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光現象資源箱 型號：QWG1208 ? 實驗清單： 光在空氣中直線傳播實驗 面鏡成像觀察實驗 ? ? ? ? 透鏡成像觀察實驗 影子觀察實驗

含電路板、散裝元器件、制作說明書等

含電路板、散裝元器件、制作說明書等

原理介紹： 光在與微粒的相互作用中，會將自身攜帶的動量傳遞給微粒，對微粒施加力的作用。在光鑷中，處在激光中的粒子所受的力有兩種：一部分是電磁場分布不均勻導致的梯度力，梯度力將微粒吸引向光阱的中心；一部分是光子與粒子相互作用導致的散射。針對不同大小的粒子，大致可以分為三類： 一、微粒的尺度遠大于激光波長，可以采用幾何光學近似模型，光線在微粒經過折射反射，將動量傳遞至微粒上； 二、微粒尺度跟激光波長相近，這種情況下可以通過電磁場麥克斯韋方程組求解； 三、微粒尺度遠小于激光波長，微粒在光場中被激發為偶極子，受到偶極子與強聚焦光場的相互作用力； 相關內容： 動手調節光路，利用光鑷捕捉并操控小球； 基于空間光調制器的光鑷系統，通過研究不同算法從而得到加載在空間光調制器上的全息圖、更加深入地研究特殊模式光束在光學微操縱中的應用、拓展光鑷與其他學科交叉的應用前景以及對光場偏振態、相位、振幅的聯合調制等等。 應用領域： 作為非侵入型的力學操控系統，光鑷可以應用于細胞生物學、氣溶膠科學、物理化學等交叉學科的基礎研究，包括細胞微環境的改變、形變拉伸、微粒力學參數的測量等等。將全息光鑷與圖像識別結合，可以做到自動捕獲粒子和分揀， 將全息光鑷與光學顯微鏡相結合，可以量化細胞、分子的動力學特性，在細胞生物學中有巨大的研究空間； 方案介紹： 光路圖：   上圖為本方案全息光鑷裝置的光路示意圖。首先激光經過擴束后，直徑與空間光調制器有效區域的短邊直徑相等，擴束后的激光依次通過線偏振片、半波片和非偏振分光棱鏡。用半波片旋轉線偏光角度，使之工作在相位模式下，空間光調制器的入射角控制在在 5°以內。 經過空間光調制器反射的光經過由兩個傅里葉透鏡組成的縮束系統，該系統能改變光斑尺寸確保光束直徑與顯微物鏡的入瞳直徑匹配。對于外圍光強較弱的高斯光束，利用此縮束系統將激光直徑稍大于顯微物鏡入瞳直徑。 經過縮束系統的激光經過 45°直角反射鏡，二向色鏡將激光透射進入顯微物鏡，同時讓照明光源透過，從而使 CMOS 相機采集到樣品像。空間光調制器位于第一個傅里葉透鏡的焦距處，全息圖與物鏡入瞳是共軛像面，所以全息圖經過顯微物鏡做傅里葉變換后在顯微物鏡焦平面即樣品面上再現期望的光場分布。   特點： 此方案采用的開普勒式縮束系統透鏡間的焦平面與樣品面是共軛的，在透鏡焦平面加入高通濾波器或在空間光調制器上疊加閃耀光柵后，后續光學元件按照一級像排列，從而移去零級光的影響。 加載全息圖后 X-Y 位置可實時調整，快速疊加不同焦距菲涅爾相位圖、閃耀光柵相位圖等； 空間光調制器可供多種語言調用（labview、C、Python 等）；可編程實現不同數目、不同排列的光阱陣列；   配置標準：   序號 配置 規格 序號 配置 規格 1 激光光源 637nm 激光最大功率1w 4 顯微物鏡 PLN100× 油浸   NA 1.25 2 空間光調制器 1920*1080   2π 5 照明光源 波長470nm 功率760mw 3 CMOS相機 1280*1024 60FPS 6 相機筒鏡 f=200mm 等系列其他配置

劉奇航及其合作者以最近由中科院物理所領銜的研究團隊發現的ZnCu3(OH)6BrF為例，采用修正后的單體平均場密度泛函理論方法，對這一體系的本征和摻雜行為進行了詳盡的模擬。研究發現，ZnCu3(OH)6BrF摻雜后，摻入的電子并沒有成為期待的“自由載流子”，而是局域在一個銅原子周圍，引起了局域形變。這種電子與束縛它的晶格畸變的復合體稱為極化子（如圖一所示）。本征材料的帶隙中形成新的電子態。因此，電子摻雜后，ZnCu3(OH)6BrF并沒有實現半導體到導體的轉變。相比之下，具有類似CuO4局部環境的銅氧化物高溫超導體的母體材料Nd2CuO4顯現除了不同的隨摻雜濃度變化的導電性。研究發現，低摻雜濃度時，銅原子附近形成較為擴展的極化子，因此在高摻雜濃度時，這些極化子之間的躍遷可以使系統導電性大大增加，實現半導體到導體的轉變，與實驗觀測很好地吻合。? 該研究圓滿地解釋了最近實驗上觀測到的Kagome晶格的鋅銅羥基鹵化物在摻雜后并不導電的現象，指出要在量子自旋液體實現超導，僅僅找到量子自旋液體體系是遠遠不夠的，還必須實現有效摻雜，注入一定濃度的“自由載流子”，為耕耘在該領域的實驗工作者提出了新的挑戰和實驗方向。

完成人簡介：樊君，西北大學教授，西北大學化工學院副院長， 陜西省化工過程實驗教學示范中心主任，指導博、碩士生研究方向包括反應工程、碳一化工、納米材料、分離工程、精細化工產品開發研究等。 成果內容：基于量子點的熒光探針分析對推動即時檢測（POCT）技術的發展具有十分重要的意義。本項目以制備功能型納米熒光探針為主，主要包括量子點熒光探針（QDs）和稀土摻雜上轉換納米顆粒（UCNPs），并利用制備的熒光探針實現了對生物活性分子的定量檢測。項目設計了基于熒光共振能量傳遞（FRET）的QDs熒光探針和基于CuMn雙摻雜的ZnS QDs比率熒光探針，分別實現了對生物活性分子多巴胺和葉酸的定量檢測（圖13），結果表明所制備的探針具有較高的選擇性和靈敏度，項目成果將為醫學檢測和POCT技術提供技術支持。   不同反應時間得到的CdTe量子點在紫外燈下的實物圖及其吸收和發射光譜 成果優勢： 量子點(quantum dots，QDs)是指顆粒半徑小于激子波爾尺寸半徑的納米晶粒，屬于三維尺度限域的零維納米材料，其尺寸一般在10nm以下。QDs有許多顯著地光學性質：優良的抗光漂白能力； 較寬的吸收光譜；發射光譜窄；較大的斯托克斯位移(Stokes shif)。 成果成熟度：中試階段。 轉化方式：技術轉讓等。 市場展望：本項目的研究結果對提高疾病診治水平，推動醫學科技前沿發展，形成經濟新增長點，帶動大健康產業發展等都將具有十分重要的意義。

福州大學物信學院李福山教授、福州大學化學學院鄭遠輝研究員與TCL集團工業研究院錢磊博士的合作研究論文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在線發表。 量子點具有優異的光電特性，其圖案化在發光顯示，熒光標記和智能傳感領域具有廣闊的應用前景。量子點薄膜形貌最終決定了其光電器件應用，論文采用高精度噴墨打印技術制作微米級量子點發光圖案，創新性的在基板表面構建具有隨機分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微納米顆粒，作為噴墨打印輸運過程中的聚集釘扎點，強化微米級墨滴蒸發流動以及量子點組裝過程中的差異性，形成不可復制“花狀”發光圖案；成功應用于低成本，可柔性化，自然條件下隱蔽，具有多重防偽級別和商業化的價值的不可復制全彩熒光防偽標簽。并且首次引入了人工智能（AI）技術對噴墨打印量子點防偽熒光標簽進行驗證，并成功識別出不同的清晰度、亮度、旋轉角度、放大倍率以及這些參數混合的“花狀”圖案，實現了防偽標簽的高效準確識別。

福州大學物信學院李福山教授、福州大學化學學院鄭遠輝研究員與TCL集團工業研究院錢磊博士的合作研究論文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在線發表。 量子點具有優異的光電特性，其圖案化在發光顯示，熒光標記和智能傳感領域具有廣闊的應用前景。量子點薄膜形貌最終決定了其光電器件應用，論文采用高精度噴墨打印技術制作微米級量子點發光圖案，創新性的在基板表面構建具有隨機分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微納米顆粒，作為噴墨打印輸運過程中的聚集釘扎點，強化微米級墨滴蒸發流動以及量子點組裝過程中的差異性，形成不可復制“花狀”發光圖案；成功應用于低成本，可柔性化，自然條件下隱蔽，具有多重防偽級別和商業化的價值的不可復制全彩熒光防偽標簽。并且首次引入了人工智能（AI）技術對噴墨打印量子點防偽熒光標簽進行驗證，并成功識別出不同的清晰度、亮度、旋轉角度、放大倍率以及這些參數混合的“花狀”圖案，實現了防偽標簽的高效準確識別。

生成模型的研究重點是如何從給定的數據集合中學習到數據的聯合概率分布，以及從學習到的概率分布中高效地生成新的樣本。研究團隊提出將數據的聯合分布概率編碼成量子多體態的概率幅的模平方。進一步地，他們提出在經典計算機上使用矩陣乘積態(Matrix Product States)來模擬學習的過程。矩陣乘積態的參數，即張量網絡的張量元，可以通過類似密度矩陣重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法進行學習，最終形成一個具有泛化能力的生成模型。這個學習算法結合了量子物理與機器學習各自的優點：它不僅可以利用GPU高效地學習到模型參數，還可以利用張量網絡的靈活性動態地調節模型表達能力。此外，與傳統的基于統計物理的生成模型（例如玻爾茲曼機）相比，玻恩學習機還具備直接生成無關聯樣本的強大能力，從而可以高效地生成新的數據。 基于量子態的概率生成模型融合了量子物理與機器學習的思想，是一個嶄新的研究領域。玻恩學習機借助量子態內稟的概率解釋及其強大的表達能力，意在為機器學習和人工智能提供更為先進的生成模型和學習算法。此外，這類模型在量子信息處理，量子計算以及多體物理中具有應用潛力。展望將來，最令人興奮的前景應該會是在一臺量子計算機上實現玻恩學習機，從而以全新的方法進行概率型的學習和建模。這項工作用使用張量網絡模擬量子計算機的運行，向無監督量子機器學習邁近了一步。作用在一幅MNIST圖片上的矩陣乘積態以及它的糾纏譜