量子混沌毕业论文
量子混沌毕业论文
从1987年起,孙昌璞先后从事群表示论在物理学中应用、量子理论的整体性质及基本问题、量子群与可积系统,量子测量和量子耗散理论以及量子信息的研究。 对量子开系统理论等量子物理问题进行了前瞻性、基础性和系统性研究,为多年后(1996年开始)量子信息的应用打下坚实的基础。由于以前系列的研究工作契合了量子信息的发展, 1997年后孙昌璞在量子信息基础和物理实现方面做出了一系列创新性的研究成果。孙昌璞至今已经发表SCI论文200余篇《》系列文章有98篇, 其中《 .》10篇)),被引用2500余次(他引1500余次, H 因子 24。他关于q变形玻色子的工作单篇引用超过300次(SCI 引用265次),是国际上这方面最早的三篇开创性文章之一,2001年入选斯坦福大学图书馆和史莱克(SLAC)高能物理资料中心统计的《引用最多的数学物理论文》(Papers most cited in mathematical physics articles,排名第51,中国本土孙昌璞的文章是唯一的入选),并获得美国ISI《经典引文奖》奖Citation Classic Award)”(统计1981年以来的论文, 中国共有47篇文章获奖,物理学只有两篇)。1995年,美国《科学》专刊评价中国科学发展,提及了他的研究工作。他17年前开始的量子绝热近似和诱导规范场的研究,由于磁约束冷原子实验的新进展,2005年后重新引起重视。在此方向上,孙昌璞等又提出了利用诱导规范场的斯特恩-盖拉赫效应分离手征分子的重要物理方案。英国《物理世界》头版报道并评论了这个工作。2008年,他有2个理论预言(量子相变系统的动力学敏感性和人工原子循环结构)得到实验的验证, 前者在2009年还启发了观察量子临界现象的新实验。他于2005年提出的纳米机械振子主动冷却的方案与德国小组20008年冷却LC介观电路的机制一致。孙昌璞的主要学术成果包含:1. 提出了q变形玻色子概念,并给出其低能集体激发的微观解释和利用集体准自旋波激发作为量子记忆体的理论方案;首次得到 SU(n)量子代数的玻色子表示和杨—Baxter方程新型解的量子群构造。2、提出了量子绝热近似高阶修正方法和推广的玻恩-奥本海默近似,发现了诱导规范场的可观测效应。基于量子比特绝热操纵,研究了固态量子比特的相干集成、纳米机械冷却和约瑟芬森结量子计算的问题,指出了可变耦合自旋链单粒子谱具有可公度性,从而可实现完美的量子态传输。 3. 建立了量子退相干的因子化模型和自洽的量子测量理论,通过精确可解的量子耗散模型,揭示了不可逆过程导致的波包定域化的现象;发现了处于临界点的自旋链具有量子混沌特性活动力学敏感性,与之耦合的外部系统会发生退相干增强效应。
试论量子力学的发展与科学的进步的论文怎么写
举例是论证的一种手段,也是最直观的,不让我举例,让我归缪么?
你可以先简述量子力学的发展
然后 论点1 使人们认识了微观,扩大了人们的视野,影响了人们的哲学观点(西方物理与哲学渊源很深) 用例子说明
论点2 激发了人们的探索热情 以致20世纪初物理学突飞猛进 进而刺激了新的科技革命 例子
论点3 量子理论用于实际(核能,计算机)为人们学习研究提供了工具与能源(核能现在还不明显,但100年以后石油煤烧完后呢) 例子
等等等等
量子力学与混沌理论
量子力学(quantum mechanics)是物理学的分支学科。它主要描写微观的事物,与相对论一起被认为是现代物理学的两大基本支柱,许多物理学理论和科学,如原子物理学、固体物理学、核物理学和粒子物理学以及其它相关的学科,都是以其为基础。
量子力学研究的对象,见下三图:
图中+-号代表不可分割的最小正负电磁信息单位-量子比特(qubit)
(名物理学家约翰.惠勒John Wheeler曾有句名言:万物源于比特 It from bit
量子信息研究兴盛后,此概念升华为,万物源于量子比特)
注:位元即比特
混沌理论(Chaos theory)是关于非线性系统在一定参数条件下展现分岔、周期运动与非周期运动相互纠缠,以至于通向某种非周期有序运动的理论。在耗散系统和保守系统中,混沌运动有不同表现,混沌理论中有吸引子,一个系统有朝某个稳态发展的趋势,这个稳态就叫做吸引子(见下图),
混沌理论产生的背景,基本概念,以及举例说明其主要应用(1550)字左右,急求
一,物理学“混沌”
混沌是指发生在确定性系统中的貌似随机的不规则运动,一个确定性理论描述的系统,其行为却表现为不确定性一不可重复、不可预测,这就是混沌现象。混沌是非线性动力系统的固有特性,是非线性系统普遍存在的现象。牛顿确定性理论能够完美处理的多为线性系统,而线性系统大多是由非线性系统简化来的。因此,在现实生活和实际工程技术问题中,混沌是无处不在的。
1972年12月29日,美国麻省理工学院教授、混沌学开创人之一E.N.洛伦兹在美国科学发展学会第139次会议上发表了题为《蝴蝶效应》的论文,提出一个貌似荒谬的论断:在巴西一只蝴蝶翅膀的拍打能在美国得克萨斯州产生一个龙卷风,并由此提出了天气的不可准确预报性。时至今日,这一论断仍为人津津乐道,更重要的是,它激发了人们对混沌学的浓厚兴趣。今天,伴随计算机等技术的飞速进步,混沌学已发展成为一门影响深远、发展迅速的前沿科学。
一般地,如果一个接近实际而没有内在随机性的模型仍然具有貌似随机的行为,就可以称这个真实物理系统是混沌的。一个随时间确定性变化或具有微弱随机性的变化系统,称为动力系统,它的状态可由一个或几个变量数值确定。而一些动力系统中,两个几乎完全一致的状态经过充分长时间后会变得毫无一致,恰如从长序列中随机选取的两个状态那样,这种系统被称为敏感地依赖于初始条件。而对初始条件的敏感的依赖性也可作为一个混沌的定义。
与我们通常研究的线性科学不同,混沌学研究的是一种非线性科学,而非线性科学研究似乎总是把人们对“正常”事物“正常”现象的认识转向对“反常”事物“反常”现象的探索。例如,孤波不是周期性振荡的规则传播;“多媒体”技术对信息贮存、压缩、传播、转换和控制过程中遇到大量的“非常规”现象产生所采用的“非常规”的新方法;混沌打破了确定性方程由初始条件严格确定系统未来运动的“常规”,出现所谓各种 “奇异吸引子”现象等。
混沌来自于非线性动力系统,而动力系统又描述的是任意随时间发展变化的过程,并且这样的系统产生于生活的各个方面。举个例子,生态学家对某物种的长期性态感兴趣,给定一些观察到的或实验得到的变量(如捕食者个数、气候的恶劣性、食物的可获性等等),建立数学模型来描述群体的增减。如果用 Pn表示n代后该物种极限数目的百分比,则著名的“罗杰斯蒂映射”:Pn+1=kP(1-Pn(k是依赖于生态条件的常数)可以用于在给定Po,k 条件下,预报群体数的长期性态。如果将常数k处理成可变的参数k,则当k值增大到一定值后, “罗杰斯蒂映射”所构成的动力系统就进入混沌状态。最常见的气象模型是巨型动力系统的一个例子:温度、气压、风向、速度以及降雨量都是这个系统中随时间变化的变量。洛伦兹()教授于1963年《大气科学》杂志上发表了“决定性的非周期流”一文,阐述了在气候不能精确重演与长期天气预报者无能为力之间必然存在着一种联系,这就是非周期性与不可预见性之间的关系。洛伦兹在计算机上用他所建立的微分方程模拟气候变化的时候,偶然发现输入的初始条件的极细微的差别,可以引起模拟结果的巨大变化。洛伦兹打了个比喻,即我们在文首提到的关于在南半球巴西某地一只蝴蝶的翅膀的偶然扇动所引起的微小气流,几星期后可能变成席卷北半球美国得克萨斯州的一场龙卷风,这就是天气的 “蝴蝶效应”。
混沌不是偶然的、个别的事件,而是普遍存在于宇宙间各种各样的宏观及微观系统的,万事万物,莫不混沌。混沌也不是独立存在的科学,它与其它各门科学互相促进、互相依靠,由此派生出许多交叉学科,如混沌气象学、混沌经济学、混沌数学等。混沌学不仅极具研究价值,而且有现实应用价值,能直接或间接创造财富。
混沌(Chaos):混沌也作浑沌,指确定性系统产生的一种对初始条件具有敏感依赖性的回复性非周期运动。浑沌与分形(fractal)和孤子(solution)是非线性科学中最重要的三个概念。浑沌理论隶属于非线性科学,只有非线性系统才能产生浑沌运动。据1991年出版的《浑沌文献总目》统计,已收集到与浑沌研究有直接关系的书269部、论文7157篇。到1996年底,还不断有新的浑沌研究成果发表。科学史上只有量子力学的攻坚热情可与之媲美。
现代科学所讲的浑沌,其基本含义可以概括为:聚散有法,周行而不殆,回复而不闭。意思是说浑沌轨道的运动完全受规律支配,但在空间中轨道运动不会中止,在有限空间中永远运动着,不相交也不闭合。浑沌运动表观上是无序的,产生了类随机性,也称内在随机性。浑沌模型一定程度上更新了传统科学中的周期模型,用浑沌的观点去看原来被视为周期运动的对象,往往有新的理解。80年代中期开始浑沌理论已被用于社会问题研究,如经济学、社会学和哲学研究。
大自然并不缺少浑沌,现代科学重新发现了浑沌。以浑沌理论为标志的非线性科学强调自然的自组织机制,强调看待事物的整体性原则,与古代哲人所说的“前现在浑沌”有千丝万缕的联系,因而常常被后现代主义者看好。
探求浑沌的科学定义,追索浑沌古义,被认为是浑沌语义学、非线性科学史、后现代主义科学观研究等必须认真对待的一门学问。
古人面对浩渺陌生的宇宙万物与今人面对错综复杂的宏观现象,情景大概是一样的。在古代,为捕捉外部世界,几乎所有民族都构造了自己的浑沌自然哲学;今天,为理解宏观复杂性,世界各国的科学家并肩奋战,创立了具有革命性的浑沌新科学。这门新科学展示了一幅恢弘的科学世界图景,也暗示了一种新的自然哲学。
从更大的范围看,浑沌研究只是复杂性科学中的一支,新的自然哲学必然建立在整个复杂性科学的基础之上。现在就匆忙从整体上进行全面的概括,为时尚早。
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