26、量子物理中的时间延迟与非马尔可夫动力学研究

量子物理中的时间延迟与非马尔可夫动力学研究

1. 一维半谐波势阱中的负时间延迟

1.1 量子理论中的时间概念

在量子理论中,粒子穿越给定空间区域所花费的时间是一个引人注目的特性。例如,在通过一维势垒的隧穿过程中,当波包的平均总能量(E = \hbar\omega = \hbar^2k^2/(2m) < V_0)((V_0)为势垒高度,(\xi)为势垒宽度)时,波包的透射时间与势垒厚度无关。此时,波包峰值以有效群速度(v_g = d\omega/dk = \hbar k/m)传播,且该速度会随着势垒厚度(\xi)的增加而增大。

在量子理论中,有两个重要的时间概念:
- 相时间(群延迟) :在稳态相位近似下,相时间(\tau_W)定义为透射相位的能量导数,即(\tau_W = \hbar\frac{d\varphi}{dE} = \frac{1}{v_g}\frac{d\varphi}{dk}),它表示从入射波包峰值撞击给定势垒的时刻开始,到透射波包峰值出现所经历的时间。
- 停留时间 :定义为(\tau_D = n/j),其中(n)是势垒内的粒子数,(j)是入射通量。需要注意的是,(\tau_W)和(\tau_D)并不一定相关,只有当势垒几乎透明时,它们才具有可比性。

1.2 矩形势阱的散射特性

近年来,矩形势垒的量子隧穿受到了广泛关注,但矩形势阱的散射特性却被低估。最近的研究预测,势阱中会出现非衰减传播。与隧穿的指数衰减不同,量子势阱中的散射仅由于势阱边界的多次反射而使输出波包衰减。在特定的入射能量和势阱厚度条件下,预计会出现负相时

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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