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密度矩阵
密度矩阵在量子力学中用于给出量子系统的部分描述，其中省略了某些细节。例如，在由两个或多个子系统组成的复合量子系统中，人们可能会发现，只构造其中一个子系统的量子描述很有用，无论是在单个时间还是作为时间函数，而忽略其他子系统。或者，量子系统的确切初始状态未知，人们希望使用概率分布或预概率作为初始状态。概率分布用于经典统计力学以构造部分描述，密度矩阵在量子统计力学中起着类似的作用，这超出了本书的范围。在本章中，我们将提到密度矩阵在量子理论中的几种使用方式，并讨论它们的物理意义。正算子和密度矩阵在第 3.9 节中定义。概括地说，正算子是特征值非负的 Hermitian 算子，密度矩阵 ρ 是迹（特征值之和）为 1 的正算子。如果 R 是正算子但不是零算子，则其迹大于零，并且可以通过公式定义相应的密度矩阵
密度脑电图
摘要 目的 功能连接 (FC) 越来越多地被用作神经调节和提高性能的目标。目前，使用脑电图 (EEG) 对 FC 进行可靠的评估需要具有高密度蒙太奇的实验室环境和较长的准备时间。本研究调查了使用低密度 EEG 蒙太奇重建源 FC 以用于实际应用的可行性。方法 使用逆解重建源 FC，并将其量化为 alpha 频率中绝对虚相干的节点度。我们使用模拟的相干点源以及两个真实数据集来研究电极密度（19 个电极 vs. 128 个电极）和使用模板与基于单个 MRI 的头部模型对定位精度的影响。此外，我们还检查了低密度 EEG 是否能够捕捉个体间相干强度的变化。结果 在数值模拟和实际数据中，电极数量的减少导致相干源和耦合强度的重建可靠性降低。然而，当比较从 19 个电极重建 FC 的不同方法时，使用波束形成器获得的源 FC 优于传感器 FC、独立成分分析后计算的 FC 和使用 sLORETA 获得的源 FC。特别是，只有基于波束形成器的源 FC 才能捕捉运动行为的神经相关性。结论 从低密度 EEG 重建 FC 具有挑战性，但使用波束形成器的源重建时可能是可行的。
使用单斜 ZrO 2 的电荷密度和态密度 (DOS)
在固体物理学和凝聚态物理学中，态密度 (DOS) 量化了所考虑材料中易被占据并具有确定能量的电子态的数量。只要知道色散关系，就可以计算出这个量。可以为各种各样的系统计算 DOS。某些量子系统由于其晶体结构而具有对称性，这简化了 DOS 的计算。总 DOS 是一个允许确定材料电子传导特性的参数。对于晶体中的每个原子，我们确定一个半径为的球体，在该球体内部，我们将电子密度投影到球谐函数（类型：s、p、d 或 f）上。部分 DOS 用于识别晶体中化学键的结构。使用 DFT（密度泛函理论）对单斜 ZrO 2 (m-ZrO 2 ) 的电荷密度和 DOS 进行了第一性原理研究，其中 m-GGA (TPSS) 函数用于交换关联势、伪势 (PP) 近似和 STO (斯莱特类型轨道) 作为集成在 ADF-BAND 代码中的基本函数。氧化锆 (ZrO 2 ) 是一种高 k 电介质 (k 25 和 E g 6 eV)。ZrO 2 是一种很有前途的高 k 电介质候选材料，可取代 SiO 2 作为 CMOS 中的栅极氧化物，因为它兼具出色的机械、热、化学和介电性能。
分支点密度的波动光学研究
摘要。我们使用波动光学模拟来研究网格采样方面的分支点密度（即瞳孔相位函数内的分支点数量）。这些波动光学模拟的目标是模拟平面波在均匀湍流中的传播，包括使用希尔谱建模的有限内尺度的影响和不受有限内尺度的影响。实际上，网格采样为波动光学模拟中的分支点分辨率提供了衡量标准，而 Rytov 数、Fried 相干直径和等晕角则为设置和探索相关的深度湍流条件提供了参数。通过蒙特卡罗平均，结果表明，在没有有限内尺度的影响的情况下，分支点密度在充分的网格采样下无限制地增长。然而，结果还表明，随着内尺度尺寸的增加，这种无界增长 (1) 会随着 Rytov 数、Fried 相干直径和等晕角的强度增加而显著减小，并且 (2) 会随着网格采样的充分而饱和。这些发现意味着未来的发展需要包括有限内尺度的影响，以准确模拟自适应光学中分支点问题的多面性。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可证出版。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.OE.61.4.044104]
骨密度改善：肌腱和...
Terahertz波和脉冲电磁频率的多方面益处范围超出了身体健康，包括疼痛管理，免疫系统支持，平衡增强，改善睡眠，皮肤恢复活力和情绪调节。随着这些技术继续进行探索和完善，它们具有全面改善老年人生活的潜力变得越来越明显，为优雅地衰老并保持高质量的生活质量。
脑密度聚类分析
fMRI 的最新研究重点是放宽大脑在实验过程中处于静态的假设。许多研究表明，在单次扫描过程中，大脑是随时间变化的（或动态的）（Chang and Glover，2010；Sakoglu 等人，2010；Hutchison 等人，2013；Calhoun 等人，2014；Faghiri 等人，2018；Lurie 等人，2020）。分析大脑动态方面的一种常用方法是使用滑动窗口结合连接估计器（例如 Pearson 相关）来估计随时间变化的连接（Handwerker 等人，2012；Allen 等人，2014）。这种方法很有用并且被广泛使用，部分原因是它很简单，但它也有一些局限性。对数据进行窗口化会导致 fMRI 中的时间信息变得平滑，可能会丢失重要信息。此方法的一个较小的问题是，必须使用特定的窗口长度进行此分析，而更改此窗口长度可能会改变最终结果（Sakoglu 等人，2010 年；Shakil 等人，2016 年）。为了解决平滑问题，已经提出了几种方法，这些方法要么更即时（Shine 等人，2015 年；Omidvarnia 等人，2016 年；Faghiri 等人，2020 年），要么使用不同的滤波和时频方法来探索连通性的全频谱（Chang 和 Glover，2010 年；Yaesoubi 等人，2015 年；Faghiri 等人，2021 年）。有关时变连通性的更详细评论，请参阅（请参阅 Bolton 等人，2020 年；Iraji 等人，2020a）。许多基于连接性的方法并不直接利用数据在其原始高维空间中的动态性（即，使用数据计算滑动窗口相关性，该相关性在每个组件对之间分别计算）。这导致需要在许多独立于其他 2D 空间的二维 (2D) 空间中检查数据（其中每个 2D 空间特定于一个组件对）。最近，有人提出了新方法，尝试使用不同的方法从这些 2D 空间转到更高维度（Faskowitz 等人，2020 年；Iraji 等人，2020b 年）。除了基于连接性的方法外，还有其他方法旨在直接从活动域信息中提取动态性。例如，隐马尔可夫模型已用于从 fMRI 中的活动数据中估计几个隐藏状态（Karahano˘glu 和 Van De Ville，2017 年；Vidaurre 等人，2018 年）。其他方法要么直接将活动信息纳入管道（Fu 等人，2021 年），要么专注于基于活动（如功率）计算的指标（Chen 等人，2018 年）。此外，还有一系列基于大脑不同部分之间共同激活的方法，它们也直接将活动信息纳入分析管道（Liu 和 Duyn，2013 年；Karahanoglu 和 Van De Ville，2015 年）。在过去十年中，许多研究使用静息状态（Damaraju 等人，2014 年；Guo 等人，2014 年；Faghiri 等人，2021 年）和任务 fMRI（Boksman 等人，2005 年；Ebisch 等人，2014 年）比较了精神分裂症患者的大脑与健康对照者的大脑。最近，人们更加重视探索大脑动态方面的方法（Damaraju 等人，2014 年；Kottaram 等人，2019 年；Giufford 等人，2020 年；Faghiri 等人，2021 年）。使用动态方法，一些研究报告称个体的活力较低
不透明度/灰尘密度变送器
中性密度滤光片插入调零夹具/滤光片支架，并放置在 OPM 2001 收发器外壳窗口前面，以检查透射仪的运行情况。收发器上的开关和指示灯允许一个人检查操作系统。开关将智能电子设备设置为其过滤器检查周期。指示灯指示操作员何时安装和拆卸过滤器。然后，操作员可以检查 HART 275 通信器上的 VIEW EPA DATA 菜单。电子设备存储最近的 30 个过滤器读数以及测量时间。零夹具也可用于模拟“离线”零校准。过滤器值的自动存储允许一个人在不到一小时内完成 EPA 过滤器审核！