12、开放系统中量子态的演化与退相干

开放系统中量子态的演化与退相干

1. 热态叠加的非经典性与振幅衰减

在振幅衰减通道中,热态叠加态的非经典性会随着时间发生变化。从Wigner分布函数的负体积$\delta^+(t)$来看,其峰值会逐渐降低直至为零。对于给定的$d$和$V$,光子损失对$W^+(V, d; \alpha, t)$函数的负性影响明显,负区域和负性深度会随着衰减时间$\kappa t$逐渐减小。这意味着热态叠加的非经典性会缓慢降低。当衰减时间$\kappa t$超过阈值时,$W^+(V, d; \alpha, t)$函数的负性会完全消失,此时热态叠加的非经典性被破坏,状态变为真空。

从图6.2中可以发现,对于较大的位移$d$,即两个分量态$\rho’(V, d)$和$\rho’(V, -d)$在相空间中更分离时,$W^+(V, d; \alpha, t)$的负体积能更快地趋近于零。对于两个纯相干态的叠加,由于其与噪声$V$无关,也有类似结果。有趣的是,噪声$V$较小的状态$\rho^+(V, d)$对退相干更具鲁棒性。所以,对于较大的位移$d$和噪声$V$,热态叠加在振幅阻尼下更容易发生退相干。

2. 双模压缩真空态
  • 双模压缩真空态的获得 :对双模真空应用幺正压缩算子$S_2 (r) = e^{r(a^{\dagger}b^{\dagger}-ab)}$,可以得到双模压缩真空态:
    $\rho (0) = \text{sech}^2 r e^{a^{\dagger}b^{\dagger} \tanh r} |00\rangle\langle00| e^{ab \tanh r}$。
[混合波束成形]基于深度学习的大规模天线阵列混合波束成形设计(Matlab代码、Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于深度学习的大规模天线阵列混合波束成形的设计方法,并提供了Matlab和Python代码实现。该设计聚焦于5G及未来通信系统中的关键使能技术——混合波束成形,通过深度神经网络对复杂的信道状态信息(CSI)进行高效估计波束成形矩阵优化,在保证通信性能的同时降低硬件成本计算开销。文中详细阐述了算法模型构建、训练流程设计及仿真验证过程,展示了深度学习在通信物理层中的深度融合应用,尤其适用于毫米波大规模MIMO系统场景。; 适合人群:具备通信工程、信号处理或人工智能基础知识的研究生、科研人员及从事5G/6G技术研发的工程师;熟悉Matlab或Python编程,对深度学习和无线通信系统有一定实践经验者更为适宜。; 使用场景及目标:①研究深度学习在无线通信物理层中的应用,特别是CSI反馈压缩波束成形优化;②复现先进混合波束成形算法,提升系统频谱效率能效;③为学术论文复现、课题研究或工程项目开发提供可运行的代码参考技术路线支持。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的代码逐模块分析,重点关注神经网络结构设计通信约束条件的融合方式,同时可扩展尝试不同网络架构或信道模型以深化理解。
STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动内容概要:本文档为一份名为《STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动》的技术资料,主要围绕基于STM32的永磁同步电机(PMSM)无传感器矢量控制系统的实现展开,详细注解了采用龙贝格观测器(Luenberger Observer)进行转子位置速度估算的控制算法,涵盖三电阻采样、双通道ADC数据采集、电流环前馈补偿、弱磁扩速控制及斜坡启动策略等关键技术模块。该文档不仅提供了完整的控制逻辑说明,还深入解析了底层代码实现,适用于高精度、高性能电机控制系统的开发学习。; 适合人群:具备一定嵌入式开发基础和电机控制理论知识的电气工程、自动化、机电一体化等相关专业的高校师生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师;尤其适合希望深入理解无传感器电机控制算法及STM32平台实现的技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握基于龙贝格观测器的无传感器电机控制原理实现方法;②理解三电阻采样、双AD同步采集、前馈控制、弱磁控制和斜坡启动等关键环节的设计思路代码实现;③用于高校课程设计、毕业设计、科研项目开发或工业级电机控制器的研发参考。; 阅读建议:建议读者结合STM32开发环境和电机控制实验平台进行代码阅读调试,配合电机控制理论教材逐步理解各模块功能,重点关注观测器设计、坐标变换、PI调节器参数整定及ADC采样时序等核心部分,以实现理论实践的有效结合。
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