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World File Search System能量状态
量子光学中出生规则的出现
自从贝尔的不平等现象出现以来，很明显，局部隐藏的变量模型不能与量子力学的完整数学形式兼容[1,2,2,3,4]。的确，最近无漏洞的实验似乎与该结论一致[5,6,7,8]。尽管如此，仍然存在一个开放的问题，其中观察到的现象本质上是真正的量子，没有经典的类似物。这个阐明量子古典边界的问题是实际重要的，因为许多新的和新兴的技术，例如量子计算，量子通信和量子传感，都依赖于这种区别来实现其效果和安全性[9]。量子光学的领域似乎是探索这个问题的好地方，因为感兴趣的系统相对简单地以离散场模式来描述，而重要的光 - 物质相互作用可能仅限于光dection设备的物理学。量子光学的更好奇的方面之一是真空或零点字段（ZPF）的概念。在量子电动力学（QED）中，真空状态被定义为仅是给定领域模式的最低能量状态[10]。该状态下的光子数量为零，但其能量为非零，引起了“虚拟”光子的概念。尽管量子真空被视为仅是虚拟的，但其影响是非常真实的。现象，例如Casimir力量，范德华的吸引力，羔羊的移位和自发发射都有其起源在量子真空中[11]。量子光学中真空状态的突出性表明，它们可能在开发探索量子古典边界的物理理论中很有用。在这项工作中，我们将假设QED的量子真空是真实的，而不是虚拟的。这样做，我们将放弃对量子理论的所有正式参考，并考虑一个仅由古典物理学支配的世界，尽管在这种情况下，在这种世界中存在着重新的真空
计算机模拟揭示了设计酶中化学步骤的完全熵活化屏障
摘要：尽管蛋白质结构的计算机设计取得了进展，但事实证明，通过此类方法设计有效的酶催化剂非常困难。该领域的挑战之一是通过计算机设计催化肯普消除反应的酶，这种反应在自然界中是观察不到的。在几种此类设计中，有一系列的催化速率常数可以通过实验室进化提高几千倍，尽管与催化类似化学反应的天然酶相比仍然很小。这些进化的设计酶还表现出与热展开无关的异常温度最适值。在这里，我们报告了这些酶的催化反应和构象热力学的广泛计算机模拟，以分析催化活性低和温度行为异常的根本原因。结果表明，酶-底物复合物存在较低的能量状态，这在具有过渡态类似物的晶体结构中是看不到的，这解释了低活性的原因。化学步骤和两种反应物状态之间的过渡的计算阿伦尼乌斯和范特霍夫图均为线性，并且发现所得的反应热力学使催化屏障完全熵化。基于我们计算出的热力学参数的动力学建模为最佳温度提供了两种可能的定量解释：308 K 时限速步骤的变化或底物结合后热容量变化为 − 0.3 kcal/mol/K，其中实验数据似乎与前者最为一致。关键词：酶动力学、Kemp 消除、酶设计、熵、热容量 ■ 简介
计算2D旋转金属中2D自旋效应
1可用的能量状态，具体取决于旋转和旋转的电子动量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2具有自旋轨耦合的电子的可用能状态。现在分开销售和旋转的针分散。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 3在存在磁场的情况下具有自旋轨道耦合的电子的可用状态。旋转和旋转的分散体分别向上和向下移动。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 4个状态在存在磁场的情况下具有自旋轨道耦合的电子占据。旋转的占用状态多于旋转。。。。。。4 5代表可用状态旋转和旋转状态的两个区域分别以2D为单位。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 6将磁场应用于具有自旋轨道耦合的材料会导致电流流动。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 7 1D网格，指示所使用的指数和正方向。。。。。。。9 8边缘的网格点描述了一个内部网格点的一半。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 9表示2D网格的表示和用于每个网格点的索引。。11 10随着时间的时间为𝑈1∕4，1∕4的计算解决方案，对于𝑁=𝑁= 2 + 1个网格点。18 11在𝑥方向上由磁场产生的𝜇的稳态解。。20 12在𝑦方向上由磁场产生的𝜇的稳态解。。20 13由𝑥-和𝑦方向在𝑥 - 方向上产生的𝜇产生的稳态解20 14 𝜇的最大值作为自旋电流效应强度的函数。20 15 𝜇的最大值作为磁场强度的函数。。。20 16𝑆= 0的𝑆𝑆的稳态解决方案。2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 17𝑆= 0的𝑆𝑆的稳态解决方案。1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 18𝑆𝑆的最大值和最小值作为自旋电效应强度的函数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22
统计力学、神经网络和人工智能...
分别来自统计力学和贝叶斯概率的方法对于思考某事是否发生的可能性来说是截然不同的。统计力学是理论物理学的一个领域，在神经网络中主要用作寓言；作为在一个领域创建的模型，并（非常有用地）应用于另一个领域。这几乎就像用物理学来讲故事。这些方法可以成功使用的想法是如此极端，以至于这些方法可以在神经网络和深度学习中找到新家几乎令人震惊。统计力学的概念是受限玻尔兹曼机 (RBM) 学习方法的核心。受限玻尔兹曼机使用的底层方法与随机梯度下降实现（例如反向传播）所使用的方法非常不同。这意味着 RBM 可以具有多层架构并学会区分更复杂的模式，从而克服我们之前讨论过的简单多层感知器 (MLP) 的局限性。统计力学处理的是只能通过其能量状态来区分的小单元的发生概率。相比之下，贝叶斯概率提供了一种截然不同的思考事情发生概率的方式。这两种面向概率的方法共同为高级机器学习方法奠定了基础。既然我们已经确定了统计力学和贝叶斯方法的重要性，我们将把注意力（针对本章和紧接着的章节）限制在统计力学及其与神经网络的基础关系上。稍后，当我们讨论更高级的主题时，我们将全面讨论统计力学和贝叶斯方法的融合。统计力学在神经网络中的作用首次为人所知是在 1982 年 John Hopfield 发表他的研究成果时 [1]。他的研究成果借鉴了 Little 及其同事在 1974 年 [2] 提出的观点。本章介绍了统计力学中的一些关键概念；足以理解一些经典论文的主题：Hopfield 的原创成果（介绍了后来被称为 Hopfield 网络的内容）以及由 Geoffery Hinton 及其同事开发的玻尔兹曼机的一些关键成果。
能量分辨自旋相关测量：弱相互作用的费米气体中解码横向自旋动力学
集体自旋动力学在自旋晶格模型中起着核心作用，例如量子磁性的海森堡模型[1]，Anderson pseudospin模型超导性[2]和Richardson-Gaudin模型的配对模型[3]。这些模型已在离散系统中进行了模拟，包括离子陷阱[4-6]，量子气显微镜[7]和腔QQ的实验[8]，这些[8]可实现单位分辨率。相比之下，弱相互作用的费米气体（WIFG）为在准连续系统中实现旋转晶体模型提供了强大的多体平台。在几乎无碰撞状态中，单个原子的能量状态在实验时间尺度上保存，在能量空间中创建了长期寿命的合成拉力[9]，这在强烈相互作用的方向上是无法实现的。这个能量晶格模拟了集体的海森伯格汉密尔顿人，具有可调的远距离相互作用[10-17]和可调节的各向异性[18]。在这项工作中，我们展示了能量分辨自旋相关性的测量，这些相关性提供了能量空间自旋晶格中横向自旋动力学的物理直观图片。此方法可以使微观介绍量子相变的特征和宏观特性（例如磁化）的特性的特征。在具有集体海森堡汉密尔顿的多体旋转晶格中，随着相互作用强度的提高，依赖站点依赖性的连接和站点对站点相互作用之间的相互作用导致向自旋状态的过渡，从而导致大型总横向自旋。使用总横向磁化作为顺序参数，已经在40 K的WiFG中观察到了此转变。通过我们的能量分辨测量值提供了对自旋锁定过渡的更多信息，这说明了局部低能和高能亚组中横向自旋成分之间强大关系的出现以及这些
功能性大脑状态的能量与青少年期精神分裂症患者和健康人的认知相关
青少年期发病的精神分裂症 (AOS) 罕见且研究不足，与成人期发病的精神分裂症相比，其认知障碍更严重，预后更差。神经影像学显示，与对照组相比，AOS 患者的区域激活（一级效应）和功能连接（二级效应）发生了改变。成对最大熵模型 (MEM) 将一级和二级因子整合为一个称为能量的量，该量与大脑活动模式发生的概率成反比。我们采用组合方法研究与任务相关的组件的多个全脑 MEM；数百个独立的各个子系统的 MEM 适合 7 特斯拉功能性 MRI 扫描。在执行宾州条件排除测试 (PCET) 以检测执行功能时，从 23 名 AOS 个体和 53 名健康对照者收集了数据，已知 AOS 患者的执行功能受损。与对照组相比，AOS 患者的 PCET 表现准确度显著降低。大多数模型显示 PCET 分数与 fMRI 上获得的总能量之间存在显著的负相关性。在所有实例中，AOS 组与高能量状态的出现频率显著增加相关，使用混合效应模型进行评估。使用能量景观（在低维平面上可视化高能量和低能量状态）和轨迹分析（量化整个景观中的大脑状态演变）进一步研究了一个示例 MEM 实例。两者都支持能量分布中的患者控制差异。精神病理学的严重程度与能量呈正相关。MEM 在任务相关系统中对能量的综合表示可以帮助表征 AOS、认知障碍和精神病理学的病理生理学。
反应材料碎裂行为与能量释放的基础研究
反应材料 (RM) 是一类由金属、金属氧化物和/或聚合物组成的工程颗粒复合材料。这些复合材料在国防应用方面很有吸引力，因为它们的碎裂和能量释放特性或热机械行为可增加向目标的有效能量传递。了解和预测 RM 的热机械行为对于有效设计和应用这些材料至关重要。在这项工作中，我们制作了具有不同成分、孔隙率和粒度的铝和 Al/PTFE RM 样品，以产生不同的机械响应和能量释放。准静态压缩试验、Kolsky 杆压缩试验和高速冲击研究用于评估 RM 样品在应变率在 10 −3 s −1 和 10 5 s −1 之间的机械响应。开发并验证了一种广义参数化模型，用于预测具有不同成分、孔隙率和粒度的 RM 的准静态材料响应。Kolsky 棒样本的碎片分布和高速撞击研究用于评估现有的碎片模型，表明广义的 RM 碎片模型仍然难以捉摸。展示了最小能量状态碎片模型在预测动态碎片粒状复合材料的特征碎片尺寸中的应用，并讨论了其局限性。弹式量热法和通风量热法实验用于探索本质上是多相的 RM 燃烧特性。开发了一种相位兼容的吉布斯最小化自由能平衡求解器，以改进对 RM 反应的能量释放和平衡产物状态的预测，并使用弹式量热法测量进行了验证。关键词：反应材料、铝/PTFE 燃烧、颗粒复合材料、动态碎裂、多相平衡建模、Grady 碎裂模型
营养和能量传感器 mTORC1 和 AMPK 可能参与非后生动物细胞命运分化
mTORC1 和 AMPK 是相互拮抗的营养和能量状态传感器，与许多人类疾病有关，包括癌症、阿尔茨海默病、肥胖症和 2 型糖尿病。社会性变形虫 Dictyostelium discoideum 的饥饿细胞会聚集并最终形成由柄细胞和孢子组成的子实体。我们关注如何实现细胞命运的这种分歧。在生长过程中，mTORC1 高度活跃，而 AMPK 相对不活跃。饥饿时，AMPK 被激活而 mTORC1 被抑制；细胞分裂被阻止并诱导自噬。聚集后，少数细胞（前柄细胞）继续表达与聚集期间相同的发育基因集，但大多数细胞（前孢子细胞）切换到前孢子程序。我们描述了表明过表达 AMPK 会增加前柄细胞比例的证据，抑制 mTORC1 也会增加前柄细胞的比例。此外，刺激细胞内酸性区室的酸化同样会增加前柄细胞的比例，而抑制酸化则有利于孢子途径。我们得出结论，细胞分化的前柄途径和前孢子途径之间的选择可能取决于 AMPK 和 mTORC1 活性的相对强度，这些活性可能受细胞内酸性区室/溶酶体 (pHv) 的酸度控制，pHv 低的细胞具有高 AMPK 活性/低 mTORC1 活性，pHv 高的细胞具有高 mTORC1/低 AMPK 活性。深入了解这种转换的调节和下游后果应该会提高我们对其在人类疾病中潜在作用的理解，并指出可能的治疗干预措施。
MSE 8803-A：材料科学与工程的量子力学
2024 年春季 讲师：Eric Vogel 教授，eric.vogel@mse.gatech.edu，Marcus 纳米技术大楼，2133 室 课程：周一，12:30 PM – 1:45 PM，J. Erskine Love 制造大楼，299 室 办公时间：待定 目标：完成本课程的学生将学习将材料成分和结构与态密度联系起来所必需的基本基础知识，态密度决定了几乎所有材料类别（例如有机分子、半导体、金属、绝缘体）的电子、光学和热特性及特性。 目的：电子和声子态的密度和特性决定了材料的许多电子、光学和热特性。本课程提供描述原子、分子和固体中这些状态所必需的基本量子力学基础。完成本课程的学生将学习将材料成分和结构与状态密度联系起来的基本基础知识，状态密度决定了几乎所有材料类别（例如有机分子、半导体、金属、绝缘体）的电子、光学和热性能以及特性。例如，拉曼表征需要了解原子和分子允许的振动模式；光致发光需要了解允许的能量状态和选择规则；热导率需要了解声子状态密度；固体中的电子传输需要了解能带结构。因此，材料科学家或工程师必须具备量子力学的实际知识才能真正理解这些特性和表征技术。虽然将提供将这种理解应用于特定材料的特性和特性的示例作为背景，但应该强调的是，这门课不是一门特性课，不会广泛涵盖电子、光学和热特性本身。这门课需要数学计算；然而，本课程将尝试尽量减少数学的复杂性，以允许材料科学家和工程师获得必要的概念理解。参考资料：Eisberg & Resnick 的书包含大量将要涵盖的材料。但是，要掌握这些材料，拥有来自不同视角的几本书和参考资料会很有帮助。以下内容涵盖了课程的各个方面，但也涵盖了本课程中未包含的主题。
使用通用光伏设备模型
在染料敏化的太阳能电池（DSSC）中，光被敏化的染料吸收。当光撞击染料分子时，它会吸收光子并将其兴奋至更高的能量状态。这种激发态允许染料分子将电子注入半导体的传导带，从而产生电流。选择染料特性非常重要，因为它可以帮助提高DSSC的性能。然而，从相同批次用作染料的植物或水果的相同输出电流特性非常困难。此外，改善了制造染料敏化的太阳能电池的电性能，例如短路电流密度和效率，这是至关重要的，因为需要考虑许多实验因素。因此，要最大程度地减少材料资源的额外利用，这是由于制造不成功的风险并理想地获得更好的性能，进行基于模拟的研究对于优化DSSC的性能很重要。自由软件通用光伏设备模型（GPVDM）是一个有前途且有趣的工具，因为它的免费许可和通过图形接口易于访问，用于模拟光电设备，包括OLED，OFET和各种类型的太阳能电池。本文考虑了3-D光伏设备模型GPVDM，以模拟用不同的叶绿素染料样品以DSSC性能模拟所提出的结构。本文旨在表征基于叶绿素的DSSC的高电流密度 - 电压（J-V），并确定合适的光伏仿真软件，用于运行基于叶绿素的DSSC的模拟。最后，将结果与各种文献来源中报道的实验数据进行了比较。结果表明，对于虫丝豆糖叶（CHL E），增强的短路电流密度（JSC）为0.3556 mA cm -2，这是所测试的其他染料中最高的。模拟短路电流密度（JSC）的值与已发表论文中报道的JSC的实验结果略有不同。总而言之，GPVDM可被认为适用于建模DSSC。