有些粒子有一种称为自旋的性质。
自旋可以设想成绕着一个轴自转的小陀螺。
在量子力学中，自旋（英语：Spin）是粒子所具有的内禀性质，其运算规则类似于经典力学的角动量，并因此产生一个磁场。
虽然有时会与经典力学中的自转（例如行星公转时同时进行的自转）相类比，但实际上本质是迥异的。
经典概念中的自转，是物体对于其质心的旋转，比如地球每日的自转是顺着一个通过地心的极轴所作的转动。
粒子群算法，也称粒子群优化算法，是近年来发展起来的一种新的进化算法，粒子群算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质；但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的交叉和变异操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优，这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性，粒子群算法是一种并行算法。
粒度分析通常都指的是对颗粒进行分析，粒度分析的方法和对象非常广，对易于分解离开的碎屑沉积，通常采用筛析法和沉速法；对固结较紧且又不易解离的碎屑沉积，通常采用薄片鉴定法；对粗大的砾石通常采用直接测量法；根据分析结果，可推测沉积物的形成条件和环境，对于不同原理的粒度分析仪器，所依据的测量原理不同，其颗粒特性也不相同，只能进行等效对比，不能进行横向直接对比；颗粒的大小称为粒度，一般颗粒的大小又以直径表示 , 故也称为粒径；用一定方法反映出一系列不同粒径区间颗粒分别占试样总量的百分比称为粒度分布；随着纳米材料在高心技术产业、国防、医药等领域的广泛应用，颗粒测量技术将向测量下限低、测量范围广、测量准确度和精确度高、重现性好等方向对颗粒测量技术的要求也越来越高；为适应颗粒粒度分析的更高要求，光散射法、基于颗粒布朗运动的测量方法和质谱法等颗粒粒度分析手段将更加完善并得到更广泛的应用。