20、库仑阻塞量子点中的非平衡输运与退相干

库仑阻塞量子点中的非平衡输运与退相干

1. 引言

近年来,非平衡现象在凝聚态物理领域的关注度与日俱增。在量子点或通过电极电接触的分子等纳米系统中,只需施加偏置电压,就能轻松实现强烈的非平衡状态。

同时,理论研究也取得了显著进展。例如,发现了限制微观可逆系统非平衡动力学的精确涨落关系,这些关系对非平衡状态下电荷输运的全计数统计施加了对称关系,暗示了不同累积量之间的重要联系。此外,还开发了新的数值方法,能对强关联的非平衡问题获得精确的数值结果。对于特殊的可积模型,甚至可以通过散射贝塞尔近似方法得到非平衡情况的精确解。

为了建立必要的背景知识,我们将先总结量子点中的一些基本现象,如库仑阻塞和近藤效应。非平衡多体量子物理最通用且强大的方法是Keldysh形式理论,我们也会对其进行简要介绍。之后,将运用Keldysh形式理论来研究大库仑阻塞量子点中的非平衡输运,重点关注弱库仑阻塞区域,在此区域可以定量分析非平衡涨落引起的退相干现象。

2. 量子点中的库仑阻塞现象
2.1 基础知识

一个封闭的量子点(即未连接电极)对应于一个空间受限区域,其中包含N个自由电子(或空穴)。量子点通常为介观尺寸,典型线性尺寸在几纳米到几微米之间。在足够低的温度下,量子点可以保持量子相干性。

在半导体异质结构中,有通过顶栅调节的横向量子点,或层状结构中的垂直量子点。量子点也可以通过连接单个分子或短纳米管来实现。通常情况下,量子点中的电子运动具有经典混沌特性。

忽略电子 - 电子相互作用时,封闭量子点对应于薛定谔方程:
[
\left(-\frac{1}{2m^*}\nabla^2 + V_

【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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