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|Quantum Strategies
What does a quantum strategy of Alice and Bob look like? Here the parameter $\lambda$ can correspond to a shared quantum $|\phi\rangle_{A B}$. Alice and Bob perform local measurements depending on the values of the inputs $x$ and $y$ that they receive. We can write Alice’s $x$-dependent measurement as $\left{\Pi_a^{(x)}\right}$ where for each $x, \Pi_a^{(x)}$ is a projector and $\sum_a \Pi_a^{(x)}=I$. Similarly, we can write Bob’s $y$-dependent measurement as $\left{\Pi_b^{(y)}\right}$. Then we instead employ the Born rule to determine the conditional probability distribution $p_{A B \mid X Y}(a, b \mid x, y)$ :
$$
p_{A B \mid X Y}(a, b \mid x, y)=\left\langle\left.\phi\right|{A B} \Pi_a^{(x)} \otimes \Pi_b^{(y)} \mid \phi\right\rangle{A B}
$$
so that the winning probability with a particular quantum strategy is as follows:
$$
\frac{1}{4} \sum_{a, b, x, y} V(x, y, a, b)\left\langle\left.\phi\right|{A B} \Pi_a^{(x)} \otimes \Pi_b^{(y)} \mid \phi\right\rangle{A B} .
$$
Interestingly, if Alice and Bob share a maximally entangled state, they can achieve a higher winning probability than if they share classical correlations only. This is one demonstration of the power of entanglement, and we leave it as an exercise to prove that the following quantum strategy achieves a winning probability of $\cos ^2(\pi / 8) \approx 0.85$ in the $\mathrm{CHSH}$ game.
物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|Maximum Quantum Winning Probability
Given that classical strategies cannot win with probability any larger than $3 / 4$, it is natural to wonder if there is a bound on the winning probability of a quantum strategy. It turns out that $\cos ^2(\pi / 8)$ is the maximum probability with which Alice and Bob can win the $\mathrm{CHSH}$ game using a quantum strategy, a result known as Tsirelson’s bound. To establish this result, let us go back to the CHSH game. Conditioned on the inputs $x$ and $y$ being equal to 00,01 , or 10 , we know that Alice and Bob win if they report back the same results. The probability for this to happen with a given quantum strategy is
$$
\left\langle\left.\phi\right|{A B} \Pi_0^{(x)} \otimes \Pi_0^{(y)} \mid \phi\right\rangle{A B}+\left\langle\left.\phi\right|{A B} \Pi_1^{(x)} \otimes \Pi_1^{(y)} \mid \phi\right\rangle{A B}
$$
and the probability for it not to happen is
$$
\left\langle\left.\phi\right|{A B} \Pi_0^{(x)} \otimes \Pi_1^{(y)} \mid \phi\right\rangle{A B}+\left\langle\left.\phi\right|{A B} \Pi_1^{(x)} \otimes \Pi_0^{(y)} \mid \phi\right\rangle{A B}
$$
So, conditioned on $x$ and $y$ being equal to 00,01 , or 10 , the probability of winning minus the probability of losing is
$$
\left\langle\left.\phi\right|{A B} A^{(x)} \otimes B^{(y)} \mid \phi\right\rangle{A B}
$$
where we define the observables $A^{(x)}$ and $B^{(y)}$ as follows:
$$
\begin{aligned}
& A^{(x)} \equiv \Pi_0^{(x)}-\Pi_1^{(x)}, \
& B^{(y)} \equiv \Pi_0^{(y)}-\Pi_1^{(y)} .
\end{aligned}
$$
If $x$ and $y$ are both equal to one, then Alice and Bob should report back different results, and similar to the above, one can work out that the probability of winning minus the probability of losing is equal to
$$
-\left\langle\left.\phi\right|{A B} A^{(1)} \otimes B^{(1)} \mid \phi\right\rangle{A B}
$$
量子力学代考
物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|Quantum Strategies
爱丽丝和鲍勃的量子策略是什么样的?在这里，参数$\lambda$可以对应于共享量子$|\phi\rangle_{A B}$。Alice和Bob根据接收到的输入$x$和$y$的值执行本地测量。我们可以将Alice的$x$相关测量写成$\left{\Pi_a^{(x)}\right}$，其中每个$x, \Pi_a^{(x)}$都是投影仪和$\sum_a \Pi_a^{(x)}=I$。类似地，我们可以将Bob的$y$相关测量写成$\left{\Pi_b^{(y)}\right}$。然后我们使用玻恩规则来确定条件概率分布$p_{A B \mid X Y}(a, b \mid x, y)$:
$$
p_{A B \mid X Y}(a, b \mid x, y)=\left\langle\left.\phi\right|{A B} \Pi_a^{(x)} \otimes \Pi_b^{(y)} \mid \phi\right\rangle{A B}
$$
因此，特定量子策略的获胜概率如下:
$$
\frac{1}{4} \sum_{a, b, x, y} V(x, y, a, b)\left\langle\left.\phi\right|{A B} \Pi_a^{(x)} \otimes \Pi_b^{(y)} \mid \phi\right\rangle{A B} .
$$
有趣的是，如果Alice和Bob共享最大纠缠态，他们可以获得比仅共享经典相关性更高的获胜概率。这是纠缠的力量的一个演示，我们把它作为一个练习来证明下面的量子策略在$\mathrm{CHSH}$游戏中获得$\cos ^2(\pi / 8) \approx 0.85$的获胜概率。
物理代写|量子力学代写quantum mechanics代考|Maximum Quantum Winning Probability
鉴于经典策略无法以大于$3 / 4$的概率获胜，人们很自然地想知道量子策略的获胜概率是否有一个界限。结果是$\cos ^2(\pi / 8)$是Alice和Bob使用量子策略赢得$\mathrm{CHSH}$游戏的最大概率，这个结果被称为Tsirelson界。为了确定这个结果，让我们回到CHSH游戏。在输入$x$和$y$等于00、01或10的条件下，我们知道如果Alice和Bob报告的结果相同，那么他们就赢了。在给定的量子策略下发生这种情况的概率是
$$
\left\langle\left.\phi\right|{A B} \Pi_0^{(x)} \otimes \Pi_0^{(y)} \mid \phi\right\rangle{A B}+\left\langle\left.\phi\right|{A B} \Pi_1^{(x)} \otimes \Pi_1^{(y)} \mid \phi\right\rangle{A B}
$$
不发生的概率是
$$
\left\langle\left.\phi\right|{A B} \Pi_0^{(x)} \otimes \Pi_1^{(y)} \mid \phi\right\rangle{A B}+\left\langle\left.\phi\right|{A B} \Pi_1^{(x)} \otimes \Pi_0^{(y)} \mid \phi\right\rangle{A B}
$$
所以，假设$x$和$y$等于00 01或10，赢的概率减去输的概率是
$$
\left\langle\left.\phi\right|{A B} A^{(x)} \otimes B^{(y)} \mid \phi\right\rangle{A B}
$$
我们对可观察对象$A^{(x)}$和$B^{(y)}$的定义如下:
$$
\begin{aligned}
& A^{(x)} \equiv \Pi_0^{(x)}-\Pi_1^{(x)}, \
& B^{(y)} \equiv \Pi_0^{(y)}-\Pi_1^{(y)} .
\end{aligned}
$$
如果$x$和$y$都等于1，那么Alice和Bob应该报告不同的结果，与上面类似，我们可以计算出获胜的概率减去失败的概率等于
$$
-\left\langle\left.\phi\right|{A B} A^{(1)} \otimes B^{(1)} \mid \phi\right\rangle{A B}
$$
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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。