原子和分子参与的气相碰撞会引起许多重要的物理现象,如反应和能量传递。1 能量传递的截面和速率系数广泛应用于燃烧、2 星际介质 3 和大气等建模领域。4 由于离散内部能级、隧穿和碰撞共振等量子效应,准确描述碰撞动力学需要量子力学处理。这些量子效应在冷碰撞和超冷碰撞中尤为重要,有时甚至占主导地位,近年来,由于技术进步,冷碰撞和超冷碰撞引起了广泛关注。5–11 非反应 12,13 和反应碰撞的量子散射理论都取得了重大进展。14–21 然而,我们在描述散射动力学方面仍然存在重大差距。其中一个例子是对非反应
读到这里,读者可能会抱怨,如果引力中的量子效应只在黑洞奇点附近才重要,那么对于生活在黑洞外进行实验的观察者来说,它们可能没有任何意义。然而,斯蒂芬·霍金在 1974 年宣布了他的研究结果 [7, 8],震惊了物理学界。他发现,黑洞视界附近的量子效应会导致事件视界的半径不断减小并最终消失。正如我们上面提到的,黑洞的视界半径是宏观尺寸(对于质量等于地球质量的黑洞,视界半径为 9 毫米,对于质量等于太阳质量的黑洞,视界半径为 3 千米),我们完全理解这些宏观长度尺度上的物理定律。这就是为什么霍金的结果对事件视界的确切性质不敏感。
将意识与量子力学联系起来,过去曾面临批评。反对它的常见论据要么是人体环境对量子效应是敌对的,要么是对“量子力学是关于微观对象”的误解。量子力学的最新实验确认(Bild等人。2023)以及其最奇怪的预测的越来越多的相关性,例如叠加和纠缠,即使对于宏观对象,这些预测也可能是可能的(Schrödinger1935)也扩展了我们对量子原理的理解,强调了量子效应不是按规模确定的,而是通过信息可及性来确定的。在电子观察者理论(EOT)中,电子不是孤立的,而是与每个“环境片段”相互作用,即在量子darwinism中提出的一个概念(Zurek 2009),在发生神经信号期间。因此,它不仅限于环境条件。
为响应国际度量衡委员会 (CIPM) 的号召,集中研究可能重新定义的 SI 系统,REUNIAM 项目旨在为重新定义 SI 基本单位安培提供重要基础。在可能基于基本常数的新 SI 中,电单位将发挥关键作用:宏观量子效应将它们直接与基本电荷 e 的值和普朗克常数 h 联系起来。在新系统中,单位安培可以由乘积 e · f 定义,将其与 e 和频率 f 相关联。但是,用于从 e 和 h 导出单位伏特和欧姆的量子效应允许实现 V 和 Ω 比单电荷传输 (SCT) 效应允许从 e 导出安培更精确,因为关系 e · f 只能在低频下使用,这限制了这种小电流的实际使用。
超流体是一种迷人而奇特的物质状态,源于极低温度下的量子效应。超流体是一种液体,与传统流体的区别在于没有分子粘性。因此,低速穿过它的物体不会受到任何阻力。超流体的例子有 3He 和 4He、由稀碱性气体制成的玻色-爱因斯坦凝聚体 (BEC)、光学非线性系统中的光以及中子星的核心。超流体的应用范围从冷却超导材料和红外探测器到冷原子和湍流的纯基础研究。超流体湍流中最明显的量子效应是量子涡旋的存在。这种涡旋就像原子龙卷风,具有量化的循环。在 3He 和 4He 以及原子 BEC 等系统中,量子涡旋表现为流体动力学涡旋,重新连接和重新排列其拓扑结构。
使用量子自由度来存储和提取能量是利用能源科学中的量子效应的一种有前途的方法。早期的实验已经证明了它有潜力超越现有技术的充电功率。在这种情况下,确定可以利用的特定量子效应来设计最高效的量子电池并将其性能推向极限至关重要。虽然纠缠通常被认为是增强充电(或放电)功率的关键因素,但我们的研究结果表明它并不像以前想象的那么重要。相反,三个参数在确定瞬时充电功率的上限时显得最为重要:电池和充电器汉密尔顿算子的局部性,以及电池单个单元中可存储的最大能量。为了推导出这个新的界限,我们还解决了文献中先前提到但缺乏解释的几个悬而未决的问题。这个界限为设计最强大的充电器-电池系统奠定了基础,其中两个组件的组合优化提供了仅通过操纵其中一个无法实现的增强。
引言。—量子热力学[1-9]是一个具有研究的研究领域,其中在包括热发动机和冰箱在内的各种中和纳米驱动器中都寻求真正的量子效应[10,11]。在热力学过程中寻求量子效应远非琐碎的任务。正如恩里科·费米(Enrico Fermi)在1936年夏季会议上在哥伦比亚大学(纽约)举行的讲座中清楚地解释的[12],“在纯热力学中,基本定律被认为是基于实验证据的假设,并且结论是从他们的情况下得出的,而没有进入景象机制。”热力学具有一个全等特征,提供对经典和量子设置有效的预测。为了在热力学的背景下找到真正的量子优势(GQA),显然需要超越平衡条件并研究量子系统的非平衡动力学。在这种情况下,Alicki和Fannes [13]于2013年首次引入的量子电池最近引起了很多关注[15-17]。
许多参数 物理驱动的参数 拟合参数 参数提取可能相当麻烦 几乎不可能通过几何形状和掺杂分布进行设备优化 模型开发工作量很大 模型可用性有限(DG、TriGate、FinFET、GAAFET 等) 可扩展性值得怀疑 量子效应 非局部效应