基于第一性原理的密度泛函理论(DFT)赝势平面波方法,对Ge掺杂(GexSi1-xC)的6H-SiC电学、光学特性进行了理论计算和分析。
杂质形成能的计算结果表明，Ge原子占据Si位后能量更低，愈加稳定。
通过对电子结构、态密度和光学性质的比较发现，6H-SiC的价带顶主要由C的2p态占据，而导带底由Si的3p态占据。
随着更多的Ge掺入，导带底位置逐渐由Si的3p态电子决定转变为Ge的4p态电子决定，同时导带底向低能方向移动，带隙变窄。
比较介电常数发现，对Ge掺入最多的Ge0.333Si0.667C，其电子跃迁机理比6H-SiC简单，吸收边及最大吸收峰分别向低能方向红移了0.9eV及3.5eV。
杂质形成能的计算结果表明，Ge原子占据Si位后能量更低，愈加稳定。
通过对电子结构、态密度和光学性质的比较发现，6H-SiC的价带顶主要由C的2p态占据，而导带底由Si的3p态占据。
随着更多的Ge掺入，导带底位置逐渐由Si的3p态电子决定转变为Ge的4p态电子决定，同时导带底向低能方向移动，带隙变窄。
比较介电常数发现，对Ge掺入最多的Ge0.333Si0.667C，其电子跃迁机理比6H-SiC简单，吸收边及最大吸收峰分别向低能方向红移了0.9eV及3.5eV。
2016/1/9 15:54:20
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模式识别中贝叶斯算法判别身高体重matlab实现1）应用单个特征进行实验：以（a）身高或者（b）体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法或者贝叶斯估计法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到测试样本，调查测试错误情况。
在分类器设计时可以调查采用不同先验概率（如0.5对0.5,0.75对0.25,0.9对0.1等）进行实验，调查对决策规则和错误率的影响。
2）应用两个特征进行实验：同时采用身高和体重数据作为特征，分别假设二者相关或不相关，在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到训练/测试样本，调查训练/测试错误情况。
比较相关假设和不相关假设下结果的差异。
在分类器设计时可以调查采用不同先验概率（如0.5vs.0.5,0.75vs.0.25,0.9vs.0.1等）进行实验，调查对决策和错误率的影响。
3）自行给出一个决策表，采用最小风险的Bayes决策重复上面的某个或全部实验。
在分类器设计时可以调查采用不同先验概率（如0.5对0.5,0.75对0.25,0.9对0.1等）进行实验，调查对决策规则和错误率的影响。
2）应用两个特征进行实验：同时采用身高和体重数据作为特征，分别假设二者相关或不相关，在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到训练/测试样本，调查训练/测试错误情况。
比较相关假设和不相关假设下结果的差异。
在分类器设计时可以调查采用不同先验概率（如0.5vs.0.5,0.75vs.0.25,0.9vs.0.1等）进行实验，调查对决策和错误率的影响。
3）自行给出一个决策表，采用最小风险的Bayes决策重复上面的某个或全部实验。
2016/6/25 22:06:17
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本文把Lamb激光量子理论用于处理三模激光,文中运用密度算符理论和微扰方法,获得了四能级均匀展宽原子零碎中三模激光运转的主方程,并画出了几率流图。
合理地考虑细致平衡原理,进而得到了定态运动方程。
并就不同条件下运转情况、量子统计性质等进行了讨论。
尤其对光子数分布进行了数值计算,得到了详细结果,并进行了比较。
此外,考虑场密度算符的非对角元运动方程,求得激光线宽表达式,并就单模、双模和三模运转的情况进行了比较。
合理地考虑细致平衡原理,进而得到了定态运动方程。
并就不同条件下运转情况、量子统计性质等进行了讨论。
尤其对光子数分布进行了数值计算,得到了详细结果,并进行了比较。
此外,考虑场密度算符的非对角元运动方程,求得激光线宽表达式,并就单模、双模和三模运转的情况进行了比较。
2018/4/6 10:45:03
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利用计入卷曲效应的单壁碳纳米管(SWCNT)的能量色散关系,计算最低导带的电子速度及无效质量,并与不计入卷曲效应的结果进行了比较.计算结果表明:卷曲效应对电子速度及无效质量的影响与SWCNT的类型密切相关,金属锯齿型SWCNT对卷曲效应最为敏感,其次是扶手椅型SWCNT,最不敏感的是半导体锯齿型SWCNT.由此可以推断,卷曲效应对金属锯齿型SWCNT电子结构及低偏压输运特性影响最大,其次是扶手椅型SWCNT,影响最不明显的是半导体锯齿型SWCNT.这些结果与实验测量及密度泛函理论计算结果完全一致.
2021/10/15 19:16:16
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开发了地平坐标系-光敏定位混合式太阳跟踪及聚焦平台,在此基础上完成大直径PMMA塑料光纤聚焦能流6m距离传输试验,进行了连续9h的检测记录,获得光纤输出光功率谱密度分布数据,其色温绝对自然光低约600K,色度坐标、显示指数、主波长等与自然光接近,实验发现室外照度与光纤输出光色温存在线性关联,并进行函数拟合,针对光纤传输光损进行定量测量与计算,结果揭示光纤端面存在2dB幅度的耦合损失。
2016/5/19 5:35:11
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中国科学技术大学汪增福模式识别课程课件。
第一章为绪论。
第二章引见统计模式识别中的几何方法，着重引见特征空间的概念和相关分类器的设计方法。
第三章引见统计模式识别中的概率方法，着重引见最小错误概率分类器、最小风险分类器、纽曼皮尔逊分类器和最小最大分类器以及概率密度函数的参数估计和非参数估计等。
第四章讨论典型分类器错误概率的计算问题。
第五章讨论无监督情况下的模式识别问题，着重引见几种典型的聚类算法：基于分裂的聚类方法、基于合并的聚类方法、动态聚类方法、基于核函数的聚类方法和近邻函数值聚类方法等。
第六章讨论结构模式识别问题，给出几种典型的文法规则和与之相关联的识别装置，包括有限状态自动机、下推自动机和图灵机等。
最后，在第七章对全书进行总结。
第一章为绪论。
第二章引见统计模式识别中的几何方法，着重引见特征空间的概念和相关分类器的设计方法。
第三章引见统计模式识别中的概率方法，着重引见最小错误概率分类器、最小风险分类器、纽曼皮尔逊分类器和最小最大分类器以及概率密度函数的参数估计和非参数估计等。
第四章讨论典型分类器错误概率的计算问题。
第五章讨论无监督情况下的模式识别问题，着重引见几种典型的聚类算法：基于分裂的聚类方法、基于合并的聚类方法、动态聚类方法、基于核函数的聚类方法和近邻函数值聚类方法等。
第六章讨论结构模式识别问题，给出几种典型的文法规则和与之相关联的识别装置，包括有限状态自动机、下推自动机和图灵机等。
最后，在第七章对全书进行总结。
2021/11/8 11:51:08
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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