32、量子世界中的波函数与神奇实验

量子世界中的波函数与神奇实验

在量子世界里,波函数是理解微观粒子行为的关键概念。下面我们将深入探讨一些相关的实验和理论,揭示量子世界的奇妙之处。

双缝实验与电子的自我干涉

在经典物理光学中,双缝实验是一个广为人知的实验。在量子领域,双缝实验同样展现出了独特的现象。实验中,干涉图案由公式 (1 + \cos[k(l_1 - l_2)]) 描述,其中 (l_1) 和 (l_2) 是路径长度。当关闭其中一个狭缝时,两波之间的干涉图案消失,只能观察到另一个狭缝的衍射图案。

有人可能会怀疑电子 - 电子相互作用与这种现象有关,但实际上可以将电子束强度调得极低,使得在任何时刻几乎都只有一个电子存在。尽管这样实验需要持续很长时间,但当足够多的电子到达屏幕时,仍能得到与之前相同的结果。这表明干涉图案是单个电子的特性,电子波必须与自身发生干涉。而且,我们永远无法确定一个给定的电子通过了哪个狭缝,任何试图修改实验以确定电子轨迹的尝试都会破坏干涉现象。目前,双缝实验也在原子上进行。

玻姆 - 阿哈罗诺夫效应

1959 年,D. Bohm 和 Aharonov 提出了对双缝实验的一个惊人改进,即使用磁通管。磁通管是一个螺线管,它在电子无法进入的圆柱体内产生磁场,通过用超导薄膜覆盖螺线管等方式屏蔽磁场,使得管内有磁场而管外没有。

电子在无场区域运动,经典理论认为管内的磁场不会对干涉图案产生影响。然而,通过由路径 abdc 界定的表面存在磁通量,这会在沿路径 ab 的波函数和沿路径 cd 的波函数之间诱导出相位差,从而使屏幕上的干涉图案发生移动。

多伊奇的光子实验

D. Deutsch 等人进行了一系

【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,并提供了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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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。; 使用场景及目标: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效率,为后续的电能治理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,并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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