AdiaQC 绝热量子计算求解器用于模拟各种问题（包括一些机器学习问题）。 这是用 Python 2.7.4 编写的，仅在 Linux 上进行了测试，但可能对您有用（如果确实如此，请告诉我）。 需要 SciPy（NumPy、PyLab）。 可能通过一些小调整与 Python3 一起使用（如果你做了它们，请分享）。 运行一个问题看起来像： python2 run.py -p [问题] 其中 [problem] 可以是包含在内的 hopfield.py（*.py 是多余的，无论如何都删除了扩展名，您可以在没有它的情况下指定）。 问题文件定义了一个名为“参数”的函数。 它接受命令行参数作为字典。 如果您需要为每个实例做一些特殊的事情，或者您想指定一种模拟类型，这对于具有大量实例的模拟非常有用。 cmd 参数是： --problem：指定问题文件路径相对于AdiaQC/problems

基于python的自旋波分析程序，基于MFA的源码，优化了部分代码，新增功能：获取特定频率模式的空间分布。

电子自旋角动量和自旋磁矩.ppt

第四章-碱金属原子和电子自旋.ppt

氧化物异质结中的自旋输运行为.doc

无人机技术基础

离散控制Matlab代码MATLABSpinDynamics 仿真功能介绍 该文件夹包含一组MATLAB函数，用于模拟NMR实验的自旋动力学。 各个子文件夹包含用于模拟特定方案的功能的特殊版本，如稍后所述。 仿真中使用的关键思想总结如下： 假定自旋动力学是未耦合的自旋1/2原子核（如质子）的整体。 这允许通过“磁化矢量”在3D空间中的运动来表示动力学，但是它也阻止了J耦合，多核实验等的建模。 该模拟基于将感兴趣的样本量离散为大量的“等色度”，这些等色度被定义为其中静磁场和RF磁场（分别为B0和B1）恒定的小区域。 用户应根据所研究的系统选择（B0，B1）分布。 例如，均匀的B0梯度和相对恒定的B1是由内而外的传感器几何形状的常见假设。 在这种情况下，f（B0，B1）减小到B0上的均匀分布。 在每个等色度内，通过将脉冲序列离散为一系列长度可调的时间间隔来计算自旋动力学。 每个间隔对应于RF幅度（A）和相对相位φ（即，旋转帧中的相位）的特定值。 这允许将复杂的RF脉冲建模为（A，φ）对的集合。 此外，可以将A设置为零以模拟“自由进动”间隔，即脉冲之间的间隙。 每个时间间隔导致磁化矢量的广义

说明1：本人学习笔记07的内容，有原始的.md文档格式，和打印出来的PDF文档格式。 说明2：内容包含一些根据微磁学基本能量密度的公式来推导有效场，主要是求偏导和矢量分析。

自旋极化和电子的优化算法 ISPIN: 确定是否进行自旋极化的计算。默认值为1，表示不进行自旋极化的计算。为2表示自旋极化的计算 MAGMOM: 每类原子的初始磁距，默认值为Nion*1 ALGO: (用在4.5以后的版本中) 确定电子优化的算法: Normal: 则IALGO=38(也就是blocked Davidson方法) Very_Fast: 则IALGO=48(RMM-DIIS算法) Fast: 上面两种算法混着使用 IALGO：具体确定电子优化采用何种算法。对4.5以上的版本，默认值为38 LDIAG：确定是否进行子空间对角化。默认值为.TRUE.

内容概要：ubermag官网上的文档，该文档里面包含交换能，各向异性能，界面/体DMI能等能量项的推导过程，以及这些能量相互竞争导致对一维的布洛赫和奈尔型畴壁和二维的布洛赫和奈尔型斯格明子的影响。 读者要求：文档中式子的推导涉及到基本的矢量分析技巧，以及变分法。