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提出了将哈密顿算符对角化的一种方法.围绕一维谐振子讨论了如何将哈密顿算符对角化、引进的是玻色算符还是费米算符的问题,并分析了能量量子化的原因及能量子与声子的区别. 相似文献
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从(3+1)维非线性薛定谔方程出发,理论上分析了超短脉冲频谱展宽与自聚焦的影响因素。分析得出:通过改变泵浦光的功率和光束口径,可以实现光谱的极大展宽并避免自聚焦成丝。数值模拟了小口径强泵浦光束在BK7玻璃中的传输过程并进行了实验验证。模拟结果显示在超连续谱产生的同时小尺度调制被完全抑制。实验结果表明:降低泵浦光功率,使光束不会因为全光束自聚焦而发生塌陷,同时还能控制除自聚焦外的其它非线性效应,进而改善近场光束质量。由于自相位调制是超短超强脉冲产生超连续谱的重要机制之一,需要维持传输过程中的泵浦光功率,由此最佳的入射光功率应选在全光束自聚焦功率阈值附近。 相似文献
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本实验选用TiH2及其它微量元素做粘结剂,在DS-029B型六面顶压机上烧结人造金刚石与硬质合金复合材料。实验中,采取TiH2脱氢与金刚石净化同时进行的工艺,在高真空和一定温度下脱氢,得到高活性的新鲜钛,使其具有更强的粘结作用,以获得高磨耗比的金刚石复合材料。实验中比较了不同净化温度对磨耗比的影响;同一种粘结剂不同含量与磨耗比之间的关系;同时还测试了其耐热性及时间极限。结果表明,这种复合材料在850 ℃下,加热3 min,磨耗比没有明显改变。 相似文献
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Simultaneous two-way classical and quantum (STCQ) communication combines both continuous classical coherent optical communication and continuous-variable quantum key distribution (CV-QKD), which eliminates all detection-related imperfections by being measurement-device-independent (MDI). In this paper, we propose a protocol relying on STCQ communication on the oceanic quantum channel, in which the superposition-modulation-based coherent states depend on the information bits of both the secret key and the classical communication ciphertext. We analyse the encoding combination in classical communication and consider the probability distribution transmittance under seawater turbulence with various interference factors. Our numerical simulations of various practical scenarios demonstrate that the proposed protocol can simultaneously enable two-way classical communication and CV-MDI QKD with just a slight performance degradation transmission distance compared to the original CV-MDI QKD scheme. Moreover, the asymmetric situation outperforms the symmetric case in terms of transmission distance and optical modulation variance. We further take into consideration the impact of finite-size effects to illustrate the applicability of the proposed scheme in practical scenarios. The results show the feasibility of the underwater STCQ scheme, which contributes toward developing a global quantum communication network in free space. 相似文献
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The development of display technology has continuously increased the requirements for image resolution. However, the imaging systems of many cameras are limited by their physical conditions, and the image resolution is often restrictive. Recently, several models based on deep convolutional neural network (CNN) have gained significant performance for image super-resolution (SR), while extensive memory consumption and computation overhead hinder practical applications. For this purpose, we present a lightweight network that automatically searches dense connection (ASDCN) for image super-resolution (SR), which effectively reduces redundancy in dense connection and focuses on more valuable features. We employ neural architecture search (NAS) to model the searching of dense connections. Qualitative and quantitative experiments on five public datasets show that our derived model achieves superior performance over the state-of-the-art models. 相似文献