11、最弱束缚电子理论(2):径向方程求解与相关函数分析

最弱束缚电子理论(2):径向方程求解与相关函数分析

在原子物理的研究中,对于最弱束缚电子理论的深入探讨有助于我们更好地理解原子结构和电子行为。本文将围绕该理论中径向方程的求解以及相关函数的特性展开详细阐述。

1. 径向方程的引入与形式

在研究过程中,我们得到了一个重要的方程,将特定式子代入后,得到如下形式:
[
\frac{1}{2}\frac{d^2R}{dr^2}+\frac{1}{r}\frac{dR}{dr}+[\epsilon+\frac{Z’}{r}-\frac{l’(l’+1)}{2r^2}]R = 0
]
这个方程是后续研究的基础,它描述了最弱束缚电子在特定条件下的行为规律。

2. 广义拉盖尔函数求解径向方程

当使用广义拉盖尔函数来求解径向方程(3.2.10)时,我们能够得到最弱束缚电子在束缚态下的能量 $\epsilon$ 表达式以及以广义拉盖尔多项式形式呈现的径向波函数。具体如下:
- 能量表达式
[
\epsilon = -\frac{Z’^2}{2n’^2}
]
- 径向波函数表达式
[
R(r) = A e^{-\frac{Z’r}{n’}} r^{l’} L_{n - l - 1}^{2l’ + 1}(\frac{2Z’r}{n’})
]
在上述表达式中,$Z’$ 表示有效核电荷,$n’$ 是有效主量子数,$l’$ 为有效角量子数,$A$ 是归一化因子,$L_{n - l - 1}^{2l’ + 1}(\frac{2Z

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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