§1 波函数的统计解释 （一）波函数 （二）波函数的解释 （三）波函数的性质 §2 态叠加原理 （一） 态叠加原理 （二） 动量空间（表象）的波函数 §3 力学量的平均值和算符的引进 （一）力学量平均值 （二）力学量算符 §4 Schrodinger 方程 （一） 引 （二） 引进方程的基本考虑 （三） 自由粒子满足的方程 （四） 势场V(r)中运动的粒子 （五） 多粒子体系的Schrodinger方程 §5 粒子流密度和粒子数守恒定律 （一）定域几率守恒 （二）再论波函数的性质 §6 定态Schrodinger方程 （一）定态Schrodinger方程 （二）Hamilton算符和能量本征值方程 （三）求解定态问题的步骤 （四）定态的性质 §7 一维无限深势阱 §8 线性谐振子 §9 一维势散射问题

通过种子生长法和自组装技术合成Ag@Pt核壳结构纳米粒子(以下简称Ag@Pt粒子),测量和比较在电催化循环伏安扫描(以下简称CV扫描)过程中失效前后的Ag@Pt粒子对甲醇的电催化性能的变化,采用透射电镜、高分辨电镜、X射线光电子能谱等方法研究其失效机理.结果表明:Ag@Pt粒子在循环伏安扫描的过程中会发生空化现象,其临界电压为0.5 V,空化现象随时间的增长而变得明显;Ag@Pt粒子空化后形成由Ag包覆空心Pt壳的纳米粒子,这是导致其在对甲醇进行电催化氧化过程中催化性能明显下降的原因

经典粒子群算法由于多样性差而陷入局部最优，从而造成早熟停滞现象.为克服上述缺点，本文结合人工免疫算法，提出一种基于自适应搜索的免疫粒子群算法.首先，该算法改善了浓度机制；然后由粒子最大浓度值来控制子种群数目以充分利用粒子种群资源；最后对劣质子种群进行疫苗接种，利用粒子最大浓度值调节接种疫苗的搜索范围，不仅避免了种群退化现象，而且提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.仿真结果表明该算法求解复杂函数优化问题的有效性和优越性

（一）、一维无限深势阱中的粒子 质量为m的粒子只能在 0