26、非谐链中动量守恒势的异常输运研究

非谐链中动量守恒势的异常输运研究

1. 早期研究

早期对与外部恒温器耦合的线性系统的分析,能够描述非平衡稳态。然而,这类模型缺少了关键的物理要素——非线性。根据德拜的观点,非线性可以解释热阻现象。

在费米 - 帕斯塔 - 乌拉姆(FPU)实验的启发下,数值模拟成为了以完全非微扰方式解决该问题的最直接方法。早在20世纪60年代末,佩顿、里奇和维舍尔,以及杰克逊、帕斯塔和沃特斯就开展了开创性的计算机研究。不过,这些早期研究从最困难的角度入手,因为非谐性和无序性同时存在,比如随机质量或耦合常数。

这些研究揭示了非谐性和杂质之间的相互作用会产生意想不到且尚未完全理解的效果。例如,传统的微扰理论认为非谐性和杂质提供独立且可加的散射机制,但实际并非如此。在某些情况下,更大的非线性反而会增强热导率。这是因为非谐耦合会引发局域模式之间的能量交换,从而增加热通量。

此外,研究人员还探讨了无序对温度场和杂质浓度的影响。除了发现无序会降低热导率(在固定有限链长的情况下),还注意到在均匀轻原子链中随机添加少量重原子,与相反情况相比,存在不对称行为。前者热导率较低,这与更多的局域模式有关。

2. 格林 - 久保形式主义

此前主要采用非平衡方法,而线性响应理论为研究输运性质提供了另一种途径。当链长足够大时,局部梯度较小,系统偏离平衡态的程度也较小。在这种情况下,可以通过平衡涨落来确定输运系数。

引入总热通量:
[J = \sum_{n} j_{n}]

格林 - 久保形式主义表明,热导率可由以下表达式确定:
[\kappa = \frac{1}{k_{B}T^{2}} \lim_{t \

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值