22、非平衡输运与退相干及多体物理的量子信息视角解析

非平衡输运与退相干及多体物理的量子信息视角解析

非平衡输运与退相干

在非平衡输运与退相干的研究中,我们从Keldysh泛函积分描述的弱库仑阻塞区域的非平衡输运开始。其中,$S_T$ 的表达式为:
$S_T = -ig_T \sum_{\alpha\alpha’} \int \frac{d\omega}{2\pi} \int \frac{d\epsilon}{2\pi} tr[\Lambda(\epsilon - \omega - (\alpha - \alpha’)V/2)(e^{-i\hat{\varphi}}) {\omega}\Lambda(\epsilon)(e^{i\hat{\varphi}}) {\omega}]$
这里,$\Lambda(\epsilon) = \begin{pmatrix} 1 & 2F_f(\epsilon) \ 0 & -1 \end{pmatrix}$,迹仅在2×2的Keldysh空间进行,且$F_f(\epsilon) = \tanh(\epsilon/2T)$。同时,还有辅助关系:
$\int \frac{d\epsilon}{2\pi} (F_f(\epsilon)F_f(\epsilon - \omega) - 1) = -\frac{\omega}{\pi}F_b(\omega)$
$\int \frac{d\epsilon}{2\pi} (F_f(\epsilon) - F_f(\epsilon - \omega)) = \frac{\omega}{\pi}$

Keldysh作用量(5.52)结合上述$S_T$表达式,是处理弱库仑阻塞区域($g_T > 1$)的起点,

【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、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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