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迄今最小发动机仅一个离子大
让我们可以实际测量一个原子级发动机的功率输出,首次解决单个能量量程的问题。” “飞轮”从静止开始,更准确地说,是从它的“基态”(量子物理学中最低的能量)开始,研究小组观察到这个小引擎迫使“飞轮”跑得越来越快。尤其重要的是,离子状态可以在实验中得到...
https://www.dzwww.com/xinwen/guojixinwen/201908/t20190823_19095670.htm 2019-08-23

迄今最小发动机仅一个离子大
让我们可以实际测量一个原子级发动机的功率输出,首次解决单个能量量程的问题。” “飞轮”从静止开始,更准确地说,是从它的“基态”(量子物理学中最低的能量)开始,研究小组观察到这个小引擎迫使“飞轮”跑得越来越快。尤其重要的是,离子状态可以在实验中得到...
https://www.dzwww.com/xinwen/shehuixinwen/201908/t20190823_19094637.htm 2019-08-23

迄今最小发动机仅一个离子大
让我们可以实际测量一个原子级发动机的功率输出,首次解决单个能量量程的问题。” “飞轮”从静止开始,更准确地说,是从它的“基态”(量子物理学中最低的能量)开始,研究小组观察到这个小引擎迫使“飞轮”跑得越来越快。尤其重要的是,离子状态可以在实验中得到...
https://www.dzwww.com/xinwen/shehuixinwen/201908/t20190823_19094619.htm 2019-08-23

中国科大在超冷分子量子调控领域取得重要进展
域的一个研究热点。受激拉曼绝热通道技术可以实现分子不同内态之间高效的转移。在过去三十年间,这项技术已成为制备超冷振动转动基态分子的关键技术。一直以来,人们普遍认为在多能级分子体系中,分子会在共振拉曼绝热通道的驱使下完成内态的转移,其他能级由于单...
https://www.dzwww.com/xinwen/guoneixinwen/201908/t20190822_19092517.htm 2019-08-22

中国科大在超冷分子量子调控领域取得重要进展
域的一个研究热点。受激拉曼绝热通道技术可以实现分子不同内态之间高效的转移。在过去三十年间,这项技术已成为制备超冷振动转动基态分子的关键技术。一直以来,人们普遍认为在多能级分子体系中,分子会在共振拉曼绝热通道的驱使下完成内态的转移,其他能级由于单...
https://www.dzwww.com/xinwen/guoneixinwen/201908/t20190822_19092159.htm 2019-08-22

中国科大在超冷分子量子调控领域取得重要进展
域的一个研究热点。受激拉曼绝热通道技术可以实现分子不同内态之间高效的转移。在过去三十年间,这项技术已成为制备超冷振动转动基态分子的关键技术。一直以来,人们普遍认为在多能级分子体系中,分子会在共振拉曼绝热通道的驱使下完成内态的转移,其他能级由于单...
https://www.dzwww.com/xinwen/guoneixinwen/201908/t20190822_19092161.htm 2019-08-22

极光的绚丽色彩从何而来?小小粒子有贡献
连续变化的。按照量子力学基本原理,分子按其内部运动状态的不同,可处于不同的能态,每一能态具有一定的能量。能量最低的态称为基态,能量高于基态的称为激发态。它们构成分子内部的各能级,高能量的激发态可跃迁到较低的能态,能量较低的能态也可吸收一定的能量...
https://www.dzwww.com/xinwen/guojixinwen/201907/t20190719_18962044.htm 2019-07-19

极光的绚丽色彩从何而来?小小粒子有贡献
连续变化的。按照量子力学基本原理,分子按其内部运动状态的不同,可处于不同的能态,每一能态具有一定的能量。能量最低的态称为基态,能量高于基态的称为激发态。它们构成分子内部的各能级,高能量的激发态可跃迁到较低的能态,能量较低的能态也可吸收一定的能量...
https://www.dzwww.com/xinwen/shehuixinwen/201907/t20190718_18958015.htm 2019-07-18

极光的绚丽色彩从何而来?小小粒子有贡献
连续变化的。按照量子力学基本原理,分子按其内部运动状态的不同,可处于不同的能态,每一能态具有一定的能量。能量最低的态称为基态,能量高于基态的称为激发态。它们构成分子内部的各能级,高能量的激发态可跃迁到较低的能态,能量较低的能态也可吸收一定的能量...
https://www.dzwww.com/xinwen/shehuixinwen/201907/t20190718_18957968.htm 2019-07-18

人工智能首次预测蛋白质“光学指纹”
得到了五万组不同构型的肽键模型分子。通过机器学习算法筛选出键长、键角,二面角跟电荷信息作为描述符,通过神经网络来构建肽键基态结构与其激发态性质之间的构效关系。基于训练好的机器学习模型,预测出了肽键的基态偶极矩及激发态性质,最后预测出肽键的紫外吸...
https://www.dzwww.com/xinwen/shehuixinwen/201906/t20190610_18812400.htm 2019-06-10

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