固体物理学（黄昆 著），固体物理经典书籍
标签： 物理学
上传时间： 2019-01-28
上传用户：kingleon2009
固体物理学 第二版作 者： 胡安，章维益 编内容简介 《固体物理学（第2版）》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材，是根据作者多年来在南京大学讲授固体物理的讲稿整理而成的。《固体物理学（第2版）》力求在传统固体物理的理论框架下，穿插一些新的进展内容，尽量不涉及高等量子力学和复杂的数学处理，做到物理图像清晰，内容融会贯通。本次修订在保持第一版的结构框架和理论体系的基础上，增加了双交换、布洛赫电子平均速度的推导、铁磁体外场磁化过程等内容，统一了全书的数学符号和公式表达并更换了部分插图。《固体物理学（第2版）》可作为高等院校物理类专业本科生、研究生的固体物理教材，也可供其他专业的师生及社会读者参考。目录第一章 晶体的结构及其对称性第二章 晶体的结合第三章 晶格动力学和晶体的热学性质第四章 能带论第五章 金属电子论第六章 半导体电子论第七章 固体磁性第八章 超导电性
标签： 固体物理学
上传时间： 2021-12-23
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固体物理学是主要的专业提高及应用课程之一。固体物理学课程着重讲述固体的结构、组成粒子之间的相互作用以及粒子的运动规律，并在此基础上阐明固体的基本物理性质及其应用的原理。
上传时间： 2017-04-15
上传用户：cqwlzd
固体物理相关知识，半导体物理理论基础，由黄昆老先生著作而改编
标签： 物理学
上传时间： 2018-11-20
上传用户：MicrosmicCC
通过对速率方程的数值求解,得到二极管泵浦调Q固体激光器的性能参数,即由激光器的结构参数和泵浦参数,求解出激光器的输出参数。然后将其求解得到的输出与设计要求的激光器输出进行比较,由此对输入的结构参数和泵浦参数进行反复调整,直至最终输出参数满足设计要求的误差.
上传时间： 2013-11-06
上传用户：wenwiang
空间物理学研究需要有并行的环境，这文章是一个MPI并行环境的说明文件。非常有用的。
上传时间： 2015-03-12
上传用户：litianchu
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
标签： 模拟退火算法
上传时间： 2015-04-24
上传用户：R50974
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
标签： 模拟退火算法
上传时间： 2015-04-24
上传用户：ryb
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
标签： 模拟退火算法
上传时间： 2014-12-19
上传用户：TRIFCT
VB帮我学物理学许课件,VB简介 VB编程基础 VB绘图基础 用VB学物理通用模块简介 用VB学物理实例——李萨如图模拟
上传时间： 2015-06-11
上传用户：ZJX5201314
