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Prediction of impurity spectrum function by deep learning algorithm
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作者 刘婷 韩榕生 陈亮 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第5期52-63,共12页
By using the numerical renormalization group(NRG)method,we construct a large dataset with about one million spectral functions of the Anderson quantum impurity model.The dataset contains the density of states(DOS)of t... By using the numerical renormalization group(NRG)method,we construct a large dataset with about one million spectral functions of the Anderson quantum impurity model.The dataset contains the density of states(DOS)of the host material,the strength of Coulomb interaction between on-site electrons(U),and the hybridization between the host material and the impurity site(Γ).The continued DOS and spectral functions are stored with Chebyshev coefficients and wavelet functions,respectively.From this dataset,we build seven different machine learning networks to predict the spectral function from the input data,DOS,U,andΓ.Three different evaluation indexes,mean absolute error(MAE),relative error(RE)and root mean square error(RMSE),are used to analyze the prediction abilities of different network models.Detailed analysis shows that,for the two kinds of widely used recurrent neural networks(RNNs),gate recurrent unit(GRU)has better performance than the long short term memory(LSTM)network.A combination of bidirectional GRU(BiGRU)and GRU has the best performance among GRU,BiGRU,LSTM,and BiLSTM.The MAE peak of BiGRU+GRU reaches 0.00037.We have also tested a one-dimensional convolutional neural network(1DCNN)with 20 hidden layers and a residual neural network(ResNet),we find that the 1DCNN has almost the same performance of the BiGRU+GRU network for the original dataset,while the robustness testing seems to be a little weak than BiGRU+GRU when we test all these models on two other independent datasets.The ResNet has the worst performance among all the seven network models.The datasets presented in this paper,including the large data set of the spectral function of Anderson quantum impurity model,are openly available at https://doi.org/10.57760/sciencedb.j00113.00192. 展开更多
关键词 machine learning Anderson impurity model spectral function
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一种缺失值填充方法的研究 被引量:2
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作者 韩榕生 刘志红 《黑龙江生态工程职业学院学报》 2016年第5期30-31,139,共3页
随着信息时代的到来,人们在各行各业都面临着海量的数据信息,而缺失数据的存在已成为人们对数据处理分析的一个重大难题。鉴于此,基于自联想神经网络方法,采用逆非线性主成分分析预测模型对宿州市天然气用量的原始数据构建缺失值填充模... 随着信息时代的到来,人们在各行各业都面临着海量的数据信息,而缺失数据的存在已成为人们对数据处理分析的一个重大难题。鉴于此,基于自联想神经网络方法,采用逆非线性主成分分析预测模型对宿州市天然气用量的原始数据构建缺失值填充模型。为进一步改进逆非线性主成分分析(Inverse Nonlinear principal component analysis model)方法出现的局部极小点和收敛速度慢的问题,采用共轭梯度算法对其进一步优化。 展开更多
关键词 逆非线性主成分分析模型 共轭梯度法 预测模型
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电子-声子相互作用对金属介观环中持续电流的影响
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作者 李铜忠 秦敢 韩榕生 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1998年第1期62-67,共6页
在连续模型中研究了电子-声子相互作用对一维金属介观环中由磁通Φ诱发的持续电流的贡献.持续电流随磁通Φ的变化具有周期性.周期为磁通量子Φ0=h/e.研究表明,电子-声子相互作用不仅降低系统能量而且对持续电流有抑制作用.... 在连续模型中研究了电子-声子相互作用对一维金属介观环中由磁通Φ诱发的持续电流的贡献.持续电流随磁通Φ的变化具有周期性.周期为磁通量子Φ0=h/e.研究表明,电子-声子相互作用不仅降低系统能量而且对持续电流有抑制作用.持续电流与系统中的电子数(N)有明显的依赖关系.当(N)增加到足够大时,持续电流趋于零. 展开更多
关键词 介观系统 持续电流 电子 声子 相互作用 金属
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量子阱中极化子基态自陷能的耦合求解方法
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作者 李铜忠 秦敢 韩榕生 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1998年第5期556-561,共6页
用一种新的变分方法研究准二维量子阱中极化子系统的自陷能等问题.只有纵光学声子和表面声子的对称模对极化子的基态能量有贡献.作为例子,对GsAs/AlAs量子阱中极化子的基态波函数和自陷能进行了数值分析.与先前的结果相比... 用一种新的变分方法研究准二维量子阱中极化子系统的自陷能等问题.只有纵光学声子和表面声子的对称模对极化子的基态能量有贡献.作为例子,对GsAs/AlAs量子阱中极化子的基态波函数和自陷能进行了数值分析.与先前的结果相比,当有效耦合常数稍大时极化子具有更低的自陷能. 展开更多
关键词 极化子 量子阱 自陷能 基态能量 波函数
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一种有效扩大蛋白质同源建模尺度方法
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作者 韩榕生 吴国庆 张美玲 《河北科技师范学院学报》 CAS 2013年第3期50-55,共6页
采用最邻近算法对同源建模中的缺失值进行填充,由此扩大传统同源建模方法的研究尺度。在序列结构比对中,氨基酸的插入(删除)会引起数据缺失,传统的同源建模法不能处理这部分结构。结合最邻近算法、期望值最大化方法和主成分分析,抽取蛋... 采用最邻近算法对同源建模中的缺失值进行填充,由此扩大传统同源建模方法的研究尺度。在序列结构比对中,氨基酸的插入(删除)会引起数据缺失,传统的同源建模法不能处理这部分结构。结合最邻近算法、期望值最大化方法和主成分分析,抽取蛋白质结构演化的主要信息,构建蛋白质保守结构的低维取样空间。与标准的主成分分析相比,该方法能利用更多的演化信息,涵盖更多的具有遗传信息的区域,构造更大尺度的蛋白质取样空间。取样空间的精度用目标蛋白质结构与其在取样空间上的投影的均方根偏差评价。将该方法应用于33个蛋白质超家族,结果表明,扩大后的取样空间精度达到测定蛋白质结构的X-ray实验精度,满足后续的蛋白质结构研究。 展开更多
关键词 同源建模 最近邻算法 缺失值 主成分分析
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利用Lanczos算法研究一维光晶格Fermi气体 被引量:2
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作者 胡波 陈亮 韩榕生 《湖北理工学院学报》 2017年第6期41-46,51,共7页
研究了零温下一维光晶格Fermi气体随外加磁场和自旋轨道耦合(SOC)相互作用的变化特征。基于Fermi-Hubbard模型,采用Lanczos部分迭代法研究计算具有自旋轨道耦合(SOC)的一维费米链体系的基态波函数与基态能量,进一步得到超导配对序参量... 研究了零温下一维光晶格Fermi气体随外加磁场和自旋轨道耦合(SOC)相互作用的变化特征。基于Fermi-Hubbard模型,采用Lanczos部分迭代法研究计算具有自旋轨道耦合(SOC)的一维费米链体系的基态波函数与基态能量,进一步得到超导配对序参量和磁化率的结果。计算结果表明,Lanczos迭代法在求解一维光晶格体系是收敛和有效的,外加磁场和SOC作用对BCS单重态的超导配对均具有抑制作用。另外在合适的磁场和SOC共同作用下存在Fulde-Ferrell-Larkin-Ovchinnikov(FFLO)相与BCS-FFLO混合相。通过与其他研究者的结果比较,体系特殊的相分布情况和非连续性相转变特征与较小的格点数可能相关。该结论对实验上探测BCS-FFLO混合相也具有指导意义。 展开更多
关键词 Fermi-Hubbard模型 Lanczos迭代 自旋轨道耦合 FFLO相 BCS-FFLO混合相
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费米相干态方法在杂质安德逊模型中的应用
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作者 高先龙 韩榕生 +1 位作者 林机 秦敢 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2000年第5期554-560,共7页
利用费米相干态方法 ,解析地推导了带有两个杂质的安德逊系统在具有奇数或偶数个电子情况下的基态能公式 ,比较了它们的差别 ,并且利用费米相干态方法在处理多体问题上的方便性 。
关键词 费米相干态 安德逊模型 多体问题 杂质
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Quantum steering in Heisenberg models with Dzyaloshinskii–Moriya interactions
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作者 李慧贞 韩榕生 +1 位作者 张业奇 陈亮 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第12期189-195,共7页
In this work, we study the quantum steering in two-qubit Heisenberg models with Dzyaloshinskii–Moriya(DM)interaction and an external magnetic field. We find that the steerable weight(SW) and the critical temperature ... In this work, we study the quantum steering in two-qubit Heisenberg models with Dzyaloshinskii–Moriya(DM)interaction and an external magnetic field. We find that the steerable weight(SW) and the critical temperature where SW → 0 can be enhanced by the DM interactions. In the special case where the magnetic field is vanishing and the two spins are ferromagnetically coupled, the DM interaction can tune the zero-temperature SW from zero to a finite value. In addition to the SW, some other measurements used to identify the quantum entanglement and quantum correlations are investigated, i.e., the concurrence, the quantum discord, and the robustness of coherence. In the strong magnetic field limit,our results show that the SW is dramatically different from the other measurements. 展开更多
关键词 quantum steering Heisenberg model Dzyaloshinskii–Moriya interaction
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Robustness of coherence between two quantum dots mediated by Majorana fermions
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作者 陈亮 张业奇 韩榕生 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第7期438-442,共5页
We study three important measurements used to identify the quantum correlations between two quantum dots (QDs) mediated by a pair of Majorana fermions (MFs) in a superconducting quantum wire. We find that, in addi... We study three important measurements used to identify the quantum correlations between two quantum dots (QDs) mediated by a pair of Majorana fermions (MFs) in a superconducting quantum wire. We find that, in addition to the quantum discord, the robustness of coherence (ROC) can also be considered as a quantity to measure the quantum correlation for the special case where the quantum entanglement is vanishing. For comparison, we study the quantum correlation between two QDs mediated by other fermions, i.e., regular fermions and superconducting fermions. We find that, when the quantum entanglement is not vanishing, i.e., the concurrence is finite, the detailed difference between the concurrence and ROC can be considered as an important implication for the existence of MFs. 展开更多
关键词 quantum coherence Majorana fermion NON-LOCALITY
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Klein Paradox of Two-Dimensional Dirac Electrons in Circular Well Potential
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作者 黄海 付星球 韩榕生 《Communications in Theoretical Physics》 SCIE CAS CSCD 2012年第8期205-208,共4页
We study two-dimensional massive Dirac equation in circular well potential. The energies of bound states are obtained. We demonstrate the Klein paradox of this relativistic wave equation:For large enough potential dep... We study two-dimensional massive Dirac equation in circular well potential. The energies of bound states are obtained. We demonstrate the Klein paradox of this relativistic wave equation:For large enough potential depth, the bound states disappear from the spectra. Applications to graphene systems are discussed. 展开更多
关键词 狄拉克方程 克莱因 悖论 二维 圆形 电子 波动方程 束缚态
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