物理代写|统计力学代写Statistical mechanics代考|PHYSICS7546

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统计力学是一个数学框架,它将统计方法和概率理论应用于大型微观实体的集合。它不假设或假定任何自然法则,而是从这种集合体的行为来解释自然界的宏观行为。

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  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
物理代写|统计力学代写Statistical mechanics代考|PHYSICS7546

物理代写|统计力学代写Statistical mechanics代考|Wave packet symmetrization and overlap

A fundamental axiom of quantum mechanics is that the wave function must be either fully symmetric (bosons) or fully anti-symmetric (fermions) with respect to interchange of identical particles (Messiah 1961, Merzbacher 1970). For the present wave packets, the symmetrized form is

$$
\begin{aligned}
\zeta_{\Gamma}^{\pm}(\mathbf{r}) & \equiv \frac{1}{\sqrt{N ! \chi_{\Gamma}^{\pm}}} \sum_{\hat{\mathrm{P}}}(\pm 1)^{p} \zeta_{\Gamma}(\hat{\mathrm{P}} \mathbf{r}) \
& \equiv \frac{1}{\sqrt{N ! \chi_{\Gamma}^{\pm}}} \sum_{\hat{\mathrm{P}}}(\pm 1)^{p} \zeta_{\hat{\mathrm{P}} \mathrm{\Gamma}}(\mathbf{r}) .
\end{aligned}
$$
The meaning of particle permutation can be seen from the fact that a vector is an ordered set. In the present case the first element of the vector of coordinates, or of the vector of position-momentum labels, is associated with the first particle, the second element with the second particle, etc. Hence the particle permutator $\hat{\mathrm{P}}$ can be applied to one vector relative to the other.

In the above expression for the symmetrized wave packet, the sum is over all $N$ ! permutations of the $N$ particles. Recall that we sometimes write the combined position and momentum labels as $\boldsymbol{\Gamma} \equiv{\mathbf{q}, \mathbf{p}}$. Here and below $p(\hat{\mathrm{P}})$ is the number of pair transpositions that comprise the permutation operator $\hat{\mathrm{P}}$ (or simply their parity). The plus sign is for bosons and the minus sign is for fermions.

By inspection one sees that the symmetrized wave functions show the mandated behavior for bosons and fermions under particle interchange,
$$
\zeta_{\Gamma}^{\pm}(\hat{P} \mathbf{r})=(\pm 1)^{p} \zeta_{\Gamma}^{\pm}(\mathbf{r}) .
$$

物理代写|统计力学代写Statistical mechanics代考| Pair transposition

Before exploring the general properties of the symmetrization factor, it may be worth illustrating the nature of particle permutations with a simple example.

Because the wave function is the product of individual particle wave packets, it is simplest to focus on a single pair transposition, since all permutations can be decomposed into consecutive pair transpositions. Let $\hat{P}{j k}$ transpose particles $j$ and $k$, so that $$ \begin{aligned} \zeta{\Gamma}\left(\hat{\mathbf{P}}{j k} \mathbf{r}\right) &=\zeta{\Gamma_{1} \ldots \Gamma_{j} \ldots \Gamma_{k} \ldots}\left(\mathbf{r}{1} \ldots \mathbf{r}{k} \ldots \mathbf{r}{j \ldots} \ldots\right) \ &=\zeta{\Gamma_{1}}^{(1)}\left(\mathbf{r}{1}\right) \ldots \zeta{\Gamma_{j}}^{(1)}\left(\mathbf{r}{k}\right) \ldots \zeta{\mathbf{r}{k}}^{(1)}\left(\mathbf{r}{j}\right) \ldots
\end{aligned}
$$
The so-called dimer symmetrization or overlap factor consists of the inner product of the original and the transposed wave function,
$\chi_{j k}^{\pm,(2)} \equiv \pm\left\langle\zeta_{\boldsymbol{\Gamma}}\left(\hat{\mathbf{P}}{j k} \mathbf{r}\right) \mid \zeta{\boldsymbol{\Gamma}}(\mathbf{r})\right\rangle$
$=\pm\left\langle\zeta_{\Gamma_{j}}^{(1)}\left(\mathbf{r}{k}\right) \zeta{\mathbf{\Gamma}{k}}^{(1)}\left(\mathbf{r}{j}\right) \mid \zeta_{\Gamma_{j}}^{(1)}\left(\mathbf{r}{j}\right) \zeta{\mathbf{r}{k}}^{(1)}\left(\mathbf{r}{k}\right)\right\rangle$
$=\pm\left|\left\langle\zeta_{\Gamma_{j}}^{(1)} \mid \zeta_{\Gamma_{k}}^{(1)}\right\rangle\right|^{2}$
$=\frac{\pm 1}{\left(2 \pi \xi^{2}\right)^{3}} \mid \int \mathrm{d} \mathbf{r}{j} e^{-\left(\mathbf{r}{j}-\mathbf{q}{k}\right)^{2} / 4 \xi^{2}} e^{\mathbf{p}{k}-\left(\mathbf{r} /-\mathbf{q}{k}\right) / / \mathrm{in}}$ $\times\left. e^{-\left(\mathbf{r}{j}-\mathbf{q}{j}\right)^{2} / 4 \xi^{2}} e^{-\mathbf{p}{j}-\left(\mathbf{r}{j}-\mathbf{q}{j}\right) / i^{\prime}}\right|^{2}$
$=\pm \exp \left{\frac{-1}{4 \xi^{2}}\left(\mathbf{q}{k}-\mathbf{q}{j}\right)^{2}-\frac{\xi^{2}}{\hbar^{2}}\left(\mathbf{p}{k}-\mathbf{p}{j}\right)^{2}\right} .$
The second equality follows because the unpermuted single-particle wave packets are normalized and so their respective inner product each gives a factor of unity. The third equality follows because what remains in the product of two integrals over the dummy variables $\mathbf{r}{j}$ and $\mathbf{r}{k}$, respectively, and these integrals are the complex conjugate of each other. The final equality shows that for the general wave packet the dimer overlap factor is evidently an un-normalized Gaussian in position and momentum that ties the two particles together.

物理代写|统计力学代写Statistical mechanics代考|PHYSICS7546

统计力学代考

物理代写|统计力学代写Statistical mechanics代考|Wave packet symmetrization and overlap

量子力学的一个基本公理是,对于相同粒子的交换,波函数必须是完全对称的(玻色子) 或完全反对 称的 (费米子) (Messiah 1961,Merzbacher 1970)。对于目前的波包,对称形式是
$$
\zeta_{\Gamma}^{\pm}(\mathbf{r}) \equiv \frac{1}{\sqrt{N ! \chi_{\Gamma}^{\pm}}} \sum_{\hat{\mathrm{P}}}(\pm 1)^{p} \zeta_{\Gamma}(\hat{\mathrm{P}} \mathbf{r}) \equiv \frac{1}{\sqrt{N ! \chi_{\Gamma}^{\pm}}} \sum_{\hat{\mathrm{P}}}(\pm 1)^{p} \zeta_{\hat{\mathrm{P}}}(\mathbf{r}) .
$$
从向量是有序集合这一事实可以看出粒子置换的意义。在本例中,坐标向量或位置动量标签向量的第 一个元素与第一个粒子相关联,第二个元素与第二个粒子相关联,等等。因此,粒子置换器P可以应 用于相对于另一个向量的一个向量。
在对称波包的上述表达式中,总和超过了所有 $N !$ 的排列 $N$ 粒子。回想一下,我们有时将组合的位置 和动量标签写为 $\boldsymbol{\Gamma} \equiv \mathbf{q}, \mathbf{p} \cdot$ 这里和下面 $p(\hat{\mathrm{P}})$ 是组成置换算子的对换位的数量 $\hat{\mathrm{P}}$ (或只是他们的平 价)。加号代表玻色子,减号代表费米子。
通过检查可以看出,对称波函数显示了粒子交换下玻色子和费米子的强制行为,
$$
\zeta_{\Gamma}^{\pm}(\hat{P} \mathbf{r})=(\pm 1)^{p} \zeta_{\Gamma}^{\pm}(\mathbf{r}) .
$$

物理代写|统计力学代写Statistical mechanics代考| Pair transposition

在探索对称因子的一般性质之前,可能值得用一个简单的例子来说明粒子排列的性质。
因为波函数是单个粒子波包的乘积,所以最简单的方法是关注单对换位,因为所有排列都可以分解为 连续的对换位。让 $\hat{P} j k$ 转置粒子 $j$ 和 $k$ ,以便
$$
\zeta \Gamma\left(\hat{\mathbf{P}}{j k \mathbf{r}}\right)=\zeta \Gamma{1} \ldots \Gamma_{j} \ldots \Gamma_{k} \ldots(\mathbf{r} 1 \ldots \mathbf{r} k \ldots \mathbf{r} j \ldots \ldots)=\zeta \Gamma_{1}^{(1)}(\mathbf{r} 1) \ldots \zeta \Gamma_{j}^{(1)}(\mathbf{r} k)^{\prime}
$$
所谓二聚体对称或重坚因子由原始波函数和转置波函数的内积组成,
$\chi_{j k}^{\pm,(2)} \equiv \pm\left\langle\zeta_{\boldsymbol{\Gamma}}(\hat{\mathbf{P}} j k \mathbf{r}) \mid \zeta \boldsymbol{\Gamma}(\mathbf{r})\right\rangle$
$=\pm\left\langle\zeta_{\Gamma_{j}}^{(1)}(\mathbf{r} k) \zeta \mathbf{\Gamma} k^{(1)}(\mathbf{r} j) \mid \zeta_{\Gamma_{j}}^{(1)}(\mathbf{r} j) \zeta \mathbf{r} k^{(1)}(\mathbf{r} k)\right\rangle$
$=\pm\left|\left\langle\zeta_{\Gamma_{j}}^{(1)} \mid \zeta_{\Gamma_{k}}^{(1)}\right\rangle\right|^{2}$
$=\frac{\pm 1}{\left(2 \pi \xi^{2}\right)^{3}}\left|\int \mathrm{d} \mathbf{r} j e^{-(\mathbf{r} j-\mathbf{q} k)^{2} / 4 \xi^{2}} e^{\mathbf{p} k-(\mathbf{r} /-\mathbf{q} k) / / \mathrm{in}} \times e^{-(\mathbf{r} j-\mathbf{q} j)^{2} / 4 \xi^{2}} e^{-\mathbf{p} j-(\mathbf{r} j-\mathbf{q} j) / i^{t}}\right|^{2}$
第二个等式是因为末置换的单粒子波包被归一化,因此它们各自的内积都给出了一个统一因子。第三
个等式紧随其后,因为在虚拟变量上的两个积分的乘积中剩下的是什么 $\mathrm{r} j$ 和 $\mathrm{r} k$ ,分别,并且这些积分
是彼此的复共轭。最后的等式表明,对于一般波包,二聚体重疍因子显然是将两个粒子联系在一起的
位置和动量的非归一化高斯。

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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

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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。

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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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