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|Noiseless Evolution of an Ensemble
Quantum states can evolve in a noiseless fashion either according to a unitary operator or a measurement. In this section, we determine the noiseless evolution of an ensemble and its corresponding density operator. We also show how density operators evolve under a quantum measurement.
Noiseless Unitary Evolution of a Noisy State
We first consider noiseless evolution according to some unitary $U$. Suppose we have the ensemble $\mathcal{E}$ in (4.2) with density operator $\rho$. Suppose without loss of generality that the state is $\left|\psi_x\right\rangle$. Then the evolution postulate of the noiseless quantum theory gives that the state after the unitary evolution is as follows: $U\left|\psi_x\right\rangle$. This result implies that the evolution leads to a new ensemble
$$
\mathcal{E}U \equiv\left{p_X(x), U\left|\psi_x\right\rangle\right}{x \in \mathcal{X}}
$$
The density operator of the evolved ensemble is
$$
\begin{aligned}
\sum_{x \in \mathcal{X}} p_X(x) U\left|\psi_x\right\rangle\left\langle\psi_x\right| U^{\dagger} & =U\left(\sum_{x \in \mathcal{X}} p_X(x)\left|\psi_x\right\rangle\left\langle\psi_x\right|\right) U^{\dagger} \
& =U \rho U^{\dagger}
\end{aligned}
$$
Thus, the above relation shows that we can keep track of the evolution of the density operator $\rho$, rather than worrying about keeping track of the evolution of every state in the ensemble $\mathcal{E}$. It suffices to keep track of only the density operator evolution because this operator is sufficient to determine probabilities when performing any measurement on the system.
物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|Noiseless Measurement of a Noisy State
In a similar fashion, we can analyze the result of a measurement on a system with ensemble description $\mathcal{E}$ in (4.2). Suppose that we perform a projective measurement with projection operators $\left{\Pi_j\right}_j$ where $\sum_j \Pi_j=I$. The main result of this section is that two things happen after a measurement occurs. First, as shown in the development preceding (4.19), we receive the outcome $j$ with probability $p_J(j)=\operatorname{Tr}\left{\Pi_j \rho\right}$. Second, if the outcome of the measurement is $j$, then the state evolves as follows:
$$
\rho \longrightarrow \frac{\Pi_j \rho \Pi_j}{p_J(j)}
$$
To see the above, let us suppose that the state in the ensemble $\mathcal{E}$ is $\left|\psi_x\right\rangle$. Then the noiseless quantum theory predicts that the probability of obtaining outcome $j$ conditioned on the index $x$ is
$$
p_{J \mid X}(j \mid x)=\left\langle\psi_x\left|\Pi_j\right| \psi_x\right\rangle
$$
and the resulting state is
$$
\frac{\Pi_j\left|\psi_x\right\rangle}{\sqrt{p_{J \mid X}(j \mid x)}}
$$
Supposing that we receive outcome $j$, then we have a new ensemble:
$$
\mathcal{E}j \equiv\left{p{X \mid J}(x \mid j), \frac{\Pi_j\left|\psi_x\right\rangle}{\sqrt{p_{J \mid X}(j \mid x)}}\right}_{x \in \mathcal{X}} .
$$
量子力学代考
物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|Noiseless Evolution of an Ensemble
量子态可以根据酉算子或测量以无噪声的方式演化。在本节中，我们确定了一个系综的无噪声演化及其相应的密度算子。我们还展示了密度算符如何在量子测量下演化。
噪声状态的无噪声统一演化
我们首先根据一些酉$U$考虑无噪声进化。假设我们有(4.2)中的集合$\mathcal{E}$和密度算子$\rho$。在不失一般性的前提下，假设状态为$\left|\psi_x\right\rangle$。然后根据无噪声量子理论的演化假设，给出了幺正演化后的状态:$U\left|\psi_x\right\rangle$。这一结果表明演化导致了一个新的系综
$$
\mathcal{E}U \equiv\left{p_X(x), U\left|\psi_x\right\rangle\right}{x \in \mathcal{X}}
$$
演化系综的密度算符为
$$
\begin{aligned}
\sum_{x \in \mathcal{X}} p_X(x) U\left|\psi_x\right\rangle\left\langle\psi_x\right| U^{\dagger} & =U\left(\sum_{x \in \mathcal{X}} p_X(x)\left|\psi_x\right\rangle\left\langle\psi_x\right|\right) U^{\dagger} \
& =U \rho U^{\dagger}
\end{aligned}
$$
因此，上述关系表明，我们可以跟踪密度算子$\rho$的演化，而不必担心跟踪集合中每个状态的演化$\mathcal{E}$。只跟踪密度算子的演化就足够了，因为在对系统执行任何测量时，这个算子足以确定概率。
物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|Noiseless Measurement of a Noisy State
以类似的方式，我们可以用(4.2)中的集成描述$\mathcal{E}$来分析系统上的测量结果。假设我们使用投影算子$\left{\Pi_j\right}j$执行投影测量，其中$\sum_j \Pi_j=I$。本节的主要结果是在测量发生后会发生两件事。首先，如前面(4.19)的开发所示，我们以$p_J(j)=\operatorname{Tr}\left{\Pi_j \rho\right}$的概率得到结果$j$。第二，如果测量的结果是$j$，那么状态演变如下: $$ \rho \longrightarrow \frac{\Pi_j \rho \Pi_j}{p_J(j)} $$ 要查看上面的内容，让我们假设集合$\mathcal{E}$中的状态为$\left|\psi_x\right\rangle$。然后利用无噪声量子理论预测，以指标$x$为条件的得到结果$j$的概率为 $$ p{J \mid X}(j \mid x)=\left\langle\psi_x\left|\Pi_j\right| \psi_x\right\rangle
$$
得到的状态是
$$
\frac{\Pi_j\left|\psi_x\right\rangle}{\sqrt{p_{J \mid X}(j \mid x)}}
$$
假设我们得到结果$j$，那么我们有一个新的集合:
$$
\mathcal{E}j \equiv\left{p{X \mid J}(x \mid j), \frac{\Pi_j\left|\psi_x\right\rangle}{\sqrt{p_{J \mid X}(j \mid x)}}\right}_{x \in \mathcal{X}} .
$$
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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。
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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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。