4、高效节能存储与计算的纳米磁与自旋电子器件:量子点接触中的自旋相关现象

高效节能存储与计算的纳米磁与自旋电子器件:量子点接触中的自旋相关现象

1. 自旋轨道耦合基础

在一些半导体材料(如InAs、GaAs等)中,由于不存在反演中心,体反演不对称会导致自旋简并在非零波矢k时被解除,即$E↑(k) ≠ E↓(k)$,这被称为Dresselhaus自旋轨道耦合(DSOC)。此外,Rashba自旋轨道耦合(RSOC)也存在,其在一维情况下,相反自旋的电子会以不同速度运动。基于RSOC和DSOC的组合,以及它们在某些晶体学方向可能相互抵消的特性,人们提出了各种基于自旋的器件。

2. 横向自旋轨道耦合(LSOC)

LSOC由三个研究小组理论预测得出。我们考虑具有平面侧栅的量子点接触(QPC)中的LSOC,其结构示意图如下:

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(源极 Vs):::process --> B(量子通道):::process
    B --> C(漏极 Vd):::process
    D(侧栅 Vsg1):::process --> B
    E(侧栅 Vsg2):::process --> B

当QPC由名义上对称的量子阱制成时,可忽略沿生长轴的空间反演不对称性及相应的RSOC,同时也忽略电流方向上体反演不对称导致的DSOC,此时唯一的自旋轨道相互作用就是由隔离沟槽和侧栅偏置电压提供的QPC通道横向限制引起的LSOC。

为了理解LSOC对QPC电导的

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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