当前位置: 首页 > news >正文

三维量子力学 量子力学(3)

动量ppp有三个分量,为pxp_xpx等。它们分别满足与位置坐标的对易关系,比如px=−iℏ∂∂xp_x=-i\hbar\frac{\partial }{\partial x}px=ix。可以用位置坐标梯度算符表示即p=−iℏ∇\bm{p}=-i\hbar\nablap=iℏ∇。位置矢量用r\bm{r}r表示。

d3rd^3\bm{r}d3r(我喜欢写作dVdVdV)区域发现它的概率是∣Ψ(r,t)∣2dV|\Psi(\bm{r},t)|^2dV∣Ψ(r,t)2dV。那么归一化条件是∫∣Ψ∣2dV=1\int |\Psi|^2dV=1∣Ψ2dV=1

如果势能与时间无关,那么可以确定一组完备的定态Ψn(r,t)=ψn(r)e−iEnt/ℏ\Psi_n(\bm{r},t)=\psi_n(\bm{r})e^{-iE_nt/\hbar}Ψn(r,t)=ψn(r)eiEnt/ℏn=1,2,…n=1,2,\dotsn=1,2,

基本量对易性

xxxyyy显然可以对易,这是常识。

根据动量位置算符关系可以算出pxp_xpxpyp_ypy也对易(对xxxyyy的求导顺序不影响)。

不同维度的坐标和动量,例如xxxpyp_ypy,对易。

Ehrenfest定理

根据黄金期变公式,与坐标、动量、时间有关的量QQQ满足d⟨Q⟩dt=iℏ⟨[H^,Q^]⟩+⟨∂Q∂t⟩\frac{d\lang Q\rang}{dt}=\frac{i}{\hbar}\braket {[\hat H,\hat Q]}+\left\lang {\frac{\partial Q}{\partial t}}\right\rangdtdQ=i[H^,Q^]+tQ

第二项在求的时候是0。用上述公式就可以得出Ehrenfest定理。d⟨r⟩dt=⟨p⟩m\frac{d\braket {\bm{r}}}{dt}=\frac{\braket{\bm{p}}}{m}dtdr=mpd⟨p⟩dt=⟨−∇V⟩\frac{d\braket{\bm{p}}}{dt}=\braket{-\nabla V}dtdp=V

球坐标波函数

因为没时间了所以之后会写得简略。

波函数由三个球坐标决定。可以分成半径部分和两个角的部分。ψ=RY\psi=RYψ=RY

球坐标nabla算子:(1/r2)(r2?Pr)Pr+(1/r2sin⁡θ)(sin⁡θ?Pθ)Pθ+(1/r2sin⁡2θ)?P2ϕ(1/r^2)(r^2?_Pr)_Pr+(1/r^2\sin \theta)(\sin\theta?_P\theta)_P\theta+(1/r^2\sin^2\theta)?_{P^2}\phi(1/r2)(r2?Pr)Pr+(1/r2sinθ)(sinθ?Pθ)Pθ+(1/r2sin2θ)?P2ϕ

把球坐标nabla算子放进薛定谔方程就可以得到球坐标薛定谔方程。然后代入上述的分成两个部分。

然后两边乘上一个因子就可以把径向部分和角部分分开。径向部分只与R,rR,rR,r有关,令其等于l(l+1)l(l+1)l(l+1);角部分只与Y,θ,ϕY,\theta,\phiY,θ,ϕ有关,令其等于−l(l+1)-l(l+1)l(l+1)

不同基态组合得到同一个状态称为这个状态的简并度(degeneracy)。

YYY可以进一步对两个角分别分成Y=ΘΦY=\Theta\PhiY=ΘΦ。代入方程,同样是乘上一个因子,分成极角部分和方位角部分。令极角部分等于m2m^2m2,方位角部分等于−m2-m^2m2

方位角的方程很好解,可以记为Φ=eimϕ\Phi=e^{im\phi}Φ=eimϕ。由于ϕ\phiϕ增减2π2\pi2π其实是一样的,也就是Φ(ϕ)=Φ(ϕ+2π)\Phi(\phi)=\Phi(\phi+2\pi)Φ(ϕ)=Φ(ϕ+2π)。这个条件要求mmm必须是整数。

极角的方程很难解。首先是Θ=APlm(cos⁡θ)\Theta=AP_l^m(\cos \theta)Θ=APlm(cosθ)。这里的PlmP_l^mPlm是Associated Legendre Function。定义是什么的一个m/2m/2m/2次方乘上Pl(x)P_l(x)Pl(x)xxx∣m∣|m|m次导。其中PlP_lPl是勒让德多项式。PlP_lPl是一个lll次的多项式,奇偶性与lll的奇偶性相同,并且在111处总是取111

显然,由于PlP_lPllll次的,ALP又要求∣m∣|m|m次导,那么如果∣m∣>l|m|>lm>l求出来就永远是000,这不满足归一化条件。所以m,lm,lm,l必须满足∣m∣≤l|m|\le lml

这样YYY就解出来了,再用归一化条件确定系数就行了。归一化了的YYY称作球谐函数

现在来看径向部分。之前分成YR的假设已经暗含势能V只与半径r的大小有关。

u=rRu=rRu=rR,代入方程得−ℏ22md2dr2u+Veffu=Eu-\frac{\hbar^2}{2m}\frac{d^2}{dr^2}u+V_{\rm{eff}}u=Eu2m2dr2d2u+Veffu=Eu

这个形式和薛定谔方程类似。这个方程叫做径向方程(Radial Equation)。除了Veff=V+ℏ22ml(l+1)r2V_{\rm{eff}}=V+\frac{\hbar^2}{2m}\frac{l(l+1)}{r^2}Veff=V+2m2r2l(l+1)。正体字母用\rm{XXX}就行。VeffV_{\rm{eff}}VeffVVV多的叫Centrifugal Term(项)。

归一化条件是∫∣u∣2dr=1\int |u|^2dr=1u2dr=1

无限深球势阱

aaa里面势能是000,外面是∞\infty。即使是这样的势阱,也能解出答案吗?

外面是000,现在解里面。化为d2udr2=(l(l+1)r2−k2)u\frac{d^2u}{dr^2}=(\frac{l(l+1)}{r^2}-k^2)udr2d2u=(r2l(l+1)k2)u这里的kkk和之前无限深势阱里的定义一样。

如果lll000那就很简单,u=Tk(A,B,r)u=\mathcal{T}_k(A,B,r)u=Tk(A,B,r)

注意径向波函数RRRr/ur/ur/u,如果BBB不是000那么当r→0r\to0r0时就会爆炸。那么B=0B=0B=0。结果又跟之前一样,只有AAA。对于n=0,1,2,⋯n=0,1,2,\cdotsn=0,1,2,,有En0E_{n0}En0。其中的000表示lll

uuu归一化可以得到A=2/aA=\sqrt{2/a}A=2/a。现在知道了RRR。再乘上球谐函数Y00Y_0^0Y00就是答案(因为l=0l=0l=0所以mmm只能是000)。这就是ψn00\psi_{n00}ψn00。从此也可以看到波函数和三个量有关但能量只和n,ln,ln,l有关。

对于任意的lll,解比较复杂,是u(r)=Arjl(kr)+Brnl(kr)u(r)=Arj_l(kr)+Brn_l(kr)u(r)=Arjl(kr)+Brnl(kr)。其中jlj_ljl是球贝塞尔函数,nln_lnl是球诺埃曼(Neumann)函数。比如j0=sin(x)/x,n0=−cos(x)/xj_0=sin(x)/x,n_0=-cos(x)/xj0=sin(x)/x,n0=cos(x)/x

总之,球贝塞尔函数在000处有限,但是球诺埃曼函数在000处会嘣!的一声爆炸了。那么呢,球诺埃曼函数就只能是000了。可惜!所以还是B=0B=0B=0u=Arjl(kr)u=Arj_l(kr)u=Arjl(kr)

无限深球势阱的边界条件有R(a)=0R(a)=0R(a)=0,那么jl(ka)=0j_l(ka)=0jl(ka)=0不满足是不行的。也就是说,kakaka是球贝塞尔函数的零点。SBF是震荡的,所有的SBF都有无数个零点。令人遗憾的是,这个零点很难计算。总之,让βnl\beta_{nl}βnljlj_ljl的第nnn个零点。那么Enl=ℏ2βnl22ma2E_{nl}=\frac{\hbar^2\beta_{nl}^2}{2ma^2}Enl=2ma22βnl2如果第nnn个零点是nπn\pi那就完全是之前的了。

波函数是ψnlm(r,θ,ϕ)=Anljl(βnlr/a)Ylm(θ,ϕ)\psi_{nlm}(r,\theta,\phi)=A_{nl}j_l(\beta_{nl}r/a)Y_l^m(\theta,\phi)ψnlm(r,θ,ϕ)=Anljl(βnlr/a)Ylm(θ,ϕ)

有限深球势阱

l=0l=0l=0的情况和一维的情况差不多,参见量子力学(1)。

氢原子结构

认为氢原子是一个在原点的不动的质子,具有电量eee。还有一个很轻的电子,电量−e-ee,绕着它转。根据库仑定律,势能是V(r)=−e2/(4πϵ0r)V(r)=-e^2/(4\pi\epsilon_0r)V(r)=e2/(4πϵ0r)

把势能代入径向方程,我们的目的就是解出波函数,并确定对应的能量。

显然根据这个VVV的形式,具有束缚态和散射态。

κ=−2mEℏ\kappa=\frac{\sqrt{-2mE}}{\hbar}κ=2mE。令ρ=κr\rho=\kappa rρ=κr,且ρ0=me22πϵ0ℏ2κ\rho_0=\frac{me^2}{2\pi\epsilon_0\hbar^2\kappa}ρ0=2πϵ02κme2。方程化为d2udρ2=(1−ρ0ρ+l(l+1)ρ2)u\begin{equation}\frac{d^2u}{d\rho^2}=(1-\frac{\rho_0}{\rho}+\frac{l(l+1)}{\rho^2})u\end{equation}dρ2d2u=(1ρρ0+ρ2l(l+1))u

ρ\rhoρ很大的时候,d2udρ2=u\frac{d^2u}{d\rho^2}=udρ2d2u=u。那么u=E1(A,B)(ρ)u=\mathcal{E}_1(A,B)(\rho)u=E1(A,B)(ρ)。都说了ρ\rhoρ很大,不能爆炸,那么B=0B=0B=0,就是u=Ae−ρu=Ae^{-\rho}u=Aeρ

ρ\rhoρ很小的时候离心项(centrifugal term)占主导。d2udρ2=l(l+1)ρ2u\frac{d^2u}{d\rho^2}=\frac{l(l+1)}{\rho^2}udρ2d2u=ρ2l(l+1)u。通解是u(ρ)=Cρl+1+Dρ−lu(\rho)=C\rho^{l+1}+D\rho^{-l}u(ρ)=Cρl+1+Dρldudρ=C(l+1)ρl−Dlρ−l−1\frac{du}{d\rho}=C(l+1)\rho^l-Dl\rho^{-l-1}dρdu=C(l+1)ρlDlρl1d2udρ2=Cl(l+1)ρl−1+Dl(l+1)ρ−l−2=l(l+1)ρ2u\frac{d^2u}{d\rho^2}=Cl(l+1)\rho^{l-1}+Dl(l+1)\rho^{-l-2}=\frac{l(l+1)}{\rho^2}udρ2d2u=Cl(l+1)ρl1+Dl(l+1)ρl2=ρ2l(l+1)u

第二项爆炸,所以D=0D=0D=0

也可以u(ρ)=ρl+1e−ρv(ρ)u(\rho)=\rho^{l+1}e^{-\rho}v(\rho)u(ρ)=ρl+1eρv(ρ)。这样的vvv代入方程(1)得……

最后我们假设vvv可以表示成ρ\rhoρ的级数,系数是cj(j=0,1,2,⋯)c_j(j=0,1,2,\cdots)cj(j=0,1,2,)

代入方程可以解得cjc_jcj的递推关系。

级数必须在某一级结束,比如cjmax+1=0c_{j_{max}+1}=0cjmax+1=0。根据递推关系也就是2(jmax+l+1)−ρ0=02(j_{max}+l+1)-\rho_0=02(jmax+l+1)ρ0=0

定义主量子数(principal quantum number) n=jmax+l+1n=j_{max}+l+1n=jmax+l+1。因此ρ0=2n\rho_0=2nρ0=2n

由于ρ0\rho_0ρ0表示了κ\kappaκκ\kappaκ表示了EEE,所以ρ0\rho_0ρ0可以表示EEE。现在用nnn表示。那就是En=whatever=E1n2E_n=whatever=\frac{E_1}{n^2}En=whatever=n2E1

这就是波尔公式。

aaa是波尔半径,等于一坨东西。那么κ=1/an\kappa=1/anκ=1/anρ=r/an\rho=r/anρ=r/anρ0=2/aκ\rho_0=2/a\kappaρ0=2/

现在我们知道了Rnl(r)=1rρl+1e−ρv(ρ)R_{nl}(r)=\frac{1}{r}\rho^{l+1}e^{-\rho}v(\rho)Rnl(r)=r1ρl+1eρv(ρ)。其中vvv是级数,且次数为jmax=n−l−1j_{max}=n-l-1jmax=nl1

最低能量的态,也就是基态(ground state),是n=1n=1n=1的时候。这个时候,因为n=jmax+l+1n=j_{max}+l+1n=jmax+l+1,那么jmaxj_{max}jmaxlll只能是000(因为不能是负数)。进而mmm也是000。所以E1=whocares=−ℏ22ma2=−13.6(eV)E_1=whocares=-\frac{\hbar^2}{2ma^2}=-13.6(\rm{eV})E1=whocares=2ma22=13.6(eV)。这就是氢原子的结合能(binding energy)。现在RRR里面只有vvv的唯一一个系数c0c_0c0是不确定的,用归一化来确定。再乘上球谐函数。最后得到基态氢原子波函数ψ=1πa3e−r/a\psi=\frac{1}{\sqrt{\pi a^3}}e^{-r/a}ψ=πa31er/a

用波尔能级公式可以非常简单的求出其它nnn的能量。222以上的态称为激发态(excited state)。根据玻尔公式氢原子能级只与nnn有关。如果l=0l=0l=0vvv就有两项,因为有递推关系,所以都可以用c0c_0c0表示,那就可以归一化确定。

n=2n=2n=2时,(l,m)的组合可能有(0,0),(1,-1),(1,0),(1,1);
n=3n=3n=3时,(l,m)的组合可能有(0,0),(1,-1),(1,0),(1,1),(2,-2),(2,-1),(2,0),(2,1),(2,2)。
显然能级EnE_nEn的简并度是n2n^2n2。(简并度就是不同的波函数(本征函数)对应同一个能量(本征值))

vvv可以用关联拉盖尔(Laguerre)多项式和拉盖尔多项式表示,但是这里太小了我写不下。

基态下,电子居然最可能在r=ar=ar=a处找到。

如果需要时间相关的波函数,乘上e−iEnte^{-iE_nt}eiEnt就行了,nnn就是ψn\psi_nψnnnn

氢原子光谱

两个能级之间跃迁,光子频率满足ν=Eγ/h=(Einit−Efin)/h=(−13.6eV)(1/ni2−1/nf2)/h\nu=E_\gamma/h=(E_{init}-E_{fin})/h=(-13.6eV)(1/n_i^2-1/n_f^2)/hν=Eγ/h=(EinitEfin)/h=(13.6eV)(1/ni21/nf2)/h

光子波长的导数为1/λ=ν/c1/\lambda=\nu/c1/λ=ν/c。因此里德伯(Rydberg)常量R=−13.6eV/(ch)R=-13.6eV/(ch)R=13.6eV/(ch)

角动量

L=r×p\bm{L}=\bm{r}\times\bm{p}L=r×p

对易算符的常用技巧两条:

  • [A,B+C]=[A,B]+[A,C][A,B+C]=[A,B]+[A,C][A,B+C]=[A,B]+[A,C]
  • [A,BC]=B[A,C]+[A,B]C[A,BC]=B[A,C]+[A,B]C[A,BC]=B[A,C]+[A,B]C[AB,C]=A[B,C]+[A,C]B[AB,C]=A[B,C]+[A,C]B[AB,C]=A[B,C]+[A,C]B。左提左,右提右。也就是说多个因子乘在一起的对易子一定可以拆成几个原子对易子乘上什么的和。

[Lx,Ly]=[ypz,zpx]+[zpy,xpz]=ypx[pz,z]+xpy[z,pz]=−iℏypx+iℏxpy=iℏLz[L_x,L_y]=[yp_z,zp_x]+[zp_y,xp_z]=yp_x[p_z,z]+xp_y[z,p_z]=-i\hbar yp_x+i\hbar xp_y=i\hbar L_z[Lx,Ly]=[ypz,zpx]+[zpy,xpz]=ypx[pz,z]+xpy[z,pz]=iypx+ixpy=iLz

既然这两个不对易我们就立刻想到可以算一个不确定度。σ2σ2≥(12i⟨Lx,Ly⟩)2=ℏ24⟨Lz⟩2\sigma^2\sigma^2\ge(\frac{1}{2i}\braket{L_x,L_y})^2=\frac{\hbar^2}{4}\braket{L_z}^2σ2σ2(2i1Lx,Ly)2=42Lz2。也就是说不能同时确定LxL_xLxLyL_yLy

[L2,Lx]=[Ly2,Lx]+[Lz2,Lx]=Ly(−iℏLz)+(−iℏLz)Ly+iℏLzLy+iℏLyLz=0[L^2,L_x]=[L_y^2,L_x]+[L_z^2,L_x]=L_y(-i\hbar L_z)+(-i\hbar L_z)L_y+i\hbar L_zL_y+i\hbar L_yL_z=0[L2,Lx]=[Ly2,Lx]+[Lz2,Lx]=Ly(iLz)+(iLz)Ly+iLzLy+iLyLz=0你个杀软又把ihbar搞掉了!!!千万别忘了

向量形式可以写成[L2,L]=0[L^2,\bm{{L}}]=0[L2,L]=0

我们知道,如果两玩意儿对易,那么他们共享本征函数。一般我们用L2L^2L2LzL_zLz

升降算符L±≡Lx±iLYL_\pm\equiv L_x\pm iL_YL±Lx±iLY

易知[Lz,L土]=士ℏL土[L_z,L_土]=士\hbar L_土[Lz,L]=L。然后L2L^2L2和升降算符对易。

相关文章:

三维量子力学 量子力学(3)

动量ppp有三个分量,为pxp_xpx​等。它们分别满足与位置坐标的对易关系,比如px−iℏ∂∂xp_x-i\hbar\frac{\partial }{\partial x}px​−iℏ∂x∂​。可以用位置坐标梯度算符表示即p−iℏ∇\bm{p}-i\hbar\nablap−iℏ∇。位置矢量用r\bm{r}r表示。 在d3r…...

Blazor入门100天 : 身份验证和授权 (6) - 使用 FreeSql orm 管理ids数据

目录 建立默认带身份验证 Blazor 程序角色/组件/特性/过程逻辑DB 改 Sqlite将自定义字段添加到用户表脚手架拉取IDS文件,本地化资源freesql 生成实体类,freesql 管理ids数据表初始化 Roles,freesql 外键 > 导航属性完善 freesql 和 bb 特性 本节源码 https://github.com/…...

Java文件IO操作:File类的相关内容

Java文件IO操作一、File类1.相对路径和绝对路径2.路径分隔符(同一路径下、多个路径下)3.实例化4.常见方法一、File类 File类继承自Object类,实现了Serializable接口和Comparable接口; File类属于java.io包; File类是文…...

竣达技术 | 巡检触摸屏配合电池柜,电池安全放首位!

机房蓄电池常见的故障 1.机房电池着火和爆炸 目前在数据机房蓄电池爆炸着火事故频发,导致业主损失严重。一般机房电池是由于其中一节电池裂化后未妥善管理,电池急剧恶化导致爆炸着火。由于电池是串联及并联在使用,只要一节着火燃烧整片瞬间…...

什么是自动化运维?为什么选择Python做自动化运维?

“Python自动化运维”这个词,想必大家都听说过,但是很多人对它并不了解,也不知道是做什么的,那么你对Python自动化运维了解多少呢?跟着蛋糕往下看。 什么是Python自动化运维? 随着技术的进步、业务需求的快速增长,…...

【经验】移植环境requirement时报错

问题描述 在使用pip freeze > ./requirements.txt和pip install -r requirement.txt (requirements.txt文件用来记录当前程序的所有依赖包及其精确版本号)从一台电脑移植到另一台电脑的 conda 环境时,出现了一堆类似的报错: E…...

计算机专业要考什么证书?

大家好,我是良许。 从去年 12 月开始,我已经在视频号、抖音等主流视频平台上连续更新视频到现在,并得到了不错的评价。 视频 100% 原创录制,绝非垃圾搬运号,每个视频都花了很多时间精力用心制作,欢迎大家…...

一个列表引发的思考(简单版)

最近老板让我按照设计图写一个页面,不嫌丢人的说这是我第一次写页面,哈哈哈。 然后设计图里有一个这样的需求,感觉挺有意思的。 为什么感觉有意思呢,因为这个列表它前面是图片,然后单行和双行的不一样。(请…...

Protobuf 学习简记(三)Unity C#中的序列化与反序列化

Protobuf 学习简记(三)Unity C#中的序列化与反序列化对文本的序列化与反序列化内存二进制流的序列化与反序列化方法一方法二参考链接对文本的序列化与反序列化 private void Text() {TestMsg1 myTestMsg new TestMsg1();myTestMsg.TestInt32 1;myTest…...

Flask入门(10):Flask使用SQLAlchemy

目录11.SQLAlchemy11.1 简介11.2 安装11.3 基本使用11.4 连接11.5 数据类型11.6 执行原生sql11.7 插入数据11. 8 删改操作11.9 查询11.SQLAlchemy 11.1 简介 SQLAlchemy的是Python的SQL工具包和对象关系映射,给应用程序开发者提供SQL的强大功能和灵活性。它提供了…...

我的 System Verilog 学习记录(4)

引言 本文简单介绍 System Verilog 语言的 数据类型。 前文链接: 我的 System Verilog 学习记录(1) 我的 System Verilog 学习记录(2) 我的 System Verilog 学习记录(3) 数据类型简介 Sys…...

Git : 本地分支与远程分支的映射关系

概述 本文介绍 git 环境中本地分支与远程分支的映射关系的查看和调整。 1、查看本地分支与远程分支的映射关系 执行如下命令: git branch -vv注意就是两个 v ,没有写错。 可以获得分支映射结果: dev fa***** [github/dev] update * main…...

运维必看|跨国公司几千员工稳定访问Office365,怎么实现?

【客户背景】本次分享的客户是全球传感器领域的领导者,其核心产品为电流和电压传感器,被广泛应用于驱动和焊接、可再利用能源以及电源、牵引、高精度、传统和新能源汽车等领域。 作为一家中等规模的全球化公司,该公司在北京、日本、西欧、东欧…...

Python GDAL读取栅格数据并基于质量评估波段QA对指定数据加以筛选掩膜

本文介绍基于Python语言中gdal模块,对遥感影像数据进行栅格读取与计算,同时基于QA波段对像元加以筛选、掩膜的操作。本文所要实现的需求具体为:现有自行计算的全球叶面积指数(LAI).tif格式栅格产品(下称“自…...

Vue3:有关v-model的用法

目录 前言: 回忆基本的原生用法: 原生input的封装: 自定义v-model参数: 对el-input的二次封装: 多个v-model进行绑定: v-model修饰符: v-model自定义参数与自定义修饰符的结合: 前言&am…...

CF1692C Where‘s the Bishop? 题解

CF1692C Wheres the Bishop? 题解题目链接字面描述题面翻译题目描述题目描述输入格式输出格式样例 #1样例输入 #1样例输出 #1提示代码实现题目 链接 https://www.luogu.com.cn/problem/CF1692C 字面描述 题面翻译 题目描述 有一个888\times888的棋盘,列编号从…...

Jenkins集成Allure报告

Jenkins集成Allure报告 紧接上文:Jenkins部署及持续集成——傻瓜式教程 使用Allure报告 1、在插件库下载Allure插件Allure Jenkins Plugin 2、在构建后操作中加入allure执行的报告目录(相对于项目的路径) 3、run.py代码改成如下 import p…...

【数据结构】AVL树

AVL树一、AVL树的概念二、AVL的接口2.1 插入2.2 旋转2.2.1 左单旋2.2.2 右单旋2.2.3 左右双旋2.2.4 右左双旋三、验证四、源码一、AVL树的概念 当我们用普通的搜索树插入数据的时候,如果插入的数据是有序的,那么就退化成了一个链表,搜索效率…...

这一次我不再低调,老板法拉利的车牌有我的汗水

起源: 5Why分析法最初是由丰田佐吉提出的,后来,丰田汽车公司在发展完善其制造方法学的过程中持续采用该方法。5Why分析法作为丰田生产系统的入门课程之一,是问题求解的关键培训课程。丰田生产系统的设计师大野耐一曾将5Why分析法描述为:“丰田科学方法的基础,重复五次,问…...

通过连接另一个数组的子数组得到一个数组

给你一个长度为 n 的二维整数数组 groups ,同时给你一个整数数组 nums 。 你是否可以从 nums 中选出 n 个 不相交 的子数组,使得第 i 个子数组与 groups[i] (下标从 0 开始)完全相同,且如果 i > 0 ,那么…...

【HarmonyOS 5.0】DevEco Testing:鸿蒙应用质量保障的终极武器

——全方位测试解决方案与代码实战 一、工具定位与核心能力 DevEco Testing是HarmonyOS官方推出的​​一体化测试平台​​,覆盖应用全生命周期测试需求,主要提供五大核心能力: ​​测试类型​​​​检测目标​​​​关键指标​​功能体验基…...

cf2117E

原题链接&#xff1a;https://codeforces.com/contest/2117/problem/E 题目背景&#xff1a; 给定两个数组a,b&#xff0c;可以执行多次以下操作&#xff1a;选择 i (1 < i < n - 1)&#xff0c;并设置 或&#xff0c;也可以在执行上述操作前执行一次删除任意 和 。求…...

React19源码系列之 事件插件系统

事件类别 事件类型 定义 文档 Event Event 接口表示在 EventTarget 上出现的事件。 Event - Web API | MDN UIEvent UIEvent 接口表示简单的用户界面事件。 UIEvent - Web API | MDN KeyboardEvent KeyboardEvent 对象描述了用户与键盘的交互。 KeyboardEvent - Web…...

Linux --进程控制

本文从以下五个方面来初步认识进程控制&#xff1a; 目录 进程创建 进程终止 进程等待 进程替换 模拟实现一个微型shell 进程创建 在Linux系统中我们可以在一个进程使用系统调用fork()来创建子进程&#xff0c;创建出来的进程就是子进程&#xff0c;原来的进程为父进程。…...

AGain DB和倍数增益的关系

我在设置一款索尼CMOS芯片时&#xff0c;Again增益0db变化为6DB&#xff0c;画面的变化只有2倍DN的增益&#xff0c;比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析&#xff1a; 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...

音视频——I2S 协议详解

I2S 协议详解 I2S (Inter-IC Sound) 协议是一种串行总线协议&#xff0c;专门用于在数字音频设备之间传输数字音频数据。它由飞利浦&#xff08;Philips&#xff09;公司开发&#xff0c;以其简单、高效和广泛的兼容性而闻名。 1. 信号线 I2S 协议通常使用三根或四根信号线&a…...

Kafka入门-生产者

生产者 生产者发送流程&#xff1a; 延迟时间为0ms时&#xff0c;也就意味着每当有数据就会直接发送 异步发送API 异步发送和同步发送的不同在于&#xff1a;异步发送不需要等待结果&#xff0c;同步发送必须等待结果才能进行下一步发送。 普通异步发送 首先导入所需的k…...

RSS 2025|从说明书学习复杂机器人操作任务:NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill

视觉语言模型&#xff08;Vision-Language Models, VLMs&#xff09;&#xff0c;为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。 尽管 VLMs 取得了显著进展&#xff0c;机器人仍难以胜任复杂的长时程任务&#xff08;如家具装配&#xff09;&#xff0c;主要受限于人…...

django blank 与 null的区别

1.blank blank控制表单验证时是否允许字段为空 2.null null控制数据库层面是否为空 但是&#xff0c;要注意以下几点&#xff1a; Django的表单验证与null无关&#xff1a;null参数控制的是数据库层面字段是否可以为NULL&#xff0c;而blank参数控制的是Django表单验证时字…...

一些实用的chrome扩展0x01

简介 浏览器扩展程序有助于自动化任务、查找隐藏的漏洞、隐藏自身痕迹。以下列出了一些必备扩展程序&#xff0c;无论是测试应用程序、搜寻漏洞还是收集情报&#xff0c;它们都能提升工作流程。 FoxyProxy 代理管理工具&#xff0c;此扩展简化了使用代理&#xff08;如 Burp…...