26、从量子信息视角看多体物理

从量子信息视角看多体物理

1. 双翻转模型哈密顿量分析

在研究多体物理问题时,我们会遇到不同的哈密顿量形式。对于双翻转模型,有如下哈密顿量:
[H^{(i)} {\tau}= 1 -\frac{1}{2} \sin 2\phi\sigma {z}^{i + 1}\sigma_{z}^{i + 2}-\sqrt{\cos 2\phi}\sigma_{x}^{i} \sigma_{x}^{i + 1}]
当限制在三个连续自旋 ((i - 1, i, i + 1)) 时,(H^{(i)} {\tau}) 是一个 (8\times8) 的矩阵(在其余自旋上它作为单位矩阵作用),其特征值可以使用 Mathematica 获得。经过分析,其最小特征值为 (1-\frac{1}{2}\sqrt{4 \cos 2\phi + (\sin 2\phi)^2}),其中 (\phi \in [0, \frac{\pi}{4}])。简单分析表明,这是一个关于 (\phi) 的非负函数,仅当 (\phi = 0) 时为零。所以,对于所有的 (\tau) 和 (\phi \in [0, \frac{\pi}{4}]),有 (H^{(i)} {\tau} \geq 0),这意味着我们的哈密顿量 (H_{\tau}) 是正的。

接下来,我们区分 (H_{\tau}(\phi)) 具有零能量本征态的所有情况:
- 若 (\tau \neq 0) 或 (\tau \neq 2^N - 1),存在 (i) 使得 (\tau_{i - 1} \neq \tau_{i + 1}),此时对应的 (H_{\tau}(\phi)) 仅当 (\phi = 0) 时可能有零特征值。当

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治与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的实现过程与特征提取步骤,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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值