铁电体中的非均匀极化纹理为丰富的新材料物理学提供了沃土。非均匀极化分布的含义之一是在极化不连续处或一般在极化矢量场发散非零的点处出现束缚电荷。束缚电荷会感应出能量耗费很大的电场。因此,无论极化分布多么复杂,系统都倾向于保持其内部的电中性。那么中性意味着要么极化矢量场应该无发散,要么束缚电荷应该受到半导体性质的自由载流子的屏蔽。非均匀且几乎无发散的极化纹理主要见于多轴铁电体 [1,2],其中自发极化矢量可以旋转。
铁电体中的非均匀极化纹理为丰富的新材料物理学提供了沃土。非均匀极化分布的含义之一是在极化不连续处或一般在极化矢量场发散非零的点处出现束缚电荷。束缚电荷会感应出能量耗费很大的电场。因此,无论极化分布多么复杂,系统都倾向于保持其内部的电中性。那么中性意味着要么极化矢量场应该无发散,要么束缚电荷应该受到半导体性质的自由载流子的屏蔽。非均匀且几乎无发散的极化纹理主要见于多轴铁电体 [1,2],其中自发极化矢量可以旋转。
所需合金和有机粘合剂系统的金属粉末。用于模具填充,使用插槽涂层和刀片过程步骤。糊状物均匀地从一个式式底部喂入插槽式头部,以确保均匀地转移到霉菌材料中。插槽式头部随后在基板上均匀移动,并不断用糊剂填充模具的腔。由于在整个底物宽度上施加了材料,因此将刀片集成到模具填充过程步骤中。此外,将材料压入空腔以克服毛细管力并避免没有物质区域。同时,它可以确保可以去除多余的材料并在模具区域后面收集。
关键字定义矢量具有具有幅度和方向标量值的值,该值仅具有尺寸的值,该值仅速度速度变化速率的速率量度随时间速度变化的量度量度速度变化位移变化单个方向均匀运动恒定运动恒定运动非均匀运动的距离变化的速率,其具有变化值
除了其实验含义外,这一发现还挑战了有关超导性如何工作的长期假设。团队表明,底物的侧向压缩可以稳定材料,即使它与通过从各个方向均匀挤压的均匀压缩差异,类似于钻石砧细胞产生的压缩。这一发现为原子间距在实现超导性中的作用提供了新的见解。
短脉冲激光-固体相互作用为研究复杂的高能量密度物质提供了独特的平台。我们首次展示了固体密度微米级 keV 等离子体在高达 2 × 10 21 W/cm 2 的强度下被高对比度、400 nm 波长激光均匀加热的现象。X 射线发射的高分辨率光谱分析表明,在 1 µ m 的深度内均匀加热至 3.0 keV。粒子内模拟表明产生了均匀加热的 keV 等离子体,深度达 2 µ m。靶内深处的显著体积加热和高度电离离子的存在归因于少数 MeV 热电子被捕获并在靶鞘场内进行回流。这些条件使得能够区分高能量密度环境中电离势降低的原子物理模型。
摘要:磁传感器元件的准确测量一直是磁场应用中的重要问题,但传感器系统中存在不可避免的误差,在使用前需要进行校正。常见的标量校正方法难以对传感器元件进行有效校正,因为它需要均匀稳定的背景磁场,并且依赖于磁场模量。因此,设计了一套可用于传感器矢量校正的三轴亥姆霍兹线圈,以产生受控的标准磁场。分析了线圈的设计指标、均匀区大小以及磁场与电流的关系,为传感器元件的有效校准提供依据。测量结果表明,本文设计的线圈的均匀区大小和磁场精度满足设计要求。同时,利用该线圈进行传感器阵列标定和磁目标定位,使传感器误差降低了3个数量级,磁目标定位精度达到0.1m,实用效果良好。
摘要。它由Boukerrou等人展示。[IACR Trans。对称加密。1(2020),331–362]完美的非线性函数的F- Boomerang均匀性(与偶数均匀均匀性相同)在f P n(p Prime)上为0,并且在F 2 N上几乎是完美的非线性函数之一。自然地询问APN或其他低不同均匀均匀函数在偶数和奇数特征中发生的情况是很自然的。在这里,我们明确确定具有较低差均匀性的几个地图的二阶零微分光谱。特别是,我们计算了一些几乎完美的非线性(APN)函数的二阶零微分光谱,而不是奇数特征的有限范围,从而进一步推动了Boukerrou等人的研究。并继续在Li等人中。[Cryptogr。社区。14.3(2022),653–662],事实证明,我们所考虑的函数也具有低二阶零差异均匀性。此外,我们研究了某些功能的二阶零差异光谱,其均匀的有限范围甚至特征的有限型均具有较低的均匀均匀性。我们将这个新概念连接到了汇总和消失的频率概念,并通过我们的方法发现了消失的平流的数量。我们对几个方程式过度有限的场进行了详细的分析,这些方程可能在本文范围之外具有兴趣。
最近,随着一种高效创建广义均匀叠加态的新算法的开发,人们取得了重大突破[1]。结果表明,对于 M 不是 2 的幂的情况,仅使用 O(log (M)) 个量子比特和 O(log (M)) 个量子门,就可以通过确定性方法(值得注意的是,无需辅助量子比特)来准备广义均匀叠加态。就资源利用率(量子门复杂度)和速度(量子电路深度)而言,这比以前已知的创建广义均匀叠加态的方法有了指数级的提升。例如,当叠加态的数量为 M = 2 + 2 时,新算法只需要 r + 2 个量子门。从这个角度来看,以前需要超过 200 万个量子门的状态准备现在只需 23 个即可完成,而原本需要超过 400 万个门的任务现在只需要 24 个。