36、一维粒子的量子行为与隧道效应

一维粒子的量子行为与隧道效应

1. 一维粒子的基础概念

在量子力学中,一维粒子的行为展现出许多与经典力学不同的特性。对于动能矩阵,若在完备集上取值,其特征值为正。然而,势垒中的 $x$ 值并不构成完备集,所以认为势垒下动能为负的观点并不合理。

粒子以波 $\psi$ 的形式传播,具有一定能量 $E$,而粒子实体仅在被探测到之后才存在。就像在双缝实验中,波会同时通过两条狭缝,而粒子实体仅在干涉图样被记录的位置出现。这些现象虽消除了一些悖论,但量子行为与经典行为在本质上仍存在显著差异。

2. 能量高于阈值的情况

当能量 $E > V$ 时,波函数 $\psi(x)$ 可表示为:
[
\psi(x) =
\begin{cases}
e^{ikx} + Be^{-ikx}, & x < 0 \
Ce^{i\chi x}, & x > 0
\end{cases}
]
其中,$\hbar^2k^2 = 2mE$,$\hbar^2\chi^2 = 2m(E - V)$。
根据 $\psi$ 和 $\frac{d\psi}{dx}$ 在 $x = 0$ 处的连续性条件:
[
\begin{cases}
1 + B = C \
ik(1 - B) = i\chi C \Rightarrow 1 - B = \frac{\chi}{k}C
\end{cases}
]
可解得:
[
\begin{cases}
C = \frac{2k}{k + \chi}

【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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