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RSS订阅原创 基于物理信息神经网络的量子势能反演
针对量子体系中未知势能的反演问题，本文提出了一种基于物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINN）[1]的势能反演方法。该方法同时构建波函数网络与势能网络，通过在损失函数中引入薛定谔方程残差、波函数归一化、正交性及边界约束等多项物理信息，使模型能够在仅依赖少量波函数离散数据的情况下反演势能面。结果表明，PINN 可在未知势能情况下重建近似真实的势能曲线和波函数，为解决逆向量子问题提供了一种无需显式解析模型、符合物理约束且易于部署的通用框架。本文实现了物理问题
2025-12-02 23:11:22
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原创 用python模拟抛物线运动
本文通过Python编程语言，利用matplotlib库，对抛体运动进行了模拟与分析。首先介绍了抛体运动的基本理论，求出水平和竖直方向上的位移和时间的关系。然后利用matplotlib中的动画功能，展示了抛体在空中的运动轨迹。
2024-06-11 23:23:32
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空空如也
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