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时空变换法对含时谐振子的量子求解及其应用
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作者 符力平 冯芒 +1 位作者 陈小林 张庆营 《长沙交通学院学报》 1997年第3期1-5,共5页
利用时空变换法求解含时谐振子的薛定谔方程,并对这类问题在物理上的应用作了说明。最后,通过引入边界条件.讨论了对有限深含时谐振子势阱的量子求解的可能性。
关键词 时空变换法 含时谐振子 薛定谔方程 量子求解
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Analytical Modeling of Threshold Voltage for Double-Gate MOSFET Fully Comprising Quantum Mechanical Effects
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作者 张大伟 田立林 余志平 《Journal of Semiconductors》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期429-435,共7页
The analytical solutions to 1D Schrdinger equation (in depth direction) in double gate (DG) MOSFETs are derived to calculate electron density and threshold voltage.The non uniform potential in the channel is concern... The analytical solutions to 1D Schrdinger equation (in depth direction) in double gate (DG) MOSFETs are derived to calculate electron density and threshold voltage.The non uniform potential in the channel is concerned with an arbitrary depth so that the analytical solutions agree well with numerical ones.Then,an implicit expression for electron density and a closed form of threshold voltage are presented fully comprising quantum mechanical (QM) effects.This model predicts an increased electron density with an increasing channel depth in subthreshold region or mild inversion region.However,it becomes independent on channel depth in strong inversion region,which is in accordance with numerical analysis.It is also concluded that the QM model,which barely considers a box like potential in the channel,slightly over predicts threshold voltage and underestimates electron density,and the error increases with an increasing channel depth or a decreasing gate oxide thickness. 展开更多
关键词 DG MOSFET 1D analytical QM solution non uniform potential in channel depth direction electron density threshold voltage channel depth
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基于自适应物理模型的量子网络排序算法
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作者 卢斌汉 韩永建 +5 位作者 吴玉椿 李叶 安宁波 窦猛汉 赵东一 郭国平 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期1507-1515,共9页
对网络节点进行排序是复杂网络分析的核心问题之一.提出了一种改进的SpringRank算法.该算法基于一个把节点之间连接视为静止长度可变的弹簧的自适应物理模型,并基于此定义一个新型罚函数.通过最小化罚函数,该算法可以对有向和加权复杂... 对网络节点进行排序是复杂网络分析的核心问题之一.提出了一种改进的SpringRank算法.该算法基于一个把节点之间连接视为静止长度可变的弹簧的自适应物理模型,并基于此定义一个新型罚函数.通过最小化罚函数,该算法可以对有向和加权复杂网络的节点进行排序.为了避免经典算法中计算复杂度随着节点数量的增加而过快增加的情况,使用量子算法加速罚函数最小化过程.罚函数的凸性使我们能够通过求解线性系统的方式找到最小值.当线性系统具有稀疏且条件数较小的性质时,使用量子线性求解器HHL算法找到罚函数的最小值.如果线性系统没有这两个性质,则使用量子虚时演化QITE算法通过迭代方法找到最小值.最后,使用量子模拟器QPanda对多个网络用所提出的两种求最小值算法进行了节点排序测试,实验结果显示两种算法都能给出正确的排序结果. 展开更多
关键词 网络节点排序 自适应物理模型 最小化罚函数 量子线性方程求解 量子虚时演化
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