1、探秘曲线磁学:从基础理论到前沿应用

探秘曲线磁学:从基础理论到前沿应用

1. 曲线磁学的起源与发展

在物理学的广阔领域中,曲率和拓扑效应的研究由来已久。早期,当我们谈及这些效应时,首先想到的是宇宙学以及著名的爱因斯坦广义相对论,这一研究方向已有约100年的历史。到了20世纪50年代,随着DNA双螺旋结构的发现,曲率和手性成为了分子生物学的热门话题,并推动了软物质物理学的相关研究。

然而,曲率效应在凝聚态物理中的出现相对较晚。直到20世纪70年代,Jensen、Koppe和da Costa才开始在量子力学中考虑曲率效应。电子在弯曲的导线或表面上的运动受到额外的量子几何标量和矢量势的影响,从而产生了许多有趣的现象。大约40年前,这一理论主要具有学术意义,当时微电子学是可能受益于该理论的主要技术领域,但那时的晶体管和其他组件在几何形状上是平坦的。

如今,情况发生了巨大变化。现代纳米电子芯片基于3D晶体管架构以及芯片内和芯片间的3D互连,以提高封装密度、能源效率和速度。这种技术转变刺激了对曲线和3D中尺度系统的深入研究,这些研究活跃于量子系统、半导体、狄拉克材料、光子学和等离子体学等领域,用于芯片内的多级通信。

在磁学领域,曲率效应直到20世纪90年代才引起研究界的关注。与依赖刚性硅片的微电子和纳米电子学不同,磁数据存储已经在机械柔性磁带上进行了100多年。即使在现在,最先进的记录概念,如基于磁畴壁或斯格明子的赛道存储器,通常也以几何弯曲的3D磁线形式呈现。令人惊讶的是,曲线磁学理论直到2014年才由Gaididei及其同事提出,用于描述弯曲磁壳基态的变化。

2. 曲线磁学的基本概念

“曲线磁学”这一术语由Streubel及其同事在早期关于弯曲几何磁学的综述论

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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