当前位置: 首页 > news >正文

近自由电子近似

 假设 potential 的变化是非常小的

V(x)- \overline v= \Delta V

我们可以找到一条平均线

 代表的就是我们的平均值

这样我们用原来的V(x)- \overline v= \Delta V

 就可以得到一个\Delta V

和平均的这条线相比,上下变化不大,这个对我们薛定谔方程求解能带来很大的便利

我们就可以得到一个平均势场

这样的话,薛定谔方程就变为

-\frac{\hbar^2}{2m}\frac{d^2 \psi^{0} }{d x^2}+\overline V \psi^{0}= E^{0} \psi^{0}

我们就可以解得

\psi_{k}^{0}=\frac{1}{\sqrt{L}}e^{ikx}

E_{k}^{0}= \frac{\hbar^2 k^2}{2m} + \overline V

如果我们再考虑周期性边界条件

我们就可以得到

\psi_{k}^{0}=\frac{1}{\sqrt{L}}e^{ikx}=\frac{1}{\sqrt{L}}e^{ik(x+Na)}

我们就可以得到

kNa=l2 \pi=> k=\frac{l2 \pi}{Na}

我们需要大家比较不同条件下的薛定谔方程求解,平均值的V是一个定值,我们可以先想象成为0,然后再在求解形势下,再把V写上去,如果我们不用V平均,而用V + \Delta V

微扰理论的引入

我们就需要用微扰理论来求解

我们需要\Delta V比较小

 微扰理论给了布洛赫很大的便利,布洛赫把最新的量子理论引入到模型中,我们可以吸收最先进的理论,可以对旧的理论有更好的解释

我们来看一下微扰理论

在微扰理论里面

perturbation:小的扰动,可以对哈密顿量产生影响

分成两个部分H_{0}+H^{\prime}

H_0=-\frac{\hbar^2}{2m}\frac{d^2}{dx^2}+\overline V

H^{\prime}=V(x)-\overline V=\Delta V

强调E和K有关系

没有微扰的地方,对实际的E进行展开,微扰可以引入一阶和二阶能量修正

一阶和二阶修正,要分别看一看微扰对一阶和二阶能量修正的影响

一,二级能量修正下,哈密顿算符,量子力学的operator的符号化 

我们能够得到这样的一个公式,原先的式子之后,还有一个散射项,对于散射来讲,更准确的来说是由于周期性势场决定的,由atom决定的,由于原子在旁边,所以会产生影响

 这个跳变就是我们的bandgap,就是我们的禁带宽度


做二级能量修正的时候,一些k是取不到的,我们能够取到的都是在第一布里渊区逼近德时候

在周围的时候二级能量修正才有作用,如果我们评估微扰德周期性势场对于波函数的扰动,我们看出来k必须满足一定关系,我们才能把扰动说清楚

一级波函数修正就可以,我们也有类似的分母,k的取值也是有特殊关系,我们发现波函数在分母为0的时候,整个波函数是发散性的,波函数在布里渊区附近是发散的,导致我们在做E~K关系图的时候,在布里渊区附近的地方,我们都不能够很轻松的取到

或者可以说色散关系在布里渊区边界的时候,会发生变化,这个变化也是由于周期性势场扰动引起的,我们最后会发现,如果我们用两边逼近的方法去靠近基点,k从小到大,它的逼近方向不一样,取值就不同,E的变化形状就不相同,这样可以导致能量的取值,在布里渊区边界的地方,会发生一个劈裂,具体的计算步骤,我们肯定不做要求,如果以后同学学习的过程中,看固体物理或半导体物理书不清楚的时候,可以参考计算步骤

其实重要的,是知道布里渊区的图,可以发生能量的劈裂,由于扰动

我们在做能量修正的时候,可以发现


 禁带的来源就是周期性势场的扰动

 十三讲和十四讲中受到周期性市场影响就会出现一个禁带

发生在布里渊区禁带的地方

相关文章:

近自由电子近似

假设 potential 的变化是非常小的 我们可以找到一条平均线 代表的就是我们的平均值 这样我们用原来的 就可以得到一个 和平均的这条线相比,上下变化不大,这个对我们薛定谔方程求解能带来很大的便利 我们就可以得到一个平均势场 这样的话,…...

【JavaWeb】从输入URL到展示出页面的过程

目录 DNS域名解析 检查hosts文件 查询缓存 查询本地DNS服务器 ​编辑查询根域名服务器等 三次握手建立连接 发送请求 响应请求 页面渲染 断开连接 这些过程简单的理解为先找到某人地址,给他发送消息可以去他家拿东西吗?他同意后拿到他的东西在…...

华为OD机试真题Java实现【数字涂色】真题+解题思路+代码(20222023)

数字涂色 题目 疫情过后,希望小学终于又重新开学了,三年二班开学第一天的任务是将后面的黑板报重新制作。黑板上已经写上了N个正整数,同学们需要给这每个数分别上一种颜色。为了让黑板报既美观又有学习意义,老师要求同种颜色的所有数都可以被这种颜色中最小的那个数整除。…...

Log Structure Merge Tree

LSM是一种基于日志追加写的数据结构,非常适合为具有高写入数据提供索引访问 LSM基于以下前提 内存读写速度远高于磁盘,但内存有限磁盘顺序读写速度远高于随机读写 结构 WAL WAL(write-ahead log)是用于在系统错误时提供持久化,在写入数据…...

Python QT5设计UI界面教程

简介:PyQT5开发常用知识,零基础上手,需配合我之前写的博文,配置好QT设计工具和ui文件转py文件的工具。博文为:使用Python PyQt5实现一个简单的图像识别软件;页面效果如下: 1.设计菜单栏 Contai…...

uniapp系列-图文并茂手把手教你hbuilder进行uniapp云端打包 - 安心打包

什么是安心打包 提交App的模块配置信息到云端,在云端打包机生成原生代码包 为什么使用云打包 更安全:打包时不提交应用代码、证书等信息更快速:非首次打包时不用提交云端打包机排队等待,本地直接出包省流量:减少了打…...

【精品】SpringBoot中基于拦截器实现登录验证功能

拦截器简介 拦截器是属于springmvc体系的,只能拦截controller的请求。拦截器(Interceptor)是一种动态拦截方法调用的机制,在SpringMVC中动态拦截控制器方法的执行。 Interceptor 作用 日志记录:记录请求信息的日志&…...

哈工大服务科学与工程第一章作业

服务的概念服务是个非常广义的概念——涉及到经济、管理、业务、IT领域以下是一些各方对服务的定义:服务是一方向另一方提供的任意活动和好处。它是不可触知的,不形成任何所有权问题,其生产可能与物质产品有关,也可能无关。服务是…...

SpringMVC源码:参数解析、方法调用与返回值处理

参考资料: 《SpringMVC源码解析系列》 《SpringMVC源码分析》 《Spring MVC源码》 写在开头:本文为个人学习笔记,内容比较随意,夹杂个人理解,如有错误,欢迎指正。 前文: 《SpringMVC源码&a…...

【MySQL】表的数据处理

哈喽,大家好!我是保护小周ღ,本期为大家带来的是 MySQL 数据表中数据的基本处理的操作,数据表的增删改查,更多相关知识敬请期待:保护小周ღ *★,*:.☆( ̄▽ ̄)/$:*.★*一、 添加数据&a…...

反思当下所处的环境,有没有让你停滞不前、随波逐流

环境对人的影响真的很大,小时候的环境、长大后的环境、工作环境、生活环境、好的环境、差的环境......我们都生活在一定的环境中所以既是环境的产物,又是环境的创造者与改造者。我们与环境的关系是相辅相成的我们的生活和工作当中接触到的人或事或物&…...

小程序(十四)后端-签到成功

文章目录一、持久层1、CheckinMapper.xml2、CheckinMapper.java3、TbHolidaysDao.xml4、TbHolidaysDao.java5、TbWorkdayDao.xml6、TbWorkdayDao.java二、业务层1、 CheckinService.java三、conroller层1、编写 TbUserDao.xml 文件,查询员工的入职日期。2、编写 TbU…...

X264简介-Android使用(一)

X264 简介及使用 1、简介 2、环境搭建 3、使用 4、小结 简介 官网连接:https://www.videolan.org/developers/x264.html 官方文档:https://wiki.videolan.org/Category:X264/ x264是用于编码H.264/MPEG-4 AVC视频流的免费软件库。它世界上最流行的…...

DetectGPT:使用概率曲率的零样本机器生成文本检测

DetectGPT的目的是确定一段文本是否由特定的llm生成,例如GPT-3。为了对段落 x 进行分类,DetectGPT 首先使用通用的预训练模型(例如 T5)对段落 ~xi 生成较小的扰动。然后DetectGPT将原始样本x的对数概率与每个扰动样本~xi进行比较。…...

【深度学习】BERT变体—BERT-wwm

1.BERT-wwm 1-1 Whole Word Masking Whole Word Masking (wwm)是谷歌在2019年5月31日发布的一项BERT的升级版本,主要更改了原预训练阶段的训练样本生成策略。 原有基于WordPiece的分词方式会把一个完整的词切分成若干个子词,在生成训练样本时&#xff…...

【华为OD机试真题 java、python、c++】优秀学员统计【2022 Q4 100分】(100%通过)

代码请进行一定修改后使用,本代码保证100%通过率。本文章提供java、python、c++三种代码 题目描述 公司某部门软件教导团正在组织新员工每日打卡学习活动,他们开展这项学习活动已经一个月了,所以想统计下这个月优秀的打卡员工。 每个员工会对应一个id,每天的打卡记录记录当…...

JavaScript里的循环方法:forEach,for-in,for-of

文章目录forEach循环for–in循环for-of循环for-of循环使用例子:循环一个数组(Array):循环一个字符串:循环一个类型化的数组(TypedArray):循环一个Map:循环一个 Set:循环一个 DOM collection循环一个拥有enumerable属性的对象循环一个生成器(g…...

汽车标定知识整理(二):CCP报文基本命令介绍

目录 一、基本命令 CRO命令报文的基本命令表: 二、基本命令与可选命令帧格式介绍 1、CONNECT——建立连接(0x01) 2、GET_CPP_VERSION——获取CCP版本(0x1B) 3、SET_MTA——设置内存传输地址(0x02&#…...

windows系统安装Linux虚拟机教程

虚拟机的安装首先要下载虚拟机的安装包,当前最新版本是VMware 16.2.1。软件我都已经给大家准备好了(含序列号),大家在这里下载就好。虚拟机安装包下载完毕之后,将它安装到电脑里。这个安装过程很简单,一路下…...

“基于Spring Cloud Alibaba的微服务架构实战:Nacos配置管理“

引言 Spring Cloud Alibaba 是 Spring Cloud 和 Alibaba 集团联合推出的开源微服务框架,旨在为 Java 开发者提供一种简单、易用、高效的微服务解决方案。Nacos 是一个面向云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台,提供了服务注册与发现、配置管…...

linux arm系统烧录

1、打开瑞芯微程序 2、按住linux arm 的 recover按键 插入电源 3、当瑞芯微检测到有设备 4、松开recover按键 5、选择升级固件 6、点击固件选择本地刷机的linux arm 镜像 7、点击升级 (忘了有没有这步了 估计有) 刷机程序 和 镜像 就不提供了。要刷的时…...

sqlserver 根据指定字符 解析拼接字符串

DECLARE LotNo NVARCHAR(50)A,B,C DECLARE xml XML ( SELECT <x> REPLACE(LotNo, ,, </x><x>) </x> ) DECLARE ErrorCode NVARCHAR(50) -- 提取 XML 中的值 SELECT value x.value(., VARCHAR(MAX))…...

基于Docker Compose部署Java微服务项目

一. 创建根项目 根项目&#xff08;父项目&#xff09;主要用于依赖管理 一些需要注意的点&#xff1a; 打包方式需要为 pom<modules>里需要注册子模块不要引入maven的打包插件&#xff0c;否则打包时会出问题 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8…...

Robots.txt 文件

什么是robots.txt&#xff1f; robots.txt 是一个位于网站根目录下的文本文件&#xff08;如&#xff1a;https://example.com/robots.txt&#xff09;&#xff0c;它用于指导网络爬虫&#xff08;如搜索引擎的蜘蛛程序&#xff09;如何抓取该网站的内容。这个文件遵循 Robots…...

Unit 1 深度强化学习简介

Deep RL Course ——Unit 1 Introduction 从理论和实践层面深入学习深度强化学习。学会使用知名的深度强化学习库&#xff0c;例如 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory 和 CleanRL。在独特的环境中训练智能体&#xff0c;比如 SnowballFight、Huggy the Do…...

SpringCloudGateway 自定义局部过滤器

场景&#xff1a; 将所有请求转化为同一路径请求&#xff08;方便穿网配置&#xff09;在请求头内标识原来路径&#xff0c;然后在将请求分发给不同服务 AllToOneGatewayFilterFactory import lombok.Getter; import lombok.Setter; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; impor…...

06 Deep learning神经网络编程基础 激活函数 --吴恩达

深度学习激活函数详解 一、核心作用 引入非线性:使神经网络可学习复杂模式控制输出范围:如Sigmoid将输出限制在(0,1)梯度传递:影响反向传播的稳定性二、常见类型及数学表达 Sigmoid σ ( x ) = 1 1 +...

根据万维钢·精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法:

根据万维钢精英日课6的内容&#xff0c;使用AI&#xff08;2025&#xff09;可以参考以下方法&#xff1a; 四个洞见 模型已经比人聪明&#xff1a;以ChatGPT o3为代表的AI非常强大&#xff0c;能运用高级理论解释道理、引用最新学术论文&#xff0c;生成对顶尖科学家都有用的…...

Map相关知识

数据结构 二叉树 二叉树&#xff0c;顾名思义&#xff0c;每个节点最多有两个“叉”&#xff0c;也就是两个子节点&#xff0c;分别是左子 节点和右子节点。不过&#xff0c;二叉树并不要求每个节点都有两个子节点&#xff0c;有的节点只 有左子节点&#xff0c;有的节点只有…...

使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台

🎯 使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台 📌 项目背景 随着大语言模型(LLM)的广泛应用,开发者常面临多个挑战: 各大模型(OpenAI、Claude、Gemini、Ollama)接口风格不统一;缺乏一个统一平台进行模型调用与测试;本地模型 Ollama 的集成与前…...