类锂离子体系高角动量态1s^2ng(n=5～9)的精细结构的理论计算

利用全实加关联方法,以类锂等电子序列为研究对象,通过自旋-轨道相互作用和自旋-其它轨道相互作用算符的期待值计算了类锂离子等电子序列(Z=9~20)的高角动量1s2ng(n=5~9)激发态的精细结构劈裂.为了获得更精确的理论结果,在类氢近似下估算了高阶相对论修正和量子电动力学(QED)效应对精细结构的贡献,得到的结果与等电子序列规律符合的很好.

基于机器学习检测相位畸变后的涡旋光束轨道角动量

针对涡旋光受大气湍流而产生的相位畸变问题,设计了卷积神经网络检测涡旋光束轨道角动量态。将相位畸变的拉盖尔高斯涡旋光光强图像作为样本数据输入,网络利用输入的数据集进行自主学习,经过多次迭代能够精确检测出光束高阶轨道角动量信息。仿真结果表明:在大气湍流强度不确定的情况下,模型对轨道角动量态范围为1~40、1~100、1~160的涡旋光束检测准确率分别为94%、90%、86%;在不同传输距离、不同径向指数、不同基模束腰半径以及不同波长下轨道角动量态范围为1~100的涡旋光束的检测准确率均达到78%以上,且具有很好的鲁棒性。该方法检测精度高、范围广、移植性强,可为涡旋光束轨道角动量态的检测与识别提供一种新思路。