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傅里叶变换求解一维PT对称delta势阱中的束缚态
1
作者 贾春玉 梁兆新 《大学物理》 2024年第7期3-5,15,共4页
具有PT对称性的系统是量子力学研究前沿热点.一维PT对称delta势阱中束缚态问题是PT系统最简化模型,对其精确求解是具有科研价值的教学问题.本文通过求解一维PT对称delta势的定态薛定谔方程研究了PT对称性对系统束缚态以及本征能量的影响... 具有PT对称性的系统是量子力学研究前沿热点.一维PT对称delta势阱中束缚态问题是PT系统最简化模型,对其精确求解是具有科研价值的教学问题.本文通过求解一维PT对称delta势的定态薛定谔方程研究了PT对称性对系统束缚态以及本征能量的影响.首先,采用傅里叶变换对一维PT对称delta势的定态薛定谔方程进行了求解并讨论.其次,通过数值手段确定了一维PT对称delta势阱中束缚态的轮廓以及系统的本征能量.最后,分析和探讨了PT对称势强度与本征能量的关系.本文把量子力学教学中传统的厄米delta势阱本征值问题扩展到非厄米delta势阱问题,是对量子力学教学必做习题的有益且及时地扩展. 展开更多
关键词 PT对称 delta函数势 傅里叶变换 非厄米量子力学
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利用傅里叶变换研究一维δ势阱原子链中的束缚态 被引量：3
2
作者 康举 陈建宏 《大学物理》 北大核心 2016年第4期49-51,65,共4页
利用傅里叶变换方法求解有限个δ势阱一维原子链的薛定谔方程,得到了这些原子链的能级公式.本文所用方法也为微材料能级结构的研究提供了一个有价值的理论参考.
关键词 傅里叶变换 δ势阱 一维原子链 能级
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基于混沌与量子粒子群算法相结合的负荷模型参数辨识研究 被引量：27
3
作者 王振树 卞绍润 +2 位作者 刘晓宇 于凯 石云鹏 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期211-217,共7页
负荷建模是电力系统建模中亟待解决的难题。负荷特性数据、负荷模型结构以及参数辨识是影响实测负荷建模结果的重要因素。本文提出了混沌与量子粒子群算法相结合的负荷模型参数辨识方法。实测数据验证结果表明,该方法相对于常用的粒子... 负荷建模是电力系统建模中亟待解决的难题。负荷特性数据、负荷模型结构以及参数辨识是影响实测负荷建模结果的重要因素。本文提出了混沌与量子粒子群算法相结合的负荷模型参数辨识方法。实测数据验证结果表明,该方法相对于常用的粒子群算法及量子粒子群算法在计算精度、收敛速度等方面都具有明显优势,应用于负荷模型参数辨识提高了负荷模型的准确性。 展开更多
关键词 混沌优化算法 量子粒子群算法 故障录波 参数辨识 负荷建模
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改进QDPSO算法在BP网络训练中的应用 被引量：15
4
作者 熊伟丽 徐保国 孙俊 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期2078-2081,共4页
QDPSO(QuantumDelta-Potential-Well-basedParticleSwarmOptimization)算法是基于量子空间的粒子群算法,对QDPSO算法进行了改进,结合Iris分类问题,应用到BP网络的权值优化中,并和基于标准PSO算法的方法进行了比较。实验结果表明:该算法... QDPSO(QuantumDelta-Potential-Well-basedParticleSwarmOptimization)算法是基于量子空间的粒子群算法,对QDPSO算法进行了改进,结合Iris分类问题,应用到BP网络的权值优化中,并和基于标准PSO算法的方法进行了比较。实验结果表明:该算法性能优于所比较的两种算法,并且具有良好的收敛性和稳定性。 展开更多
关键词 神经网络 PSO算法 QDPSO算法 优化
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基于量子粒子群优化的网络拥塞控制新策略
5
作者 陆锦军 王执铨 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第A02期101-106,共6页
为了改善网络拥塞控制系统的性能,基于流体流理论的网络简化模型,将量子空间中的粒子群优化算法(QDPSO)应用于PID控制器参数优化.定义了一个综合调节时间、上升时间、超调量、系统静态误差、正弦跟踪误差等动静态性能指标函数,在给定的... 为了改善网络拥塞控制系统的性能,基于流体流理论的网络简化模型,将量子空间中的粒子群优化算法(QDPSO)应用于PID控制器参数优化.定义了一个综合调节时间、上升时间、超调量、系统静态误差、正弦跟踪误差等动静态性能指标函数,在给定的参数空间进行组合优化搜索,迅速求得获取使性能指标优化函数极小化的一组PID控制器参数,将PID控制器应用于网络主动队列管理系统中.仿真结果表明,在大时滞和突发业务流的冲击2种情况下,该方法设计的控制器的动静态性能优于RED,PI算法,也优于GA,SPSO算法的优化结果,超调量均小于4%,调节时间均小于4s,稳态误差均小于2个数据包. 展开更多
关键词 网络拥塞控制 量子粒子群 控制参数优化 网络简化模型
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基于QDPSO-BP网络的多传感器融合算法
6
作者 张宇林 蒋鼎国 +1 位作者 朱小六 徐保国 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2008年第3期21-23,共3页
多传感器数据融合的理论和方法已经被应用到许多领域。但目前对于多传感器所测的数据还没有一种通用的行之有效的处理方法。基于量子空间的粒子群(QDPSO)算法训练的BP神经网络具有较好的稳定性和收敛性,将其运用于多传感器的数据融合,... 多传感器数据融合的理论和方法已经被应用到许多领域。但目前对于多传感器所测的数据还没有一种通用的行之有效的处理方法。基于量子空间的粒子群(QDPSO)算法训练的BP神经网络具有较好的稳定性和收敛性,将其运用于多传感器的数据融合,在仿真中取得了比常规算法更高的精度,控制策略制定准确、可靠,是一种较有潜力的多传感器数据融合方法。 展开更多
关键词 多传感器 数据融合 量子空间的粒子群算法 BP神经网络
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