74、量子纠缠:挑战与应用

量子纠缠:挑战与应用

1. 氢原子中的电子波函数

在处理非相对论性氢原子的简单模型时,我们并非从电子和质子入手,而是从具有约化质量的有效粒子开始。在经典力学中,我们讨论过质心自由度的消除,在量子力学中也有类似的处理,只是将动量替换为量子算符。

从两体哈密顿量开始:
[H = -\frac{\hbar^2}{2m_e}\nabla_e^2 - \frac{\hbar^2}{2m_p}\nabla_p^2 + V(\rho)]
其中,(\nabla_e)作用于(\vec{r}_e),(\nabla_p)作用于(\vec{r}_p),且(\vec{\rho} = \vec{r}_e - \vec{r}_p)。

波函数(\psi = \psi(\vec{r}_e, \vec{r}_p))依赖于两个粒子的坐标和自旋,但在非相对论极限下,由于(H)不依赖于自旋,我们忽略自旋。接着,引入质心:
[\vec{R} = \frac{m_e\vec{r}_e + m_p\vec{r}_p}{m_e + m_p}]
约化质量(\mu)满足:
[\frac{1}{\mu} = \frac{1}{m_e} + \frac{1}{m_p}]
总质量(M = m_e + m_p)。对于氢原子,(\mu \sim m_e)。

使用变换后的哈密顿量:
[H = -\frac{\hbar^2}{2M}\nabla_R^2 - \frac{\hbar^2}{2\mu}\nabla_{\rho}^2 + V(\rho)]
问题是可分离的,即:
[\psi(\vec{r}_e, \vec{r}_p) = \var

【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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