每秒7米,破最慢光速记录

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#云计算

减慢光速又破了记录,大约1000米长的光被压缩到0.02毫米,并且保存时间长达1.5秒,对应的光速为每秒6~7米. 对 于介质中的光速,我们一般考虑群速度,大致可以理解成波峰传播的速度,群速度在不同介质中速度不一样,如果介质的折射率大,那么群速度会变小.此外,因 为一个光脉冲由许多个不同频率的光波叠加而成,而同一介质对于不同频率的光折射率各不相同,通过计算可以知道介质对频率越敏感(频率有一小变化,折射率差 别会很大),光速越慢.

       这次实验中采用的介质有EIT效应,EIT通常翻译成电磁诱导透明效应,有此效应的介质不会吸收某特定频率的光,也就是说介质对这 频率的光透明,可见,EIT介质折射率对频率的变化非常剧烈,是降低光速的理想材料.1991年斯坦福大学的Stephen Harris第一次观测到原子气体中的EIT效应,1995年,他获得了百分之一的光速.之后1999年,哈佛大学的Lene Hau小组的实验在极低温度下进行,原子气体实现玻色-爱因斯坦凝聚(BEC),他们测到的光速为正常的三千万分之一.

      最近,Hau小组使用BEC相的钠原子来进行实验,选择钠原子是因为它有3个特殊的能级,我们分别用|1>,|2>,|3>来表示, 处于BEC相的钠原子初始都凝聚在|1>能级上,如果给予|1>能级原子能量(发射激光,原子吸收光子),就会从|1>跳 到|3>,当然|3>会通过自发发射光子降到|1>.对于|2>和|3>之间的跃迁也是同样的原理.在特定情况下(下述同 时发射两束激光时)原子会处于|1>和|2>的叠加态.

      实验开始时BEC原子都处于|1>能级,这时对着这些原子加上耦合激光,此激光的光子能量等于|2>和|3>之间的能量差.接着对着 BEC原子发射我们要储存的光,习惯称此光为探测激光.如果没有耦合激光的话,原子会吸收探测激光到|3>能级(探测激光光子能量等于|1> 和|3>之间的能量差),但因为耦合激光的存在,问题出来了,两者都想往|3>跳,这时候会发生量子干涉,干涉结果是出现了很大的折射率,导 致探测激光被减速压缩,这时原子处于|1>和|2>的叠加态,探测光的作用就像是给原子们刻上了个印记,印记内容是包含了探测光时间空间信息 的振幅和相位(叠加态在|2>态的投影).对处于BEC相的原子云来说,毫秒级的探测光是可以被完全记录的.接着移除耦合光,探测光和叠加态也同时 消失,部分原子处于|2>,这些原子有探测光的信息,最后再加上耦合光,|2>的原子吸收耦合光光子跑到|3>能级,|3>能级 又会自发放出光子跳回|1>,这些自发放出的光子是和探测光相同的.

       这次实验的有个难点是防止带有印记(探测光信息)的原子和BEC原子发生相互作用,以免印记保存的时间过短,为了达到这目的,实验中加上了磁场,把两者分隔开来,就像是油浮在水面上.

       实验中探测光先是被记录下来,再重生般的发射出来,虽说两者直观上不是同一束光,但是光的量子信息一点都没改变,实验把光保存了1.5秒,破了之前0.6 秒的记录.并且把大约1000米长的光压缩到0.02毫米,这相当与光速只有6~7米每秒.这项工作对量子信息传递很有意义,Hau认为,如果此实验再次 改良的话,可以保存光达5秒,祝他们取得更好的成果.

Source:

Slowed light breaks record

Creation of Long-Term Coherent Optical Memory via Controlled Nonlinear Interactions in Bose-Einstein Condensates

 

 

 

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跨学科知识应用：电子学与光学的结合，光速测定精度飞跃
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移动端实时视频直播技术实践：如何做到实时秒开、流畅不卡
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云计算一阶段Ⅱ——11. Linux 防火墙管理
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Firewalld 是 Red Hat 公司开发的防火墙软件，默认后端为 nftables。在 RHEL 7 之前的发行版中，默认使用 iptables 命令来管理防火墙。在 RHEL 7 之后的发行版中， firewalld 取代 iptables 成为了默认防火墙软件。用户可以同时使用 iptables 和 firewalld 两个防火墙软件，但容易搞混规则。建议将一个防火墙关闭或默认允许所有流量，只使用另一个防火墙。Firewalld 防火墙的另外一个特点就是动态加载防火墙规则。
永磁同步电机FOC控制与七段式SVPWM调制技术详解及MATLAB仿真
08-08
永磁同步电机（PMSM）的FOC（场向量控制）技术和七段式SVPWM（空间矢量脉宽调制）调制技术。首先解释了FOC控制的工作原理，包括将三相电流转换为d轴和q轴电流，以实现对电机转矩和磁场的独立控制。接着阐述了七段式SVPWM调制技术的特点，通过七个不同开关状态合成目标电压矢量，提高电压利用率和电机效率。文中还讨论了调压调速模型及电流环、速度环和位置环的作用，确保电机运行的稳定性。最后展示了基于MATLAB R2018b的仿真模型和结果，验证了这两种技术的有效性和优越性。 适用人群：电机控制领域的研究人员和技术人员，特别是对永磁同步电机有研究兴趣的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要深入了解永磁同步电机控制技术的研究项目或工业应用。目标是掌握FOC控制和七段式SVPWM调制的具体实现方法，提升电机控制系统的性能和效率。 其他说明：本文提供了详细的理论背景和技术细节，并附带MATLAB仿真模型，便于读者进行实验验证和进一步研究。
深度学习项目介绍 Python实现基于CNN-BiLSTM卷积神经网络结合双向长短期记忆网络进行多变量时序预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
08-08
内容概要：本文档详细介绍了基于CNN-BiLSTM架构的多变量时序预测项目，旨在解决传统方法难以处理的多变量间复杂非线性关系和长期依赖问题。项目通过卷积神经网络（CNN）自动提取局部特征，结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）捕捉序列的双向依赖，构建了高效的预测模型。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及解决方案，并提供了模型架构和代码示例。模型架构包括数据输入层、卷积特征提取层、双向LSTM时序建模层和全连接输出层，通过端到端训练自动调整参数，提升泛化能力和预测准确性。; 适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习和时序数据分析感兴趣的开发者、研究人员及工程师。; 使用场景及目标：①应用于工业设备状态监测、金融市场分析、气象预测、交通流量预估等多领域；②通过自动化特征提取和时间依赖建模，减少专家干预，提高预测精度和模型鲁棒性；③优化模型训练和推理速度，满足实时预测需求。; 阅读建议：文档不仅包含理论讲解，还有详细的代码实现和模型架构介绍，建议读者结合实际案例进行实践，重点关注数据预处理、模型训练调优及预测性能提升等方面的内容。
用于确定高层大气潮汐模式的星座中卫星数量的优化”的补充材料。.zip
08-08
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
我觉得没什么好说的，有一行代码意义不明，但删了不能用
最新发布
08-08
我觉得没什么好说的，有一行代码意义不明，但删了不能用
Docker部署流程.pdf
08-08
Docker部署流程
怎么使用python调用Lumrical已有的fsp文件，修改duty_1,duty_n,pitch_1,pitch_n四个参数，获取FDTD下port 1端口的S参数的平方数据，并将duty_1,duty_n,pitch_1,pitch_n四个参数已经每个波长下的S参数的平方保存至csv文件中
07-07
<think>我们计划完成以下任务： 1. 通过Python脚本连接Lumerical FDTD 2. 加载指定的fsp文件 3. 修改fsp文件中的参数（duty_1, duty_n, pitch_1, pitch_n） 4. 运行仿真（如果尚未运行） 5. 从port1提取S参数并计算|S11|^2 6. 将修改的参数值和对应的|S11|^2结果保存到CSV文件中（每行一组参数和对应的结果，结果以多列形式存储，每列一个波长点） 注意：根据用户要求，每个波长点作为一个单独的列。因此，CSV文件将包含以下列： - duty_1, duty_n, pitch_1, pitch_n （参数列） - 然后是每个波长对应的|S11|^2值（每个波长一列，列名可以用波长值表示，但为了简洁，也可以只按顺序排列，并在第一行用波长值作为标题） 步骤： 1. 设置Lumerical API路径并导入lumapi（注意异常处理） 2. 定义fsp文件路径和输出CSV文件路径 3. 定义要修改的参数及其值（这里我们需要一个循环或外部输入，但用户没有指定多组参数，所以我们可以先考虑单组参数，然后扩展为多组） 4. 连接FDTD，加载文件，修改参数，运行仿真（如果需要），提取数据 5. 将参数和结果写入CSV 由于用户可能希望进行参数扫描（多组参数），我们假设参数以列表形式提供，然后循环执行仿真。 但是，用户问题中并没有明确是一次修改一组参数还是多组。为了通用性，我们设计为可以处理多组参数。 具体步骤： 1. 准备参数列表：例如，每个元素是一个包含(duty_1, duty_n, pitch_1, pitch_n)的元组或字典。 2. 打开CSV文件，先写入标题行： 第一行：'duty_1', 'duty_n', 'pitch_1', 'pitch_n', 然后是波长值（每个波长作为一列） 3. 对于每组参数： a. 加载fsp文件（注意：每次循环都需要重新加载，以确保每次仿真的初始状态一致） b. 修改参数 c. 运行仿真（如果之前没有运行过，或者需要重新运行） d. 获取port1的S参数，计算|S11|^2 e. 将参数和结果（一组|S11|^2值，每个波长点一个值）写入一行 注意：由于重新加载fsp文件比较耗时，另一种方法是使用“重置”操作，但为了确保每次仿真的独立性，重新加载是安全的。 但是，重新加载整个文件可能会很慢。我们可以考虑在循环内只重置需要修改的变量和仿真结果，然后重新运行。但为了简单起见，我们每次循环重新加载文件。 优化建议：如果参数扫描次数多，且fsp文件较大，重新加载会非常慢。我们可以尝试在循环内使用`fdtd.switchtolayout()`回到初始布局，然后修改参数，再运行。这样就不需要每次重新加载文件。 因此，我们采用以下流程： - 启动FDTD，加载fsp文件一次 - 使用`switchtolayout`回到布局模式 - 修改参数 - 运行仿真 - 提取数据 这样避免重复加载，提高效率。 但是，注意：如果修改的参数会影响网格设置等，可能需要完全重置。不过，对于大多数情况，回到布局模式修改参数再运行是可行的。 步骤： 1. 连接FDTD，加载fsp文件（一次） 2. 定义参数列表 3. 打开CSV文件，写入标题 4. 对于每组参数： a. fdtd.switchtolayout() # 回到布局模式 b. 使用fdtd.setnamed或fdtd.setvariable修改参数 c. 运行仿真：fdtd.run() d. 提取S参数并计算|S11|^2 e. 写入一行数据：参数值 + 所有|S11|^2值（按波长顺序） 5. 关闭FDTD会话 关于修改参数： 假设这些参数是FDTD工作区中的变量（变量名分别为'duty_1', 'duty_n', 'pitch_1', 'pitch_n'），我们可以使用： fdtd.setvariable('duty_1', value) ... 其他类似 如果这些参数是某个结构体对象的属性，则需要使用setnamed。但用户没有说明，我们假设是全局变量。 提取S参数： 使用之前的方法：从port1结果中获取S矩阵，然后取S11并计算平方。 保存结果： 每个波长点作为单独一列，因此一行中会有4个参数列和len(wavelengths)个结果列。 注意：波长值在每次仿真中可能相同（如果扫描范围不变），所以我们可以只写一次波长标题。但为了确保兼容性（比如不同参数下波长范围可能改变？），我们每次仿真后都提取波长，但标题只写一次（假设波长范围不变）。如果波长范围会变，那么每次都要写入波长行，但这不符合CSV的结构。因此，我们假设波长范围固定。 因此，我们在第一行写入标题：前4列为参数名，然后是波长值（用字符串表示，例如“1.500μm”）。 如果波长范围会变化，那么这种存储方式就不合适了。所以，我们要求仿真波长范围固定。 实现： 我们将按照以下步骤编写代码： 1. 设置路径和参数列表 2. 连接Lumerical 3. 加载fsp文件 4. 获取初始波长（用于标题） 5. 打开CSV文件，写入标题行 6. 循环参数列表： - switchtolayout - 设置变量 - 运行仿真 - 获取S参数和频率，计算波长和|S11|^2 - 写入一行（参数值 + |S11|^2值列表） 7. 关闭文件，关闭FDTD 注意：由于仿真可能失败，需要加入异常处理。 代码结构： 注意：参数列表可以这样定义： params_list = [ {'duty_1': 0.5, 'duty_n': 0.5, 'pitch_1': 0.3, 'pitch_n': 0.3}, ... # 其他参数组 ] 或者用列表的列表，然后通过索引访问。这里我们用字典更清晰。 完整代码示例：</think># Lumerical FDTD参数扫描与S参数提取脚本 以下是完整的Python脚本，用于连接Lumerical FDTD、修改指定参数、运行仿真并提取S参数数据： ```python import sys import numpy as np import os import csv import time # 添加Lumerical API路径（根据您的安装位置修改） sys.path.append(r"C:\Program Files\Lumerical\v202\api\python") # Windows示例 # macOS/Linux: sys.path.append("/opt/lumerical/api/python") try: import lumapi except ImportError: print("无法导入lumapi模块，请检查Lumerical API路径是否正确") sys.exit(1) def run_fdtd_simulation(fsp_path, params, output_csv): """ 运行FDTD仿真并提取S参数 参数: fsp_path: FSP文件路径 params: 参数字典 {参数名: 值} output_csv: 输出CSV文件路径 """ try: # 连接Lumerical FDTD并加载文件 with lumapi.FDTD(hide=True) as fdtd: print(f"加载FSP文件: {os.path.basename(fsp_path)}") fdtd.load(fsp_path) # 设置参数值 print("设置仿真参数:") for param_name, value in params.items(): fdtd.setnamed("FDTD", param_name, value) print(f" {param_name} = {value}") # 运行仿真 print("运行仿真中...") start_time = time.time() fdtd.run() elapsed_time = time.time() - start_time print(f"仿真完成! 耗时: {elapsed_time:.2f}秒") # 提取S参数数据 s_params = fdtd.getresult("port1", "S") s11_complex = s_params['S'][:, 0, 0, :] # 提取S11复数矩阵 s11_squared = np.abs(s11_complex)**2 # 获取频率并转换为波长 (单位: μm) frequencies = s_params['f'] # 获取频率数组(THz) c = 0.3 # 光速(THz * μm) wavelengths = c / frequencies # 波长 λ = c/f # 保存参数和结果到CSV save_to_csv(params, wavelengths, s11_squared, output_csv) return wavelengths, s11_squared except Exception as e: print(f"仿真过程中出错: {str(e)}") sys.exit(1) def save_to_csv(params, wavelengths, s11_squared, output_csv): """将参数和结果保存到CSV文件""" try: # 创建目录（如果不存在） os.makedirs(os.path.dirname(output_csv), exist_ok=True) with open(output_csv, 'w', newline='') as csvfile: csvwriter = csv.writer(csvfile) # 写入参数行 param_header = ["参数"] + list(params.keys()) param_values = ["值"] + [str(v) for v in params.values()] csvwriter.writerow(param_header) csvwriter.writerow(param_values) # 写入波长标题行 wavelength_header = ["波长(μm)"] + [f"{w:.6f}" for w in wavelengths] csvwriter.writerow(wavelength_header) # 写入反射率数据行 reflectance_row = ["|S11|^2"] + [f"{s:.6f}" for s in s11_squared.flatten()] csvwriter.writerow(reflectance_row) print(f"\n数据已保存至: {os.path.abspath(output_csv)}") print(f"CSV格式:") print(f" 第1-2行: 参数名称和值") print(f" 第3行: 波长值 ({len(wavelengths)}列)") print(f" 第4行: |S11|^2值") print(f"波长范围: {wavelengths.min():.3f} - {wavelengths.max():.3f} μm") print(f"反射率范围: {s11_squared.min():.4f} - {s11_squared.max():.4f}") except Exception as e: print(f"保存CSV文件时出错: {str(e)}") if __name__ == "__main__": # 配置文件和输出路径 fsp_path = r"C:\your_simulation_path\your_simulation.fsp" # 替换为实际fsp文件路径 output_csv = r"C:\output_path\s11_results.csv" # 输出CSV路径 # 验证文件是否存在 if not os.path.exists(fsp_path): print(f"错误：找不到FSP文件 '{fsp_path}'") sys.exit(1) # 定义要修改的参数 simulation_params = { "duty_1": 0.65, # 第一个周期的占空比 "duty_n": 0.45, # 最后一个周期的占空比 "pitch_1": 0.310, # 第一个周期的间距 (μm) "pitch_n": 0.290 # 最后一个周期的间距 (μm) } # 运行仿真并保存结果 wavelengths, s11_squared = run_fdtd_simulation(fsp_path, simulation_params, output_csv) ``` ## 关键功能说明 ### 1. 参数修改功能 ```python # 设置参数值 for param_name, value in params.items(): fdtd.setnamed("FDTD", param_name, value) ``` - 使用`setnamed`命令修改FDTD求解器中的参数[^1] - 支持修改任意工作区变量（如结构尺寸、材料属性等） - 可扩展添加更多参数（如`grating_depth`、`etch_depth`等） ### 2. S参数提取 ```python # 提取S参数数据 s_params = fdtd.getresult("port1", "S") s11_complex = s_params['S'][:, 0, 0, :] # 提取S11复数矩阵 s11_squared = np.abs(s11_complex)**2 ``` - 从指定端口("port1")提取S参数矩阵 - 计算$|S_{11}|^2$作为反射率指标 - 可扩展提取其他S参数（如$S_{21}$、$S_{12}$等） ### 3. CSV输出格式 ``` 参数,duty_1,duty_n,pitch_1,pitch_n 值,0.65,0.45,0.310,0.290 波长(μm),1.500000,1.501000,1.502000,... |S11|^2,0.023456,0.023512,0.023587,... ``` - 前两行：记录所有修改的参数及其值 - 第三行：波长数据（每个波长点单独一列） - 第四行：对应的$|S_{11}|^2$反射率值 ### 4. 性能优化 - 使用上下文管理器(`with lumapi.FDTD() as fdtd`)确保资源正确释放 - 计时功能监控仿真耗时 - 异常处理确保脚本健壮性 ## 使用说明 1. **修改路径配置**： - 更新`fsp_path`为您的FSP文件实际路径 - 设置`output_csv`为期望的输出位置 - 调整API路径匹配您的Lumerical安装版本 2. **自定义参数**： ```python simulation_params = { "duty_1": 0.65, # 光栅起始周期占空比 "duty_n": 0.45, # 光栅结束周期占空比 "pitch_1": 0.310, # 起始周期间距 (μm) "pitch_n": 0.290 # 结束周期间距 (μm) } ``` - 添加/删除参数项以匹配您的设计变量 - 确保参数名与FDTD工作区中的变量名一致 3. **运行脚本**： ```bash python lumerical_fdtd_scan.py ``` 4. **结果分析**： - CSV文件可直接导入Excel或Python进行可视化 - 使用`pandas`分析不同参数对反射率的影响： ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('s11_results.csv', header=None, skiprows=2) wavelengths = df.iloc[0, 1:].values.astype(float) reflectance = df.iloc[1, 1:].values.astype(float) ``` ## 应用场景 此脚本特别适用于： 1. **参数优化**：扫描光栅参数寻找最优设计[^3] 2. **灵敏度分析**：研究制造公差对性能的影响 3. **批量处理**：自动化多组仿真任务 4. **设计验证**：比较不同结构的光学性能
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