基于不确定关系的多体纠缠探测研究

主要通过不确定关系研究包含k个不纠缠粒子的量子态,并且基于不确定关系给出多体纠缠的一种探测方法,这种探测方法能够用来识别一些不包含k个不纠缠粒子的量子态.     

一种基于粗糙集和粒子群优化算法的权重确定方法

为了克服基本粗糙集理论确定权重的不足,提出一种新的基于粗糙集和粒子群优化算法的权重确定方法.该方法先利用粗糙集和粒子群优化算法对决策表进行属性约简,对约简后的决策表再用粗糙集方法计算属性权重.运用该算法对教师职业倦怠与压力数据进行分析,得到影响教师职业倦怠的各种压力因子的权重.研究结果表明,基于粗糙集和粒子群优化算法可以对决策表的权重进行有效的分析.     

授之以鱼不如授之以渔——《磁场中的动态圆问题》的复习课设计

正一、教材分析带电粒子在匀强磁场中做匀速圆周运动是高中物理问题中比较常见的情景,解决此类问题的关键是能够找出粒子的运动轨迹,然后据轨迹确定圆心,并依据几何关系得到半径.在寻找粒子运动轨迹时,我们发现:粒子进入磁场的入射点、入射角度、轨迹圆半径(轨迹圆半径由入射速度大小、粒子比荷、磁感应强度决定)以及磁场形状都会影响粒子的运动轨迹.分析粒子在磁场中运动轨迹所有可能的集合问题是这几年高考考题     

RBF网络参数确定方法的研究

针对RBF网络结构参数确定问题,介绍了几种RBF网络结构参数确定方法,如基于遗传算法的训练方法和基于粒子群优化算法的训练方法等.实践表明,此RBF网络结构参数确定方法具有实用、高效等特点.     

粒子群算法求解基于广义Choquet-积分的多元非线性回归模型

多元回归模型已经成为当前数据挖掘中重要的方法之一,而求解回归模型的关键问题是如何确定回归系数和模糊测度.针对以往使用遗传算法确定回归系数和模糊测度时间复杂度高和收敛速度较慢的问题,使用一种高效的搜索算法——粒子群算法求解基于广义Choquet-积分的多元非线性回归模型,分别在人工数据和真实数据上进行实验,对粒子群算法和遗传算法进行比较.结果表明,用粒子群算法求解该模型不仅比遗传算法收敛速度快,而且还能搜索到比遗传算法更优的解.     

有界磁场中粒子运动问题归类分析

1．粒子初速度的方向确定,大小变化 放大轨迹圆：根据初速度方向确定圆心所在的直线,逐渐放大粒子运动的轨迹圆,找到临界点．     

胶原-丙烯酸丁酯接枝共聚物/氧化铝核壳型复合纳米粒子的制备及其红外发射率研究

在水溶液中将胶原大分子吸附于氧化铝纳米粒子表面,通过自由基引发的接枝共聚反应在胶原大分子上接枝聚丙烯酸丁酯支链制备了胶原丙烯酸丁酯接枝共聚物/氧化铝核壳型复合纳米粒子.确定了胶原大分子在氧化铝粒子表面的最佳吸附量以及探讨了接枝反应时间对接枝率、复合粒子的壳层厚度及红外发射率(8~14μm)的影响.结果显示,接枝反应时间在12—20h时,复合纳米粒子的壳层为厚度小于15nm的胶原丙烯酸丁酯接枝共聚物层;聚丙烯酸丁酯支链的接枝率为3.7%左右时,复合纳米粒子在丙酮、氯仿等有机溶剂中分散良好;胶原吸附量为3.01g/100gA l2O3时,胶原氧化铝复合物的红外发射率下降程度最大,相应的复合纳米粒子的红外发射率最低可至0.527.胶原大分子与氧化铝纳米粒子的界面相互作用导致了复合纳米粒子红外发射率的降低.     

是“系统”而不是“粒子”——关于波函数描述中的一个提法

在量子理论中,当粒子的波函数给定后,粒子所有力学量的观测值和几率分布不一定确定,还与粒子所处的外界环境有关     

“不确定关系”的教学体会

在经典力学中,我们总是用坐标和速度(或动量)来描写宏观粒子的状态,即(r,v)或(r,p).这就意味着人们可以通过实验同时精确测定粒子的位置和动量.而量子理论揭示出了微观粒子不仅具有粒子性,而且还具有波动性,经典力学的描述方法不再适用了.通过研究发现,微观粒子的位置与动量之间存在着一种相互依赖、相互制约的关系,要同时测出微观粒子的位置和动量,其精密度是有一定限制的.这个限制来源于微粒的波粒二象性.1927年,海森伯(W.Heisenberg)提出:粒子在客观上不能同时具有确定的坐标位置及相应的动量.后来,人们利用合实参量积分的非负性,由量子力学严格导出了不确定关系的精确表达式:     

高考物理模拟试题

一、单项选择题: 1.一个带电粒子沿垂直于磁场的方向射入一匀强磁场,粒子的一段径迹如图1径迹上的每一小段都可近似看成圆弧,从图中情况可以确定〔〕 A.粒子能量逐渐减小,带负电 B.粒子能量逐渐增大,带负电 C.粒子能量逐渐减小,带正电 D.粒子能量逐渐增大,带正电所示,粒子运动方向从b到a,X欠X 你发X欠沐袄 图1欠 一 一 一l柬! 一 ︸ 一 .︷︸一︷一︸一一--I司.司.︸一︷︸一 2.氢原子核外电子由外层轨道跃迁到内层轨道时,关于它的电势能和动能的变化情况,下列说法正确的是〔二 A.电势能增大,动能减少,但电势能的增加量小于动能的减少量…     

基于粒子群优化小波神经网络的大型商场应急疏散能力评价仿真分析

为了能够提高大型商场应急疏散能力评价的准确性,确保大型商场的安全性,将改进粒子群算法优化的小波神经网络应用于大型商场应急疏散能力评价中.文章研究了小波神经网络的基本理论,确定了小波神经网络的数学模型;设计了改进粒子群算法的模型,并且提出了改进粒子群算法的优化模型;最后以10个大型商场为研究对象,利用所提出的方法对其应急疏散能力进行评价,评价结果表明,粒子群优化的小波神经网络能够快速地、准确地获得大型商场应急疏散能力的实际状况.     

混合神经网络的高校网络舆情预测模型研究

为了对高校大学生群体性事件网络舆情进行准确预测并作正确引导,提出一种基于改进粒子群算法的混合神经网络(HANN)的高校网络舆情的发展趋势预测模型.HANN首先采用自适应调整策略和混沌理论对粒子群算法进行改进得到改进粒子群算法(CSA-PSO),再通过CSA-PSO算法训练径向基人工神经网络(RBF ANN)得到;RBF ANN的结点个数通过试探法确定.通过实例测试和与其它模型比较实验,结果表明所提出的HANN方法具有较高的预测精确,综合性能较好.     

物质的量及其应用

科学需要计量,从汉字的构成来看,“科”字由“禾”和“斗”两字组成,意思是“用斗来量禾(粮食)”.计量需要标准,“量”字就是“一日一里”,“日”、“里”是计量时间和长度的标准.化学的研究对象是物质,物质的多少可以通过质量或体积来计量,正因为如此,初中化学一开始就学习天平和量简的使用.从微观的角度来看,化学反应是构成物质的粒子之间相互作用生成其它粒子的变化,反应前后不仅反应物与生成物的质量比是确定的,而且粒子的个数比也是确定的.     

确定磁偏转圆心的方法

磁偏转问题即带电粒子在磁场中做匀速圆周运动的问题,一直是高考考查的热点,特别是近几年,每年都出了一道有关这方面的题目.解决这类问题的关键是:确定带电粒子圆轨道的圆心.下面以全国高考题为例说明确定粒子轨道圆心的方法.     

根据结构示意图确定粒子名称及符号

在历年的中考化学试卷中都会涉及到粒子名称、粒子符号等化学用语的考查,而化学用语的学习恰恰是初中化学的难点。下面通过实例阐述从结构示意图确定粒子名称及符号     

添加Si3N4纳米粒子的镍磷复合锻工艺及镀层性能研究

通过正交试验法确定了镍-磷-Si3N4纳米粒子复合镀最佳施镀工艺,研究了热处理温度对镀层硬度的影响,对镀层的微观结构进行了分析.     

一种改进的自适应变异的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法存在的早熟收敛问题,提出了一种改进的自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度方差和当前最优解的大小,确定当前粒子的最佳变异因子。使用变异因子来改变粒子的运动方向,使粒子进入临近区域继续搜索,以确定新的个体极值和全局极值,避免出现局部最优解。仿真结果表明:自适应变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力,其全局搜索能力有了一定提高,收敛速度较快,并且能够有效避免早熟收敛问题;虽然耗费时间有所增加,但在可接受范围内,用少许的时间代价换取全局最优解是值得的。     

基于动态权值的PSO算法的多传感器数据融合

针对标准粒子群算法的缺点,在原有算法的基础上,提出一种动态权值的粒子群优化算法,使得粒子在迭代过程中惯性权值随粒子进化度和聚合度的变化而改变,并将其尝试性的运用到数据融合领域．实验结果表明,改进的PSO算法能近似最优地确定数据融合中各权值因子,使融合在信息源的可靠性、信息的冗余度／互补度以及进行融合的分级结构不确定的情况下,以近似最优的方式对传感器数据进行融合．     

刍议电子和光子

1电子和光子 所有的粒子都有确定的质量．按狭义相对论给出,粒子的质量是速度的函数,且随速度口的增加而增加．     

例析晶胞分割及晶体密度等参数的计算

为能帮助中学生更好地掌握晶胞分割和晶体密度等参数计算的知识,以一些中学常见的金刚石、CaF2及SiO2、BN、ZnS、CuCl、CuO等晶胞为例进行了剖析.采用合理的分割方法,可直观地观察并确定晶胞立方体顶角里边的粒子与其他各粒子间的位置关系;借助晶体或晶胞的一些参数,可对晶体密度等参数进行相关的计算.