4、类超辐射电子通过量子点的输运

类超辐射电子通过量子点的输运

1. 引言

量子相干是当今纳米结构中许多有趣现象的核心。例如,它是理解金属环电导中著名的阿哈罗诺夫 - 玻姆(Aharonov - Bohm)类干涉振荡,或准一维导线中著名的电导台阶的关键因素。特别是,非平衡电子输运已成为深入了解介观固态器件相干量子特性的多功能工具。

在自旋电子学和量子计算应用的前景下,大量研究集中在基于栅极的半导体量子点中电子和核自旋之间的相互作用和反馈机制上。电流波动归因于周围核自旋的随机动力学和/或动态核极化引起的滞后效应。在所谓的自旋阻塞(spin - blockade) regime 下的少电子量子点中实现的自旋翻转介导输运,由于核极化的建立和弛豫,表现出长时间尺度的振荡和双稳态。核自旋通过超精细(HF)相互作用集体作用于电子自旋,这为观察集体效应提供了一个令人兴奋的试验平台,而集体效应在广泛的多体物理中起着显著作用。

在量子光学中,超辐射(SR)的概念描述了光子的合作发射,是合作量子效应的一个典范例子。最初激发的原子由于强原子间相关性的建立和增强而集体发射光子,其最显著的特征是发射强度的爆发,即系统辐射的速度比独立发射体组成的相同系统快得多。然而,由于去相位的偶极 - 偶极范德华相互作用抑制了原子系综中的相干性建立,原始形式的光学超辐射观察起来很困难。

本文将介观固态物理与量子光学进行类比:将量子点周围的核自旋与原子系综相识别,单个核自旋对应于单个原子的内部能级,电子与光子相关联。尽管存在一些根本差异,如电子是费米子,而光子是玻色子,但这种类比促使我们推测这两个物理领域中可能出现相关现象。我们将探讨在以电子扮演光子角色的固态环境中是否也能观察到超辐射行为。为此,我们分析了处于库仑阻塞 regime 下

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分方法研究(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多尺度分解,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器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分,实现对不同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;具备一定的信号处理基础和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,实现扰动型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、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的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解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性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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