10、铜铁矿金属的高能电子辐照与弹道输运研究

铜铁矿金属的高能电子辐照与弹道输运研究

铜铁矿金属的高能电子辐照研究

对铜铁矿金属 PtCoO₂ 和 PdCoO₂ 进行了高能电子辐照下的深入缺陷引入研究。研究首次发现,这两种金属在低温下具有高导电性的原因是 Pd/Pt 层的极高纯度,而非背散射抑制。在辐照过程中,它们的电阻率迅速增加,通过与理论模型对比这种增加速率对电子能量的依赖关系,能够计算出截面,进而得到引入的缺陷浓度。引入给定浓度的缺陷后,电阻率的变化与幺正散射模型高度吻合,这表明没有明显的散射抑制现象,低电阻率源于超高纯度。此研究还计算出了显著的本征缺陷水平,在 PtCoO₂ 中每 30,000 个 Pt 原子中仅有 1 个缺陷,在 PdCoO₂ 中每 120,000 个 Pd 原子中仅有 1 个缺陷。不过,这些晶体生长时具有如此高纯度的原因尚不清楚,值得进一步探究,例如研究铜铁矿结构是否存在特殊之处,从而导致这种非同寻常的晶体完美度。

电子辐照技术的发展还使得对引入缺陷对电子输运和磁输运影响的精细控制研究成为可能。研究表明,铜铁矿金属中的输运是非常规的。对马西森定则、霍尔效应和磁阻的研究呈现出定性一致的结果。电子 - 声子散射产生各向异性的散射速率,其各向异性与温度有关,而缺陷散射则更加各向同性,且对温度的依赖性较弱。原则上,通过完整的量子输运计算应该能够解释实验数据的细节,我们的测量为这类理论研究提供了有力的动力。这些数据集为未来的模型提供了重要的约束,对于理解铜铁矿金属的底层物理至关重要。

以下是相关研究的关键信息总结表格:
|研究内容|关键发现|
| ---- | ---- |
|高导电性原因|源于 Pd/Pt 层的超高纯度,非背散射抑制|
|缺陷浓度计算|通过辐照下电阻

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GAPSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
评论
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