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相互无偏基的熵不确定关系的最优上界
2 | ⟨ ψ | [ A, B ] | ψ ⟩| 取决于初始状态，因此并不固定，以至于当 | ψ ⟩ 的某些选择时它会消失，这些选择不必是可观测量 A 和 B 的同时特征函数。此外，基于偏差的不确定性关系通常不能捕捉可观测量互补方面 [12] 的物理内容和信息内容的传播 [13]。用可观测量的熵来表示不确定性最早是由 Everett [17] 提出的。参考文献 [14] 对此进行了肯定的回答，即位置和动量可观测量的熵之和满足不等式。对于具有连续谱的可观测量，这种熵不确定关系分别在参考文献 [15, 16] 中得到证明和改进。当系统状态为高斯波包时，不等式的下界成立。熵不确定性关系在有限维希尔伯特空间中的可观测量的扩展最早在文献[11]中提出，后来在文献[18]中得到改进。我们希望
教学大纲 - 量子
数值应用。• 掌握在各种实验情况下将电子视为准粒子的概念。• 能够根据实验情况决定哪种金属模型（德鲁德、索末菲和布洛赫模型）最合适。• 理解经验伪势、布洛赫波包、电子群速度、空穴、布洛赫振荡的概念。• 理解布洛赫电子的量子描述与电导率的宏观特性之间的关系以及杂质、电子-电子相互作用和电子-声子相互作用的作用。• 掌握功函数、接触偏置、界面极化电荷的肖特基模型以及流过结的电流建模的概念。• 理解驱动微电子和纳米电子设备的量子效应。• 能够通过与实验数据单位的严格联系，将理论物理的详细章节转化为具有合理物理意义的数值应用。这一目标将通过与课程和高级数值方法的实践练习的紧密重叠来实现。
EEE 434-591：工程师的量子力学
EEE 434-591：工程师的量子力学 孟涛教授 本课程的内容（包括讲座和其他教学材料）均受版权保护。学生不得在课外分享，包括上传、出售或分发课程内容或在课程进行期间所做的笔记。任何课堂录音仅供参加本课程的学生在参加本课程期间使用。录音和录音摘录不得分发给他人。 课程描述：本课程的目的是加深对量子力学的理解。本课程将简要概述历史，并以波包为例介绍量子力学波函数及其概率解释。课程将介绍薛定谔波动方程，并讨论与现代电子设备相关的解决方案。将特别关注的现象之一是隧道效应，它允许电子“跨越”障碍。本课程还介绍了电子在超小型设备中遇到的电位以及有助于解释氢原子原子轨道的中心对称电位。本课程还将介绍薛定谔波动方程的近似解技术以及微扰理论，这有助于在已知电位受到微小扰动的情况下找到波动方程的解。
瞬态声场辐射力的数值模拟：应用于激光制导声镊
声辐射力 (ARF) 是由声波产生的稳定力，是实现微物体操作的一种便捷方式，例如微样本分离 [1-3] 和富集 [4]、细胞分选 [5,6] 和单细胞操作 [7]。与使用时间周期声场相比，使用脉冲和波列等瞬态激励可以实现更精确的操作 [1-7]。首先，脉冲声操作受瑞利声流的干扰较小 [8,9]，因为辐射力比声流建立得快得多 [10,11]。其次，使用声波包可以定位声干涉图样，从而控制声捕获区域的空间范围 [12]。事实上，驻波比行波施加了大得多的辐射力（在小颗粒极限内），激光制导声镊（LGAT）[13] 利用这种干涉原理，创造了一种混合辐射力景观，该景观将高振幅压电声场（强，Z 场）和光图案光生声场（弱，L 场）耦合在一起。混合场保留了 L 场的空间信息和 Z 场的强度。
量子计算机上的化学反应模拟
摘要：研究化学反应，特别是气相化学反应，很大程度上依赖于计算散射矩阵元素。这些元素对于表征分子反应和准确确定反应概率至关重要。然而，量子相互作用的复杂性带来了挑战，需要使用先进的数学模型和计算方法来应对固有的复杂性。在本研究中，我们开发并应用了一种量子计算算法来计算散射矩阵元素。在我们的方法中，我们采用基于 Møller 算子公式的时间相关方法，其中反应物和产物通道之间的 S 矩阵元素通过反应物和产物 Møller 波包的时间相关函数确定。我们成功地将我们的量子算法应用于计算一维半无限方阱势和共线氢交换反应的散射矩阵元素。随着我们探索量子相互作用的复杂性，这种量子算法具有通用性，并成为一种有前途的途径，为在量子计算机上模拟化学反应提供了新的可能性。
时空光学涡旋：描述原理和基本性质
本汇编总结了时空光学涡旋 (STOV) 结构和特性的主要物理基础。描述和表征 STOV 的一般方法基于标量近轴高斯波包模型。在此基础上，任意阶的 STOV 结构被视为时空厄米-高斯模式的叠加。这种方法能够以明确且物理透明的形式系统地表征主要的 STOV 特性。特别是，我们分析了 STOV 振幅和相位分布、它们在自由传播和光学系统中的演变、内部能量流和轨道角动量。讨论并定性解释了拓扑决定的 STOV 固有不对称性以及“能量中心”和“概率中心”之间的差异 [Phys. Rev. A 107 , L031501 (2023)]。概述了 STOV 生成和诊断方法，并简要描述了非高斯（贝塞尔型）STOV 的主要特性。最后，考虑了整个文本中接受的标量高斯模型的局限性，并揭示了可能的概括。整个演示可能有助于初步介绍与 STOV 相关的思想及其非凡的特性。
利用超材料进行模拟计算 - 信息科学
摘要 尽管数字信号处理器被广泛用于执行高级计算任务，但由于昂贵的模拟数字转换器，它们受到多种限制，包括速度低、功耗高和复杂性。因此，最近人们对执行基于波的模拟计算的兴趣激增，这种计算可以避免模拟数字转换并允许大规模并行操作。特别是，已经提出了基于人工设计的光子结构（即超材料）的基于波的模拟计算的新方案。这类计算系统被称为计算超材料，它们的速度可以和光速一样快，小到它的波长，但可以对传入的波包进行复杂的数学运算，甚至可以提供积分微分方程的解。这些备受追捧的特性有望实现基于光波传播的新一代超快速、紧凑和高效的处理和计算硬件。在本篇评论中，我们讨论了计算超材料领域的最新进展，并概述了用于执行模拟计算的最先进的元结构。我们进一步描述了这些计算系统的一些最令人兴奋的应用，包括图像处理、边缘检测、方程求解和机器学习。最后，我们展望了未来研究的可能方向和关键问题。
原子和小分子中的强场诱导量子动力学
摘要 高强度激光场可以电离原子和分子，也可以引发分子解离。本文综述了利用冷靶反冲离子动量谱和定制强场飞秒激光脉冲的潜力所取得的实验最新进展。说明了通过检测离子动量来对分子结构和小分子取向进行成像的可能性。详细分析了非绝热隧道电离过程，重点关注隧道出口处电子波包的性质。本文综述了电子在圆偏振光隧穿过程中如何获得角动量和能量。电子是一个具有振幅和相位的量子物体。大多数强场电离实验都集中在电子波函数的绝对平方上。电子全息角条纹技术使得能够检索强场电离中的维格纳时间延迟，这是电子波函数在动量空间中的相位的属性。动量空间中的相位与位置空间中的振幅之间的关系使我们能够获取有关电子在隧道出口处的位置的信息。最后，讨论了最近研究强场电离纠缠的实验。
预测和剩余使用寿命 (RUL) 估计...
第一种方法需要在正常或故障条件下建立系统行为的精确物理模型。当将从传感器捕获的数据与模型的预测进行比较时，可以推断出系统的健康状况。第二种方法使用过去行为的数据来确定当前性能并预测剩余使用寿命 (RUL) (Yakovleva & Erofeev，2015)。物理方法包括失效物理模型。另一种方法是使用简单的裂纹扩展模型来预测受疲劳失效机制影响的系统的 RUL。基于模型的技术需要结合实验、观察、几何和状态监测数据来估计特定失效机制造成的损害。数据驱动技术源自使用历史“运行至失效”(RTF) 数据。这些技术通常用于基于预定失效阈值的估计。可以使用“小波包”分解方法和/或隐马尔可夫模型 (HMM)，因为时频特征比单纯的时间变量能提供更精确的结果。然而，使用历史数据预测资产寿命的方法需要了解资产的物理性质（Okoh 等人，2016 年）。数据驱动的 RUL 估算方法是本章的主题。
基于脑信号分析的深度学习方法
1 简介 脑信号测量来自人脑的本能生物特征信息，反映了用户的被动或主动心理状态。脑信号模拟由大脑中数百万个神经元以信号形式处理的信息。这些脑信号类似于人的神经活动（包括感觉和运动活动）。通过处理脑信号可以了解人（或用户）的感觉和运动活动。随着新兴技术的发展，可以使用不同的传统（EEG、MEG、MRI、fMRI）和非传统信号处理技术（深度学习算法、决策树等）来分析和处理脑信号。所有传统版本的脑信号分析都包括特征提取步骤，然后在某个时间点进行分类过程。Jahankhani 等人。进行了实验，并使用离散小波变换（DWT）作为特征提取技术，从EEG脑信号中提取特征，多层感知器是分类技术，与径向基函数网络（RBF）一起使用[1]，在训练性能方面，已经实现了准确的EEG信号分类。而Acharya等人已经使用EEG信号以及小波包变换（WPT）作为特征提取方法和支持向量机（SVM）作为分类方法[2]进行了实验。这些方法结合起来可以准确检测出癫痫（一种神经系统疾病）。同样，更多的其他特征