13、自组织量子环的物理特性研究

自组织量子环的物理特性研究

1. 通过磁化观测AB效应

在对高度均匀的InAs自组装量子环(QRs)集合的研究中,通过电子的磁矩检测到了持续电流的AB振荡。具体实验过程如下:
- 实验测量 :使用扭矩磁力计进行磁化实验,测量温度为T = 1.2K和T = 4.2K,磁场高达15T。磁力计灵敏度为2.8 × 10⁻¹² J/T,即B = 14T时为3 × 10¹¹μB,受机械噪声限制,噪声约为实验观测振荡幅度的8%。样品总磁化强度由约1.5 × 10¹¹个纳米结构产生,电子总数N ∼2.2 × 10¹¹。
- 数据处理 :在整个磁场范围内,由于衬底和样品附近的抗磁、顺磁材料,观测到较大背景信号。为增强AB振荡的可见性,减去线性背景并将信号归一化到样品中电子总数N,得到每个电子的磁矩μ = M /N。为证明观测到的振荡不是背景扣除的伪像,还绘制了信号的一阶导数。

实验结果显示,在14T附近出现振荡,这是AB效应的特征。计算的磁化曲线表明,模型能准确解释观测到的AB振荡位置,与理想一维环预期的5T不同,这是由于自组装“火山状”QRs中的应变以及其单连通性的影响。高阶AB振荡强烈衰减,这是因为磁场在QRs边缘的存在增强了电子在绝热势极小值附近的局域化。

2. 量子环中双电子系统和激子的理论
2.1 双电子系统

双电子在量子环中的哈密顿量表示为:
[H_{ee}(r_1, r_2) = H_e(r_1) + H_e(r_2) + V_{Coul}(r_1, r_2)]
其中(H_e(r_1))是单电子哈密顿量,(V_{Coul}

内容概要:本文介绍了一个基于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript函数库,主要用于时间序列数据的优化与子采样处理。核心函数包括de_optim,采用差分进化算法对时间序列模型进行参数优化,支持自定义目标函数、变量边界及多种变异策略,并可返回最优参数或收敛过程的“陡度图”(scree image);sub_sample函数则用于按时间密度对影像集合进行三种方式的子采样(批量、分段打乱、跳跃式),以减少数据量同时保留时序特征;配套函数ts_image_to_coll可将子采样后的数组图像还原为标准影像集合,apply_model可用于将优化所得模型应用于原始时间序列生成预测结果。整个工具链适用于遥感时间序列建模前的数据预处理与参数调优。; 适合人群:具备Earth Engine基础开发经验、熟悉JavaScript语法并从事遥感数据分析、生态建模等相关领域的科研人员或技术人员;有时间序列建模需求且希望自动化参数优化流程的用户。; 使用场景及目标:①在有限观测条件下优化非线性时间序列拟合模型(如物候模型)的参数;②压缩大规模时间序列数据集以提升计算效率;③实现模型验证与交叉验证所需的时间序列子集抽样;④构建端到端的遥感时间序列分析流水线。; 阅读建议:此资源为功能性代码模块,建议结合具体应用场景在GEE平台上实际调试运行,重点关注各函数的输入格式要求(如band命名、image属性设置)和异常处理机制,确保输入数据符合规范以避免运行错误。
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