一种基于web的量子力学压缩图形化系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及量子力学技术领域，具体地说，涉及一种基于web的量子力学压缩图形化系统及方法，包括量子力学模型库、数据匹配模块、数据处理模块、模型生成模块、图形生成模块和图形压缩模块。本发明专利技术可以将量子力学对象进行图形化，从而更加直观的显示量子力学的规律，结合图形加以理解，从而更便于人类学习，量子力学压缩图形化不仅能够有效的发展学习人员观察、操作、想象、分析推理的能力，而且能够让学习人员在这个过程当中，不断地云积累，能够从不同的角度认识量子力学图形，刻画量子力学的规律，体验学习量子力学的乐趣，感受量子力学推理的力量,通过建立量子力学模型库将所有的量子力学模型进行收集和整理，从而为后期使用提供便利。

【技术实现步骤摘要】
一种基于web的量子力学压缩图形化系统及方法
本专利技术涉及量子力学
，具体为一种基于web的量子力学压缩图形化系统及方法。
技术介绍
量子力学的基本原理包括量子态的概念，运动方程、理论概念和观测物理量之间的对应规则和物理原理。由于量子力学是研究微观粒子的运动规律的物理学，所以量子力学是非常抽象的概念，在现如今的学习和使用中，不便于教学人员解释，也不便于学习人员理解，可以结合图形加以理解，从而更便于人类学习。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于web的量子力学压缩图形化系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的某种或某些缺陷。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于web的量子力学压缩图形化系统，包括量子力学模型库、数据匹配模块、数据处理模块、模型生成模块、图形生成模块和图形压缩模块。作为优选，所述量子力学模型库用于存储不同类型的量子力学模型，并对不同类型的量子力学模型进行划分和建模；所述数据匹配模块用于与量子力学模型库的量子力学模型进行比对和匹配；所述数据处理模块用于将导入的量子力学对象进行数据分析和处理；所述模型生成模块用于将处理后的量子力学数据进行模型生成；所述图形生成模块用于将与量子力学模型库匹配后的量子力学模型生成量子力学模型图形；所述图形压缩模块用于将生成的量子力学模型图形进行压缩，生成力量子学模型压缩图形。作为优选，所述数据匹配模块包括特征检测、特征选择、特征提取、特征描述和特征匹配；<br>所述数据匹配模块(2)的特征匹配算法为：令量子力学对象数据集合为X＝{x1，x2,……，xm},量子力学模型库数据集合为Y＝{y1，y2,……，yn},匹配算法具体为：根据X集合的某点xi，得到剩下n-1个点的匹配上下文环境：hi(k)＝#{xj≠xi:(xj-xi)∈bin(k)}k∈{1,2，……，K},式中i＝1，2，……，m,K为量子力学模型库的模型个数，以此类推，定义Y集合的某点yj的上下文hj(k)，从而定义xi和yj的匹配代价，有：通过匈牙利法对两个集合进行初始匹配，初始处理后，有两个对应的排列X＝{x1，x2,……，xm}和Y＝{y1，y2,……，yn},其中的双元组(xi,yj)是最初的匹配元祖，量子力学对象数据集X构建一个中值图Gx(Vx,Ex)来映射到量子力学模型库数据集Y，设某个特征xi是量子力学模型库数据集Y中一个对应节点，则有Vx＝v1，v2，……，vn。作为优选，所述数据处理模块包括数据的增加、删除和修改操作。作为优选，所述模型生成模块包括仿真模型生成和虚拟模型生成。作为优选，所述图形生成模块包括生成图形单元的颜色、图形单元的方向、图形单元的尺寸以及背景颜色。作为优选，所述图形压缩模块根据压缩控制指令对接收到的量子力学模型图形信号进行图形压缩后输出，再进行存储。另一方面，本专利技术还提供了一种基于web的量子力学压缩图形化的方法，包括上述任意一项所述的基于web的量子力学压缩图形化系统，具体包括如下步骤：S1：导入需要进行量子力学压缩图形的量子力学对象；S2：通过数据处理模块对量子力学对象进行数据处理；S3：通过模型生成模块将处理后的量子力学数据进行模型生成；S4：通过生成后的量子力学模型导入至量子力学模型库内；S5：通过数据匹配模块与量子力学模型库内不同类型的量子力学模型进行比对及匹配，直至匹配完成；S6：将匹配完成后的量子力学模型通过图形生成模块生成量子力学模型图形；S7：将生成后的量子力学模型图形通过图形压缩模块进行压缩，生成量子力学压缩图形。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：1、本基于web的量子力学压缩图形化系统及方法可以将量子力学对象进行图形化，从而更加直观的显示量子力学的规律，结合图形加以理解，从而更便于人类学习，量子力学压缩图形化不仅能够有效的发展学习人员观察、操作、想象、分析推理的能力，而且能够让学习人员在这个过程当中，不断地云积累，能够从不同的角度认识量子力学图形，刻画量子力学的规律，体验学习量子力学的乐趣，领悟量子力学的思想方法，感受量子力学推理的力量。2、本基于web的量子力学压缩图形化系统及方法通过建立量子力学模型库将所有的量子力学模型进行收集和整理，从而为后期使用提供便利，通过数据匹配模块可以快速与量子力学模型库中的数据进行匹配，提高模型转为图形的效率。3、本基于web的量子力学压缩图形化系统及方法通过数据处理模块可以将量子力学模型数据进行整理，获取与数据库类型相匹配的模型数据，从而便于进行识别和匹配，通过图形生成模块可以将量子力学模型转为对应的量子力学图形，便于理解和学习。附图说明图1是本专利技术的系统组成示意图；图2是本专利技术的系统流程图示意图；图3是本专利技术的量子力学图。图中：量子力学模型库1；数据匹配模块2；数据处理模块3；模型生成模块4；图形生成模块5；图形压缩模块6。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例1一种基于web的量子力学压缩图形化系统，如图1所示，包括量子力学模型库1、数据匹配模块2、数据处理模块3、模型生成模块4、图形生成模块5和图形压缩模块6。进一步的，量子力学模型库1用于存储不同类型的量子力学模型，并对不同类型的量子力学模型进行划分和建模；数据匹配模块2用于与量子力学模型库1的量子力学模型进行比对和匹配；数据处理模块3用于将导入的量子力学对象进行数据分析和处理；模型生成模块4用于将处理后的量子力学数据进行模型生成；图形生成模块5用于将与量子力学模型库1匹配后的量子力学模型生成量子力学模型图形；图形压缩模块6用于将生成的量子力学模型图形进行压缩，生成力量子学模型压缩图形。具体的，数据匹配模块2包括特征检测、特征选择、特征提取、特征描述和特征匹配。特征检测：根据用户的需求在量子力学模型中寻找满足定义的特征，形成特征集合；特征选择：为了选择稳定和可靠的特征，在检测到的特征集合中，需要进一步约束保留显著特征；特征提取：特征选择确定稳定可靠的特征子集；特征描述：结合特征邻域信息，使用一定的描述规则来对特征区域进行量化并抽取能代表该特征的描述信息，用特征向量表示；特征匹配：对提取到的特征，需要通过使用一定的方法来进一步判断对应的特征是否相同(或近似)，对特征向量一般使用欧式距离或最邻近距离比进行判定，满足一定的条件约束，则认为两个特征相近，否则剔除。值得说明的是，数据匹配模块的特征匹配算法为：令量子力学对象数据集合为X＝{x1，x2,……，xm},量子力学模型库数据集合为Y＝{本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于web的量子力学压缩图形化系统，其特征在于：包括量子力学模型库(1)、数据匹配模块(2)、数据处理模块(3)、模型生成模块(4)、图形生成模块(5)和图形压缩模块(6)。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于web的量子力学压缩图形化系统，其特征在于：包括量子力学模型库(1)、数据匹配模块(2)、数据处理模块(3)、模型生成模块(4)、图形生成模块(5)和图形压缩模块(6)。


2.根据权利要求1所述的基于web的量子力学压缩图形化系统，其特征在于：所述量子力学模型库(1)用于存储不同类型的量子力学模型，并对不同类型的量子力学模型进行划分和建模；
所述数据匹配模块(2)用于与量子力学模型库(1)的量子力学模型进行比对和匹配；
所述数据处理模块(3)用于将导入的量子力学对象进行数据分析和处理；
所述模型生成模块(4)用于将处理后的量子力学数据进行模型生成；
所述图形生成模块(5)用于将与量子力学模型库(1)匹配后的量子力学模型生成量子力学模型图形；
所述图形压缩模块(6)用于将生成的量子力学模型图形进行压缩，生成力量子学模型压缩图形。


3.根据权利要求1所述的基于web的量子力学压缩图形化系统，其特征在于：所述数据匹配模块(2)包括特征检测、特征选择、特征提取、特征描述和特征匹配；
所述数据匹配模块(2)的特征匹配算法为：令量子力学对象数据集合为X＝{x1，x2,……，xm},量子力学模型库数据集合为Y＝{y1，y2,……，yn},匹配算法具体为：
根据X集合的某点xi，得到剩下n-1个点的匹配上下文环境：
hi(k)＝#{xj≠xi:(xj-xi)∈bin(k)}k∈{1,2，……，K},式中i＝1，2，……，m,K为量子力学模型库的模型个数，以此类推，定义Y集合的某点yj的上下文hj(k)，从而定义xi和yj的匹配代价，有：



通过匈牙利法对两个集合进行初始匹配，初始处理后，有两个对应的排列X＝{x1，x2,……，xm}和Y＝{y1，y2,……，yn},其中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：周会群，王玲，
申请(专利权)人：南京信易达计算技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32