71、量子输运与超导理论解读

量子输运与超导理论解读

1. 量子输运中的结合能与费米球稳定性

在量子输运和量子泵浦的研究中,当考虑积分区间较窄时,可将 $\rho$ 视为常数。由此,能量 $E$ 会从无扰动值 $2\epsilon_{k}$ 偏移至 $2\epsilon_{k} - \Delta$,其中结合能 $\Delta$ 的表达式为:
[
\Delta = \frac{2\omega_{D}}{e^{\frac{2}{V\rho(E_{F})}} - 1}
]
这表明,即使 $V$ 很小,电子对也会发生结合($\Delta > 0$)。这意味着在存在配对相互作用的情况下,费米球是不稳定的,我们最初的假设并不正确,但这也为构建令人满意的理论提供了线索。

2. BCS 理论概述

为了解释超导现象,我们需要找到由电子对形成的基态以及相应的低能激发态,这些激发态决定了超导体惊人的物理性质。被广泛接受的理论是由 John Bardeen、Leon N. Cooper 和 John Robert Schrieffer 提出的 BCS 理论(他们于 1972 年获得诺贝尔奖)。BCS 理论包含裸电子、库仑排斥力、声子以及电子 - 声子相互作用。该理论指出,靠近费米能级、具有相反自旋和动量的电子会形成束缚对,并产生可观测的物理效应。

3. BCS 哈密顿量

我们考虑一个简化模型,即简化的 BCS 哈密顿量,其表达式为:
[
H_{BCS} = \sum_{k} \epsilon_{k}(n_{k\uparrow} + n_{-k\downarrow}) + \sum_{k,k’} V_{k,k’} c_{k

【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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