XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System固体的
9固体的传输特性
请注意，σ和κ都是张力量，例如，沿x轴的梯度原则上可以导致沿y - 或z轴沿ux量。但是，在大多数情况下，σ和κ的这些非对角线术语是比对角线术语小的数量级，因此我们将讨论限制为本章中的对角线术语。此外，重要的是要意识到该方程。（9.1）和等式。（9.2）是J E（U）和J H（t）的完整关系的第一阶taylor扩展。就本章而言，使用这种线性响应近似值远远超过了理由，鉴于典型的电压Δu<1，000 V和温度差异∆ t <1，000 k在现实世界中应用于大型固体（量V> 1 µ M 3）对应于1 µm Minuse Elively级别的1级和一级<<1级和温度级别的<1级和温度级别的<10k。在此制度中，我们可以将所谓的“ Onsager图片”中的固体视为显微镜，各个部分的组合：假定本节的每个部分都如此之大，以至于可以保持热力学平衡规则，并允许定义温度量化，例如每个单个部分的温度。但是，各个部分相对于彼此而言并不处于热力学平衡状态。从一开始，这似乎是一个显然简化讨论的假设。我们将在本章中看到，实际上并非如此：基本原因是我们
控制固体的光子数相干
量子通信网络依赖于使用单个光子在内的量子加密协议，包括量子密钥分布（QKD）。有关QKD协议安全性的关键要素是光子数相干（PNC），即零和一光子群之间的相位关系，这在很大程度上取决于激发方案。因此，要获得具有所需属性的空气量子，需要选择用于量子发射器的最佳泵送方案。半导体量子点产生高纯度和无法区分性的按需单个光子。利用量子点与刺激脉冲结合的两光子激发，我们证明了具有可控程度的PNC的高质量单光子的产生。我们的方法为量子网络中的安全通信提供了可行的途径。
固体的总能量的快速准确预测...
摘要我们使用图形卷积神经网络（GCNN）来快速准确地预测固体溶液二元合金的总能量。gcnns允许我们抽象固体物质的晶格结构作为图，从而将原子建模为节点和金属键作为边缘。此表示自然结合了有关材料结构的信息，从而消除了对标准神经网络（NN）方法所需的计算昂贵数据预处理的需求。我们在Ab-Initio密度功能理论（DFT）上训练GCNN，用于铜金（CuAU）和铁铂（FEPT）数据，这些数据是通过运行LSMS-3代码而生成的，该数据实现了OLCF SuperCutisters titan and Immit的LSMS-3代码，该代码实现了本地自称的多重散射方法。gcnn在计算时间方面，按数量级胜过Ab-Initio dft模拟，以产生给定的原子结构的总能量的估计。我们通过使用根平方的误差来量化深度学习（DL）模型的预测质量，将GCNN模型与标准NN的预测性能进行比较。我们发现，GCNN的可达到的准确性至少比MLP的数量级好。
第 3 章 / 晶体固体的结构 - UNC 物理学
衍射现象 当波遇到一系列间距均匀的障碍物时就会发生衍射，这些障碍物 (1) 能够散射波，并且 (2) 其间距在大小上与波长相当。此外，衍射是两个或多个被障碍物散射的波之间建立特定相位关系的结果。考虑图 3.1 a W 中的波 1 和 2，它们具有相同的波长 (�) 并在点 O – O � 处同相。现在让我们假设这两个波都以某种方式散射，即它们穿过不同的路径。散射波之间的相位关系很重要，它将取决于路径长度的差异。当这个路径长度差是波长的整数倍时，就会出现一种可能性。如图 3.1 a W 所示，这些散射波（现在标记为 1 � 和 2 �）仍然同相。据说它们相互加强（或相互干扰）；并且，当振幅相加时，就会产生图中右侧所示的波。这是衍射的一种表现，我们将衍射光束称为由大量相互加强的散射波组成的光束。散射波之间可能存在其他相位关系，但不会导致这种相互加强。另一个极端是图 3.1 b W 中所示的情况，其中散射后的路径长度差是半 w 的某个整数
范德华固体的机器人四维像素组装
通过组装层状二维材料 1、2，可以设计出具有原子级精确垂直组成的范德华 (vdW) 固体。然而，由微机械剥离的薄片 3、4 手工组装结构与可扩展和快速制造不兼容。进一步设计 vdW 固体需要精确设计和控制所有三个空间维度上的组成以及层间旋转。本文，我们报告了一种机器人四维像素组装方法，用于以前所未有的速度、精心设计、大面积和角度控制制造 vdW 固体。我们使用机器人组装由原子级薄的二维组件制成的预图案化“像素”。晶圆级二维材料薄膜的生长和图案化采用清洁、非接触式工艺，并使用由高真空机器人驱动的工程粘合剂印章进行组装。我们制备了多达 80 个独立层的范德华固体，由 100 × 100 μ m 2 的区域组成，这些区域具有预先设计的图案形状、横向/垂直编程的成分和可控的层间角度。这使得对范德华固体进行有效的光学光谱分析成为可能，揭示了 MoS 2 中新的激子和吸光度层依赖性。此外，我们制备了扭曲的 N 层组件，其中我们观察到了扭曲的四层 WS 2 在≥ 4° 的大层间扭曲角下的原子重构。我们的方法能够快速制造原子级分辨的量子材料，这有助于充分发挥范德华异质结构作为新物理 2、5、6 和先进电子技术 7、8 平台的潜力。对硅等无机晶体材料的结构和化学成分进行精确的三维 (3D) 空间控制（x、y、z）是集成电路的基础。通过堆叠二维材料 (2DM) 形成的范德华 (vdW) 固体不受晶格可公度性或层间键合的限制，因此与传统的顺序沉积晶体 1、2 相比具有两个优势。首先，相邻层之间的晶格和化学灵活性意味着可以生产具有层可调电学 4、5、9、磁性 9、10 和光电 11-14 特性的任意垂直晶体组合物序列。其次，这种层间灵活性引入了一个额外的维度 θ，即层间晶格旋转或扭曲，作为控制 vdW 固体性质的新自由度。这已在
价值键固体的变异量子模拟
我们引入了一种杂种量子古典变异算法，以模拟热力学极限中沮丧的量子自旋模型的地面状态相图。该方法基于群集 - gutzwiller ansatz，其中群集的波函数由一个组成的量子电路提供，其关键的目标是允许在最近的neighbor qubits上产生价值的两倍真实的Xy闸门允许。附加可调的单量Z-和双Qubition Zz-旋转门允许描述杂志有序和顺磁性相，同时将变化优化限制为U（1）子空间。我们将其替补 - 标记了针对正方形晶格上的J 1 - J 2 Heisen-Berg模型，并覆盖了其相图，该模型的相图设有长距离订购的Néel和柱状反铁磁相，以及由2×2 我们的申请表明，算法的收敛性是由远程顺序的开始引导的，开辟了一种有前途的途径，以合成的方式实现沮丧的量子杂志，以及其量子相过渡到其向Parmagnetic Valence-Bond固体的量子固体，并以车程开发了超支电路电路。 杂种量子古典变异算法，即所谓的变分量子算法（VQA），是当前研究的中心，因为它们的潜力在提供了当前发达的噪声中等中等范围的量表量子（NISQ）设备方面的有用应用[1]。 它们由一个通用反馈循环组成，其中NISQ DECICE通过参数提供量子状态 -我们的申请表明，算法的收敛性是由远程顺序的开始引导的，开辟了一种有前途的途径，以合成的方式实现沮丧的量子杂志，以及其量子相过渡到其向Parmagnetic Valence-Bond固体的量子固体，并以车程开发了超支电路电路。杂种量子古典变异算法，即所谓的变分量子算法（VQA），是当前研究的中心，因为它们的潜力在提供了当前发达的噪声中等中等范围的量表量子（NISQ）设备方面的有用应用[1]。它们由一个通用反馈循环组成，其中NISQ DECICE通过参数提供量子状态 -