【摘 要】
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心脏实验研究表明心率过速及心室纤维性颤动致死与螺旋波的自组织及螺旋波湍流态有密切的关系。当前治疗此病的方法是运用一个高压电击，这种方法不仅病人十分痛苦而且很危险。近年来的研究中，提出了一种新的有效的方法wave emission from heterogeneities(简称WEH)[1-4]，该方法主要是将一个(或多个)低电压的匀强电场脉冲作用到心脏组织中，由于电场作用，会使得心脏中的电导率非均
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心脏实验研究表明心率过速及心室纤维性颤动致死与螺旋波的自组织及螺旋波湍流态有密切的关系。当前治疗此病的方法是运用一个高压电击，这种方法不仅病人十分痛苦而且很危险。近年来的研究中，提出了一种新的有效的方法wave emission from heterogeneities(简称WEH)[1-4]，该方法主要是将一个(或多个)低电压的匀强电场脉冲作用到心脏组织中，由于电场作用，会使得心脏中的电导率非均匀区域(缺陷)如血管，缺血区域或小规模的中断区域等产生去极化和超极化。如果电场强度足够大，这些缺陷可被看成虚拟电极，可激发出波，用于去钉扎螺旋波和除去螺旋波湍流态。我们通过对这些工作的研究发现匀强电场脉冲去钉扎螺旋波仍然存在一些不足之处，比如它的成功率并不高，运用范围也很局限。
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具有陡峭金属-绝缘体转变行为的VO2是一种典型关联电子材料,其光、电性能易被外场(应变、电场、温度等)所调控,具有广阔的应用前景。直至目前为止,VO2金属-绝缘体转变机理尚不清楚。特别地,应变的、薄膜状态的VO2金属-绝缘体转变行为更加复杂,而且应变对金属-绝缘体转变的调控机制研究还处于初期阶段。
物质的物理与化学性质由物质中的电子结构所决定，因此测量物质中的电子结构对于研究与理解物质性质起着至关重要的作用。其中，光电子能谱是一种最为直接探测物质中电子结构的实验手段。凝聚态物质中的电子至多具有三个好量子数：能量，动量与自旋。现代凝聚态物理学的重大发现，如高温超导体[1][2]，近藤效应，巨磁阻效应[3]，拓扑绝缘体[4]，量子反常霍尔效应[5]等等，都起源于强关联或自旋-轨道相互作用，而这两
Monoatomic silicene sheet grown on Ag(111)substrate generally reconstructs into different phases.Of which the(2√3×2√3)R30° structure of silicene on Ag(111)can extend over the whole substrate with sing
The main purpose of this work is to make clear that in the new synthesized multicomponent materials IZTO,namely,Sn/Zn cosubstituted In2O3,how can these cosubsituted dopants interact with each other an
近年来腔光机械系统在量子光学以及非线性光学领域引起了广泛关注.非线性的强耦合机制下的腔光机械系统在制备单光子源、非经典态以及量子测量方面有着广泛的应用.然而,当前的实验条件下非线性的光机械耦合强度非常弱,大大地限制了光机械学的发展.我们提出了如何在经典以及量子机制下有效地提高系统非线性的理论方案.
不确定关系是量子力学的核心概念之一，而非定域性则是量子力学所预言的奇妙的现象。研究表明[1]，非定域性的程度由由两个因素制约，其一是不确定关系的强度，另一则是量子操控(steering)的强度。量子操控的概念最早来源于Schr(o)dinger[2]，并于2006年被Wiseman等人赋予基于量子信息任务的新的含义，被称为EPR操控(EPR steering)[3]。
量子相变是凝聚态物理和量子信息领域中非常重要的一个现象，探测量子相变的方法有很多，包括保真度，量子纠缠等等。最近的理论研究表明，多体系统的几何相位和量子相变有着密切关系：几何相可以揭露量子系统的能级结构特征，从而可以作为量子相变的序参量，有效标度量子相变的发生。目前一些工作已经在实验上证实了利用几何相位可以去探测量子相变。在此基础上我们研究了三量子比特XY模型的基态性质，发现系统经过绝热演化后所积
生物群体的集群运动(collective motion)已成为复杂系统的重要研究方向之一。自Vicsek模型提出以来，人们长期专注于集群运动的一致性问题，即何种个体相互作用机制涌现出高极化度的运动模式，忽略了极化方向的研究；而理解极化方向的形成机制是理解集群运动中信息传递与集群决策机制的关键
在具有网络结构的系统中度关联属性对于动力学行为具有重要的影响，所以产生适当度关联网络的方法对于大量网络系统的研究具有重要的作用。尽管产生正匹配网络的方法已经得到很好的验证，但是产生反匹配网络的方法还没有被系统的讨论过。
在理解、预测和控制复杂系统的进程中，由可测量的时间序列重构复杂网络结构是一个至关重要的问题。其中，产生两状态时间序列的动力学普遍且具有代表性，例如神经元的发放、疾病的传播等过程。尽管近年来复杂网络重构的问题和两状态动力学的研究获得了一些突破性的进展，我们缺少一套统一的方法，使我们能够仅基于两状态时间序列而不基于动力学的具体形式来重构复杂网络。