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1.
先给出一道广东省2021届高三综合能力测试题的证法,然后将试题的条件一般化,探究得到椭圆的一组性质,类比得到抛物线中的相关性质. 相似文献
3.
半导体材料中的自旋色心是量子信息处理的理想载体,引起了人们的广泛兴趣.近几年,研究发现碳化硅材料中的双空位、硅空位等色心具有与金刚石中的氮-空位色心相似的性质,而且其荧光处于更有利于光纤传输的红外波段.然而受限于这类色心的荧光强度和谱线宽度,它们在量子密钥分发和量子网络构建等方面的实际应用依然面临严峻的挑战.利用光学腔耦合自旋色心实现荧光增强和滤波将能有效地解决这些难题.将光纤端面作为腔镜,并与自旋色心耦合可以实现小模式体积的腔耦合,而且天然地避免了需要再次将荧光耦合进光纤而造成损耗的缺点.本文理论计算了耦合碳化硅薄膜的光纤腔的性质和特征.首先通过优化各项参数包括薄膜表面粗糙度、腔镜反射率等,理论分析了存在于光纤腔中的不同模式的特点,以及光纤腔耦合色心的增强效果及相关影响因素.进一步地研究了对开放腔而言最主要的影响因素—振动对腔性质、色心的增强效果以及耦出效率的影响,最终得到在不同振动下的最大增强效果以及对应的耦出透射率.这些结果为今后光纤腔耦合色心的实验设计提供了最直接的理论指导,为实验的发展和优化指明了方向. 相似文献
5.
铋基卤化物材料因其无毒和优良的光电性能而显示出巨大的应用潜力。BiI3作为一种层状重金属半导体,已被用于X射线检测、γ射线检测和压力传感器等领域,最近其作为一种薄膜太阳能电池吸收材料备受关注。本文采用简单的气相输运沉积(VTD)法,以BiI3晶体粉末作为蒸发源,在玻璃基底上得到高质量c轴择优取向的BiI3薄膜。并通过研究蒸发源温度和沉积距离对薄膜物相和形貌的影响,分析了BiI3薄膜择优生长的机理。结果表明VTD法制备的BiI3薄膜属于三斜晶系,其光学带隙为~1.8 eV。沉积温度对薄膜的择优取向有较大影响,在沉积温度低于270 ℃时,沉积的薄膜具有沿c轴择优取向生长的特点,超过此温度,c轴择优取向生长消失。在衬底温度为250 ℃、沉积距离为15 cm时制备的薄膜结晶性能最好,晶体形貌为片状八面体。 相似文献
6.
采用自主设计搭建的雾化辅助化学气相沉积系统设备,开展了Ga2O3薄膜制备及其特性研究工作。通过X射线衍射研究了沉积温度、系统沉积压差对Ga2O3薄膜结晶质量的影响。结果表明,Ga2O3在425~650 ℃温度区间存在物相转换关系。随着沉积温度从425 ℃升高至650 ℃,薄膜结晶分别由非晶态、纯α-Ga2O3结晶状态向α-Ga2O3、β-Ga2O3两相混合结晶状态改变。通过原子力显微镜表征探究了生长温度对Ga2O3薄膜表面形貌的影响,从475 ℃升高至650 ℃时,薄膜表面粗糙度由26.8 nm下降至24.8 nm。同时,高分辨X射线衍射仪测试表明475 ℃、5 Pa压差条件下的α-Ga2O3薄膜样品半峰全宽仅为190.8″,为高度结晶态的单晶α-Ga2O3薄膜材料。 相似文献
7.
对100 kHz运转的腔倒空薄片激光器的输出特性进行了理论和实验研究。首先建立起腔倒空薄片激光器的速率方程理论模型,模型中考虑了单位时间谐振腔中新增的自发辐射光子数,对其占总自发辐射光子数的比例进行了分析,并结合一些参数进行了仿真。进一步搭建了重复频率为100 kHz的腔倒空薄片激光器实验装置,获得了平均功率为253 W的纳秒激光脉冲输出,光光效率约为35.2%,脉冲宽度为10.4 ns,单脉冲能量为2.53 mJ,脉冲的峰值功率超过了200 kW,x和y方向的光束质量M2分别为9.77和9.27。针对腔倒空调Q的动力学稳定性问题,研究了普克尔盒开关时间对输出平均功率和输出脉冲稳定性的影响,实验中观察到了倍周期分岔和确定性混沌现象,从理论上对这个现象进行了仿真分析,仿真结果可与实验结果相符。 相似文献
8.
9.
将TiNi基记忆合金薄膜与光纤相结合可制成智能化、集成化且成本经济的微机电系统和微传感器件.本文采用磁控溅射法在二氧化硅光纤基底上制备TiNi记忆合金薄膜,系统讨论了溅射工艺参数以及后续退火处理对薄膜质量的影响.采用自研制光纤镀膜掩膜装置在直径为125μm的光纤圆周表面上形成均匀薄膜.实验表明:在靶基距、背底真空度、Ar气流量和溅射时间一定的条件下,溅射功率存在最佳值;溅射压强较大时,薄膜沉积速率较低,但薄膜表面粗糙度较小.进行退火处理后,薄膜形成较良好的晶体结构,Ti49.09Ni50.91薄膜中马氏体B19′相和奥氏体B2相共存,但以B19′为主.根据本文研究结果,在玻璃光纤基底上制备高质量的TiNi基记忆合金薄膜是可实现的,本工作为下一步研制微机电系统和微型传感器做了基础准备. 相似文献
10.
针对土壤定量分析受基体效应影响大,LIBS定量分析精度不佳等问题,采用粒子群算法对LSSVM进行优化,提高模型的精确度。选取Pb Ⅰ 405.78 nm和Cr Ⅰ 425.44 nm作为分析谱线进行分析。采集十二个不同浓度样品的特征光谱,每个浓度样品在不同点采集20组数据,将其中17组数据设为训练集,3组数据设为预测集,用LSSVM和PSO-LSSVM两种方法建立定标模型。对比两种模型的拟合相关系数(R2)、训练集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)。由于自吸收效应的影响,随着浓度的增加,预测值逐渐低于实际值,LSSVM定标模型的拟合程度较低,无法达到实验要求,模型性能有待提高。利用粒子群算法对LSSVM的模型参数惩罚系数和核函数参数进行优化,得到最佳的参数组合,Pb元素为(8 096.8, 138.865 7),Cr元素为(4 908.6, 393.563 5),用最佳的参数组合构建LSSVM的定标模型。相比于LSSVM,PSO-LSSVM定标模型的精确度更高,Pb和Cr元素的R2提高到了0.982 8和0.985 0,拟合效果明显提升。Pb和Cr元素的训练集均方根误差由0.026 0 Wt%和0.027 2 Wt%下降到0.022 4 Wt%和0.019 1 Wt%,预测集均方根误差由0.101 8 Wt%和0.078 8 Wt% 下降到0.045 8 Wt%和0.042 0 Wt%,模型的稳定性进一步提高。说明PSO-LSSVM算法能够更好地降低土壤基体效应和自吸收效应带来的影响,提高分析结果的精确度与稳定性。 相似文献