导读:本文包含了量子物理学论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:量子物理学,狭义相对论,物理学发展,近代物理学
量子物理学论文文献综述
杨新美[1]（2011）在《从量子物理学中悟道？》一文中研究指出“20年前，我就买到过这本书的原文书，这本书在国外很流行，很有影响力，台湾的版本也早就出来了，这还是首次看到在大陆出版。”清华大学教授刘兵捧着新出版的《像物理学家一样思考》兴奋地说。 《像物理学家一样思考》20多年前在美国出版，并且影响深远。而直到(本文来源于《科学时报》期刊2011-02-10）
梁霄[2]（2019）在《机器学习在量子物理学中的应用》一文中研究指出随着机器学习技术在图像识别,决策和逻辑推断等领域的高效应用,机器学习的算法越来越受到物理学家的关注。机器学习算法擅长的是找到数据之间的内在规律,而物理学中的问题通常是具备逻辑性和规律性的,因此机器学习算法很适合被用来解决物理学中的问题。在经典物理学领域,机器学习可以学习牛顿力学里的规律。在量子物理学领域,机器学习可以求解薛定谔方程的基态波函数,找到相变的位置,表示量子多体系统的态,找到多体系统里的序参量等等。机器学习算法分为监督性学习,非监督性学习和强化学习。监督性学习是先利用样本训练机器,比如训练一个神经网络,然后利用训练好的神经网络做预测,做预测时输入的样本可能不在训练时使用的样本内。非监督性学习不需要训练样本,而是针对一个优化目标对输入的数据直接优化,最终可以将数据按照类别区分开来。强化学习是通过反复尝试训练一个反馈机制,使得获得的奖励最大,这种算法适合做仪器的控制。虽然机器学习算法的产生不是为了解决物理学问题而设计,但理解并合理得使用机器学习算法,可以帮助物理学家用新的角度理解物理学同时发现新的物理学。同时随着量子计算的发展,人们开始尝试在量子计算机上运行机器学习算法,并且获得了比较高的加速比。因此,机器学习技术会帮助物理学家解决物理学中的问题,同时物理学能够推动机器学习向更高效的途径发展。在未来的时间里,机器学习和物理学会相互促进,相辅相成。本论文讲述了我们利用机器学习解决量子物理学中的问题的实例,主要包括叁部分:第一部分着重讲述了如何利用深度的神经网络生成玻色—爱因斯坦凝聚体(BEC)的基态波函数。在BEC中,所有粒子具有相同的相位,BEC的基态波函数是个空间上的概率分布。这个基态波函数是通过求解Gross-Pitaevskii方程(GP方程)得到的,我们可以利用神经网络建立一个GP方程到基态波函数的映射。我们测试了两种情况:1、同样的势场和不同的排斥系数;2、同样的排斥系数和不同的势场。利用深度神经网络做监督性学习,训练后的神经网络可以高精度地生成玻色—爱因斯坦凝聚体的基态波函数。当输入的高斯随机势场的相干长度小到σD=0.39时,深度神经网络依然可以高精度地生成基态波函数。同时,我们输入不同类型的势场依然得到了高精度的波函数输出,说明利用高斯随机势场训练的神经网络学习到了求解GP方程的方法。第二部分着重讲述了如何设计一个合理的卷积神经网络作为变分波函数来有效地求解二维量子自旋多体系统。当前求解量子多体系统依赖于张量网络,而张量网络的计算复杂度比较高。利用神经网络替代张量网络似乎是有可能的,因此,我们需要测试神经网络对非平凡的多体哈密顿的基态的表述能力,比如阻挫比较强的J1-J2模型。我们搭建了一个卷积神经网络可以用来作为二维量子自旋系统的变分波函数,利用目前主流的神经网络构成元素:卷积层,最大值池化层和反卷积层。为了尽可能得回避局域极小值,我们使用副本交换的动力学方法优化。在优化时,我们首先设定一系列不同的温度,然后用随机值初始化神经网络里的每个参数,最终会得到不用温度的解,零温下的解就是我们认为的基态解。经过计算表明,我们设计的卷积神经网络在基态能量的精度上能够优于已有的String-Bond-State。因此使用卷积神经网络加速解决量子多体系统成为了可能。第叁部分着重讲述了量子版本的鸡尾酒会问题(CPP)。CPP是一个古老但很重要的问题,即利用多个探测器的探测信号,把混合在一起的信号源提取出来。对于经典的CPP,可以用独立成分分析算法(ICA)求解。我们考虑了一个量子版的CPP,即信号源发出的是纯态,各个纯态是互相不正交的。这些纯态的希尔伯特空间大于探测器能够响应的希尔伯特空间,因此探测器探测到的是混态。基于经典的ICA算法,我们重新设计了损失函数,通过只测量混态的密度矩阵,能够还原出纯态的密度矩阵。经过数值计算验证,利用牛顿法还原得到的纯态的保真度在0.99以上。同时,我们把损失函数转化成一个spin-1/2的多体自旋耦合哈密顿,这个哈密顿的基态即是损失函数达到极小值的解。通过模拟退火的方法,纯态的还原保真度依然在0.99以上。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2019-05-28）
刘霞[3]（2018）在《量子计算机优势首次获确证》一文中研究指出科技日报北京10月22日电 （刘霞）据美国每日科学网站近日报道，来自德国、美国和加拿大的科学家携手，首次证明了量子计算机相对传统计算机的优势，其原因在于：量子算法利用了量子物理学的非定域性。最新研究为量子计算机的发展奠定了新基础。传统计算机(本文来源于《科技日报》期刊2018-10-23）
魏刘伟[4]（2018）在《美国欲强力推进量子物理学研究》一文中研究指出许多国会议员承认,他们发现量子物理学对亚原子世界的反直觉描述令人难以置信。但这并不妨碍美国国会议员和特朗普政府的政策制定者支持更好地组织和增加量子研究资金的努力。这很可能会重塑计算、传感器和通信领域。众议院科学委员会将提议立法,以支持新的为期10年的国家量子倡议(NQI)。白宫计划正式启动一个新的小组,指导联邦政府在量子科学中的活动。主要科学机构都在呼吁国会加快开展量子研究。参(本文来源于《世界科学》期刊2018年09期）
房琳琳[5]（2018）在《立足全球竞争 美国启动新量子科学计划》一文中研究指出量子物理确实令人难以置信，其扰乱了人们对亚原子世界的直觉。但这并不妨碍美国立法人员以及特朗普政府的决策者们，更积极地投入资金并组织力量，推动量子研究。《科学》杂志官网近日报道，美国众议院科学委员会将就一项新的长达10年的国家量子计划（NQI）提(本文来源于《科技日报》期刊2018-06-21）
汪新文,唐世清,邓小辉,张登玉[6]（2018）在《二本高校视角下量子物理学课程内容的优化研究》一文中研究指出由于办学定位、办学条件和生源质量等的差异,不同层次的高等学校在相同或相近专业的课程体系和课程内容等的设计上应该有所区别。该文探讨了符合普通二本高校物理学专业实情的量子物理学课程内容优化问题,论述了优化思路和方案。提出的优化措施贯彻了从学科教学走向学科教育的教育理念,有利于学生核心素养的培养。期望其能对地方二本院校物理学或相近专业的量子物理学等课程的教学改革提供一定的参考。(本文来源于《衡阳师范学院学报》期刊2018年03期）
郭爽[7]（2018）在《“量子霸权是个模糊的里程碑”》一文中研究指出美国谷歌公司日前发布72量子比特处理器“狐尾松”，称其有望在未来实现“量子霸权”。就在人们纷纷猜测谷歌是否会在这场全球科技竞赛中夺魁时，美国斯坦福大学量子物理学家帕特里克·海登近日对新华社提出了一个新颖观点：“量子霸权是个模糊的里程碑。”怎么(本文来源于《中国科学报》期刊2018-03-14）
张凌义[8]（2018）在《浅析量子物理学发展史》一文中研究指出量子物理学是现代物理学的一种分支,与普通的物理学研究的宏观领域不同,量子物理学研究的是微观世界,也因此人称为量子物理学未研究量子现象的物理学。量子物理学始于20世纪初,显微镜与望远镜不断发展,物理学家门通过对微观世界中粒子组成与运动规律的研究逐步讲量子物理学建立起来。量子物理学的现象并不同于在日常生活中所观察到的物理现象,其理论极其抽象,其数学工具比较艰深,要想对量子物理学有一个深入研究与了解,必须对量子物理学的发展进行研究。文章基于高中生视角,以多元化客观化的态度分析研究问题,对量子物理学的发展史作一个浅析。(本文来源于《科技风》期刊2018年06期）
编译,宗华[9]（2017）在《打破经典热力学的极限》一文中研究指出只有鲁莽的物理学家，才敢于尝试打破热力学定律。不过，事实证明，或许真有改变这些定律的办法。在英国牛津大学的一间实验室里，量子物理学家正试图利用一小块人造钻石做到这一点。起初，这颗淹没在乱七八糟的光学纤维和镜子中的钻石几乎不可见。不过，当研究人员打开绿色激(本文来源于《中国科学报》期刊2017-12-05）
吴长锋[10]（2016）在《量子物理学家喊你来做实验》一文中研究指出想知道你的随机性会如何促进科学进步吗？一个独特的全球项目将通过基于人类随机选择的一系列科学实验来测试物理学定律。大贝尔实验是在ICFO（西班牙光子科学研究所）协调下进行的一个全球性的项目，计划于11月30日当天在世界多个实验室同时进行一系列量子(本文来源于《科技日报》期刊2016-11-29）
量子物理学论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着机器学习技术在图像识别,决策和逻辑推断等领域的高效应用,机器学习的算法越来越受到物理学家的关注。机器学习算法擅长的是找到数据之间的内在规律,而物理学中的问题通常是具备逻辑性和规律性的,因此机器学习算法很适合被用来解决物理学中的问题。在经典物理学领域,机器学习可以学习牛顿力学里的规律。在量子物理学领域,机器学习可以求解薛定谔方程的基态波函数,找到相变的位置,表示量子多体系统的态,找到多体系统里的序参量等等。机器学习算法分为监督性学习,非监督性学习和强化学习。监督性学习是先利用样本训练机器,比如训练一个神经网络,然后利用训练好的神经网络做预测,做预测时输入的样本可能不在训练时使用的样本内。非监督性学习不需要训练样本,而是针对一个优化目标对输入的数据直接优化,最终可以将数据按照类别区分开来。强化学习是通过反复尝试训练一个反馈机制,使得获得的奖励最大,这种算法适合做仪器的控制。虽然机器学习算法的产生不是为了解决物理学问题而设计,但理解并合理得使用机器学习算法,可以帮助物理学家用新的角度理解物理学同时发现新的物理学。同时随着量子计算的发展,人们开始尝试在量子计算机上运行机器学习算法,并且获得了比较高的加速比。因此,机器学习技术会帮助物理学家解决物理学中的问题,同时物理学能够推动机器学习向更高效的途径发展。在未来的时间里,机器学习和物理学会相互促进,相辅相成。本论文讲述了我们利用机器学习解决量子物理学中的问题的实例,主要包括叁部分:第一部分着重讲述了如何利用深度的神经网络生成玻色—爱因斯坦凝聚体(BEC)的基态波函数。在BEC中,所有粒子具有相同的相位,BEC的基态波函数是个空间上的概率分布。这个基态波函数是通过求解Gross-Pitaevskii方程(GP方程)得到的,我们可以利用神经网络建立一个GP方程到基态波函数的映射。我们测试了两种情况:1、同样的势场和不同的排斥系数;2、同样的排斥系数和不同的势场。利用深度神经网络做监督性学习,训练后的神经网络可以高精度地生成玻色—爱因斯坦凝聚体的基态波函数。当输入的高斯随机势场的相干长度小到σD=0.39时,深度神经网络依然可以高精度地生成基态波函数。同时,我们输入不同类型的势场依然得到了高精度的波函数输出,说明利用高斯随机势场训练的神经网络学习到了求解GP方程的方法。第二部分着重讲述了如何设计一个合理的卷积神经网络作为变分波函数来有效地求解二维量子自旋多体系统。当前求解量子多体系统依赖于张量网络,而张量网络的计算复杂度比较高。利用神经网络替代张量网络似乎是有可能的,因此,我们需要测试神经网络对非平凡的多体哈密顿的基态的表述能力,比如阻挫比较强的J1-J2模型。我们搭建了一个卷积神经网络可以用来作为二维量子自旋系统的变分波函数,利用目前主流的神经网络构成元素:卷积层,最大值池化层和反卷积层。为了尽可能得回避局域极小值,我们使用副本交换的动力学方法优化。在优化时,我们首先设定一系列不同的温度,然后用随机值初始化神经网络里的每个参数,最终会得到不用温度的解,零温下的解就是我们认为的基态解。经过计算表明,我们设计的卷积神经网络在基态能量的精度上能够优于已有的String-Bond-State。因此使用卷积神经网络加速解决量子多体系统成为了可能。第叁部分着重讲述了量子版本的鸡尾酒会问题(CPP)。CPP是一个古老但很重要的问题,即利用多个探测器的探测信号,把混合在一起的信号源提取出来。对于经典的CPP,可以用独立成分分析算法(ICA)求解。我们考虑了一个量子版的CPP,即信号源发出的是纯态,各个纯态是互相不正交的。这些纯态的希尔伯特空间大于探测器能够响应的希尔伯特空间,因此探测器探测到的是混态。基于经典的ICA算法,我们重新设计了损失函数,通过只测量混态的密度矩阵,能够还原出纯态的密度矩阵。经过数值计算验证,利用牛顿法还原得到的纯态的保真度在0.99以上。同时,我们把损失函数转化成一个spin-1/2的多体自旋耦合哈密顿,这个哈密顿的基态即是损失函数达到极小值的解。通过模拟退火的方法,纯态的还原保真度依然在0.99以上。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
量子物理学论文参考文献
[1].杨新美.从量子物理学中悟道？[N].科学时报.2011
[2].梁霄.机器学习在量子物理学中的应用[D].中国科学技术大学.2019
[3].刘霞.量子计算机优势首次获确证[N].科技日报.2018
[4].魏刘伟.美国欲强力推进量子物理学研究[J].世界科学.2018
[5].房琳琳.立足全球竞争美国启动新量子科学计划[N].科技日报.2018
[6].汪新文,唐世清,邓小辉,张登玉.二本高校视角下量子物理学课程内容的优化研究[J].衡阳师范学院学报.2018
[7].郭爽.“量子霸权是个模糊的里程碑”[N].中国科学报.2018
[8].张凌义.浅析量子物理学发展史[J].科技风.2018
[9].编译,宗华.打破经典热力学的极限[N].中国科学报.2017
[10].吴长锋.量子物理学家喊你来做实验[N].科技日报.2016