34、新型系统中量子环的电子、磁性和光学特性及自旋干涉效应

新型系统中量子环的电子、磁性和光学特性及自旋干涉效应

新型系统中量子环的多方面特性

近年来,众多具有特殊电子性质的新型系统不断涌现,量子环(QR)结构在其中展现出了许多引人入胜的物理现象。

  1. 少数电子半导体量子环与马约拉纳费米子
    • 研究了具有强自旋 - 轨道相互作用(SOI)且与 s 波超导体近邻耦合的少数电子半导体量子环的电子态。发现该量子环系统中可能存在拓扑超导相和受限的马约拉纳费米子(MFs)。
    • 在特定的磁场和化学势范围内,偶数和奇数电子数系统基态能量之差接近零且呈振荡行为,这一效应并非特定环参数所特有。
    • 通过 MF 概率分布可知,MFs 位于量子环长轴的两侧,并且可以通过选择椭圆势垒的伸长方向和偏心率从外部控制 MF 限制的位置和范围。因此,在很多方面,少数电子量子环比量子线或量子点更适合定位难以捉摸的 MFs。
  2. ZnO 量子环和点 - 环系统
    • 考虑了在施加磁场的情况下,含少数相互作用电子的 ZnO 量子环和点 - 环系统的电子态和光学跃迁。ZnO 系统的两大主要特性——强塞曼相互作用和强电子 - 电子库仑相互作用,对电子态以及环的光学性质产生了深远影响。
    • ZnO 量子环中的阿哈罗诺夫 - 玻姆(AB)效应强烈依赖于电子数。在 ZnO 点 - 环系统(QDR)中,其能谱和 AB 振荡也强烈依赖于点或环中的电子数。所以,即使限制势、点 - 环尺寸或磁场发生微小变化,也会极大地改变该系统的能谱和 AB 振荡行为,进而能够高
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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