动态Stark效应诱导的氢原子涡旋动量谱扭曲的数值研究

来源 :天津大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ID123888
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
光与物质互作用的相关研究一直是物理界广泛关注的课题之一,这方面的系统研究最早可追溯到光电效应的发现。20世纪60年代激光的发明,将光与物质互作用的研究带入了一个全新的时代。随着激光技术的不断发展,激光的强度不断提高,已经远远超过能将原子分子等直接电离的电场强度;激光脉冲宽度持续缩短,实现了从纳秒、皮秒到飞秒再到阿秒的飞跃发展。在这种超短超强激光作用下,原子或分子会通过吸收光子能量而被电离或解离。可以通过对所产生的光电子动量谱或能量谱进行分析,对相关强场物理过程进行研究。数值模拟和实验研究表明,在具有一定时间延迟的(椭)圆偏振激光脉冲作用下,原子或分子中的光电子动量谱会呈现涡旋或螺旋结构,但是目前对该现象的研究主要集中在惰性气体原子上。在此基础上,我们采用强场近似方法,对处于具有一定时间延迟的双圆偏振激光脉冲作用下的氢原子的光电子动量分布进行了数值模拟研究,发现当两脉冲反向偏振时,会在激光偏振平面上产生涡旋状的动量分布,涡旋臂数目与激光脉冲载波频率有关;当两脉冲同向偏振时,无论两脉冲载波频率是否相同,都不会有动量涡旋产生。我们将光电子动量涡旋的产生归结为光电子波包之间干涉的结果。此外,我们还讨论了激光脉冲宽度、激光强度、脉冲延迟时间等参数对氢原子动量涡旋的影响。动态Stark效应是一种典型的强场物理现象,存在于几乎所有的强场过程中。已有研究表明,动态Stark效应会引起原子基态能级的移动。为了定性分析动态Stark效应对氢原子电离过程的影响,我们将动态Stark效应引起的氢原子基态能级的上移等效为电离势的降低,并通过引入一个附加Stark相位将动态Stark效应与电离过程结合起来。研究发现,若在电离发生的同时将动态Stark效应考虑在内,所产生的光电子动量涡旋会发生扭曲,并且随着动态Stark效应的增强,涡旋扭曲逐渐加剧。从涡旋臂峰值强度、极角、作用相位变化的角度具体分析了动态Stark效应诱导的氢原子动量涡旋的扭曲现象。最后对鞍点近似方法以及与量子轨道对应的Feynman路径积分方法在光电子动量分布中的应用和计算结果进行了简单归纳介绍,并期望未来能够利用该类方法来深入研究双圆偏振激光场中光电子动量涡旋形成的物理机制。
其他文献
近年来,数据驱动的建模方法已成为非线性系统辨识领域研究的重要课题。与传统理论建模方法相比,数据驱动建模不依赖于先验知识,可以直接从实验或仿真数据集中直接恢复控制方程,特别适用于分析含噪声因素影响的强非线性系统数据集。本文在研究人员近期广泛采用的稀疏辨识非线性动力学算法(SINDy,Sparse Identification Nonlinear Dynamics)基础上,提出两种数据驱动的建模方法。
车辆的平顺性是与车辆动力学有关的主要性能之一。随着人们对健康重视程度的提高以及对舒适性要求的提高,人们对车辆平顺性的要求也越来越高。对于重型卡车而言,其平顺性不仅关系到乘员的健康和舒适,而且会对运输货物的完整性造成影响。因此,建立重型卡车的动力学模型,开展重型卡车平顺性仿真分析与优化设计的工作具有重要的意义。目前整车平顺性仿真分析与优化研究中存在以下几个问题:一是在整车动力学建模过程中,大多将车辆
随机分岔是非线性随机动力学研究的重要问题,是因系统内部或外部因素不确定而导致引起行为发生本质变化的现象。van der Pol方程作为一种典型的非线性自激系统,其非线性特征具有广泛的代表性,对其进行深入研究有助于人们认识和分析具有同类非线性系统的行为机理。目前的研究主要借助于随机平均法和FPK方程的求解理论,以稳态幅值概率密度的解析表达来展开。然而这种方法忽略了相位的影响,难以全面反映系统的随机动
基于叶尖定时原理的叶片振动在线监测系统已成为航空发动机部件和整机实验中叶片振动监测和评价的最有效手段,叶尖定时传感器作为叶片振动在线监测系统的传感元件,安装于发动机机匣上,端部直接与发动机内部气流接触,工作温度范围由风扇级200℃直至涡轮级1300℃。目前常用的叶尖定时传感器主要分为光纤式、电涡流式以及电容式,其中光纤式叶尖定时传感器具有体积小、宽带宽、精度高等优点,具有很好的工程应用价值。但目前
光纤布拉格光栅(Fiber Bragg Grating,FBG)传感在交通运输、能源安全、结构工程等领域有着重要的应用。基于扫频光源的FBG传感解调系统因具有高信噪比、高解调速率等优势被广泛研究。本文研究一种基于循环移频环路的扫频光源,并研究基于此扫频光源的FBG传感解调方法。基于循环移频环路的扫频光源扫频速率快、线性度高、扫频步长精确可控,能有效提高FBG传感解调系统的解调速率、解调线性度和解调
随着机器视觉在智能制造中的广泛应用,复杂工业场景对三维测量系统的精度、鲁棒性等方面提出了更高的要求。线结构光三维测量系统中,视觉传感器标定与中心线提取是影响测量结果的关键技术,因此需要对现有方法存在的问题进行研究并加以解决。针对传统基于二维靶标的视觉传感器标定方法存在鲁棒性较低且无法直接度量精度的问题,引入掩码模板与相机模型对标定过程进行改进,激光平面拟合精度评价结果显示,与传统方法相比,改进后方
作为计算机视觉领域的重要研究方向之一,人脸关键点检测被广泛应用于人脸编辑、人脸姿态估计、人脸重建、疲劳驾驶检测和人脸识别等任务。然而现有的人脸关键点检测算法存在不能同时兼顾检测精度和网络轻量级的问题。为此,本文基于卷积神经网络设计了一种轻量级的人脸关键点检测网络——LFLDNet,并引入知识蒸馏的思想,利用复杂的教师网络指导LFLDNet进行训练,提高了LFLDNet的检测精度;同时提出了一种像素
汽轮机在火力发电、冶金、化学、舰船动力等领域应用广泛,带冠整体叶盘作为汽轮机核心部件,易受变工况和恶劣工作环境影响产生振动并导致疲劳失效,因此实现汽轮机带冠整体叶盘振动在线监测至关重要。然而,由于叶冠互相碰撞、摩擦消耗了带冠整体叶盘周向能量,使其振动形式主要表现为轴向振动,传统振动测量方法难以利用径向布置的传感器实现蒸汽介质中汽轮机带冠整体叶盘轴向振动测量,同时振动测量结果极易受温度、间隙等因素影
动叶片是汽轮机的核心做功元件,汽轮机末级带冠叶片长期处于湿蒸汽、高温氧化腐蚀、水滴冲击等恶劣环境下,其工作状态直接关系汽轮机的运行安全和效率。叶尖间隙测量是汽轮机叶片状态监测的核心内容,然而受限于带冠叶片的特殊结构及湿蒸汽等恶劣环境的影响,目前尚无有效测量方法能够满足汽轮机带冠叶片叶尖间隙在线测量需求。因此,本文提出了一种基于电涡流传感的汽轮机带冠叶片叶尖间隙在线测量方法,利用带冠叶片接缝处磁导率
海底管道是海洋油气资源开发的重要运输载体。海底管道长期服役于复杂的海洋环境中,管道发生腐蚀风险的不可避免。腐蚀缺陷使管道的壁厚局部变薄,管道的承载能力下降,管道容易发生泄漏、断裂等失效事故。海底管道一旦发生油气泄漏事故,不但影响石油天然气的运输,并给国家和社会带来严重的经济损失,还会对当地海洋生态环境造成严重的次生灾害。因此,含腐蚀缺陷海底管道的失效压力分析一直是油气管道运输安全的主要问题之一,为