70、量子输运、量子泵浦与超导现象解析

量子输运、量子泵浦与超导现象解析

1. 量子泵浦与陈数

在量子系统中,电流的产生有着独特的机制。其中,每周期泵浦电子数 $c_n$ 的计算如下:
电流 $j$ 的表达式为 $j = -e\sum_{n}\int_{BZ}\frac{adq}{2\pi}\Omega_{qt}^n$,由此可得每周期泵浦电子数 $c_n = -\int_{0}^{T}dt\frac{j}{e} = -\int_{0}^{T}dt\int_{BZ}\frac{dq}{2\pi}\Omega_{qt}^n$。这里,$2\pi c_n$ 是 Berry 磁通量,也就是 Berry 相位。通过一系列计算,$c_n = \theta_x(1) - \theta_x(0) - \theta_y(1) + \theta_y(0)$ 必然是整数,这种由 Berry 相位计算得出的整数被称为陈数。

后来,人们发明了多种通过泵浦产生电荷电流甚至自旋电流的机制。部分基于哈密顿量中两个参数变化的泵浦机制与 Berry 相位存在关联,但也存在非绝热泵浦机制。例如,一个侧向连接导线的离散环模型,当环中存在逆时针电流时,会将电荷向右泵浦。不过,若缓慢插入磁通量,电荷转移量会减少,这体现了该过程的非绝热特性。目前,许多研究团队致力于自旋极化量子泵浦的研究,未来有望以自旋电子学取代传统电子学。

2. 自发对称性破缺与戈德斯通定理

设想一个具有特定对称性的系统,即进行某种变换(如旋转)时物理定律保持不变。然而,在某些情况下,系统的基态(或真空态)却不遵循这种对称性,尽管其底层物理定律是对称的。例如,一支完美直立平衡在尖端的铅笔,它可能向任意方向倒下,从而破坏了旋转对称性。

当系统的基

【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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