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双4维时空协变量子力学基础综述--波函数的意义、量子概率的起源、量子叠加态的成因等 被引量:2
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作者 赵国求 《现代应用物理》 2022年第3期1-14,140,共15页
微观客体具有一定的空间分布,微观环境下,对量子现象有影响。描述微观量子世界的物理规律,质点模型不适用。本文介绍了描述微观量子现象“转动场物质球”模型。该模型大小因运动状态不同自动可变,与狭义相对论协调。基于该模型构建的双... 微观客体具有一定的空间分布,微观环境下,对量子现象有影响。描述微观量子世界的物理规律,质点模型不适用。本文介绍了描述微观量子现象“转动场物质球”模型。该模型大小因运动状态不同自动可变,与狭义相对论协调。基于该模型构建的双4维时空,在描述微观量子现象时,有明显的理论优势。与宏观世界的描述不同,双4维时空是微观世界独立描述的时空,其中,复数波函数描述的是物质波,即物理波,是量子通信的物质基础。量子概率起源于微观客体的有形结构及质量密度分布,在物理时空的转换中得到体现。物质波与概率波可通过傅里叶变换进行表象变换,而相位变换(包括整体或局域规范变换)与量子测量作用有深刻的内在物理联系。 展开更多
关键词 场物质球模型 物质 量子概率 起源 表象变换 局域规范变换
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波函数的物理实质与量子概率的起源 被引量:1
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作者 赵国求 《武汉理工大学学报(社会科学版)》 2020年第3期94-102,共9页
微观客体有一定的空间分布,对量子现象有影响。要描述微观世界,质点模型就不适用,我们采用转动场物质球模型,大小因运动状态不同自动可变,与狭义相对论协调,由此建构双4维时空描述微观量子现象,有明显的理论优势。双4维时空中,物质波是... 微观客体有一定的空间分布,对量子现象有影响。要描述微观世界,质点模型就不适用,我们采用转动场物质球模型,大小因运动状态不同自动可变,与狭义相对论协调,由此建构双4维时空描述微观量子现象,有明显的理论优势。双4维时空中,物质波是物理波,量子概率起源于微观客体的有形结构及质量密度分布,且在物理时空的转换中得到体现。物质波与概率波可以通过傅里叶变换进行表象变换。 展开更多
关键词 场物质球 物质 量子概率 表象变换
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双4维时空量子力学描述中电子自旋、自旋磁矩 被引量:2
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作者 赵国求 《现代物理》 2016年第1期1-12,共12页
双4维时空量子力学描述中,微观客体的自旋是场物质球自身的转动。在自身参考系,场物质球的半径由静态康普顿动量m0c定义:R0=?/m0c,转动频率为:E0= hν0;在运动参考系,场物质球的半径由动态康普顿动量mc定义:R1= ?/mc,转动频率为:E1= hν... 双4维时空量子力学描述中,微观客体的自旋是场物质球自身的转动。在自身参考系,场物质球的半径由静态康普顿动量m0c定义:R0=?/m0c,转动频率为:E0= hν0;在运动参考系,场物质球的半径由动态康普顿动量mc定义:R1= ?/mc,转动频率为:E1= hν1。m,m0是微观客体的动、静质量。电子自旋S及自旋磁矩μs都可以通过场物质球模型来计算。若自身参考系就在复数空间,在闵氏4维时空观察转动场物质球的运动,生成双4维复数时空,形成场物质的波动运动,它就是德布罗意物质波。 展开更多
关键词 场物质球 波函数 自旋 自旋磁矩μs 计算
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Panzhihua Airport Landslide (Oct. 3rd 2009) and an Emergency Monitoring and Warning System Based on the Internet of Things 被引量:13
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作者 WANG Hong-hui TUO Xian-guo +1 位作者 ZHANG Gui-yu PENG Feng-ling 《Journal of Mountain Science》 SCIE CSCD 2013年第5期873-884,共12页
Panzhihua city (26°O5'-27°21'N, 101°OS'- 102°15'E), located in a mountainous area, is one of the large cities in Sichuan province, China. A landslide occurred in the filling body of the easte... Panzhihua city (26°O5'-27°21'N, 101°OS'- 102°15'E), located in a mountainous area, is one of the large cities in Sichuan province, China. A landslide occurred in the filling body of the eastern part of the Panzhihua airport on October 3, 2009 (hereafter called the lo.3 landslide). We conducted field survey on the landslide and adopted emergency monitoring and warning models based on the Internet of Things (loT) to estimate the losses from the disaster and to prevent a secondary disaster from occurring. The results showed that four major features of the airport site had contributed to the landslide, i.e, high altitude, huge amount of filling rocks, deep backfilling and great difficulty of backfilling. The deformation process of the landslide had six stages and the unstable geological structure of high fillings and an earthquake were the main causes of the landslide. We adopted relative displacement sensing technology and Global System for Mobile Communications (GSM) technology to achieve remote, real-time and unattended monitoring of ground cracks in the landslide. The monitoring system, including five extensometers with measuring ranges of 200, 450 and 7oo mm, was continuously working for 17 months and released 7 warning signals with an average warning time of about 26 hours. At 10 am on 6 December 2009, the system issued a warning and on-site workers were evacuated and equipment protected immediately. At 2:20 medium-scale collapse monitoring site, which proved the reliability pm on 7 December, a occurred at the No. 5 justified the alarm and and efficiency of the monitoring system. 展开更多
关键词 LANDSLIDE Panzhihua Airport Internetof Things (IoT) Emergency monitoring
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