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World File Search System线性叠加
新课程代码和标题MS7430：电子材料...
10。将波功能作为状态解释，而Hermitian操作员是量子力学中的物理测量。11。解释与波函数线性叠加相关的概率解释。12。能够从系统的波函数中计算物理测量的期望和差异。13。解决了给定潜在函数的时间无关的schrodinger方程给出的特征值问题。14。解释谐波振荡器的解决方案。15。解释氢原子的溶液。16。通过Stern-Gerlach实验解释“自旋”的概念和结果。17。分析自旋轨道相互作用和氢能水平。18。解释量子力学的狄拉克符号。19。在量子力学中执行矩阵和矢量操作，例如：向量的归一化，特征值和特征向量的计算。20。解释量子力学的基质形式主义及其与量子力学的波函数方法的关系。
翻转芯片包裹的角落的奇异应力场
电子设备会整合多种材料，不可避免地包含尖锐的特征，例如接口和角落。当设备受到热载荷和机械载荷的约束时，角落会产生巨大的应力，并且是易于启动故障的脆弱部位。本文分析了拐角处的压力场。拐角处的应力是两种奇异领域模式的线性叠加，其中一种模式比另一种模式更为单数。这两种模式的幅度由两个不同维度的应力强度因子表示。为了确定应力强度因子，我们分析了在两个载荷条件下的平流芯片结构：底物的拉伸和底物的弯曲。我们表明，在产生奇异应力领域时，平流芯片软件包的热载荷等效于底物的拉伸。我们进一步表明，较不奇异的模式可能在更单数的模式下占上风，以进行某些拉伸弯曲组合。两种压力场模式的相对显着性也随材料而变化，底物厚度比。2012 Elsevier Ltd.保留所有权利。
风力涡轮机的旋转方向是否会影响稳定的大气边界层中的唤醒？
摘要。稳定的地层大气边界层通常以旋转的风向为特征，其中风向随着北半球的身高而顺时针旋转。风涡轮激素通过从圆形形状延伸到椭球。我们通过大型模拟研究了这种拉伸和涡轮旋转方向之间的关系。顺时针旋转，逆时针旋转和非旋转执行器圆盘涡轮机嵌入前体模拟的风场中，没有风向，并且在北半球ekman螺旋中，导致六个组合旋转旋转和风流风条件。唤醒强度，延伸，宽度和偏转取决于Ekman螺旋的子午成分与执行器盘的旋转方向的相互作用，而如果不存在veer，则圆盘旋转的方向仅略微修改唤醒。由于超级碟片旋转的效果，跨度的放大或弱化/重新转换和垂直风组件导致差异。它们也存在于唤醒的流风数和总湍流强度中。在逆时针旋转的执行器盘的情况下，跨度和垂直风组件直接在转子后面增加，从而在整个唤醒中沿相同的旋转方向产生相同的旋转方向，而其强度则下降。可以通过与兰金涡流的流向流动的简单线性叠加来解释负责此差异的物理机制。但是，在顺时针旋转执行器盘的情况下，与流动相比，近唤醒的跨度和垂直风组件被削弱甚至精通。与遥远的尾流相比，这种弱化/回归导致流动旋转强度的下风增加，甚至在近尾流中的不同旋转方向上增加了强度。
量子光学的模式和状态
几十年前，量子光学元件通过表现出没有经典等效的光线而成为物理的新领域。第一次研究涉及仅涉及一种或两种模式的电磁场的单个修饰，挤压状态，双束和EPR状态。然后，量子光的性质的研究沿越来越复杂和丰富的情况的方向发展，涉及许多空间，时间，频率或极化模式。实际上，电磁场的每种模式都可以视为单个量子的自由度。然后，使用非线性光学器件的技术进行逐步不同的模式，从而以受控的方式构建量子网络（Kimble，2008），其中节点是光学模式，并且赋予了强大的多部分纠缠。此外，此类网络可以很容易地重新发现，并且仅受到弱分解。他们确实打开了许多有前途的光学通信和计算观点。由于麦克斯韦方程的线性性，两种模式的线性叠加是另一种模式。这意味着“模态叠加原理”与常规量子状态叠加原理握手。本评论的目的是表明以全球方式考虑多模量子光的这两个方面的兴趣。确实使用不同的模式集可以在不同的角度考虑相同的量子状态：一个给定的状态可以纠缠在一个基础上，以另一种分解。我们将证明存在一些属性，这些属性在选择模式的基础选择方面存在不变。我们还将提出找到描述给定多模量子状态所需的最小模式集的方法。然后，我们将展示如何产生，表征，量身定制和使用多模量子光，考虑在这种光和两光子重合的光和模态方面的损失和放大的影响。切换到量子技术的应用程序，我们将在这篇评论中表明，不仅可以找到可能改善参数估计的量子状态，而且还可以找到这些状态“实时”的最佳模式。我们将最终介绍如何使用此类量子模态网络进行基于测量的量子计算。
自然图像的高斯二进制限制玻尔兹曼机器的分析
在本文中，我们从密度估计的角度以及对自然图像统计的特定角度进行了对高斯二元限制的玻尔兹曼机器（GB-RBM）的分析。我们发现，GB-RBMS中可见单元的边际概率分布可以写为高斯人的线性叠加，该叠加位于投影平行的thelelotope的顶点，即在高尺寸中平行的。此外，我们的分析表明，GB-RBMS中可见单元的方差在建模输入分布中起着重要作用。GB-RBM。[1]。在实践中，Lee等人。提议对GB-RBMS施加稀疏的惩罚项[2]。但是，Krizhevsky成功地使用GB-RBMS仅从微小的信息中提取特征[3]。Le Roux等。 定量评估该模型为生成模型[4]，并从IMEGE重建的视图中证明了模型的缺陷。 Cho等。 通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。 Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Le Roux等。定量评估该模型为生成模型[4]，并从IMEGE重建的视图中证明了模型的缺陷。Cho等。 通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。 Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Cho等。通过一些补救措施解决了培训程序的缺陷[5]。Theis等。 进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。 我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。Theis等。进一步说明了基于Loglikelihoody的估计[6]。我们的分析和结果表明，具有简单对比性差异算法的GB-RBM也能够学习独立的组件，即使学习分布不是数据的良好表示。
利用涡旋光束进行轴向超定位
辨别活细胞、组织和材料的纳米级细节对许多现代研究工作至关重要。随着一组方法的出现，开辟了一条通往这一圣杯的道路，这些方法被统称为超分辨率显微镜 [ 1 , 2 ]，能够突破衍射极限 [ 3 – 5 ]：传统上被认为是无法逾越的障碍。许多此类技术还可以揭示三维 (3D) 结构细节：相关示例包括受激发射损耗显微镜 [ 6 ]、PSF 工程 [ 8 – 12 ]、光激活定位显微镜 [ 7 ] 和多平面检测 [ 13 – 15 ]，这只是其中的一部分。所有这些技术都依赖于非常精确的点源定位；它们的不同之处在于如何激发点物体以及如何收集相应发射的光子。对于 3D 成像，发射器经过荧光标记，确定其轴向位置是必不可少的一步。迄今为止，该问题已得到彻底研究，并已取得一些令人印象深刻的成果 [16]。但直到最近才开始考虑通过任何此类工程方法实现的基本深度精度 [17-19]。其背后的原理是系统地利用量子 Fisher 信息 (QFI) [20] 和相关量子 Cram´er-Rao 边界 (QCRB) 来获得与测量无关的极限 [21,22]。这与 Tsang 等人量化横向两点分辨率 [23-27] 的工作非常相似，后者已消除了瑞利诅咒 [28-31]。在最近的一项研究 [32] 中，已经确定了使用高斯光束的轴向定位的极限精度。只要将检测平面放置在一个最佳位置，只需一次强度扫描即可达到此极限。在本文中，我们概括了这些结果，并推导出拉盖尔-高斯 (LG) 光束轴向定位的量子极限，该光束携带量化的轨道角动量 [33]。在这里，光束腰充当点源在模式转换等之后发射的光的实现。另一个相关情况是在表面拓扑测量等中光束从表面的反射。通过线性叠加不同的 LG 模式，可以实现具有幅度、相位和强度模式的光束，这些光束在自由空间传播下简单旋转，保持横向形状。这些旋转结构是各种传感技术的核心 [34-37]。我们证明，强度扫描中只能获得全部（量子）信息的一小部分，其中只有一小部分可以归因于旋转。这清楚地证实了模式