4、基础波动力学:原理与方程解析

基础波动力学:原理与方程解析

1. 波动本质:概率的奥秘

在非相对论量子物理中,粒子被视为没有有限尺寸的点,无法进行诸如自旋等操作。那么,究竟是什么在波动呢?答案是在特定空间区域找到粒子的概率,更确切地说,是在某些物理可测量参数(如线性动量或角动量)的特定范围内找到粒子的概率。为了解决量子物理问题,我们需要求解代表这一概率的函数的合适运动方程,这一过程所涉及的力学被称为量子力学,也被称为波动力学。

2. 思想实验:电子衍射的启示

我们可以设想一个实验来同时展示概率的波动性和粒子的点状“结构”。以电子衍射实验为例,假设屏幕由受电子撞击会永久发光的磷光材料制成。当降低电子束强度时,我们能清晰看到每个电子撞击屏幕留下的亮点。第一个电子的落点无法确定,只能根据已知衍射图案知道其最可能的落点。随着电子数量增加,少量电子撞击屏幕形成的图案可能与已知衍射图案不同,但大量电子撞击后,屏幕会呈现出典型的衍射图案。这表明粒子始终保持点状,大量粒子才能展现出物质的波动性。

3. 波函数:概率分布的关键

获取概率分布的关键是波函数 $\varPsi (x, t)$,这里使用大写希腊字母表示包含时间的波函数,目前仅考虑一维情况 $x$。波函数不一定用坐标表示,也可以用其他变量(量子力学中称为可观测量)表示,但我们暂时只考虑坐标和时间。根据假设,$\varPsi (x, t)$ 包含了不确定性原理允许我们了解的关于粒子的所有信息。

若波函数已归一化,即满足 $\int_{-\infty}^{\infty} \varPsi^ (x, t) \varPsi (x, t) dx = 1$,则在时间 $t$ 时,粒子出现在区间 $dx$

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
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