放电深度（DoD）

超导磁能储存（SMES）系统将能量储存在超导线圈中的直流电流所产生的磁场中。只要线圈保持在超导温度下，能量就可以无限存储，因为几乎不会因电阻而造成能量损失。存储的能量由 [latex]E = \frac{1}{2} 给出。L I^2[/latex].

Ganz-Griesser白度指数是一种广泛应用的线性公式，尤其在纺织行业中。该公式源自CIE三刺激值，定义为：[latex]W_{GG} = Y - Px - Qy + C[/latex]，其中P、Q和C为光源与观察者特有的常数。 在D65/10°条件下，该公式为：[latex]W_{GG} = Y - 1868.322x - 3695.690y + 1809.441[/latex]。.

锂离子电池通过插层机制发挥作用，即离子可逆地插入层状主材料中。在放电过程中，锂离子（[latex]Li^+[/latex]）从负极（阳极）（通常是石墨）脱闰，并通过非水电解质闰入正极（阴极）（通常是金属氧化物）。电子穿过外部电路，产生电流。

微机电系统缩放定律描述了当设备尺寸缩小到微尺度时，物理力和属性是如何变化的。与受重力和惯性支配的宏观世界不同，微观领域受表面张力、粘度和静电力等表面力的支配。例如，重力与体积成比例（[latex]L^3[/latex]），而静电力与面积成比例（[latex]L^2[/latex]），尺寸越小，静电力越强。.

钕磁铁是目前市面上磁力最强的永磁体。它是钕、铁和硼的三元合金，化学计量式为Nd2Fe14B。其强大的磁力源于其四方晶体结构所赋予的高磁各向异性和饱和磁化强度。然而，钕磁铁易碎、易腐蚀，且居里温度较低。

单电子晶体管 (SET) 是一种利用受控电子隧穿效应来操控单个电子流动的开关器件。它由一个量子点（“岛”）组成，该量子点通过隧道结耦合到源极和漏极引线，并通过电容耦合到栅极。其工作原理依赖于库仑阻塞效应，从而实现极高的灵敏度和低功耗。

飞轮储能（FES）的工作原理是将转子（飞轮）加速到非常高的速度，并将能量作为旋转动能保持在系统中。存储的能量与转速的平方成正比。当能量被提取出来时，飞轮的旋转速度会减慢。存储能量的计算公式为 [latex]E = \frac{1}{2}I \omega^2[/latex]，其中 I 是惯性矩，ω 是角速度。.

分子电子学探索利用单个分子或纳米级分子集合作为基本电子元件。该方法旨在构建微型化极限的电路，远远超越传统的硅基技术。关键元件包括分子线、开关和整流器，它们利用电子隧穿分子轨道等量子力学特性来实现功能。

失效物理学（PoF）是一种可靠性工程方法，它利用材料科学和物理学的知识来理解和模拟失效的根本原因机制。它并非仅仅依赖于以往失效的统计数据，而是通过分析导致性能退化和失效的物理过程（例如疲劳、腐蚀、蠕变）来预测失效。

量子尺寸效应描述的是当材料的尺寸接近纳米级时，其电子和光学特性发生变化的现象。当材料的尺寸与电子的德布罗格利波长相当时，就会产生量子约束。这将量子化电子能级，从而产生与尺寸相关的带隙，[latex]E_g(R) \approx E_{g,\b\u\lk} + \frac\{hb}.+ （\frac{1}{m_e^*} + \frac{1}{m_h^*}）[/latex]。

潮湿空气中液面上水的平衡蒸汽压（[latex]p^*_{H_2O,a}[/latex]）略大于纯水表面的平衡蒸汽压（[latex]p^*_{H_2O}[/latex]）。水蒸气增强因子 [latex]f_w[/latex] 可以量化这种差异，它取决于温度和潮湿空气的压力。其关系为 [latex]p^*_{H_2O,a} = f_w(T, p_{ms}) \cdot p^*_{H_2O}[/latex].

稀土磁铁是由稀土元素合金制成的强力永磁体。稀土磁铁开发于20世纪70年代和80年代，最常见的类型是钕磁铁（NdFeB）和钐钴磁铁（SmCo）。它们是目前已知的最强永磁体，产生的磁场比铁氧体或铝镍钴磁铁强得多，从而能够实现许多技术的小型化和性能提升。注意：“稀土元素”一词是历史上的误称。这些元素在地壳中并非极其稀有。铈是含量最丰富的元素，与铜相似，是第25位最丰富的元素。即使是含量最少的稳定稀土元素镥，其常见程度也比黄金高出近200倍。“稀有”标签的出现是因为它们难以分离。

锂离子 (Li-ion) 电池是一种可充电电池，放电时锂离子从负极（阳极）经电解质移动到正极（阴极），充电时再返回。它采用嵌入锂的化合物作为正极材料，通常使用石墨作为负极材料。锂的高反应性使其具有高能量密度。

CIE白度指数是由国际照明委员会制定的标准化公式，用于量化白度的感知程度。其计算基于样本与参考光源的CIE三刺激值（X, Y, Z）及色度坐标（x, y）。 其核心计算公式为：[latex]W_{CIE} = Y + 800(x_n - x) + 1700(y_n - y)[/latex].