5、基于客观现实并包含纵向场分量的光子半经典模型

基于客观现实并包含纵向场分量的光子半经典模型

1. 引言

光的传播具有双重性质的可能性早在十七世纪就作为牛顿和惠更斯之间的争议出现,分别是微粒说和波动说。十九世纪麦克斯韦电磁理论发展后,波动说似乎占了上风。然而,二十世纪初,普朗克和爱因斯坦再次引入了光子的微粒观点。光子能量 (E) 由德布罗意关系 (E = \hbar\omega = h\nu) 给出。

尽管光子概念已提出百年,但其内部结构仍是个谜。特别是在寻求客观现实表示时,问题尤为突出。关于光子,至少在三个不同领域存在疑问:静止质量、速度以及自由空间中麦克斯韦方程和波动方程的解。

  • 光子静止质量相关问题
    • 频率方面 :以频率 (\nu) 振荡的是什么?显然,它不可能是静止时就存在的实体。所以,方程 (E = \hbar\omega = h\nu) 中的 (E) 一定与处于振荡运动状态的实体有关,当运动停止时该实体消失。从这个角度看,光子表现得像波。
    • 波粒二象性方面 :如果光子是波,那么粒子性的起源是什么?
    • 自旋方面 :如何调和自旋 (s = 1) 和 (E_0 = 0) 呢?自旋对于任意能量 (E) 的所有光子都是常数,它与能量无关,也不依赖于由 (\omega) 表征的运动状态。显然,自旋不可能是非存在的静止质量的属性,那么自旋与什么相关呢?

一种可能的解决方案是放宽静止质量严格为零的条件,允许有微小的静止质量。许多

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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