物理代写|热力学代写thermodynamics代考|NEM2201

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热力学是对热、功、温度和能量之间关系的研究。热力学定律描述了一个系统中的能量如何变化,以及该系统是否能对其周围环境进行有用的工作。

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物理代写|热力学代写thermodynamics代考|NEM2201

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Thermodynamic Variables

The number of energy levels below any given $E$ is
$$
N(E):=\sum_{n} \theta\left(E-E_{n}\right),
$$
the Heaviside (step) function $\theta(x)$ being equal to 1 for $x>0$ and 0 for $x \leq 0$. The entropy associated with this number of levels is defined as
$$
\mathcal{S}(E):=k_{\mathrm{B}} \ln N(E),
$$
where $k_{\mathrm{B}}$ is Boltzmann’s constant. Commonly, this entropy is an extensive quantity, since it scales for a system with $f \mathrm{DOF}$ as
$$
\mathcal{S}(E) / k_{\mathrm{B}}=O(f) .
$$
Equation (1.5) implies that for macroscopic $f=O\left(10^{23}\right)$, the level density is staggering even on extremely small energy scales. Hence, the step function $\theta(x)$ in (1.5) may be assumed to be washed out. The level number $N(E)$ then becomes a smooth function of $E$, whose well-defined derivative represents the density of states
$$
\Omega(E)=\sum_{n} \delta\left(E-E_{n}\right),
$$ the delta-function $\delta(x)=\theta^{\prime}(x)$ being also assumed to be washed out over many energy levels.

The coarse-grained entropy defined by (1.6) leads to the definition of temperature, which applies whether the system is at equilibrium or not:
$$
T(E):=1 / S^{\prime}(E) .
$$
In accordance with Nernst’s third law of thermodynamics, the entropy and temperature converge to zero as the energy approaches the ground-state value, $E \rightarrow E_{0}$. For macroscopic values of $E-E_{0}$, the dependence of $S$ on $E$ is logarithmic. It then follows from (1.7) and (1.9) that
$$
k_{\mathrm{B}} T(E)=O\left(\frac{E-E_{0}}{f}\right),
$$
so that, for any macroscopic energy change $\Delta E$,
$$
T(E+\Delta E)=T(E)\left[1+O\left(\frac{\Delta E}{E-E_{0}}\right)\right] .
$$
All these relations may fail at extremely low temperatures, which are beyond our consideration here (but cf. references in this chapter).

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|States and Dynamics

A quantum mechanical state of the system is given by a density operator $\rho(t)$, whose evolution,
$$
\rho(t)=U_{t} \rho(0) U_{t}^{t},
$$
is governed by the unitary propagator
$$
U_{t}:=\exp (-i H t / \hbar)=\sum_{n} \exp \left(-i E_{n} t / \hbar\right)|n\rangle\langle n| .
$$
Equations (1.12) and (1.13) yield, for an arbitrary initial state $\rho(0)$,
$$
\rho(t)=\sum_{m, n} \rho_{m n}(0) e^{-i\left(E_{m}-E_{n}\right) t / \hbar}|m\rangle\langle n|,
$$
where $\sum_{m, n}$ is a summation over all $m, n=0,1,2, \ldots, \rho_{m n}(t):=\langle m|\rho(t)| n\rangle$ being the matrix elements of $\rho(t)$.

The ensemble-averaged occupation probability $p_{E_{n}}$ of an eigenvalue $E_{n}$ is given by the expectation value of the projector (1.3) onto the corresponding eigenspace,
$$
p_{E_{n}}:=\operatorname{Tr}\left[P_{E_{n}} \rho(t)\right]=\sum_{E_{m}=E_{n}} \rho_{m m}(t)=\sum_{E_{m}=E_{n}} p_{m},
$$

where the level population $p_{n}$ is the time-independent expectation value of the observable $|n\rangle\langle n|$,
$$
p_{n}:=\operatorname{Tr}[|n\rangle\langle n| \rho(t)]=\rho_{n n}(t)=\rho_{n n}(0),
$$
normalized by
$$
1=\operatorname{Tr} \rho(t)=\sum_{n} \rho_{n n}(t)=\sum_{n} p_{n}=\sum_{E_{n}} p_{E_{n}} .
$$
In what follows, we shall employ the energy basis in which all the non-diagonal elements of $P_{E_{n}} \rho(0) P_{E_{n}}$ vanish,
$$
\rho_{m n}(0)=0 \quad \text { if } \quad m \neq n \quad \text { and } \quad E_{m}=E_{n} .
$$

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|NEM2201

热力学代写

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Thermodynamic Variables

低于任何给定的能级数 $E$ 是
$$
N(E):=\sum_{n} \theta\left(E-E_{n}\right),
$$
Heaviside (step) 函数 $\theta(x)$ 等于 $1 x>0$ 和 0 为 $x \leq 0$. 与该级别数相关的樀定义为
$$
\mathcal{S}(E):=k_{\mathrm{B}} \ln N(E),
$$
在哪里 $k_{\mathrm{B}}$ 是玻尔兹曼常数。通常,这个樀是一个广泛的量,因为它适用于一个系统 $f \mathrm{DOF}$ 作为
$$
\mathcal{S}(E) / k_{\mathrm{B}}=O(f) .
$$
方程(1.5)意味着对于宏观 $f=O\left(10^{23}\right)$ ,即使在极小的能量尺度上,能级密度也是惊人的。因此,阶跃函数 $\theta(x)$ 在 (1.5) 中可以假设被洗掉了。层数 $N(E)$ 则成为一个平滑函数 $E$ ,其定义明确的导数表示状态的密度
$$
\Omega(E)=\sum_{n} \delta\left(E-E_{n}\right),
$$
delta函数 $\delta(x)=\theta^{\prime}(x)$ 也被假定在许多能级上被淘汰。
由 (1.6) 定义的粗粒度樀导致温度的定义,无论系统是否处于平衡状态都适用:
$$
T(E):=1 / S^{\prime}(E) .
$$
根据能斯特的热力学第三定律,当能量接近基态值时,樀和温度收敛到零, $E \rightarrow E_{0}$. 对于宏观值 $E-E_{0}$ ,的依 赖 $S$ 上 $E$ 是对数的。然后从 (1.7) 和 (1.9) 得出
$$
k_{\mathrm{B}} T(E)=O\left(\frac{E-E_{0}}{f}\right),
$$
因此,对于任何宏观能量变化 $\Delta E$ ,
$$
T(E+\Delta E)=T(E)\left[1+O\left(\frac{\Delta E}{E-E_{0}}\right)\right] .
$$
所有这些关系都可能在极低的温度下失效,这超出了我们在这里的考虑范围(但参见本章中的参考资料)。

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|States and Dynamics

系统的量子力学状态由密度算子给出 $\rho(t)$ ,谁的进化,
$$
\rho(t)=U_{t} \rho(0) U_{t}^{t},
$$
由单一传播者控制
$$
U_{t}:=\exp (-i H t / \hbar)=\sum_{n} \exp \left(-i E_{n} t / \hbar\right)|n\rangle\langle n| .
$$
对于任意初始状态,方程 (1.12) 和 (1.13) 产生 $\rho(0)$ ,
$$
\rho(t)=\sum_{m, n} \rho_{m n}(0) e^{-i\left(E_{m}-E_{n}\right) t / \hbar}|m\rangle\langle n|,
$$
在哪里 $\sum_{m, n}$ 是所有的总和 $m, n=0,1,2, \ldots, \rho_{m n}(t):=\langle m|\rho(t)| n\rangle$ 是矩阵元素 $\rho(t)$.
整体平均占用概率 $p_{E_{n}}$ 特征值的 $E_{n}$ 由投影仪 (1.3) 在相应特征空间上的期望值给出,
$$
p_{E_{n}}:=\operatorname{Tr}\left[P_{E_{n}} \rho(t)\right]=\sum_{E_{m}=E_{n}} \rho_{m m}(t)=\sum_{E_{m}=E_{n}} p_{m},
$$
其中水平人口 $p_{n}$ 是可观察的与时间无关的期望值 $|n\rangle\langle n|$,
$$
p_{n}:=\operatorname{Tr}[|n\rangle\langle n| \rho(t)]=\rho_{n n}(t)=\rho_{n n}(0),
$$
归一化
$$
1=\operatorname{Tr} \rho(t)=\sum_{n} \rho_{n n}(t)=\sum_{n} p_{n}=\sum_{E_{n}} p_{E_{n}} .
$$
在下文中,我们将使用能量基础,其中所有非对角元素 $P_{E_{n}} \rho(0) P_{E_{n}}$ 消失,
$$
\rho_{m n}(0)=0 \quad \text { if } \quad m \neq n \quad \text { and } \quad E_{m}=E_{n} .
$$

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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