27、各向同性谐振子:理论、应用与核壳模型

各向同性谐振子:理论、应用与核壳模型

1. 氘核束缚态的径向概率密度

在对氘核束缚态的研究中,当把势近似为有限方势阱时,其径向概率密度自动包含了球坐标体积元中的 $r^2$ 因子。通过计算,使用 $a = 1.4fm$ 来绘制概率图的波函数,调整 $U_0$ 得到正确的结合能 $2.22MeV$,此时 $U_0$ 为 $48MeV$,这与之前的计算结果相符。由于束缚态非常接近势阱顶部,质子和中子在势阱范围之外被发现的概率极高。

2. 各向同性谐振子概述

之前我们详细研究了一维谐振子,现在来探讨其三维类比问题。主要区别在于三维情况下必须考虑轨道角动量。在笛卡尔坐标系中,一般的势能函数可写为:
$U (x, y,z) = \frac{1}{2}k_x x^2 + \frac{1}{2}k_y y^2 + \frac{1}{2}k_z z^2$
当 $x$、$y$、$z$ 方向的弹簧常数不同时,这不是一个中心力势,因为不能将势能写成 $U (r)$ 的形式。而当所有弹簧常数相同时,即 $k_x = k_y = k_z = k$,势能可表示为:
$U (r) = \frac{1}{2}kr^2 = \frac{1}{2}\mu\omega^2 r^2$
这里用 $\mu$ 表示质量以避免与球坐标量子数 $m$ 混淆。这种情况下,谐振子势被称为各向同性,因为它在空间的所有方向上都相同。可以想象一个质量为 $\mu$ 的粒子连接在固定于原点的弹簧末端,粒子可以在所有方向上以相同的方式振动和旋转。由于这是一个中心势,在球坐标中,角本征函数是球谐函数。我们需要求解径向方程来得到 $R (r)$ 和能量本征值。在此之前,我们发现定态薛定谔方程(TISE)

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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