负，从而产生对应于耦合电位最小值的四个磁相。模型预测与实验数据非常吻合：反铁磁（图1d-f；L = 17.7 mm）和铁磁（图 2a-c；L = 13.2 mm）HSL 实验分别落在预测的AFM + 和FM + 范围内。
据报道，通过施加恒定磁场，反铁磁材料中的自旋可以重新排列成铁磁状态。作者通过以角速度（Ω）绕垂直轴旋转振动浴确定HSL是否可以经历类似的整体对称性破坏。当旋转方向由逆时针变为顺时针时，有效磁化强度（⟨ M ⟩）由正变负。然而向铁磁有序的转变需要超临界转速|Ω| > Ωc 0.22 rad s 1 （图3e）。旋转也会影响成对相位同步：随着自旋动力学由科里奥利力（Coriolis force）主导，相位差变得不相关（图3c）。表征旋转框架中的单自旋动力学揭示了导致场致极化的机制（图3f，g）。
二维经典量子自旋晶格显示了其一维对应物所不具备的特征，包括几何不稳定性和拓扑排序。 HSL为在宏观尺度上 探索 这种影响提供了一个有前途的平台。 例如，在没有旋转的情况下（Ω= 0；图4b，c）促进反铁磁有序的方形 HSL（图4a），随着科里奥利力的增加而发生极化转变(图4e)。此外，补充数据中对较大晶格的模拟证实了方形晶格中集体磁序的出现。
【总结】
John W. M. Bush课题组展示了液滴在垂直振动的液体浴表面上弹跳的行为。由于水下井的存在，浴的深度不同。在一定条件下， 液滴产生逐渐衰减的表面波，使液滴沿着顺时针或逆时针的圆形轨迹运动并以复杂的方式相互作用。 当这些圆形井排列在具有小（毫米级）晶格间距的一维或二维晶格上时，根据晶格形状和尺寸以及实验条件， 液滴自旋的模式可以类似于铁磁性或反铁磁性中的磁自旋排列。
总的来说，液滴阵列可以同步它们的弹跳垂直运动的能力就像萤火虫同步它们的闪光一样，另一方面，液滴自旋可以通过微妙的流体动力学相互作用表现出图案形成和对称性破坏，类似于在磁自旋物理模型。 因此，该系统似乎结合了前面提到的两个物理模型。
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参考文献