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151.
利用两能级原子与腔场的相互作用转移纠缠 总被引:2,自引:2,他引:0
分析了大失谐情况下一个两能级原子和相干态腔场相互作用的特点;讨论了利用两能级原子和相干态腔场相互作用制备纠缠相干态的方法;提出了一个关于纠缠相干态的纠缠转移的方案。在这个纠缠转移的方案里,通讯伙伴之间使用的量子信道是由两个振幅相同位相相反的相干态构成的纠缠态。通过使用两能级原子和腔肠相干态的相互作用和两模正交态测量并在经典信息的帮助下完成了三个通讯伙伴之间的纠缠转移。随着近来腔量子电动力学技术的发展,这个方案是能够被实行的。 相似文献
152.
双车跟驰模型稳定性及非线性分析 总被引:2,自引:1,他引:1
彭光含 《四川大学学报(自然科学版)》2009,46(4):1057-1064
考虑双前车信息的影响,提出了交通流双车跟驰模型. 通过线性稳定性分析,得到了改进模型的稳定性条件,改进模型通过调节次近邻前车信息,提高了交通流的稳定性. 并对改进模型进行了非线性分析,获得了不稳定区域下的扭结一反扭结密度波. 模拟结果与解析结果一致. 数值模拟结果也表明,次近邻前车对交通流存在不可忽视的影响. 相似文献
153.
因为受限于因特网当前的蠕虫活动情况,无法系统地研究暗网检测系统在各种可能情况下的性能.采用了相比原型系统实验方法扩展能力更强的仿真方法,分析了蠕虫的扫描速度、可感染主机的数量和暗网地址数目等因素对于暗网检测系统蠕虫监测性能的影响.仿真实验显示,以上因素大多对于检测系统的性能有很大的影响,同时因特网的特点决定了暗网检测系统在因特网中早期检测蠕虫的作用有限.同时,得到了一个意外结论:被检测的暗网地址数目对于暗网检测系统的影响相对较小. 相似文献
154.
基于最近实验工作的结果(2010 Nat.Phys.6 265)即Danzl等在五能级M型级联系统中分别利用连续型和四光子型受激拉曼绝热通道(stimulated Raman adiabatic passage,STIRAP)实现了将Feshbach态上弱束缚的Cs2有效转移到其振转基态,本文理论研究了两种STIRAP方案实施的基本条件,解析推导系统的准暗态、绝热参数的具体形式并分析其存在的必要性,详细讨论布居转移效率对相关参量的依赖关系.通过比较激光脉冲的时序、中间能级的失谐量和自发辐射率、光场脉冲的幅值等诸多参量的不同影响,讨论方案各自的优缺点,找到了参量优化的方法以实现最高效的粒子布居数转移.与前人的实验结果相比,本文研究表明,实验观测值(约0.60)均低于理论预估最佳值(约0.97)的主要原因是受限于激发态能级的自发辐射率过大.该理论方案还可用于制备量子纠缠态,在量子逻辑门操控、量子信息传输等领域都有潜在的应用. 相似文献
155.
从国家与社会关系的角度看,国家与社会关系既表现为一种现实的社会存在,也代表着两种差异明显的价值取向。政治文化是国家与社会关系互动的文化体现,随着国家与社会关系的变化,体现着一定价值取向的政治文化也随之变化。处于国家与社会关系调整进程中的当代中国,以国家与社会的和谐互动为价值导向是构建和谐政治文化的题中应有之义。 相似文献
156.
通过引入聚乙烯亚胺(PEI)链与对叠氮苯甲酸(ABA)分子对薄层芳香聚酰胺复合反渗透膜(TFC)进行接枝改性, 采用傅里叶衰减全反射红外光谱(ATR-FTIR)和X射线光电子能谱(XPS)分析了反渗透膜活性分离层的化学组成和结构, 用静态水接触角仪与Zeta电位仪测试了反渗透膜表面的亲疏水性和电荷性质, 并利用扫描电子显微镜(SEM)及原子力显微镜(AFM)观察其表面形貌, 测试了反渗透膜在苦咸水与海水条件下的分离性能. 实验结果表明, 使用PEI与ABA对反渗透膜改性后, 提升了其分离层的致密度, 使硼渗透通过反渗透膜时的传质阻力变大, 从而将改性反渗透膜(TFC-PEI-ABA)对硼的截留率提升至90.45%, 达到了世界卫生组织对水质的要求. 相似文献
157.
荧光碳点作为一种新型碳材料,广泛应用在光催化、生物成像、靶向给药和电化学等方面。本文使用酵母粉作为碳点合成的起始原料,经微波加热的一锅法获得高效荧光碳点,碳点产率达到55%,其荧光量子产率高达35%。通过荧光光谱、UV-Vis、TEM和FT-IR等表征发现,碳点尺寸在5~10 nm,分散均匀,表面具有丰富的含氮基团,可有效调节共轭平面的电荷密度和带宽能隙。随后考察了碳点在定量检测含Fe~(3+)废水污染物中的应用,发现碳点可作为一种荧光探针在亲水溶液中有效地检测Fe~(3+),当碳点的质量浓度为0. 003%时,有较宽的Fe~(3+)检测范围(2. 5×10~(-7)~0. 52mol/L)、较高的选择性和敏锐性。 相似文献
158.
长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)在细胞生物学过程和疾病发展中扮演着关键性角色。由于lncRNA的亚细胞定位和其生物学功能密切相关,因此确定lncRNA的亚细胞定位具有重要意义。目前已有一些基于机器学习的方法来识别lncRNA的亚细胞位置,但在识别人类lncRNA的细胞特异性定位方面的相关工作仍然有限。该模型对人类细胞系lncRNA亚细胞定位问题进行了研究,提取了k-mer、CKSNAP、SRS和TSS特征信息,并对各类特征信息进行了融合,基于XGBoost和LightGBM结合的算法来预测人类细胞系lncRNA的亚细胞位置,并通过10倍交叉检验对模型进行了评估。结果表明,该模型预测人类细胞系lncRNA亚细胞定位的方法与现有的预测方法相比,预测成功率均有一定改进,其基准数据集的AUROC值最高达到92.26%。 相似文献
159.
160.