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1.
何英秋  丁东  彭涛  闫凤利  高亭 《物理学报》2018,67(6):60302-060302
目前,多光子纠缠态的制备大多通过线性光学器件演化自发参量下转换一阶激发过程产生的纠缠光子对得到.本文考虑由自发参量下转换源二阶激发产生四个不可区分的纠缠光子制备四光子超纠缠态的情况.通过几组分束器、半波片和偏振分束器等线性光学器件设计量子线路演化四光子系统,结合四模符合探测,可得到同时具有偏振纠缠和空间纠缠的四光子超纠缠态.  相似文献
2.
用近红外光谱法实现嫩,中,老三种炼蜜含水量的快速测定及不同炼制程度蜂蜜的快速分级。过程化控制是中药质量稳定的关键因素,但由于检测手段的滞后而无法实现,因而影响中药质量。蜜丸是具广阔应用市场的剂型;炼蜜工艺是影响蜜丸质量的关键工序;在炼蜜过程中,蜂蜜从嫩蜜炼制到中蜜仅需几至几十秒,变化迅速,传统检测手段不能对蜂蜜炼制过程进行实时监测,进而无法保证炼蜜质量的均一性。力求采用近红外光谱法(NIRS)对炼蜜过程进行实时检测,准确控制嫩蜜、中蜜的炼制程度,并对其含水量进行定量测定。实验通过Rudolph折光仪测定不同炼蜜的含水量,并快速测定样品的近红外光谱,结合偏最小二乘法(PLS)建立并优化88批炼蜜水分的定量模型,利用校正模型决定系数(R~2)、校正模型均方根误差(RMSEE);内部交叉验证决定系数(R~2),内部交叉验证均方根误差(RMSECV);预测模型的相关系数(r)、预测均方根误差(RMSEP)对校正模型进行评价,其中RMSECV主要用来筛选建立模型的最佳主成分数, RMSEE和RMSEP分别对所建立校正集和验证集进行误差分析。同时采用鉴别分析法建立定性模型用来区分炼蜜等级。经不断优化,图谱经矢量归一化法(SNV)预处理后,在7 201.2~5 446.2 cm~(-1)波段内选取9个主成分建立水分模型。建立的最佳模型中,校正集R~2,RMSEE分别为99.43, 0.299,内部交叉验证R~2, RMSECV分别为99.05, 0.348;预测集R~2, RMSEP分别为98.19, 0.347;定量模型显示, NIRS可快速、准确、无损的对炼蜜含水量进行测定。同时按照含水量测定结果对炼蜜嫩、中、老3个等级进行划分,进而采用鉴别分析法对炼蜜进行定性分析,结果显示嫩、中、老3种炼蜜有明显的聚类现象,表明因子化法是鉴别炼蜜程度的一种有效方法;综上所述, NIRS可望实现对炼蜜过程实时监测,准确控制嫩蜜,中蜜的炼蜜程度并对炼蜜含水量进行快速实时定量测定,为不同炼蜜等级划分提供参考,保证炼蜜质量的均一性,最终保证蜜丸质量的稳定性。  相似文献
3.
中药的采收季节与药物质量有着密切的关联,研究不同季节采收药材的差异并对其进行准确识别,对中药药理研究与质量控制意义重大。采用红外光谱三级鉴别法,对春季和秋季采收的黄芩进行研究。结果表明,春季与秋季采收的黄芩红外光谱吸收峰位置较相似,但是酯类化合物中羰基CO的1 740cm-1特征吸收峰,黄酮类成分1 614cm-1附近特征吸收峰及糖类成分1 071cm-1附近吸收峰的相对峰强度差别显著。通过二者相对峰强度的不同发现春季采收的黄芩药材中黄酮类和酯类成分高于秋季采收的药材。比较二者在1 300~400cm-1波数范围内的二阶导数红外光谱,得出其所含糖类物质有所不同。二者的差异在二维相关红外光谱上更加直观显著。对16个批次的春季与秋季采收黄芩药材红外光谱进行了主成分分析,结果表明二者可以得到准确区分。综上,红外光谱三级鉴别法与主成分分析相结合,可以准确鉴别春季和秋季采收的黄芩,并分析其化学成分的差异。  相似文献
4.
P B L教学是以问题为导向、 以学生为中心、 以教师为主导的教学方法. 本文以液体的表面张力现象教学 内容为例, 进行了P B L教法的问题设计及教学, 收到了很好的教学效果  相似文献
5.
目前医用物理实验教学现状与现代高等学校教育的宗旨相悖, 不利于创新应用型人才的培养. 本文提 出通过建立分层教学及评价体系、 优化实验设计、 推动实验教学及管理队伍建设、 应用网络化实验教学管理平台等 方面, 构建面向创新应用型人才的医用物理实验教学体系. 实践发现, 该体系的建立有效提高了学生学习的自主性, 提高了学生创新思维和创新意识  相似文献
6.
高中物理教师一直在探索着如何激发学生的兴趣,培养他们优秀的科学品质和良好的独立思维习惯,以便能在今后的学习和工作中更有效地学习和运用各种科学文化知识和现代科学技术,探索新领域、新问题.因此,我们在素质教育的具体探索和实践中,不应该闲置每一个可能用以培养学生素质的环节,而物理作业正是一个容易被忽视的环节.  相似文献
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