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物理代写|热力学代写thermodynamics代考|EGM-3211

如果你也在 怎样代写热力学Thermodynamics 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。热力学Thermodynamics和宇宙本身一样古老,宇宙是已知的最大的热力学系统。当宇宙在呜咽中结束,宇宙的总能量消散为虚无时,热力学也将结束。

热力学Thermodynamics广义地说,热力学就是关于能量的:能量如何被利用,以及能量如何从一种形式转变为另一种形式。在很多情况下,热力学包括利用热做功,就像你的汽车发动机,或者做功来传递热量,就像你的冰箱。有了热力学,你就能知道事物如何有效地将能量用于有用的目的,比如移动飞机、发电,甚至骑自行车。

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物理代写|热力学代写thermodynamics代考|EGM-3211

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Additional Thermodynamic Properties in the Dilute Limit

Having established Eqs. (4.21) and (4.23) for the internal energy and entropy, respectively, we may now derive additional expressions in terms of $Z(T, V)$ for all other thermodynamic properties by invoking standard relations from classical thermodynamics (Appendix F). Beginning with Eq. (4.11), we can express the chemical potential in the dilute limit as
$$
\mu=-k T \ln \left(\frac{Z}{N}\right) .
$$
From classical thermodynamics, $G=\mu N$, so that the Gibbs free energy becomes
$$
G=-N k T \ln \left(\frac{Z}{N}\right) .
$$
Recall that the Helmholtz free energy is defined as $A=U-T S$; thus, from Eq. (4.22),
$$
A=-N k T\left[\ln \left(\frac{Z}{N}\right)+1\right] .
$$
From classical thermodynamics, $G=H-T S$; hence, from Eqs. (4.22) and (4.27),
$$
H=U+N k T \text {. }
$$
Substituting Eq. (4.21) into Eq. (4.29), the enthalpy can then be expressed as
$$
H=N k T\left[T\left(\frac{\partial \ln Z}{\partial T}\right)_V+1\right] .
$$
We, of course, also recall that $H=U+P V$, and thus, from Eq. (4.29),
$$
P V=N k T,
$$

which is just a molecular version of the ideal gas equation of state! We obtained this remarkable result because the ideal gas is the prototype for independent but indistinguishable particles in the dilute limit. Furthermore, we anticipated this outcome when we previously commented that ideal gases typically bear large negative chemical potentials, thus automatically satisfying our criterion for the dilute limit, i.e., Eq. (4.18). We conclude, therefore, that all expressions derived for thermodynamic properties in the dilute limit must apply to ideal gases.

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|The Zero of Energy and Thermodynamic Properties

We have previously indicated that thermodynamic properties are normally calculated by presuming that the energy of the ground state $\varepsilon_0=0$. However, it is of interest to ascertain if any of our property expressions are in actuality independent of this arbitrary choice for $\varepsilon_0$. Such properties would then become a robust test of the predictive value of statistical thermodynamics.

As we will learn in Chapter 7, we can always measure via spectroscopy the difference in energy between two energy levels; thus, we invariably know
$$
\varepsilon_j^{\prime}=\varepsilon_j-\varepsilon_0 .
$$
Therefore, employing Eq. (4.12), we may now define an alternative partition function,
$$
Z^{\prime}=\sum_j g_j \exp \left(-\varepsilon_j^{\prime} / k T\right)=Z \exp \left(\varepsilon_{\circ} / k T\right) .
$$
Using Eqs. (4.19) and (4.31), we find that for the internal energy,
$$
U=N k T^2\left[\left(\frac{\partial \ln Z^{\prime}}{\partial T}\right)V+\frac{\varepsilon{\circ}}{k T^2}\right]
$$
or
$$
U-N \varepsilon_{\circ}=N k T^2\left(\frac{\partial \ln Z^{\prime}}{\partial T}\right)_V .
$$
Hence, we have shown that any calculation of the internal energy produces a ground-state energy, $N \varepsilon_0$, which we must arbitrarily set to zero to generate thermodynamic property tables.

In comparison to the internal energy, some special properties might exist that are not affected by our arbitrary choice of a zero of energy. Consider, for example, the specific heat at constant volume, which we may investigate by substituting Eq. (4.35) into Eq. (4.23). In this case, we obtain
$$
\begin{aligned}
C_V & =N k \frac{\partial}{\partial T}\left[T^2\left(\frac{\partial \ln Z^{\prime}}{\partial T}\right)+\frac{\varepsilon_{\circ}}{k}\right]_V \
C_V & =N k\left[\frac{\partial}{\partial T} T^2\left(\frac{\partial \ln Z^{\prime}}{\partial T}\right)\right]_V .
\end{aligned}
$$

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|EGM-3211

热力学代写

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Additional Thermodynamic Properties in the Dilute Limit

建立等式。(4.21)和(4.23)分别为内能和熵,我们现在可以通过调用经典热力学(附录F)中的标准关系,为所有其他热力学性质推导出$Z(T, V)$的附加表达式。从式(4.11)开始,我们可以将稀极限下的化学势表示为
$$
\mu=-k T \ln \left(\frac{Z}{N}\right) .
$$
从经典热力学$G=\mu N$,所以吉布斯自由能变成
$$
G=-N k T \ln \left(\frac{Z}{N}\right) .
$$
回想一下,亥姆霍兹自由能定义为$A=U-T S$;因此,由式(4.22),
$$
A=-N k T\left[\ln \left(\frac{Z}{N}\right)+1\right] .
$$
从经典热力学,$G=H-T S$;因此,从方程。(4.22)及(4.27);
$$
H=U+N k T \text {. }
$$
将式(4.21)代入式(4.29),则焓为
$$
H=N k T\left[T\left(\frac{\partial \ln Z}{\partial T}\right)_V+1\right] .
$$
当然,我们还记得$H=U+P V$,因此,从式(4.29)中,
$$
P V=N k T,
$$

这就是理想气体状态方程的分子版本!我们得到了这个显著的结果,因为理想气体是在稀释极限下独立但不可区分的粒子的原型。此外,当我们先前评论理想气体通常具有较大的负化学势,从而自动满足我们的稀释极限标准(即式(4.18))时,我们预料到了这一结果。因此,我们得出结论,在稀极限下导出的热力学性质的所有表达式都必须适用于理想气体。

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|The Zero of Energy and Thermodynamic Properties

我们以前已经指出,热力学性质通常是通过假设基态的能量$\varepsilon_0=0$来计算的。然而,确定我们的任何属性表达式是否实际上独立于$\varepsilon_0$的任意选择是很有意义的。这样的性质将成为统计热力学预测值的有力检验。

正如我们将在第七章学到的,我们总是可以通过光谱学来测量两个能级之间的能量差;因此,我们总是知道
$$
\varepsilon_j^{\prime}=\varepsilon_j-\varepsilon_0 .
$$
因此,使用Eq.(4.12),我们现在可以定义另一个配分函数,
$$
Z^{\prime}=\sum_j g_j \exp \left(-\varepsilon_j^{\prime} / k T\right)=Z \exp \left(\varepsilon_{\circ} / k T\right) .
$$
使用等式。式(4.19)和式(4.31)中,我们发现对于热力学能,
$$
U=N k T^2\left[\left(\frac{\partial \ln Z^{\prime}}{\partial T}\right)V+\frac{\varepsilon{\circ}}{k T^2}\right]
$$

$$
U-N \varepsilon_{\circ}=N k T^2\left(\frac{\partial \ln Z^{\prime}}{\partial T}\right)_V .
$$
因此,我们已经表明,对内能的任何计算都会产生基态能量$N \varepsilon_0$,我们必须将其任意设置为零才能生成热力学性质表。

与热力学能相比,可能存在一些特殊的性质,它们不受我们任意选择能量为零的影响。例如,考虑定容比热,我们可以将式(4.35)代入式(4.23)来研究。在这种情况下,我们得到
$$
\begin{aligned}
C_V & =N k \frac{\partial}{\partial T}\left[T^2\left(\frac{\partial \ln Z^{\prime}}{\partial T}\right)+\frac{\varepsilon_{\circ}}{k}\right]_V \
C_V & =N k\left[\frac{\partial}{\partial T} T^2\left(\frac{\partial \ln Z^{\prime}}{\partial T}\right)\right]_V .
\end{aligned}
$$

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物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|SI2410

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物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|SI2410

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Time reversal

Finally, let us turn to the most confusing of the discrete symmetries, time reversal. As a Lorentz transformation,
$$
T: \quad(t, \vec{x}) \rightarrow(-t, \vec{x}) .
$$
We are going to need a transformation of our spinor fields, $\psi$, such that (at least) the kinetic Lagrangian is invariant. To do this, we need $\bar{\psi} \gamma^\mu \psi$ to transform as a 4-vector under $T$, so that $i \bar{\psi} \not \partial \psi(t, \vec{x}) \rightarrow i \bar{\psi} \not \partial \psi(-t, x)$ and the action will be invariant. In particular, we need the 0 -component, $\bar{\psi} \gamma^0 \psi \rightarrow-\bar{\psi} \gamma^0 \psi$, which implies $\psi^{\dagger} \psi \rightarrow-\psi^{\dagger} \psi$. But this last form of the requirement is very odd – it says we need to turn a positive definite quantity into a negative definite quantity. This is impossible for any linear transformation $\psi \rightarrow \Gamma \psi$. Thus, we need to think harder.

We will discuss two possibilities. One we will call “simple $\hat{T}$,” and denote $\hat{T}$. It is the obvious parallel to parity. The other is the $T$ symmetry, which is normally what is meant by $T$ in the literature. This second $T$ was invented by Wigner in 1932 and requires $T$ to take $i \rightarrow-i$ in the whole Lagrangian in addition to acting on fields. While the simple $\hat{T}$ is the more natural generalization of the action of $T$ on 4-vectors, it is also kind of trivial. Wigner’s $T$ has important physical implications.

Before doing anything drastic, the simplest thing besides $T: \psi \rightarrow \Gamma \psi$ would be $T: \psi \rightarrow$ $\Gamma \psi^{\star}$, as with charge conjugation. We will call this transformation $\hat{T}$ to distinguish it from what is conventionally called $T$ in the literature. So,
$$
\hat{T}: \quad \psi \rightarrow \Gamma \psi^{\star}, \quad \psi^{\dagger} \rightarrow\left(\Gamma \psi^{\star}\right)^{\dagger}=\psi^T \Gamma^{\dagger} .
$$
That $\hat{T}$ should take particles to antiparticles is also understandable from the picture of antiparticles as particles moving backwards in time.

Then,
$$
\psi^{\dagger} \psi \rightarrow \psi^T \Gamma^{\dagger} \Gamma \psi^{\star}=\Gamma_{\alpha \beta}^{\dagger} \Gamma_{\beta \gamma} \psi_\alpha \psi_\gamma^{\star}=-\psi_\gamma^{\star}\left(\Gamma_{\alpha \beta}^{\dagger} \Gamma_{\beta \gamma}\right)^T \psi_\alpha=-\psi^{\dagger}\left(\Gamma^{\dagger} \Gamma\right)^T \psi,
$$
so we need $\Gamma^{\dagger} \Gamma=\mathbb{1}$, which says that $\Gamma$ is a unitary matrix. That is fine. But we also need $\bar{\psi} \gamma_i \psi$ and the mass term $\bar{\psi} \psi$ to be preserved. For the mass term,
$$
\bar{\psi} \psi \rightarrow \psi^T \Gamma^{\dagger} \gamma_0 \Gamma \psi^{\star}=-\bar{\psi}\left(\Gamma^{\dagger} \gamma_0 \Gamma \gamma_0\right)^T \psi
$$
This equals $\bar{\psi} \psi$ only if $\left{\Gamma, \gamma_0\right}=0$. Next,
$$
\bar{\psi} \gamma_i \psi \rightarrow \psi^T \Gamma^{\dagger} \gamma_0 \gamma_i \Gamma \psi^{\star}=-\bar{\psi}\left(\Gamma^{\dagger} \gamma_0 \gamma_i \Gamma \gamma_0\right)^T \psi=-\bar{\psi}\left(\Gamma^{\dagger} \gamma_i \Gamma\right)^T \psi,
$$
which should be equal to $\bar{\psi} \gamma_i \psi$ for $i=1,2,3$. So $\gamma_i \Gamma+\Gamma \gamma_i^T=0$, which implies $\left[\Gamma, \gamma_1\right]=$ $0,\left[\Gamma, \gamma_3\right]=0$ and $\left{\Gamma, \gamma_2\right}=0$. The unique (up to a constant) matrix that commutes with $\gamma_1$ and $\gamma_3$ and anticommutes with $\gamma_2$ and $\gamma_0$ is $\Gamma=\gamma_0 \gamma_2$. Thus,
$$
\psi(t, \vec{x}) \rightarrow \gamma_0 \gamma_2 \psi^{\star}(-t, \vec{x}), \quad \psi^{\dagger}(t, \vec{x}) \rightarrow-\psi^T \gamma_2 \gamma_0(-t, \vec{x}) .
$$

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Wigner’s T (i.e. what is normally called T )

What is normally called time reversal is a symmetry $T$ that was described in a 1932 paper by Wigner, and shown to be an explanation of Kramer’s degeneracy. To understand Kramer’s degeneracy, consider the Schrödinger equation,
$$
i \partial_t \psi(t, \vec{x})=H \psi(t, \vec{x}),
$$

where, for simplicity, let us say $H=\frac{p^2}{2 m}+V(x)$, which is real and time independent. If we take the complex conjugate of this equation and also $t \rightarrow-t$, we find
$$
i \partial_t \psi^{\star}(-t, \bar{x})=H \psi^{\star}(-t, \vec{x}) .
$$
Thus, $\psi^{\prime}(t, x)=\psi^{\star}(-t, x)$ is another solution to the Schrödinger equation. If $\psi$ is an energy eigenstate, then as long as $\psi \neq \xi \psi^{\star}$ for any complex number $\xi, \psi^{\prime}$ will be another state with the same energy. This doubling of states at each energy is known as Kramer’s degeneracy. In particular, for the hydrogen atom, $\psi_{n l m}(\vec{x})=R_n(r) Y_{l m}(\theta, \phi)$ are the energy eigenstates, so Kramer’s degeneracy says that the states with $m$ and $-m$ will be degenerate (which they are). The importance of this theorem is that it also holds for more complicated systems, and for systems in external electric fields, for which the exact eigenstates may not be known.

As we will soon see, this mapping, $\psi(t, \vec{x}) \rightarrow \psi^{\star}(-t, \vec{x})$, sends particles to particles (not antiparticles), unlike the simple $\hat{T}$ operator above. It has a nice interpretation: Suppose you made a movie of some physics process, then watched the movie backwards; time reversal implies you should not be able to tell which was “play” and which was “reverse.”

The trick to Wigner’s $T$ is that we had to complex conjugate and then take $\psi^{\prime}=\psi^{\star}$. This means in particular that the $i$ in the Schrödinger equation goes to $-i$ as well as the field transforming. This is the key to finding a way out of the problem that $\psi^{\dagger} \psi$ needed to flip sign under $T$, which we discussed at the beginning of the section. The kinetic term for $\psi$ is $i \bar{\psi} \gamma^0 \partial_0 \psi$; so if $i \rightarrow-i$ then, since $\partial_0 \rightarrow-\partial_0, \psi^{\dagger} \psi$ can be invariant. Thus we need
$$
T: \quad i \rightarrow-i .
$$

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|SI2410

量子场论代考

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Time reversal

最后,让我们转向离散对称中最令人困惑的,时间反转。作为洛伦兹变换,
$$
T: \quad(t, \vec{x}) \rightarrow(-t, \vec{x}) .
$$
我们需要一个旋量场的变换,$\psi$,这样(至少)动力学拉格朗日是不变的。为此,我们需要将$\bar{\psi} \gamma^\mu \psi$转换为$T$下的4向量,这样$i \bar{\psi} \not \partial \psi(t, \vec{x}) \rightarrow i \bar{\psi} \not \partial \psi(-t, x)$和动作将是不变的。特别地,我们需要0分量$\bar{\psi} \gamma^0 \psi \rightarrow-\bar{\psi} \gamma^0 \psi$,这意味着$\psi^{\dagger} \psi \rightarrow-\psi^{\dagger} \psi$。但是最后一种形式的要求很奇怪,它说我们需要把一个正定量变成一个负定量。这对于任何线性变换$\psi \rightarrow \Gamma \psi$都是不可能的。因此,我们需要更加努力地思考。

我们将讨论两种可能性。我们将其中一个称为“简单$\hat{T}$”,并表示$\hat{T}$。这是与平价的明显相似之处。另一种是$T$对称,这通常就是文献中$T$的意思。第二个$T$是由维格纳在1932年发明的,它要求$T$除了作用于场之外,还要在整个拉格朗日量中包含$i \rightarrow-i$。虽然简单的$\hat{T}$是$T$对4向量作用的更自然的概括,但它也有点琐碎。维格纳的$T$具有重要的物理意义。

在做任何激烈的事情之前,除了$T: \psi \rightarrow \Gamma \psi$之外,最简单的是$T: \psi \rightarrow$$\Gamma \psi^{\star}$,就像电荷共轭一样。我们将此转换称为$\hat{T}$,以区别于文献中通常称为$T$的转换。所以,
$$
\hat{T}: \quad \psi \rightarrow \Gamma \psi^{\star}, \quad \psi^{\dagger} \rightarrow\left(\Gamma \psi^{\star}\right)^{\dagger}=\psi^T \Gamma^{\dagger} .
$$
$\hat{T}$应该把粒子变成反粒子,这也可以从反粒子的图像中理解为粒子在时间上向后移动。

然后,
$$
\psi^{\dagger} \psi \rightarrow \psi^T \Gamma^{\dagger} \Gamma \psi^{\star}=\Gamma_{\alpha \beta}^{\dagger} \Gamma_{\beta \gamma} \psi_\alpha \psi_\gamma^{\star}=-\psi_\gamma^{\star}\left(\Gamma_{\alpha \beta}^{\dagger} \Gamma_{\beta \gamma}\right)^T \psi_\alpha=-\psi^{\dagger}\left(\Gamma^{\dagger} \Gamma\right)^T \psi,
$$
我们需要$\Gamma^{\dagger} \Gamma=\mathbb{1}$,这说明$\Gamma$是一个酉矩阵。这很好。但我们也需要保留$\bar{\psi} \gamma_i \psi$和质量项$\bar{\psi} \psi$。对于质量项,
$$
\bar{\psi} \psi \rightarrow \psi^T \Gamma^{\dagger} \gamma_0 \Gamma \psi^{\star}=-\bar{\psi}\left(\Gamma^{\dagger} \gamma_0 \Gamma \gamma_0\right)^T \psi
$$
只有$\left{\Gamma, \gamma_0\right}=0$才等于$\bar{\psi} \psi$。接下来,
$$
\bar{\psi} \gamma_i \psi \rightarrow \psi^T \Gamma^{\dagger} \gamma_0 \gamma_i \Gamma \psi^{\star}=-\bar{\psi}\left(\Gamma^{\dagger} \gamma_0 \gamma_i \Gamma \gamma_0\right)^T \psi=-\bar{\psi}\left(\Gamma^{\dagger} \gamma_i \Gamma\right)^T \psi,
$$
应该等于$i=1,2,3$的$\bar{\psi} \gamma_i \psi$。所以$\gamma_i \Gamma+\Gamma \gamma_i^T=0$,也就是$\left[\Gamma, \gamma_1\right]=$$0,\left[\Gamma, \gamma_3\right]=0$和$\left{\Gamma, \gamma_2\right}=0$。与$\gamma_1$和$\gamma_3$交换和与$\gamma_2$和$\gamma_0$反交换的唯一(不超过一个常数)矩阵是$\Gamma=\gamma_0 \gamma_2$。因此,
$$
\psi(t, \vec{x}) \rightarrow \gamma_0 \gamma_2 \psi^{\star}(-t, \vec{x}), \quad \psi^{\dagger}(t, \vec{x}) \rightarrow-\psi^T \gamma_2 \gamma_0(-t, \vec{x}) .
$$

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Wigner’s T (i.e. what is normally called T )

通常所说的时间反转是一种对称$T$,它是维格纳在1932年的一篇论文中描述的,并被证明是克莱默简并的一种解释。为了理解克莱默简并,考虑Schrödinger方程,
$$
i \partial_t \psi(t, \vec{x})=H \psi(t, \vec{x}),
$$

这里,为简单起见,我们设为$H=\frac{p^2}{2 m}+V(x)$,它是实时独立的。如果我们求这个方程的共轭复数$t \rightarrow-t$,我们会发现
$$
i \partial_t \psi^{\star}(-t, \bar{x})=H \psi^{\star}(-t, \vec{x}) .
$$
因此,$\psi^{\prime}(t, x)=\psi^{\star}(-t, x)$是Schrödinger方程的另一个解。如果$\psi$是一个能量特征态,那么只要$\psi \neq \xi \psi^{\star}$对于任何复数$\xi, \psi^{\prime}$都会是另一个具有相同能量的状态。这种在每个能量处状态的倍增被称为克莱默简并。特别是,对于氢原子,$\psi_{n l m}(\vec{x})=R_n(r) Y_{l m}(\theta, \phi)$是能量本征态,所以克雷默简并说,具有$m$和$-m$的状态将是简并的(它们确实是)。这个定理的重要性在于,它也适用于更复杂的系统,以及外部电场中的系统,这些系统的确切特征态可能是未知的。

我们很快就会看到,这个映射$\psi(t, \vec{x}) \rightarrow \psi^{\star}(-t, \vec{x})$发送粒子到粒子(而不是反粒子),这与上面简单的$\hat{T}$操作符不同。它有一个很好的解释:假设你制作了一部关于某些物理过程的电影,然后倒着看电影;时间反转意味着你不应该分辨出哪个是“游戏”,哪个是“反转”。

维格纳公式$T$的窍门是我们必须求复共轭,然后求$\psi^{\prime}=\psi^{\star}$。这特别意味着Schrödinger方程中的$i$和场变换一样会变成$-i$。这是找到解决$\psi^{\dagger} \psi$需要在$T$下翻转符号的问题的关键,我们在本节开头讨论了这个问题。$\psi$的动力学项是$i \bar{\psi} \gamma^0 \partial_0 \psi$;如果$i \rightarrow-i$那么,既然$\partial_0 \rightarrow-\partial_0, \psi^{\dagger} \psi$是不变的。因此我们需要
$$
T: \quad i \rightarrow-i .
$$

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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。

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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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随机分析代写


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。

MATLAB代写

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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物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYS4260

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量子场论Quantum field theory对我们的宇宙的本质,以及其他可能的自洽宇宙的本质,提供了深刻而深刻的见解。另一方面,这个主题是一团糟。它的基础是脆弱的,它可能是荒谬的复杂,而且很可能是不完整的。通常有很多方法可以解决同样的问题,有时没有一个是特别令人满意的。这给这个主题的介绍的设计和呈现留下了巨大的挑战。

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物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYS4260

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Normalization and spin sums

To figure out what the normalization is that we have implicitly chosen, let us compute the inner product:

$$
\begin{aligned}
& \bar{u}s(p) u{s^{\prime}}(p)=u_s^{\dagger}(p) \gamma_0 u_{s^{\prime}}(p)=\left(\begin{array}{c}
\sqrt{p \cdot \sigma} \xi_s \
\sqrt{p \cdot \bar{\sigma}} \xi_s
\end{array}\right)^{\dagger}\left(\begin{array}{ll}
0 & \mathbb{1} \
\mathbb{1} & 0
\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}
\sqrt{p \cdot \sigma} \xi_{s^{\prime}} \
\sqrt{p \cdot \bar{\sigma}} \xi_{s^{\prime}}
\end{array}\right) \
& =\left(\begin{array}{l}
\xi_s \
\xi_s
\end{array}\right)^{\dagger}\left(\begin{array}{ll}
\sqrt{(p \cdot \sigma)(p \cdot \bar{\sigma})} & \
& \sqrt{(p \cdot \sigma)(p \cdot \bar{\sigma})}
\end{array}\right)\left(\begin{array}{l}
\xi_{s^{\prime}} \
\xi_{s^{\prime}}
\end{array}\right) \
& =2 m \delta_{s s^{\prime}} \text {. } \
&
\end{aligned}
$$
Similarly, $\bar{v}s(p) v{s^{\prime}}(p)=-2 m \delta_{s s^{\prime}}$. This is the (conventional) normalization for the spinor inner product for massive Dirac spinors. It is also easy to check that $\bar{v}s(p) u{s^{\prime}}(p)=$ $\bar{u}s(p) v{s^{\prime}}(p)=0$.
We can also calculate
$$
u_s^{\dagger}(p) u_{s^{\prime}}(p)=\left(\begin{array}{c}
\sqrt{p \cdot \sigma} \xi_s \
\sqrt{p \cdot \bar{\sigma}} \xi_s
\end{array}\right)^{\dagger}\left(\begin{array}{c}
\sqrt{p \cdot \sigma} \xi_{s^{\prime}} \
\sqrt{p \cdot \bar{\sigma}} \xi_{s^{\prime}}
\end{array}\right)=2 E \xi_s^{\dagger} \xi_{s^{\prime}}=2 E \delta_{s s^{\prime}},
$$
and similarly, $v_s^{\dagger}(p) v_{s^{\prime}}(p)=2 E \delta_{s s^{\prime}}$. This is the conventional normalization for massless Dirac spinors. Another useful relation is that, if we define $\bar{p}^\mu=\left(E_p,-\vec{p}\right)$ as a momentum backwards to $p^\mu$, then $v_s^{\dagger}(p) u_{s^{\prime}}(\bar{p})=u_s^{\dagger}(p) v_{s^{\prime}}(\bar{p})=0$.
We can also compute the spinor outer product:
$$
\sum_{s=1}^2 u_s(p) \bar{u}s(p)=\not p+m, $$ where the sum is over the spins. Both sides of this equation are matrices. It may help to think of this equation as $\sum_s|s\rangle\langle s|$. For the antiparticles, $$ \sum{s=1}^2 v_s(p) \bar{v}_s(p)=\not p-m
$$

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Majorana spinors

Recall from Section 10.6 that if we allow fermions to be anticommuting Grassmann numbers (these “numbers” will be discussed more formally in Section 14.6) then we can write down a Lagrangian for a single Weyl spinor with a mass term:
$$
\mathcal{L}=i \psi_L^{\dagger} \sigma_\mu \partial_\mu \psi_L+i \frac{m}{2}\left(\psi_L^{\dagger} \sigma_2 \psi_L^{\star}-\psi_L^T \sigma_2 \psi_L\right)
$$
The mass terms in this Lagrangian are called Majorana masses, and the Lagrangian is said to describe Majorana fermions. Majorana fermions transform under the same representations of the Lorentz group as Weyl fermions. The distinction comes in the quantum theory in which Majorana fermions are their own antiparticles. We will make this more precise through the notion of charge conjugation defined below.

It is sometimes useful to use the Dirac algebra to represent Majorana fermions, like we use it to describe Weyl fermions with the $P_{R / L}=\frac{1}{2}\left(1 \pm \gamma_5\right)$ projection operators. Majorana fermions can be put in four-component Dirac spinors as
$$
\psi=\left(\begin{array}{c}
\psi_L \
i \sigma_2 \psi_L^{\star}
\end{array}\right) .
$$
This transforms like a Dirac spinor because $\sigma_2 \psi_L^{\star}$ transforms like $\psi_R$. Then the Majorana mass can be written as
$$
\frac{m}{2} \bar{\psi} \psi=i \frac{m}{2}\left(\psi_L^{\dagger} \sigma_2 \psi_L^{\star}-\psi_L^T \sigma_2 \psi_L\right),
$$
which agrees with Eq. (11.33).
Note that (in the Weyl basis), using $\sigma_2^2=\mathbb{1}$,
$$
\begin{aligned}
-i \gamma_2 \psi^{\star} & =-i\left(\begin{array}{cc}
0 & \sigma_2 \
-\sigma_2 & 0
\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}
\psi_L \
i \sigma_2 \psi_L^{\star}
\end{array}\right)^{\star}=\left(\begin{array}{c}
(-i)(-i) \sigma_2 \sigma_2^{\star} \psi_L \
(-i)(-1) \sigma_2 \psi_L^{\star}
\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}
\psi_L \
i \sigma_2 \psi_L^{\star}
\end{array}\right) \
& =\psi
\end{aligned}
$$
Let us then define the operation of charge conjugation $C$ by
$$
C: \quad \psi \rightarrow-i \gamma_2 \psi^{\star} \equiv \psi_c,
$$
where $\psi_c \equiv-i \gamma_2 \psi^{\star}$ means the charge conjugate of the fermion $\psi$. Thus, a Majorana fermion is its own charge conjugate.

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYS4260

量子场论代考

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Normalization and spin sums

为了找出我们隐式选择的归一化是什么,让我们计算内积:

$$
\begin{aligned}
& \bar{u}s(p) u{s^{\prime}}(p)=u_s^{\dagger}(p) \gamma_0 u_{s^{\prime}}(p)=\left(\begin{array}{c}
\sqrt{p \cdot \sigma} \xi_s \
\sqrt{p \cdot \bar{\sigma}} \xi_s
\end{array}\right)^{\dagger}\left(\begin{array}{ll}
0 & \mathbb{1} \
\mathbb{1} & 0
\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}
\sqrt{p \cdot \sigma} \xi_{s^{\prime}} \
\sqrt{p \cdot \bar{\sigma}} \xi_{s^{\prime}}
\end{array}\right) \
& =\left(\begin{array}{l}
\xi_s \
\xi_s
\end{array}\right)^{\dagger}\left(\begin{array}{ll}
\sqrt{(p \cdot \sigma)(p \cdot \bar{\sigma})} & \
& \sqrt{(p \cdot \sigma)(p \cdot \bar{\sigma})}
\end{array}\right)\left(\begin{array}{l}
\xi_{s^{\prime}} \
\xi_{s^{\prime}}
\end{array}\right) \
& =2 m \delta_{s s^{\prime}} \text {. } \
&
\end{aligned}
$$
类似的,$\bar{v}s(p) v{s^{\prime}}(p)=-2 m \delta_{s s^{\prime}}$。这是大质量狄拉克旋量内积的(常规)归一化。这也很容易检查$\bar{v}s(p) u{s^{\prime}}(p)=$$\bar{u}s(p) v{s^{\prime}}(p)=0$。
我们也可以计算
$$
u_s^{\dagger}(p) u_{s^{\prime}}(p)=\left(\begin{array}{c}
\sqrt{p \cdot \sigma} \xi_s \
\sqrt{p \cdot \bar{\sigma}} \xi_s
\end{array}\right)^{\dagger}\left(\begin{array}{c}
\sqrt{p \cdot \sigma} \xi_{s^{\prime}} \
\sqrt{p \cdot \bar{\sigma}} \xi_{s^{\prime}}
\end{array}\right)=2 E \xi_s^{\dagger} \xi_{s^{\prime}}=2 E \delta_{s s^{\prime}},
$$
同理,$v_s^{\dagger}(p) v_{s^{\prime}}(p)=2 E \delta_{s s^{\prime}}$。这是无质量狄拉克旋量的常规归一化。另一个有用的关系是,如果我们定义$\bar{p}^\mu=\left(E_p,-\vec{p}\right)$为向后$p^\mu$的动量,那么$v_s^{\dagger}(p) u_{s^{\prime}}(\bar{p})=u_s^{\dagger}(p) v_{s^{\prime}}(\bar{p})=0$。
我们还可以计算旋量外积:
$$
\sum_{s=1}^2 u_s(p) \bar{u}s(p)=\not p+m, $$自旋的总和。方程的两边都是矩阵。把这个方程想象成$\sum_s|s\rangle\langle s|$可能会有帮助。对于反粒子, $$ \sum{s=1}^2 v_s(p) \bar{v}_s(p)=\not p-m
$$

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Majorana spinors

回想10.6节,如果我们允许费米子是反可交换的格拉斯曼数(这些“数”将在14.6节更正式地讨论),那么我们可以写出一个具有质量项的单个Weyl旋量的拉格朗日量:
$$
\mathcal{L}=i \psi_L^{\dagger} \sigma_\mu \partial_\mu \psi_L+i \frac{m}{2}\left(\psi_L^{\dagger} \sigma_2 \psi_L^{\star}-\psi_L^T \sigma_2 \psi_L\right)
$$
这个拉格朗日量中的质量项被称为马约拉纳质量,而拉格朗日量被称为描述马约拉纳费米子。马约拉纳费米子和Weyl费米子一样在洛伦兹群的表示下变换。这种区别出现在量子理论中,马约拉纳费米子本身就是反粒子。我们将通过下面定义的电荷共轭的概念使其更精确。

有时用狄拉克代数来表示马约拉纳费米子是有用的,就像我们用$P_{R / L}=\frac{1}{2}\left(1 \pm \gamma_5\right)$投影算子来描述Weyl费米子一样。马约拉纳费米子可以放在四分量狄拉克旋量中
$$
\psi=\left(\begin{array}{c}
\psi_L \
i \sigma_2 \psi_L^{\star}
\end{array}\right) .
$$
它像狄拉克旋量一样变换因为$\sigma_2 \psi_L^{\star}$像$\psi_R$一样变换。那么马约拉纳质量可以写成
$$
\frac{m}{2} \bar{\psi} \psi=i \frac{m}{2}\left(\psi_L^{\dagger} \sigma_2 \psi_L^{\star}-\psi_L^T \sigma_2 \psi_L\right),
$$
与式(11.33)一致。
注意(在Weyl基础上),使用$\sigma_2^2=\mathbb{1}$,
$$
\begin{aligned}
-i \gamma_2 \psi^{\star} & =-i\left(\begin{array}{cc}
0 & \sigma_2 \
-\sigma_2 & 0
\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}
\psi_L \
i \sigma_2 \psi_L^{\star}
\end{array}\right)^{\star}=\left(\begin{array}{c}
(-i)(-i) \sigma_2 \sigma_2^{\star} \psi_L \
(-i)(-1) \sigma_2 \psi_L^{\star}
\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}
\psi_L \
i \sigma_2 \psi_L^{\star}
\end{array}\right) \
& =\psi
\end{aligned}
$$
然后让我们定义电荷共轭的操作$C$
$$
C: \quad \psi \rightarrow-i \gamma_2 \psi^{\star} \equiv \psi_c,
$$
$\psi_c \equiv-i \gamma_2 \psi^{\star}$表示费米子的共轭电荷$\psi$。因此,马约拉纳费米子是它自己的电荷共轭子。

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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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物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYSICS7013

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物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYSICS7013

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Lorentz-invariant Lagrangians

Having seen that we need infinite-dimensional representations, we are now ready to talk about fields. These fields are spinor-valued functions of space-time, which we write as $\psi_R(x)=\left(\begin{array}{l}\psi_1(x) \ \psi_2(x)\end{array}\right)$ for the $\left(0, \frac{1}{2}\right)$ representation, or $\psi_L(x)=\left(\begin{array}{l}\psi_1(x) \ \psi_2(x)\end{array}\right)$ for the $\left(\frac{1}{2}, 0\right)$ representation.

As in the spin-1 case, we would like first to write down a Lorentz-invariant Lagrangian for these fields with the right number of degrees of freedom (two). The simplest thing to do would be to write down a Lagrangian with terms such as
$$
\left(\psi_R\right)^{\dagger} \square \psi_R+m^2\left(\psi_R\right)^{\dagger} \psi_R .
$$
However, using the infinitesimal transformations Eqs. (10.39) and (10.40), it is easy to see that these terms are not Lorentz invariant:
$$
\begin{aligned}
\delta\left(\psi_R^{\dagger} \psi_R\right) & =\frac{1}{2} \psi_R^{\dagger}\left[\left(i \theta_i+\beta_i\right) \sigma_i \psi_R\right]+\frac{1}{2}\left[\psi_R^{\dagger}\left(-i \theta_i+\beta_i\right) \sigma_i\right] \psi_R \
& =\beta_i \psi_R^{\dagger} \sigma_i \psi_R \neq 0 .
\end{aligned}
$$
This is just the manifestation of the fact that the representation is not unitary because the boost generators are anti-Hermitian.

If we allow ourselves two fields, $\psi_R$ and $\psi_L$, we can write down terms such as $\psi_L^{\dagger} \psi_R$. Under infinitesimal Lorentz transformations,
$$
\delta\left(\psi_L^{\dagger} \psi_R\right)=\left[\psi_L^{\dagger} \frac{1}{2}\left(-i \theta_i-\beta_i\right) \sigma_i^{\dagger}\right] \psi_R+\psi_L^{\dagger}\left[\frac{1}{2}\left(i \theta_i+\beta_i\right) \sigma_i \psi_R\right]=0,
$$
which is great. We need to add the Hermitian conjugate to get a term in a real Lagrangian. Thus, we find that
$$
\mathcal{L}_{\text {Dirac mass }}=m\left(\psi_L^{\dagger} \psi_R+\psi_R^{\dagger} \psi_L\right)
$$
is real and Lorentz invariant for any $m$. This combination is bilinear in the fields, but lacks derivatives, so it is a type of mass term known as a Dirac mass. A theory with only this term in its Lagrangian would have no dynamics.

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Dirac matrices

Expanding them out, the Dirac matrices from Eq. (10.61) are
$$
\gamma^0=\left(\begin{array}{ll}
& \mathbb{1} \
\mathbb{1} &
\end{array}\right), \quad \gamma^i=\left(\begin{array}{cc}
0 & \sigma_i \
-\sigma_i & 0
\end{array}\right) .
$$
Or, even more explicitly,
They satisfy
$$
\left{\gamma^\mu, \gamma^\nu\right}=2 g^{\mu \nu} .
$$

In the same way that the algebra of the Lorentz group is more fundamental than any particular representation, the algebra of the $\gamma$-matrices is more fundamental than any particular representation of them. We say the $\gamma$-matrices generate the Dirac algebra, which is a special case of a Clifford algebra. This particular form of the Dirac matrices is known as the Weyl representation.
Next we define a useful shorthand:
$$
\sigma^{\mu \nu} \equiv \frac{i}{2}\left[\gamma^\mu, \gamma^\nu\right]
$$
The Lorentz generators when acting on Dirac spinors can be written as
$$
S^{\mu \nu}=\frac{i}{4}\left[\gamma^\mu, \gamma^\nu\right]=\frac{1}{2} \sigma^{\mu \nu}
$$
which you can check by expanding in terms of $\sigma$-matrices. More generally, $S^{\mu \nu}$ will satisfy the Lorentz algebra when constructed from any $\gamma$-matrices satisfying the Clifford algebra. That is, you can derive from $\left{\gamma^\mu, \gamma^\nu\right}=2 g^{\mu \nu}$ that
$$
\left[S^{\mu \nu}, S^{\rho \sigma}\right]=i\left(g^{\nu \rho} S^{\mu \sigma}-g^{\mu \rho} S^{\nu \sigma}-g^{\nu \sigma} S^{\mu \rho}+g^{\mu \sigma} S^{\nu \rho}\right) .
$$
It is important to appreciate that the matrices $S_{\mu \nu}$ are different from the matrices $V_{\mu \nu}$ corresponding to the Lorentz generators in the 4-vector representation. In particular, $S_{\mu \nu}$ are complex. So we have found two inequivalent four-dimensional representations. In each case, the group element is determined by six real angles $\theta_{\mu \nu}$ (three rotations and three boosts). The vector or $\left(\frac{1}{2}, \frac{1}{2}\right)$ representation is irreducible, and has Lorentz group element
$$
\Lambda_V=\exp \left(i \theta_{\mu \nu} V^{\mu \nu}\right),
$$
while the Dirac or $\left(\frac{1}{2}, 0\right) \oplus\left(0, \frac{1}{2}\right)$ representation is reducible and has Lorentz group elements
$$
\Lambda_s=\exp \left(i \theta_{\mu \nu} S^{\mu \nu}\right)
$$

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYSICS7013

量子场论代考

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Lorentz-invariant Lagrangians

了解了我们需要无限维表示之后,我们现在准备讨论场。这些域是时空的自旋值函数,对于$\left(0, \frac{1}{2}\right)$表示,我们写成$\psi_R(x)=\left(\begin{array}{l}\psi_1(x) \ \psi_2(x)\end{array}\right)$,对于$\left(\frac{1}{2}, 0\right)$表示,我们写成$\psi_L(x)=\left(\begin{array}{l}\psi_1(x) \ \psi_2(x)\end{array}\right)$。

在自旋为1的情况下,我们想首先写出这些场的洛伦兹不变拉格朗日量,它们具有正确的自由度数(2)。最简单的方法就是写出拉格朗日函数,比如
$$
\left(\psi_R\right)^{\dagger} \square \psi_R+m^2\left(\psi_R\right)^{\dagger} \psi_R .
$$
然而,使用无穷小变换方程。(10.39)和式(10.40),很容易看出这些项不是洛伦兹不变量:
$$
\begin{aligned}
\delta\left(\psi_R^{\dagger} \psi_R\right) & =\frac{1}{2} \psi_R^{\dagger}\left[\left(i \theta_i+\beta_i\right) \sigma_i \psi_R\right]+\frac{1}{2}\left[\psi_R^{\dagger}\left(-i \theta_i+\beta_i\right) \sigma_i\right] \psi_R \
& =\beta_i \psi_R^{\dagger} \sigma_i \psi_R \neq 0 .
\end{aligned}
$$
这只是证明了这个表达式不是酉的因为升压发生器是反厄米的。

如果我们允许使用两个字段,$\psi_R$和$\psi_L$,我们可以写下像$\psi_L^{\dagger} \psi_R$这样的项。在无穷小洛伦兹变换下,
$$
\delta\left(\psi_L^{\dagger} \psi_R\right)=\left[\psi_L^{\dagger} \frac{1}{2}\left(-i \theta_i-\beta_i\right) \sigma_i^{\dagger}\right] \psi_R+\psi_L^{\dagger}\left[\frac{1}{2}\left(i \theta_i+\beta_i\right) \sigma_i \psi_R\right]=0,
$$
这很好。我们需要加上厄米共轭来得到一个真正的拉格朗日量。因此,我们发现
$$
\mathcal{L}_{\text {Dirac mass }}=m\left(\psi_L^{\dagger} \psi_R+\psi_R^{\dagger} \psi_L\right)
$$
是实数,对于任何$m$都是洛伦兹不变量。这种组合在场中是双线性的,但缺乏导数,所以它是一种被称为狄拉克质量的质量项。一个在拉格朗日量中只有这一项的理论就没有动力学。

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Dirac matrices

展开后,公式(10.61)中的狄拉克矩阵为
$$
\gamma^0=\left(\begin{array}{ll}
& \mathbb{1} \
\mathbb{1} &
\end{array}\right), \quad \gamma^i=\left(\begin{array}{cc}
0 & \sigma_i \
-\sigma_i & 0
\end{array}\right) .
$$
或者更明确地说,
他们满足了
$$
\left{\gamma^\mu, \gamma^\nu\right}=2 g^{\mu \nu} .
$$

就像洛伦兹群的代数比任何特定的表示都更基本一样,$\gamma$ -矩阵的代数也比它们的任何特定表示都更基本。我们说$\gamma$ -矩阵生成狄拉克代数,它是克利福德代数的一种特殊情况。狄拉克矩阵的这种特殊形式被称为Weyl表示。
接下来我们定义一个有用的简写:
$$
\sigma^{\mu \nu} \equiv \frac{i}{2}\left[\gamma^\mu, \gamma^\nu\right]
$$
作用于狄拉克旋量时的洛伦兹产生子可以写成
$$
S^{\mu \nu}=\frac{i}{4}\left[\gamma^\mu, \gamma^\nu\right]=\frac{1}{2} \sigma^{\mu \nu}
$$
你可以通过$\sigma$ -矩阵展开来验证。更一般地说,当由满足克利福德代数的任何$\gamma$ -矩阵构造时,$S^{\mu \nu}$将满足洛伦兹代数。也就是说,你可以从$\left{\gamma^\mu, \gamma^\nu\right}=2 g^{\mu \nu}$推导出
$$
\left[S^{\mu \nu}, S^{\rho \sigma}\right]=i\left(g^{\nu \rho} S^{\mu \sigma}-g^{\mu \rho} S^{\nu \sigma}-g^{\nu \sigma} S^{\mu \rho}+g^{\mu \sigma} S^{\nu \rho}\right) .
$$
重要的是要认识到,矩阵$S_{\mu \nu}$不同于4向量表示中对应洛伦兹生成器的矩阵$V_{\mu \nu}$。特别是,$S_{\mu \nu}$是复杂的。我们找到了两个不相等的四维表示。在每种情况下,group元素由6个实角$\theta_{\mu \nu}$(3个旋转和3个提升)决定。该向量或$\left(\frac{1}{2}, \frac{1}{2}\right)$表示是不可约的,并且具有洛伦兹群元素
$$
\Lambda_V=\exp \left(i \theta_{\mu \nu} V^{\mu \nu}\right),
$$
而狄拉克或$\left(\frac{1}{2}, 0\right) \oplus\left(0, \frac{1}{2}\right)$表示是可约的,并且具有洛伦兹群元素
$$
\Lambda_s=\exp \left(i \theta_{\mu \nu} S^{\mu \nu}\right)
$$

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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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随机分析代写


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。

MATLAB代写

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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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|PCS624

如果你也在 怎样代写电磁学Electromagnetism 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。电磁学Electromagnetism理论有无数的实际应用。电阻、电感、电容、电导、电势、功率、能量、力和转矩等术语都源于场的概念。它的概念在所有电气和电子设备和系统中都是迫在眉睫的,关于这些设备和系统的大部分文献都是丰富的。

电磁学Electromagnetism电机领域也与电磁场理论密切相关,但尚未达到令人满意的程度。造成这种忽视的一个可能的原因是,场论被假定为非常概念性的,一般的概念是,如果没有深刻的洞察力,就不容易理解它。进一步推测,场论导致了复杂的数学表达式,这在读者的头脑中产生了一种排斥效应。事实上,这些神话与其说是真实的,不如说是心理上的。在科学和工程的其他领域中,这种数学表达式的介入是相当普遍的。此外,基于数值技术的易于获得的设计软件为那些想要避免领域概念、数学复杂性和重大不准确性的人提供了借口。

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|PCS624

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Gauss–Hermite Quadrature

$$
\int_{-\infty}^{+\infty} e^{-x^2} f(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i f\left(x_i\right)+R_n
$$
On neglecting the remainder term, it can be written as
$$
\int_{-\infty}^{+\infty} e^{-x^2} f(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i f\left(x_i\right)
$$
The alternative form of the above equation is
$$
\int_{-\infty}^{+\infty} g(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i e^{x_i^2} g\left(x_i\right)
$$
In Equations 9.8a through 9.8c, $x_i$ is the $i$ th zero of $H_n(x), H_n(x)$ is the Hermite polynomials, $w_i$ is the weight and $R_n$ is the remainder
$$
\begin{gathered}
w_i=\frac{2^{n-1} n ! \sqrt{\pi}}{n^2\left[H_{n-1}\left(x_i\right)\right]^2} \
R_n=\frac{n ! \sqrt{\pi}}{2^n(2 n) !} f^{2 n}(\xi) \quad(-\infty<\xi<\infty)
\end{gathered}
$$
The weight factors $\left(w_i\right)$ and the product $w_i e^{x_i{ }^2}$ for the values of abscissas $\left(x_i\right)$ representing zeros of Hermite polynomials are available ${ }^{14}$ for $n=2,3,4,5,6$, $7,8,9,10,12,16$ and 20 . Table 9.1 gives these values for an arbitrarily selected $n(=9)$.

$$
\int_0^{+\infty} e^{-x} f(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i f\left(x_i\right)+R_n
$$
On neglecting the remainder term, it can be written as
$$
\int_0^{+\infty} e^{-x} f(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i f\left(x_i\right)
$$
The above equation can be written in the following alternative form:
$$
\int_0^{+\infty} g(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i e^{x_i} g\left(x_i\right)
$$

In Equations 9.10 through $9.10 \mathrm{c}, x_i$ is the $i$ th zero of $L_n(x), L_n(x)$ is the Laguerre polynomials, $w_i$ is the weight and $R_n$ is the remainder
$$
\begin{gathered}
w_i=\frac{(n !)^2 x_i}{(n+1)^2\left[L_{n+1}\left(x_i\right)\right]^2} \
R_n=\frac{(n !)^2}{(2 n) !} f^{2 n}(\xi) \quad(0<\xi<\infty)
\end{gathered}
$$
Weight factors $\left(w_i\right)$ and the product $w_i e^{x_i}$ for some selected values of abscissas $\left(x_i\right)$ representing zeros of Laguerre polynomials are available ${ }^{14}$ for $n=2,3,4,5,6$, $7,8,9,10,12$ and 15 . Table 9.2 gives these values for an arbitrarily selected $n(=9)$.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Change of Variable for Infinite Intervals

If, in Equation 9.8a, $x$ is replaced by $t /\left(1-t^2\right)$, then $d x=\left(\left(1+t^2\right) /\left(1-t^2\right)^2\right)$. In view of this replacement the limits of ‘ $-\infty$ ‘ to ‘ $+\infty$ ‘ change to ‘ -1 ‘ to ‘ +1 ‘. Thus, the integral of infinite interval reduces to that of finite interval
$$
\int_{-\infty}^{+\infty} f(x) d x=\int_{-1}^{+1} f\left(\frac{t}{1-t^2}\right) \frac{1+t^2}{\left(1-t^2\right)^2} d t
$$

In this case, $x$ is replaced by $a+(t /(1-t))$ then $d x=d t /(1-t)^2$ and the limits ‘ $a$ ‘ to ‘ $\infty$ ‘ change from ‘ 0 ‘ to ‘ 1 ‘. Thus, the integral becomes
$$
\int_a^{+\infty} f(x) d x=\int_0^1 f\left(a+\frac{t}{1-t}\right) \frac{d t}{(1-t)^2}
$$

Here $x$ is replaced by $a-((1-t) / t)$ then $d x=d t / t^2$ and the limits ‘ $\infty$ ‘ to ‘ $a$ ‘ change to ‘ 0 ‘ to ‘ 1 ‘. The integral thus becomes
$$
\int_{-\infty}^a f(x) d x=\int_0^1 f\left(a-\frac{1-t}{t}\right) \frac{d t}{t^2}
$$

The quadrature rules as such are designed to compute one-dimensional integrals. The multi-dimensional integrals can, however, also be evaluated by repeating one-dimensional integrals. In this approach, the function evaluations exponentially grow with the number of dimensions and some methods to overcome this effect are to be used. Monte Carlo or quasi-Monte Carlo methods provide better alternatives. These methods are easy to apply to multi-dimensional integrals. Besides, these may yield greater accuracy for the same number of function evaluations than repeated integrations using one-dimensional methods. Markov chain Monte Carlo algorithms, which include Metropolis-Hestings algorithm and Gibbs sampling, belong to a large class of useful Monte Carlo methods. Besides, sparse grids are developed by Smolyak for the quadrature of high-dimensional functions. Although it is based on a one-dimensional quadrature rule, it performs more sophisticated combination of univariate results.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|PCS624

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Gauss–Hermite Quadrature

$$
\int_{-\infty}^{+\infty} e^{-x^2} f(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i f\left(x_i\right)+R_n
$$
忽略余数项,可以写成
$$
\int_{-\infty}^{+\infty} e^{-x^2} f(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i f\left(x_i\right)
$$
上述方程的另一种形式是
$$
\int_{-\infty}^{+\infty} g(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i e^{x_i^2} g\left(x_i\right)
$$
在式9.8a至9.8c中, $x_i$ 是? $i$ 的零点 $H_n(x), H_n(x)$ 是厄米特多项式, $w_i$ 是重量和 $R_n$ 是余数
$$
\begin{gathered}
w_i=\frac{2^{n-1} n ! \sqrt{\pi}}{n^2\left[H_{n-1}\left(x_i\right)\right]^2} \
R_n=\frac{n ! \sqrt{\pi}}{2^n(2 n) !} f^{2 n}(\xi) \quad(-\infty<\xi<\infty)
\end{gathered}
$$
权重因素 $\left(w_i\right)$ 乘积 $w_i e^{x_i{ }^2}$ 求横坐标的值 $\left(x_i\right)$ 表示零点的埃尔米特多项式是可用的 ${ }^{14}$ 为了 $n=2,3,4,5,6$, $7,8,9,10,12,16$ 20。表9.1给出了任意选择的值 $n(=9)$.

$$
\int_0^{+\infty} e^{-x} f(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i f\left(x_i\right)+R_n
$$
忽略余数项,可以写成
$$
\int_0^{+\infty} e^{-x} f(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i f\left(x_i\right)
$$
上式可写成以下形式:
$$
\int_0^{+\infty} g(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i e^{x_i} g\left(x_i\right)
$$

从式9.10到 $9.10 \mathrm{c}, x_i$ 是? $i$ 的零点 $L_n(x), L_n(x)$ 是拉盖尔多项式, $w_i$ 是重量和 $R_n$ 是余数
$$
\begin{gathered}
w_i=\frac{(n !)^2 x_i}{(n+1)^2\left[L_{n+1}\left(x_i\right)\right]^2} \
R_n=\frac{(n !)^2}{(2 n) !} f^{2 n}(\xi) \quad(0<\xi<\infty)
\end{gathered}
$$
权重因素 $\left(w_i\right)$ 乘积 $w_i e^{x_i}$ 对于横坐标的一些选定值 $\left(x_i\right)$ 表示零的拉盖尔多项式是可用的 ${ }^{14}$ 为了 $n=2,3,4,5,6$, $7,8,9,10,12$ 15。表9.2给出了任意选择的值 $n(=9)$.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Change of Variable for Infinite Intervals

如果,在式9.8a中,$x$被$t /\left(1-t^2\right)$取代,则$d x=\left(\left(1+t^2\right) /\left(1-t^2\right)^2\right)$。鉴于这种替换,’ $-\infty$ ‘到’ $+\infty$ ‘的限制更改为’ -1 ‘到’ +1 ‘。从而将无限区间的积分化为有限区间的积分
$$
\int_{-\infty}^{+\infty} f(x) d x=\int_{-1}^{+1} f\left(\frac{t}{1-t^2}\right) \frac{1+t^2}{\left(1-t^2\right)^2} d t
$$

在这种情况下,$x$被$a+(t /(1-t))$取代,然后是$d x=d t /(1-t)^2$,并且’ $a$ ‘到’ $\infty$ ‘的限制从’ 0 ‘变为’ 1 ‘。因此,积分变成
$$
\int_a^{+\infty} f(x) d x=\int_0^1 f\left(a+\frac{t}{1-t}\right) \frac{d t}{(1-t)^2}
$$

这里$x$被$a-((1-t) / t)$取代,然后$d x=d t / t^2$和限制’ $\infty$ ‘到’ $a$ ‘更改为’ 0 ‘到’ 1 ‘。积分就变成了
$$
\int_{-\infty}^a f(x) d x=\int_0^1 f\left(a-\frac{1-t}{t}\right) \frac{d t}{t^2}
$$

正交规则本身就是用来计算一维积分的。然而,多维积分也可以通过重复一维积分来求值。在这种方法中,函数的求值随维数呈指数增长,需要使用一些方法来克服这种影响。蒙特卡罗或准蒙特卡罗方法提供了更好的替代方法。这些方法很容易应用于多维积分。此外,对于相同数量的函数计算,这些方法可能比使用一维方法的重复集成产生更高的准确性。马尔可夫链蒙特卡罗算法是一类非常有用的蒙特卡罗方法,它包括Metropolis-Hestings算法和Gibbs抽样。此外,Smolyak还提出了用于高维函数求积分的稀疏网格。虽然它是基于一维正交规则,但它执行更复杂的单变量结果组合。

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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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随机分析代写


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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R语言代写问卷设计与分析代写
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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|PHYS355

如果你也在 怎样代写电磁学Electromagnetism 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。电磁学Electromagnetism理论有无数的实际应用。电阻、电感、电容、电导、电势、功率、能量、力和转矩等术语都源于场的概念。它的概念在所有电气和电子设备和系统中都是迫在眉睫的,关于这些设备和系统的大部分文献都是丰富的。

电磁学Electromagnetism电机领域也与电磁场理论密切相关,但尚未达到令人满意的程度。造成这种忽视的一个可能的原因是,场论被假定为非常概念性的,一般的概念是,如果没有深刻的洞察力,就不容易理解它。进一步推测,场论导致了复杂的数学表达式,这在读者的头脑中产生了一种排斥效应。事实上,这些神话与其说是真实的,不如说是心理上的。在科学和工程的其他领域中,这种数学表达式的介入是相当普遍的。此外,基于数值技术的易于获得的设计软件为那些想要避免领域概念、数学复杂性和重大不准确性的人提供了借口。

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|PHYS355

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Numerical Analysis

Numerical analysis is the study of algorithms that use numerical approximation for the mathematical problems that evolve out of some physical systems or processes. Its overall goal is the design and analysis of techniques to give approximate but acceptable solutions to the complicated problems. These problems may be related to weather predictions, computation of the trajectories of spacecraft, the crash safety of cars, stresses developed in physical structures or the distribution of fields and so on. For estimating trajectories, the accurate numerical solution of a system of ordinary differential equations may be required, whereas car safety may require numerical solutions of partial differential equations. The problem of structure or that of fields may also involve ordinary or partial differential equations, integral equations and so on.

In numerical analysis, the process of interpolation, extrapolation and regression are quite frequently employed. In case of interpolation, the value of some unknown function can be evaluated in between the two given values of the function. In extrapolation, the value of some unknown function is to be evaluated, which falls outside the given points. This process first assesses the nature of variation of previous values and based on this trend estimates the new values. Regression is also a similar process, but it takes into account that the data are imprecise. Given some points, and a measurement of the value of some function at these points (with an error), it determines the unknown function. It mostly relies on the least square error to achieve the goal.
9.2.1 Computational Errors
No technique, which falls in the domain of numerical analysis, is error free. These errors creep in mainly due to the following reasons:

  1. In general, all practical computers have a finite memory and it is impossible to exactly represent all the real numbers on such a computing machine. Thus, a class of error referred to as the round-off errors are bound to occur.
  2. When an iterative method is terminated or a mathematical procedure is approximated, the error due to which the approximate solution differs from the exact solution is referred to as truncation errors.
  3. Similarly, the discretisation induces a discretisation error because the solution of the discrete problem does not coincide with the solution of the continuous problem.
    It may be noted that once an error is generated, it generally propagates through subsequent calculations.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Domain of Numerical Analysis

The field of numerical analysis includes many subdisciplines and encompasses problems of multi-facial nature. These may include the following.

The evaluation of a function at a given point is one of the simplest problems. In the case of polynomials, the Horner scheme is a better approach, since it requires a lesser number of multiplications and additions. In this case, the estimation and control of round-off errors due to the use of floating point arithmetic is of immense importance.

These can be further classified into linear and nonlinear forms. Linear equations are an important class of the numerical analysis. There are many methods for solving the systems of linear equations. Some standard methods employ matrix decomposition techniques. These include Gaussian elimination, LU (lower-upper) decomposition, Cholesky decomposition for symmetric (or Hermitian) and positive-definite matrix and QR decomposition for nonsquare matrices. For large systems preference is given to iterative methods, which include Jacobi method, Gauss-Seidel method, successive over relaxation method and conjugate gradient method. General iterative methods can be developed by using a matrix splitting.

Nonlinear equations are solved by using root-finding algorithms. In this case, if the function is differentiable and the derivative is known it can be solved by using Newton’s method. The technique referred to as linearisation can also be employed for solving nonlinear equations.


In context to the system of equations, it seems to be appropriate to describe the formation of matrices from linear algebraic equations. An algebraic equation in which each term is either a constant or the product of a constant and (the first power of) a single variable is referred to as a linear equation. A linear equation can involve a number of variables but does not include exponents. An equation involving $n$ variables can be written in the following form:
$$
a_1 x_1+a_2 x_2+\cdots+a_n x_n=b
$$
where $a_1, a_2, \ldots, a_n$ represent numbers and are called the coefficients. The parameters $x_1, x_2, \ldots, x_n$ are the unknowns and $b$ is called the constant term. The present analysis gives rise to a set of such equations, which can be written as
$$
\begin{gathered}
A_{11} x_1+a_{12} x_2+\cdots+a_{1 N} x_N=b_1 \
A_{21} x_1+a_{22} x_2+\cdots+a_{2 N} x_N=b_2 \
\cdots \
A_{M 1 x 1}+a_{M 2} x_2+\cdots+a_{M N} x_N=b_M
\end{gathered}
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|PHYS355

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Numerical Analysis

数值分析是一门研究算法的学科,它使用数值逼近来解决由一些物理系统或过程演变而来的数学问题。它的总体目标是设计和分析技术,为复杂问题提供近似但可接受的解决方案。这些问题可能与天气预报、航天器轨道计算、汽车碰撞安全、物理结构中产生的应力或场的分布等有关。为了估计轨迹,可能需要常微分方程系统的精确数值解,而汽车安全可能需要偏微分方程的数值解。结构问题或场的问题也可能涉及常微分方程或偏微分方程、积分方程等。

在数值分析中,经常使用插值、外推和回归等方法。在插值的情况下,一些未知函数的值可以在函数的两个给定值之间求值。在外推法中,要计算某个未知函数的值,它落在给定点之外。这个过程首先评估以前的值的变化的性质,并在此趋势的基础上估计新的值。回归也是一个类似的过程,但它考虑到数据是不精确的。给定一些点,并测量这些点上的某个函数的值(有误差),就确定了未知函数。它主要依靠最小二乘误差来实现目标。
9.2.1计算误差
凡是属于数值分析领域的技术,没有一种是没有错误的。这些错误的出现主要是由于以下原因:

一般来说,所有实用的计算机都有有限的内存,在这样一台计算机上精确地表示所有实数是不可能的。因此,必然会出现一类称为舍入误差的错误。

当迭代方法终止或数学过程近似时,由于近似解与精确解不同而产生的误差称为截断误差。

同样,离散化也会引起离散化误差,因为离散问题的解与连续问题的解不一致。
可以注意到,一旦产生错误,它通常会通过后续的计算传播。

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Domain of Numerical Analysis

数值分析领域包括许多分支学科,并包含多面性质的问题。这些可能包括以下内容。

函数在给定点处的求值是最简单的问题之一。在多项式的情况下,Horner方案是一种更好的方法,因为它需要较少的乘法和加法。在这种情况下,由于使用浮点运算而导致的舍入误差的估计和控制是非常重要的。

这些可以进一步分为线性和非线性形式。线性方程是数值分析中的一类重要问题。求解线性方程组有许多方法。一些标准方法采用矩阵分解技术。这些方法包括高斯消去,LU(上下)分解,对称(或厄米)的Cholesky分解以及非方阵的正定矩阵和QR分解。对于大型系统,首选迭代方法,包括Jacobi法、Gauss-Seidel法、逐次过松弛法和共轭梯度法。一般的迭代方法可以用矩阵分裂来发展。

非线性方程采用寻根算法求解。在这种情况下,如果函数是可微的,并且导数已知,则可以用牛顿法求解。称为线性化的技术也可用于求解非线性方程。

在方程组的背景下,用线性代数方程来描述矩阵的形成似乎是合适的。代数方程中每一项要么是一个常数,要么是一个常数与单个变量(一次幂)的乘积,这种方程被称为线性方程。线性方程可以包含许多变量,但不包括指数。包含$n$变量的方程可以写成如下形式:
$$
a_1 x_1+a_2 x_2+\cdots+a_n x_n=b
$$
其中$a_1, a_2, \ldots, a_n$表示数字,称为系数。参数$x_1, x_2, \ldots, x_n$是未知数,$b$是常数项。本文的分析产生了一组这样的方程,可以写成
$$
\begin{gathered}
A_{11} x_1+a_{12} x_2+\cdots+a_{1 N} x_N=b_1 \
A_{21} x_1+a_{22} x_2+\cdots+a_{2 N} x_N=b_2 \
\cdots \
A_{M 1 x 1}+a_{M 2} x_2+\cdots+a_{M N} x_N=b_M
\end{gathered}
$$

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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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随机分析代写


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。

MATLAB代写

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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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|PHYSICS7536

如果你也在 怎样代写电磁学Electromagnetism 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。电磁学Electromagnetism理论有无数的实际应用。电阻、电感、电容、电导、电势、功率、能量、力和转矩等术语都源于场的概念。它的概念在所有电气和电子设备和系统中都是迫在眉睫的,关于这些设备和系统的大部分文献都是丰富的。

电磁学Electromagnetism电机领域也与电磁场理论密切相关,但尚未达到令人满意的程度。造成这种忽视的一个可能的原因是,场论被假定为非常概念性的,一般的概念是,如果没有深刻的洞察力,就不容易理解它。进一步推测,场论导致了复杂的数学表达式,这在读者的头脑中产生了一种排斥效应。事实上,这些神话与其说是真实的,不如说是心理上的。在科学和工程的其他领域中,这种数学表达式的介入是相当普遍的。此外,基于数值技术的易于获得的设计软件为那些想要避免领域概念、数学复杂性和重大不准确性的人提供了借口。

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|PHYSICS7536

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Power Components

Equation 8.76 a contains the following four components:
$$
\begin{gathered}
\mathcal{P}{H L}=(s \cdot \omega) \cdot \frac{1}{2} \cdot \alpha \cdot \sin (\beta) \cdot\left(H{1 y} \cdot H_{1 y}^+H_{1 z} \cdot H_{1 z}^\right) \
\mathcal{P}{E L}=\frac{1}{2} \cdot \frac{1}{\sigma_1} J{1 x} \cdot J_{1 x}^* \
\mathcal{P}{E M}=u_y \cdot \frac{1}{2} \alpha \cdot \mathcal{R} e\left[-e^{-j \beta} J{1 x}^* \cdot H_{1 z}\right] \
\mathcal{P}{H M}=u_y \cdot \frac{1}{2} \ell \cdot \alpha \cdot \sin (\beta) \cdot\left(H{1 y} \cdot H_{1 y}^+H_{1 z} \cdot H_{1 z}^\right)
\end{gathered}
$$
These four terms bear the following meaning:

  1. The first term $\left(\mathcal{P}_{H L}\right.$ ) given by Equation $8.76 \mathrm{~b}$ represents the power density proportional to the slip frequency. For hysteresis-free media, this term is zero. Therefore, it can be considered as hysteresis loss per unit volume of the rotor ring.
  2. The second term $\left(\mathcal{P}_{E L}\right)$ given by Equation $8.76 \mathrm{c}$ represents the eddy current loss per unit rotor ring volume. This term vanishes for zero conductivity resulting in the absence of eddy currents.
  3. The third term $\left(\mathcal{P}_{E M}\right)$ is due to eddy currents in the rotor ring. As it is proportional to the rotor speed, it indicates the mechanical power developed due to induction machine action.
  4. The fourth term $\left(\mathcal{P}_{H M}\right)$ is also proportional to the rotor speed and thus indicates the mechanical power developed due to hysteresis machine action. This term vanishes for zero value of the hysteretic angle, $\beta$.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Slip-Power Relation

From Equations $8.76 \mathrm{~b}$ and $8.76 \mathrm{e}$, we get
$$
\frac{\mathcal{P}{H M}}{\mathcal{P}{H L}}=\frac{1-s}{s}
$$
The total hysteretic power is given as
$$
\mathcal{P}H=\mathcal{P}{H L}+\mathcal{P}{H M}=\frac{1}{2} \cdot \omega \cdot \alpha \cdot \sin (\beta) \cdot\left(H{1 y} \cdot H_{1 y}^+H_{1 z} \cdot H_{1 z}^\right)
$$
For a hysteresis machine with zero conductivity of the rotor, this term in view of Equations $8.57 \mathrm{c}, 8.58 \mathrm{a}, 8.58 \mathrm{~b}, 8.58 \mathrm{c}, 8.60 \mathrm{a}$ and $8.61 \mathrm{~b}$ becomes slipindependent for a given stator current, whereas the remaining two terms on the right-hand side (RHS) of Equation 8.76a disappear if eddy currents in the rotor ring are absent. Thus, for an ideal hysteresis machine with zero eddy currents, we have
$$
\frac{P_{H M}}{P_{H L}}=\frac{1-s}{s}
$$
where $P_{H M}$ indicates the total mechanical power developed due to hysteresis machine action, and $P_{H L}$ indicates total hysteresis loss in the rotor of the machine. Rotor power input, $P_R$, being the sum of power loss, $P_L$ and mechanical power developed, $P_M$, we have
$$
\frac{P_R}{1}=\frac{P_L}{s}=\frac{P_M}{1-s}
$$
It may be noted that Equations 8.69 and 8.79 indicate that induction machines and hysteresis machines belong to the same class of machines, both satisfying Equation 8.80.

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电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Power Components

方程8.76 a包含以下四个组成部分:
$$
\begin{gathered}
\mathcal{P}{H L}=(s \cdot \omega) \cdot \frac{1}{2} \cdot \alpha \cdot \sin (\beta) \cdot\left(H{1 y} \cdot H_{1 y}^+H_{1 z} \cdot H_{1 z}^\right) \
\mathcal{P}{E L}=\frac{1}{2} \cdot \frac{1}{\sigma_1} J{1 x} \cdot J_{1 x}^* \
\mathcal{P}{E M}=u_y \cdot \frac{1}{2} \alpha \cdot \mathcal{R} e\left[-e^{-j \beta} J{1 x}^* \cdot H_{1 z}\right] \
\mathcal{P}{H M}=u_y \cdot \frac{1}{2} \ell \cdot \alpha \cdot \sin (\beta) \cdot\left(H{1 y} \cdot H_{1 y}^+H_{1 z} \cdot H_{1 z}^\right)
\end{gathered}
$$
这四个术语有以下含义:

公式$8.76 \mathrm{~b}$给出的第一项$\left(\mathcal{P}_{H L}\right.$)表示与滑移频率成正比的功率密度。对于无迟滞介质,该项为零。因此,可以认为是转子环单位体积的滞回损耗。

公式$8.76 \mathrm{c}$给出的第二项$\left(\mathcal{P}_{E L}\right)$表示单位转子环体积的涡流损耗。在没有涡流的零电导率情况下,这一项消失。

第三项$\left(\mathcal{P}_{E M}\right)$是由于转子环中的涡流。由于它与转子转速成正比,它表示由于感应电机的作用而产生的机械功率。

第四项$\left(\mathcal{P}_{H M}\right)$也与转子转速成正比,因此表示由于迟滞机器作用而产生的机械功率。这一项在迟滞角为零时消失$\beta$。

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Slip-Power Relation

从方程$8.76 \mathrm{~b}$和$8.76 \mathrm{e}$,我们得到
$$
\frac{\mathcal{P}{H M}}{\mathcal{P}{H L}}=\frac{1-s}{s}
$$
总滞回功率为
$$
\mathcal{P}H=\mathcal{P}{H L}+\mathcal{P}{H M}=\frac{1}{2} \cdot \omega \cdot \alpha \cdot \sin (\beta) \cdot\left(H{1 y} \cdot H_{1 y}^+H_{1 z} \cdot H_{1 z}^\right)
$$
对于转子电导率为零的迟滞电机,根据公式$8.57 \mathrm{c}, 8.58 \mathrm{a}, 8.58 \mathrm{~b}, 8.58 \mathrm{c}, 8.60 \mathrm{a}$和$8.61 \mathrm{~b}$,对于给定的定子电流,这一项变得与滑无关,而如果转子环中没有涡流,则公式8.76a右侧的其余两项(RHS)消失。因此,对于零涡流的理想磁滞机,我们有
$$
\frac{P_{H M}}{P_{H L}}=\frac{1-s}{s}
$$
式中$P_{H M}$表示由于迟滞机器作用产生的总机械功率,$P_{H L}$表示机器转子的总迟滞损耗。转子功率输入,$P_R$,是功率损耗的总和,$P_L$和机械功率开发,$P_M$,我们有
$$
\frac{P_R}{1}=\frac{P_L}{s}=\frac{P_M}{1-s}
$$
可以注意到,式8.69和8.79表明感应电机和磁滞电机属于同一类机器,都满足式8.80。

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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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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。

MATLAB代写

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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物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|PHYS402

如果你也在 怎样代写量子力学Quantum mechanics这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。量子力学Quantum mechanics在理论物理学中,量子场论(QFT)是一个结合了经典场论、狭义相对论和量子力学的理论框架。QFT在粒子物理学中用于构建亚原子粒子的物理模型,在凝聚态物理学中用于构建准粒子的模型。

量子力学Quantum mechanics产生于跨越20世纪大部分时间的几代理论物理学家的工作。它的发展始于20世纪20年代对光和电子之间相互作用的描述,最终形成了第一个量子场理论–量子电动力学。随着微扰计算中各种无限性的出现和持续存在,一个主要的理论障碍很快出现了,这个问题直到20世纪50年代随着重正化程序的发明才得以解决。第二个主要障碍是QFT显然无法描述弱相互作用和强相互作用,以至于一些理论家呼吁放弃场论方法。20世纪70年代,规整理论的发展和标准模型的完成导致了量子场论的复兴。

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物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|PHYS402

物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|Minimal Coupling

In classical electrodynamics $\frac{55}{}$ the force on a particle of charge $q$ moving with velocity $\mathbf{v}$ through electric and magnetic fields $\mathbf{E}$ and $\mathbf{B}$ is given by the Lorentz force law:
$$
\mathbf{F}=q(\mathbf{E}+\mathbf{v} \times \mathbf{B}) .
$$
This force cannot be expressed as the gradient of a scalar potential energy function, and therefore the Schrödinger equation in its original form (Equation 1.1) cannot accommodate it. But in the more sophisticated form
$$
i \hbar \frac{\partial \Psi}{\partial t}=\hat{H} \Psi
$$
there is no problem. The classical Hamiltonian for a particle of charge $q$ and momentum p, in the presence of electromagnetic fields is $\frac{56}{}$
$$
H=\frac{1}{2 m}(\mathbf{p}-q \mathbf{A})^2+q \varphi,
$$
where $\mathbf{A}$ is the vector potential and $\varphi$ is the scalar potential:
$$
\mathbf{E}=-\nabla \varphi-\partial \mathbf{A} / \partial t, \quad \mathbf{B}=\nabla \times \mathbf{A} .
$$
Making the standard substitution $\mathbf{p} \rightarrow-i \hbar \nabla$, we obtain the Hamiltonian operator 57
$$
\hat{H}=\frac{1}{2 m}(-i \hbar \nabla-q \mathbf{A})^2+q \varphi,
$$
and the Schrödinger equation becomes
$$
i \hbar \frac{\partial \Psi}{\partial t}=\left[\frac{1}{2 m}(-i \hbar \nabla-q \mathbf{A})^2+q \varphi\right] \Psi
$$

物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|The Aharonov–Bohm Effect

In classical electrodynamics the potentials $\mathbf{A}$ and $\varphi$ are not uniquely determined; the physical quantities are the fields, $\mathrm{E}$ and $\mathrm{B} . 61$ Specifically, the potentials
$$
\varphi^{\prime} \equiv \varphi-\frac{\partial \Lambda}{\partial t}, \quad \mathbf{A}^{\prime} \equiv \mathbf{A}+\nabla \Lambda
$$
(where $\Lambda$ is an arbitrary real function of position and time) yield the same fields as $\varphi$ and $\mathrm{A}$. (Check that for yourself, using Equation $4.189$.) Equation $4.196$ is called a gauge transformation, and the theory is said to be gauge invariant.

In quantum mechanics the potentials play a more direct role (it is they, not the fields, that appear in the Equation 4.191 ), and it is of interest to ask whether the theory remains gauge invariant. It is easy to show (Problem 4.44) that
$$
\Psi^{\prime} \equiv e^{i q \Lambda / \hbar} \Psi
$$
satisfies Equation 4.191 with the gauge-transformed potentials $\varphi^{\prime}$ and $\mathbf{A}^{\prime}$ (Equation $4.196$ ). Since $\Psi^{\prime}$ differs from $\Psi$ only by a phase factor, it represents the same physical state, $\frac{62}{}$ and in this sense the theory is gauge invariant. For a long time it was taken for granted that there could be no electromagnetic influences in regions where $\mathrm{E}$ and $\mathrm{B}$ are zero-any more than there can be in the classical theory. But in 1959 Aharonov and Bohm 63 showed that the vector potential can affect the quantum behavior of a charged particle, even when the particle is confined to a region where the field itself is zero.

物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|PHYS402

量子力学代考

物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|Minimal Coupling

在经典电动力学$\frac{55}{}$中,以速度$\mathbf{v}$通过电场和磁场$\mathbf{E}$和$\mathbf{B}$运动的带电粒子$q$所受的力由洛伦兹力定律给出:
$$
\mathbf{F}=q(\mathbf{E}+\mathbf{v} \times \mathbf{B}) .
$$
这种力不能表示为标量势能函数的梯度,因此原始形式的Schrödinger方程(式1.1)无法容纳这种力。但在更复杂的形式
$$
i \hbar \frac{\partial \Psi}{\partial t}=\hat{H} \Psi
$$
没有问题。在电磁场的作用下,带电荷$q$和动量p的粒子的经典哈密顿量为$\frac{56}{}$
$$
H=\frac{1}{2 m}(\mathbf{p}-q \mathbf{A})^2+q \varphi,
$$
式中$\mathbf{A}$为矢量势,$\varphi$为标量势:
$$
\mathbf{E}=-\nabla \varphi-\partial \mathbf{A} / \partial t, \quad \mathbf{B}=\nabla \times \mathbf{A} .
$$
通过标准替换$\mathbf{p} \rightarrow-i \hbar \nabla$,我们得到哈密顿算子57
$$
\hat{H}=\frac{1}{2 m}(-i \hbar \nabla-q \mathbf{A})^2+q \varphi,
$$
Schrödinger方程变成了
$$
i \hbar \frac{\partial \Psi}{\partial t}=\left[\frac{1}{2 m}(-i \hbar \nabla-q \mathbf{A})^2+q \varphi\right] \Psi
$$

物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|The Aharonov–Bohm Effect

在经典电动力学中,势$\mathbf{A}$和$\varphi$不是唯一确定的;物理量是场,$\mathrm{E}$和$\mathrm{B} . 61$具体来说,是势
$$
\varphi^{\prime} \equiv \varphi-\frac{\partial \Lambda}{\partial t}, \quad \mathbf{A}^{\prime} \equiv \mathbf{A}+\nabla \Lambda
$$
(其中$\Lambda$是位置和时间的任意实函数)产生与$\varphi$和$\mathrm{A}$相同的字段。(使用公式$4.189$自己检查一下。)方程$4.196$称为规范变换,该理论称为规范不变量。

在量子力学中,势起着更直接的作用(在方程4.191中出现的是它们,而不是场),而理论是否保持规范不变是令人感兴趣的问题。很容易证明(问题4.44)
$$
\Psi^{\prime} \equiv e^{i q \Lambda / \hbar} \Psi
$$
用量规变换电位$\varphi^{\prime}$和$\mathbf{A}^{\prime}$满足式4.191(式$4.196$)。由于$\Psi^{\prime}$与$\Psi$只相差一个相位因子,所以它们表示相同的物理状态,$\frac{62}{}$在这个意义上,理论是规范不变的。很长一段时间以来,人们想当然地认为,在$\mathrm{E}$和$\mathrm{B}$为零的区域不可能有电磁影响——就像在经典理论中不可能有一样。但在1959年,Aharonov和Bohm 63表明,矢量势可以影响带电粒子的量子行为,即使粒子被限制在一个场本身为零的区域。

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


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。

MATLAB代写

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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物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|PHYS518

如果你也在 怎样代写量子力学Quantum mechanics这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。量子力学Quantum mechanics在理论物理学中,量子场论(QFT)是一个结合了经典场论、狭义相对论和量子力学的理论框架。QFT在粒子物理学中用于构建亚原子粒子的物理模型,在凝聚态物理学中用于构建准粒子的模型。

量子力学Quantum mechanics产生于跨越20世纪大部分时间的几代理论物理学家的工作。它的发展始于20世纪20年代对光和电子之间相互作用的描述,最终形成了第一个量子场理论–量子电动力学。随着微扰计算中各种无限性的出现和持续存在,一个主要的理论障碍很快出现了,这个问题直到20世纪50年代随着重正化程序的发明才得以解决。第二个主要障碍是QFT显然无法描述弱相互作用和强相互作用,以至于一些理论家呼吁放弃场论方法。20世纪70年代,规整理论的发展和标准模型的完成导致了量子场论的复兴。

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物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|PHYS518

物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|Spin

In classical mechanics, a rigid object admits two kinds of angular momentum: orbital $(\mathbf{L}=\mathbf{r} \times \mathbf{p})$, associated with motion of the center of mass, and spin $(\mathbf{S}=I \omega)$, associated with motion about the center of mass. For example, the earth has orbital angular momentum attributable to its annual revolution around the sun, and spin angular momentum coming from its daily rotation about the north-south axis. In the classical context this distinction is largely a matter of convenience, for when you come right down to it, $\mathrm{S}$ is nothing but the sum total of the “orbital” angular momenta of all the rocks and dirt clods that go to make up the earth, as they circle around the axis. But a similar thing happens in quantum mechanics, and here the distinction is absolutely fundamental. In addition to orbital angular momentum, associated (in the case of hydrogen) with the motion of the electron around the nucleus (and described by the spherical harmonics), the electron also carries another form of angular momentum, which has nothing to do with motion in space (and which is not, therefore, described by any function of the position variables $r, \theta, \phi)$ but which is somewhat analogous to classical spin (and for which, therefore, we use the same word). It doesn’t pay to press this analogy too far: The electron (as far as we know) is a structureless point, and its spin angular momentum cannot be decomposed into orbital angular momenta of constituent parts (see Problem 4.28). 35 Suffice it to say that elementary particles carry intrinsic angular momentum $(\mathbf{S})$ in addition to their “extrinsic” angular momentum (L).

The algebraic theory of spin is a carbon copy of the theory of orbital angular momentum, beginning with the fundamental commutation relations: $\frac{36}{6}$
$$
\left[S_x, S_y\right]=i \hbar S_z, \quad\left[S_y, S_z\right]=i \hbar S_x, \quad\left[S_z, S_x\right]=i \hbar S_y .
$$
It follows (as before) that the eigenvectors of $S^2$ and $S_z$ satisfy ${ }^{37}$
$$
s^2|s m\rangle=\hbar^2 s(s+1)|s m\rangle ; \quad S_z|s m\rangle=\hbar m|s m\rangle
$$
and
$$
S_{ \pm}|s m\rangle=\hbar \sqrt{s(s+1)-m(m \pm 1)}|s(m \pm 1)\rangle,
$$
where $S_{ \pm} \equiv S_x \pm i S_y$. But this time the eigenvectors are not spherical harmonics (they’re not functions of $\theta$ and $\phi$ at all), and there is no reason to exclude the half-integer values of $s$ and $m$ :It so happens that every elementary particle has a specific and immutable value of $s$, which we call the spin of that particular species: $\pi$ mesons have spin 0 ; electrons have spin $1 / 2$; photons have spin 1 ; $\Delta$ baryons have spin 3/2; gravitons have spin 2; and so on. By contrast, the orbital angular momentum quantum number $l$ (for an electron in a hydrogen atom, say) can take on any (integer) value you please, and will change from one to another when the system is perturbed. But $s$ is fixed, for any given particle, and this makes the theory of spin comparatively simple. $\frac{38}{}$

物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|Spin 1/2

By far the most important case is $s=1 / 2$, for this is the spin of the particles that make up ordinary matter (protons, neutrons, and electrons), as well as all quarks and all leptons. Moreover, once you understand spin $1 / 2$, it is a simple matter to work out the formalism for any higher spin. There are just two eigenstates: $\left|\frac{1}{2} \frac{1}{2}\right\rangle$, which we call spin up (informally, $\uparrow$ ), and $\left|\frac{1}{2}\left(-\frac{1}{2}\right)\right\rangle$, spin down $(\downarrow)$. Using these as basis vectors, the general state $^{40}$ of a spin-1/2 particle can be represented by a two-element column matrix (or spinor):
$$
\chi=\left(\begin{array}{l}
a \
b
\end{array}\right)=a \chi_{+}+b \chi_{-},
$$
with
$$
\chi_{+}=\left(\begin{array}{l}
1 \
0
\end{array}\right)
$$
representing spin up, and
$$
\chi_{-}=\left(\begin{array}{l}
0 \
1
\end{array}\right)
$$
for spin down.
With respect to this basis the spin operators become $2 \times 2$ matrices, $\frac{41}{}$ which we can work out by noting their effect on $\chi_{+}$and $\chi_{-}$. Equation 4.135 says
$$
\mathrm{S}^2 \chi_{+}=\frac{3}{4} \hbar^2 \chi_{+} \quad \text { and } \quad \mathrm{S}^2 \chi_{-}=\frac{3}{4} \hbar^2 \chi_{-}
$$

If we write $\mathrm{S}^2$ as a matrix with (as yet) undetermined elements,
$$
\mathrm{S}^2=\left(\begin{array}{ll}
c & d \
e & f
\end{array}\right)
$$
then the first equation says
$$
\left(\begin{array}{ll}
c & d \
e & f
\end{array}\right)\left(\begin{array}{l}
1 \
0
\end{array}\right)=\frac{3}{4} \hbar^2\left(\begin{array}{l}
1 \
0
\end{array}\right), \quad \text { or } \quad\left(\begin{array}{l}
c \
e
\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}
\frac{3}{4} \hbar^2 \
0
\end{array}\right),
$$
so $c=(3 / 4) \hbar^2$ and $e=0$. The second equation says
$$
\left(\begin{array}{ll}
c & d \
e & f
\end{array}\right)\left(\begin{array}{l}
0 \
1
\end{array}\right)=\frac{3}{4} \hbar^2\left(\begin{array}{l}
0 \
1
\end{array}\right), \quad \text { or } \quad\left(\begin{array}{l}
d \
f
\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}
0 \
\frac{3}{4} \hbar^2
\end{array}\right),
$$
so $d=0$ and $f=(3 / 4) \hbar^2$. Conclusion:
$$
\mathrm{S}^2=\frac{3}{4} \hbar^2\left(\begin{array}{ll}
1 & 0 \
0 & 1
\end{array}\right) .
$$

物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|PHYS518

量子力学代考

物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|Spin

在经典力学中,刚性物体有两种角动量:轨道角动量$(\mathbf{L}=\mathbf{r} \times \mathbf{p})$与质心运动有关,自旋角动量$(\mathbf{S}=I \omega)$与围绕质心运动有关。例如,地球每年绕太阳公转一圈就有轨道角动量,每天绕南北轴自转就有自旋角动量。在经典的背景下,这种区别很大程度上是为了方便,因为当你仔细研究它的时候,$\mathrm{S}$只不过是组成地球的所有岩石和泥土绕地轴旋转时的“轨道”角动量的总和。但类似的事情发生在量子力学中,这里的区别是绝对基本的。除了轨道角动量(在氢的情况下)与电子围绕原子核的运动有关(并由球谐波描述),电子还携带另一种形式的角动量,它与空间中的运动无关(因此,它不是由位置变量$r, \theta, \phi)$的任何函数描述的,但它有点类似于经典的自旋(因此,我们使用同一个词)。这个类比并不过分:电子(据我们所知)是一个无结构点,它的自旋角动量不能分解为组成部分的轨道角动量(见问题4.28)。只要说基本粒子除了具有“外在”角动量(L)外还具有内在角动量$(\mathbf{S})$就足够了。

自旋的代数理论是轨道角动量理论的复本,从基本的对易关系开始:$\frac{36}{6}$
$$
\left[S_x, S_y\right]=i \hbar S_z, \quad\left[S_y, S_z\right]=i \hbar S_x, \quad\left[S_z, S_x\right]=i \hbar S_y .
$$
和前面一样,可以得出$S^2$和$S_z$的特征向量满足${ }^{37}$
$$
s^2|s m\rangle=\hbar^2 s(s+1)|s m\rangle ; \quad S_z|s m\rangle=\hbar m|s m\rangle
$$

$$
S_{ \pm}|s m\rangle=\hbar \sqrt{s(s+1)-m(m \pm 1)}|s(m \pm 1)\rangle,
$$
在哪里$S_{ \pm} \equiv S_x \pm i S_y$。但这一次,特征向量不是球面谐波(它们根本不是$\theta$和$\phi$的函数),也没有理由排除$s$和$m$的半整数值:碰巧每个基本粒子都有一个特定的、不可变的$s$值,我们称之为那个特定粒子的自旋:$\pi$介子自旋为0;电子有自旋$1 / 2$;光子自旋为1;$\Delta$重子自旋为3/2;引力子自旋为2;等等……相比之下,轨道角动量量子数$l$(比如氢原子中的电子)可以取任意(整数)值,当系统受到扰动时,它会从一个值变为另一个值。但是对于任何给定的粒子,$s$都是固定的,这使得自旋理论相对简单。

物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|Spin 1/2

到目前为止,最重要的例子是$s=1 / 2$,因为这是构成普通物质(质子、中子和电子)以及所有夸克和所有轻子的粒子的自旋。此外,一旦你理解了自旋$1 / 2$,就很容易计算出任何更高自旋的形式。只有两个特征态:$\left|\frac{1}{2} \frac{1}{2}\right\rangle$,我们称之为自旋向上(非正式地,$\uparrow$), $\left|\frac{1}{2}\left(-\frac{1}{2}\right)\right\rangle$,自旋向下$(\downarrow)$。使用这些作为基向量,自旋为1/2的粒子的一般状态$^{40}$可以用两元列矩阵(或旋量)表示:
$$
\chi=\left(\begin{array}{l}
a \
b
\end{array}\right)=a \chi_{+}+b \chi_{-},
$$

$$
\chi_{+}=\left(\begin{array}{l}
1 \
0
\end{array}\right)
$$
代表向上旋转,和
$$
\chi_{-}=\left(\begin{array}{l}
0 \
1
\end{array}\right)
$$
为了向下旋转。
对于这个基,自旋算符变成$2 \times 2$矩阵,$\frac{41}{}$我们可以通过注意它们对$\chi_{+}$和$\chi_{-}$的影响来计算。公式4.135表示
$$
\mathrm{S}^2 \chi_{+}=\frac{3}{4} \hbar^2 \chi_{+} \quad \text { and } \quad \mathrm{S}^2 \chi_{-}=\frac{3}{4} \hbar^2 \chi_{-}
$$

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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。

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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。

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物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|PHYS662

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量子力学Quantum mechanics产生于跨越20世纪大部分时间的几代理论物理学家的工作。它的发展始于20世纪20年代对光和电子之间相互作用的描述,最终形成了第一个量子场理论–量子电动力学。随着微扰计算中各种无限性的出现和持续存在,一个主要的理论障碍很快出现了,这个问题直到20世纪50年代随着重正化程序的发明才得以解决。第二个主要障碍是QFT显然无法描述弱相互作用和强相互作用,以至于一些理论家呼吁放弃场论方法。20世纪70年代,规整理论的发展和标准模型的完成导致了量子场论的复兴。

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物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|PHYS662

物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|The Radial Equation

Notice that the angular part of the wave function, $Y(\theta, \phi)$, is the same for all spherically symmetric potentials; the actual shape of the potential, $V(r)$, affects only the radial part of the wave function, $R(r)$, which is determined by Equation 4.16:
$$
\frac{d}{d r}\left(r^2 \frac{d R}{d r}\right)-\frac{2 m r^2}{\hbar^2}[V(r)-E] R=\ell(\ell+1) R .
$$
This simplifies if we change variables: Let
$$
u(r) \equiv r R(r),
$$
so that $R=u / r, d R / d r=[r(d u / d r)-u] / r^2,(d / d r)\left[r^2(d R / d r)\right]=r d^2 u / d r^2$, and hence
$$
-\frac{\hbar^2}{2 m} \frac{d^2 u}{d r^2}+\left[V+\frac{\hbar^2}{2 m} \frac{\ell(\ell+1)}{r^2}\right] u=E u .
$$
This is called the radial equation; ${ }^9$ it is identical in form to the one-dimensional Schrödinger equation (Equation 2.5), except that the effective potential,
$$
V_{\mathrm{eff}}=V+\frac{\hbar^2}{2 m} \frac{\ell(\ell+1)}{r^2},
$$
contains an extra piece, the so-called centrifugal term, $\left(\hbar^2 / 2 m\right)\left[\ell(\ell+1) / r^2\right]$. It tends to throw the particle outward (away from the origin), just like the centrifugal (pseudo-)force in classical mechanics. Meanwhile, the normalization condition (Equation 4.31) becomes
$$
\int_0^{\infty}|u|^2 d r=1
$$

物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|The Hydrogen Atom

The hydrogen atom consists of a heavy, essentially motionless proton (we may as well put it at the origin), of charge $e$, together with a much lighter electron (mass $m_e$, charge $-e$ ) that orbits around it, bound by the mutual attraction of opposite charges (see Figure 4.4). From Coulomb’s law, the potential energy of the electron $\frac{13}{}$ (in SI units) is
$$
V(r)=-\frac{e^2}{4 \pi \epsilon_0} \frac{1}{r},
$$
and the radial equation (Equation $4.37$ ) says
$$
-\frac{\hbar^2}{2 m_e} \frac{d^2 u}{d r^2}+\left[-\frac{e^2}{4 \pi \epsilon_0} \frac{1}{r}+\frac{\hbar^2}{2 m_e} \frac{\ell(\ell+1)}{r^2}\right] u=E u .
$$
(The effective potential-the term in square brackets—is shown in Figure 4.5.) Our problem is to solve this equation for $u(r)$, and determine the allowed energies. The hydrogen atom is such an important case that $\mathrm{I} m$ not going to hand you the solutions this time-we’ll work them out in detail, by the method we used in the analytical solution to the harmonic oscillator. (If any step in this process is unclear, you may want to refer back to Section 2.3 .2 for a more complete explanation.) Incidentally, the Coulomb potential (Equation 4.52) admits continuum states (with $E>0$ ), describing electron-proton scattering, as well as discrete bound states, representing the hydrogen atom, but we shall confine our attention to the latter. ${ }^{14}$

物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|PHYS662

量子力学代考

物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|The Qudit Bell States

双量子位态也可以纠缠。最大纠缠量子态如下:
$$
|\Phi\rangle_{A B} \equiv \frac{1}{\sqrt{d}} \sum_{i=0}^{d-1}|i\rangle_A|i\rangle_B .
$$
当Alice拥有第一个qudit, Bob拥有第二个qudit,并且它们也在空间中分开时,上述状态是称为edit(发音为“ee·dit”)的资源。它在量子版本的隐形传态协议和第6章讨论的超密集编码协议中是有用的。在本书中,我们经常发现使用非归一化最大纠缠向量是很方便的:
$$
|\Gamma\rangle_{A B} \equiv \sum_{i=0}^{d-1}|i\rangle_A|i\rangle_B
$$
考虑将算子$X(x) Z(z)$应用于Alice在最大纠缠态$|\Phi\rangle_{A B}$中所占的份额。我们使用以下符号:
$$
\left|\Phi^{x, z}\right\rangle_{A B} \equiv\left(X_A(x) Z_A(z) \otimes I_B\right)|\Phi\rangle_{A B}
$$

$d^2$状态$\left{\left|\Phi^{x, z}\right\rangle_{A B}\right}_{x, z=0}^{d-1}$被称为qudit Bell状态,在qudit量子协议和量子香农理论中很重要。练习3.7.11要求您验证这些状态是否构成一个完整的标准正交基。因此,可以在qudit Bell基中测量两个qudit。与量子位的情况类似,通过扩展3.6.1节中的参数,很容易看出量子位状态可以生成共享随机性的dit。

证明状态集$\left{\left|\Phi^{x, z}\right\rangle_{A B}\right}{x, z=0}^{d-1}$构成一个完备的标准正交基: $$ \begin{aligned} \left\langle\Phi^{x_1, z_1} \mid \Phi^{x_2, z_2}\right\rangle & =\delta{x_1, x_2} \delta_{z_1, z_2} \
\sum_{x, z=0}^{d-1}\left|\Phi^{x, z}\right\rangle\left\langle\left.\Phi^{x, z}\right|{A B}\right. & =I{A B}
\end{aligned}
$$

物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|Schmidt Decomposition

Schmidt分解是量子信息论中分析二部纯态最重要的工具之一,它表明任何纯二部态都可以分解为协调正交态的叠加。它是线性代数中著名的奇异值分解定理的一个结果。我们将这一结果形式化地表述为以下定理:

定理3.8.1 (Schmidt分解)假设我们有一个二部纯态,
$$
|\psi\rangle_{A B} \in \mathcal{H}A \otimes \mathcal{H}B $$其中$\mathcal{H}_A$和$\mathcal{H}_B$是有限维希尔伯特空间,不一定是相同的维数,还有$||\psi\rangle{A B} |_2=1$。那么,可以将这种状态表示为: $$ |\psi\rangle{A B} \equiv \sum_{i=0}^{d-1} \lambda_i|i\rangle_A|i\rangle_B,
$$
其中振幅$\lambda_i$是实数,严格正的,并且归一化使得$\sum_i \lambda_i^2=1$,状态$\left{|i\rangle_A\right}$形成系统$A$的标准正交基,状态$\left{|i\rangle_B\right}$形成系统$B$的标准正交基。向量$\left[\lambda_i\right]_{i \in{0, \ldots, d-1}}$称为施密特系数向量。二部态的Schmidt秩$d$等于其Schmidt分解中的Schmidt系数个数$\lambda_i$,满足
$$
d \leq \min \left{\operatorname{dim}\left(\mathcal{H}_A\right), \operatorname{dim}\left(\mathcal{H}_B\right)\right}
$$

物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考 请认准statistics-lab™

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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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随机分析代写


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。

MATLAB代写

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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