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物理代写|费曼图代写Feynman diagram代考|FYS9190

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费曼图是描述亚原子粒子行为和相互作用的数学表达式的图解。

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物理代写|费曼图代写Feynman diagram代考|FYS9190

物理代写|费曼图代写Feynman diagram代考|The harmonic oscillator

We briefly review the solution of the harmonic oscillator problem in quantum mechanics. For a particle of mass $m$ confined to a harmonic potential, the Hamiltonian is given by
$$
H=\frac{p^2}{2 m}+\frac{1}{2} m \omega^2 x^2 .
$$
where $\omega$ is the oscillator frequency. We introduce two new operators
$$
a=\left(\frac{m \omega}{2 \hbar}\right)^{1 / 2}\left(x+\frac{i}{m \omega} p\right), \quad a^{\dagger}=\left(\frac{m \omega}{2 \hbar}\right)^{1 / 2}\left(x-\frac{i}{m \omega} p\right) .
$$
Since $x$ and $p$ are hermitian, $a^{\dagger}$ is the adjoint of $a$. and vice versa. The operators $x$ and $p=-i \hbar d / d x$ do not commute: $x p \neq p x$. We define the commutator of any two operators $A$ and $B$ by
$$
[A . B \mid=A B-B A \text {. }
$$
By letting the commutator $[x, p]$ act on an arbitrary differentiable function $f(x)$, it is found that $\left[x, p \mid=i \hbar\right.$. It follows that $\left[a \cdot a^{\dagger}\right]=1$. In terms of the new operators,
$$
H=\hbar \omega(N+1 / 2) . \quad N=a^{\dagger} a
$$

物理代写|费曼图代写Feynman diagram代考|Electron gas

Consider a system of $N$ electrons confined to a cube of side $L$ and volume $V=L^3$. In the description of a metal within the free electron model, the interactions of the electrons with each other, and with the ions, are ignored. The Hamiltonian is then simply the sum of the kinetic energies of the electrons. In the so-called jellium model, the lattice ions are replaced by a uniform positive background, i.e., the positive charges on the ions are smeared so as to fill the crystal in such a way that the charge density is constant, and the electron-electron, electronbackground, and background-background interactions are taken into account. The two models are illustrated in Figure 2.1. For either model, the convenient SPSs are those of a free electron confined to a cube of side $L$, with periodic boundary conditions,
$$
\phi(x, y, z)=\phi(x+L . y, z)=\phi(x, y+L . z)=\phi(x, y, z+L) .
$$
The SPSs are found by solving the Schrödinger equation
$$
-\frac{\hbar^2}{2 m} \nabla^2 \phi=\epsilon \phi .
$$

subject to the periodic boundary conditions given above. We obtain
$$
\phi_{\mathrm{k} \sigma}(\mathbf{r})=\frac{1}{\sqrt{V}} e^{i \mathrm{k} \cdot \mathrm{r}}|\sigma\rangle . \quad \epsilon_{\mathrm{k} \sigma}=\hbar^2 \mathrm{k}^2 / 2 \mathrm{~m} .
$$
The periodic boundary conditions determine the allowed values of $\mathrm{k}$,
$$
k_x \cdot k_y \cdot k_z=0, \pm 2 \pi / L, \pm 4 \pi / L, \cdots=2 n \pi / L, \quad n \in \mathbb{Z}{\Omega} . $$ The spin ket $|\sigma\rangle$ is either $|\uparrow\rangle$ or $|\downarrow\rangle$. In Dirac notation, the SPSs are denoted by $|\mathbf{k} \sigma\rangle$. An SPS is thus described by four quantum numbers: $k_x, k_y, k_z$, and $\sigma$. The SPSs form an orthonormal set. $$ \left\langle\mathbf{k}^{\prime} \sigma^{\prime} \mid \mathbf{k} \sigma\right\rangle=\frac{1}{V} \int e^{i\left(\mathbf{k}-\mathbf{k}^{\prime}\right) \cdot \mathbf{r}} d^3 r\left\langle\sigma^{\prime} \mid \sigma\right\rangle=\delta{k k^{\prime}} \delta_{\sigma \sigma^{\prime}} .
$$
and the set is complete,
$$
\sum_{\mathrm{k} \sigma} \phi_{\mathrm{k} \sigma}(\mathbf{r}) \phi_{\mathrm{k} \sigma}^*\left(\mathbf{r}^{\prime}\right)=\frac{1}{V} \frac{V}{(2 \pi)^3} \int d^3 k e^{i \mathbf{k} \cdot\left(\mathbf{r}-\mathbf{r}^{\prime}\right)} \sum_\sigma|\sigma\rangle\langle\sigma|=\delta\left(\mathbf{r}-\mathbf{r}^{\prime}\right) .
$$

物理代写|费曼图代写Feynman diagram代考|FYS9190

费曼图代考

物理代写|费曼图代写Feynman diagram代考|The harmonic oscillator

我们简要回顾了量子力学中谐振子问题的解决方案。对于一个质量粒子 $m$ 限于谐波势,哈密顿量由下式给出
$$
H=\frac{p^2}{2 m}+\frac{1}{2} m \omega^2 x^2 .
$$
在哪里 $\omega$ 是振䓤器频率。我们引入了两个新的运算符
$$
a=\left(\frac{m \omega}{2 \hbar}\right)^{1 / 2}\left(x+\frac{i}{m \omega} p\right), \quad a^{\dagger}=\left(\frac{m \omega}{2 \hbar}\right)^{1 / 2}\left(x-\frac{i}{m \omega} p\right) .
$$
自从 $x$ 和 $p$ 是厄米特, $a^{\dagger}$ 是的伴随 $a$. 反之亦然。运营商 $x$ 和 $p=-i \hbar d / d x$ 不通勤: $x p \neq p x$. 我们定 义任意两个算子的交换子 $A$ 和 $B$ 经过
$$
[A . B \mid=A B-B A \text {. }
$$
通过让换向器 $[x, p]$ 作用于任意可微函数 $f(x)$, 发现 $\left[x, p \mid=i \hbar\right.$. 它遵循 $\left[a \cdot a^{\dagger}\right]=1$. 在新运营商方 面,
$$
H=\hbar \omega(N+1 / 2) . \quad N=a^{\dagger} a
$$

物理代写|费曼图代写Feynman diagram代考|Electron gas

考虑一个系统 $N$ 电子限制在一个立方体的边上 $L$ 和音量 $V=L^3$. 在自由电子模型中对金属的描述中, 电子彼此之间以及与离子之间的相互作用被忽略了。哈密顿量就是电子的动能之和。在所谓的 jellium 模型中,晶格离子被均匀的正背景所取代,即离子上的正电荷被涂抺,从而以电荷密度恒定的方式填充 晶体,而电子-考虑了电子、电子背景和背景-背景相互作用。这两个模型如图 $2.1$ 所示。对于任何一种 模型,方便的 SPS 都是限制在立方体边上的自由电子 $L$ ,具有周期性边界条件,
$$
\phi(x, y, z)=\phi(x+L . y, z)=\phi(x, y+L . z)=\phi(x, y, z+L) .
$$
通过求解薛定谔方程找到 SPS
$$
-\frac{\hbar^2}{2 m} \nabla^2 \phi=\epsilon \phi .
$$
服从上面给出的周期性边界条件。我们获得
$$
\phi_{\mathrm{k} \sigma}(\mathbf{r})=\frac{1}{\sqrt{V}} e^{i \mathrm{k} \cdot \mathrm{r}}|\sigma\rangle . \quad \epsilon_{\mathrm{k} \sigma}=\hbar^2 \mathrm{k}^2 / 2 \mathrm{~m}
$$
周期性边界条件确定允许的值k,
$$
k_x \cdot k_y \cdot k_z=0, \pm 2 \pi / L, \pm 4 \pi / L, \cdots=2 n \pi / L, \quad n \in \mathbb{Z} \Omega .
$$
旋风筝 $|\sigma\rangle$ 或者是 $|\uparrow\rangle$ 或者 $|\downarrow\rangle$. 在狄拉克符号中,SPS 表示为 $|\mathbf{k} \sigma\rangle$. 因此,SPS 由四个量子数描述: $k_x, k_y, k_z$ ,和 $\sigma$. SPS 形成一个正交集。
$$
\left\langle\mathbf{k}^{\prime} \sigma^{\prime} \mid \mathbf{k} \sigma\right\rangle=\frac{1}{V} \int e^{i\left(\mathbf{k}-\mathbf{k}^{\prime}\right) \cdot \mathbf{r}} d^3 r\left\langle\sigma^{\prime} \mid \sigma\right\rangle=\delta k k^{\prime} \delta_{\sigma \sigma^{\prime}}
$$
并且设置完成,
$$
\sum_{\mathrm{k} \sigma} \phi_{\mathrm{k} \sigma}(\mathbf{r}) \phi_{\mathrm{k} \sigma}^*\left(\mathbf{r}^{\prime}\right)=\frac{1}{V} \frac{V}{(2 \pi)^3} \int d^3 k e^{i \mathbf{k} \cdot\left(\mathbf{r}-\mathbf{r}^{\prime}\right)} \sum_\sigma|\sigma\rangle\langle\sigma|=\delta\left(\mathbf{r}-\mathbf{r}^{\prime}\right)
$$

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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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PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
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EXCEL代写深度学习代写
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物理代写|费曼图代写Feynman diagram代考|PHY2403

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物理代写|费曼图代写Feynman diagram代考|PHY2403

物理代写|费曼图代写Feynman diagram代考|Time evolution

The state $|\Psi(t)\rangle$ of a system evolves in time according to the Schrödinger equation
$$
i \hbar \frac{\partial}{\partial t}|\Psi(t)\rangle=H|\Psi(t)\rangle .
$$
If the Hamiltonian $H$ does not depend explicilly on time, then
$$
|\Psi(t)\rangle=e^{-i H t / h}|\Psi(0)\rangle .
$$
The operator $e^{-i / l i / n}$ is called the time evolution operator. Defining the stationary states $\left|\phi_n\right\rangle$ as the solutions of the eigenvalue equation. known as the timeindependent Schrödinger equation.
$$
H\left|\phi_n\right\rangle=E_n\left|\phi_n\right\rangle .
$$
it is readily verified that $\left|\phi_n\right\rangle e^{-i E_n t / h}$ is a solution of Eq. (1.2); the general solution of Eq. (1.2), when $H$ is independent of $t$, is then given by
$$
|\Psi(t)\rangle=\sum_n c_n\left|\phi_n\right\rangle e^{-i E_n t / h} .
$$
In contrast, the evolution ol the classical state of a particle is determined by Hamilton’s function $H$ via Hamilton’s equations of motion which, in one dimension, are
$$
\dot{x}=\partial H / \partial p . \quad \dot{p}=-\partial H / \partial x .
$$

物理代写|费曼图代写Feynman diagram代考|Measurements

Let an observable be represented by the linear. Hermitian operator $A$, and consider the eigenvalue equation
$$
A\left|\phi_n\right\rangle=a_n\left|\phi_n\right\rangle
$$

where $a_1, a_2 \ldots$ are the eigenvalues, and $\left|\phi_1\right\rangle,\left|\phi_2\right\rangle, \ldots$ the corresponding eigenvectors. or eigenkets. In general. there may be infinitely many eigenvalues and eigenkets. If $k$ eigenkets correspond to the same eigenvalue $a_l$, then $a_l$ is said to be $k$-fold degenerate. The following is postulated:

  1. The outcome of any measurement of $A$ is always one of its eigenvalues.
  2. The eigenkets $\left|\phi_1\right\rangle,\left|\phi_2\right\rangle \ldots$ form a complete set of states, i.e., they form a basis set that spans the state vector space.
  3. If the state of a system is described by the normalized state vector $|\Psi(t)\rangle$, and if the states $\left|\phi_1\right\rangle,\left|\phi_2\right\rangle \ldots$ are orthonormal, then the probability of finding the system in state $\left|\phi_n\right\rangle$ (in which case a measurement of observable $A$ yields the cigenvalue $\left.a_n\right)$ at time $t$ is given by $\left|\left\langle\phi_n \mid \Psi(t)\right\rangle\right|^2$. That is, $\left\langle\phi_n \mid \Psi(t)\right\rangle$ is the probability amplitude for a system. in state $|\Psi(t)\rangle$, to be found in state $\left|\phi_n\right\rangle$ at time $t$.
  4. The state of a system. immediately following a measurement of $A$ that gave the value $a_n$, collapses to the state $\left|\phi_n\right\rangle$ (if $a_n$ is degenerate. the state collapses to the subspace spanned by the degenerate states corresponding to the eigenvalue $a_n$ ).
物理代写|费曼图代写Feynman diagram代考|PHY2403

费曼图代考

物理代写|费曼图代写Feynman diagram代考|Time evolution

国家 $|\Psi(t)\rangle$ 系统根据薛定谔方程随时间演化
$$
i \hbar \frac{\partial}{\partial t}|\Psi(t)\rangle=H|\Psi(t)\rangle .
$$
如果哈密顿量 $H$ 不明确依赖于时间,那么
$$
|\Psi(t)\rangle=e^{-i H t / h}|\Psi(0)\rangle .
$$
运营商 $e^{-i / l i / n}$ 称为时间演化算子。定义静止状态 $\left|\phi_n\right\rangle$ 作为特征值方程的解。称为与时间无关的薛定谔 方程。
$$
H\left|\phi_n\right\rangle=E_n\left|\phi_n\right\rangle .
$$
$$
|\Psi(t)\rangle=\sum_n c_n\left|\phi_n\right\rangle e^{-i E_n t / h} .
$$
相反,粒子的经典状态的演化是由汉密尔顿函数决定的 $H$ 通过哈密尔顿的运动方程,在一维中,
$$
\dot{x}=\partial H / \partial p . \quad \dot{p}=-\partial H / \partial x
$$

物理代写|费曼图代写Feynman diagram代考|Measurements

让一个 observable 用线性表示。厄米算子 $A$ ,并考虑特征值方程
$$
A\left|\phi_n\right\rangle=a_n\left|\phi_n\right\rangle
$$
在哪里 $a_1, a_2 \ldots$ 是特征值,并且 $\left|\phi_1\right\rangle,\left|\phi_2\right\rangle, \ldots$ 对应的特征向量。或特征。一般来说。可能有无限多 个特征值和特征向量。如果 $k$ eigenkets对应相同的特征值 $a_l$ ,然后 $a_l$ 据说是 $k$-折叠退化。假设如下:

  1. 任何测量的结果 $A$ 始终是其特征值之一。
  2. 属性 $\left|\phi_1\right\rangle,\left|\phi_2\right\rangle \ldots$ 形成一个完整的状态集,即它们形成了一个跨越状态向量空间的基集。
  3. 如果系统的状态由归一化状态向量描述 $|\Psi(t)\rangle$, 如果状态 $\left|\phi_1\right\rangle,\left|\phi_2\right\rangle \ldots$ 是正交的,那么找到系统 处于状态的概率 $\left|\phi_n\right\rangle$ (在这种情况下,可观察到的测量 $A$ 产生 cigenvalue $a_n$ ) 有时 $t$ 是(谁) 给 的 $\left|\left\langle\phi_n \mid \Psi(t)\right\rangle\right|^2$. 那是, $\left\langle\phi_n \mid \Psi(t)\right\rangle$ 是系统的概率幅度。处于状态 $|\Psi(t)\rangle$, 可以在状态中找到 $\left|\phi_n\right\rangle$ 有时 $t$.
  4. 系统的状态。测量后立即 $A$ 赋予了价值 $a_n$ ,塌陷到状态 $\left|\phi_n\right\rangle$ (如果 $a_n$ 是退化的。状态塌陷到与特 征值对应的退化状态所跨越的子空间 $a_n$ ).
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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。

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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)。

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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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物理代写|费曼图代写Feynman diagram代考|The quantum state

The quantum state of a particle, at time $t$, is described by a continuous, singlevalued, square-integrable wave function $\Psi(\mathbf{r} . t)$, where $\mathbf{r}$ is the position of the particle. In Dirac notation, the state is represented by a state vector, or ket, $|\Psi(t)\rangle$, which is an element of a vector space $\mathrm{V}$. We define a dual vector space $\mathrm{V}^$ whose elements. called bras. are in one-to-one correspondence with the elements of $V$ : ket $|\alpha\rangle \in \mathrm{V} \leftrightarrow$ bra $\langle\alpha| \in \mathrm{V}^$. as illustrated in Figure 1.l. The bra corresponding to ket $c|\alpha\rangle$ is $c^\langle\alpha|$, where $c^$ is the complex conjugate of $c$. The inner product of kets $|\alpha\rangle$ and $|\beta\rangle$ is denoted by $\langle\beta \mid \alpha\rangle$. and it is a complex number (c-number). Note that the inner product is obtained by combining a bra and a ket. By definition, $\langle\beta \mid \alpha\rangle=$ $\langle\alpha \mid \beta\rangle^*$. The state vectors $|\Psi(t)\rangle$ and $c|\Psi(t)\rangle$, where $c$ is any nonzern complex number $(c \in \mathbb{C}-{0})$. describe the same physical state; because of that. the state is usually taken to be normalized to unity: $\langle\Psi(t) \mid \Psi(t)\rangle=1$. The normalized wave function has a probabilistic interpretation: $\Psi(\mathbf{r} . t)$ is the probability amplitude of finding the particle at position $\mathbf{r}$ at time $t$; this means that $|\Psi(\mathbf{r}, t)|^2 d^3 r$ is the probability of finding the particle, at time $t$. in the infinitesimal volume $d^3 r$ centered on point $\mathbf{r}$ (see Figure $1.2$ ).

Note that the description of a quantum state is completely different from the one used in classical mechanics, where the state of a particle is specified by its position $\mathbf{r}$ and momentum $\mathbf{p}$ at time $t$.

物理代写|费曼图代写Feynman diagram代考|Observables

An observable is represented by a linear, Hermitian operator acting on the state space. If $A$ is an operator, being linear means that
$$
A\left(c_1|\alpha\rangle+c_2|\beta\rangle\right)=c_1 A|\alpha\rangle+c_2 A|\beta\rangle, \quad|\alpha\rangle .|\beta\rangle \in \mathrm{V}, \quad c_1, c_2 \in \mathbb{C},
$$
and being hermitian means that $A^{\dagger}=A$, where $A^{\dagger}$ is the adjoint of $A$, defined by the relition
$$
\left\langle\beta\left|A^{\dagger}\right| \alpha\right\rangle=\langle\alpha|A| \beta\rangle^* .
$$

In particular. the position of a particle is represented by the operator $\mathbf{r}$, its momentum p by $-i \hbar \nabla$, and its encrgy by the Hamiltonian operator $H$,
$$
H=-\frac{\hbar^2}{2 m} \nabla^2+V(\mathbf{r}, t)
$$
$V(\mathbf{r} . t)$ is the operator that represents the potential energy of the particle, $m$ is the particle’s mass, and $h$ is Planck’s constant $h$ divided by $2 \pi$.

As with states, the representation of observables in quantum mechanics is completely different from that of their classical counterparts, which are simply represented by their numerical values.

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费曼图代考

物理代写|费曼图代写Feynman diagram代考|The quantum state

粒子的量子态,在时间 $t$ ,由一个连续的、单值的、平方可积的波函数描述 $\Psi(\mathbf{r} . t)$ ,在哪里 $\mathbf{r}$ 是粒子的 位置。在狄拉克表示法中,状态由状态向量或 ket 表示, $|\Psi(t)\rangle$ ,它是向量空间的一个元素 $\mathrm{V}$. 我们定 义一个对偶向量空间 \数学 ${V}^{\wedge}$ 谁的元素。称为胸罩。与元素一一对应 $V:$ 是 $|\alpha\rangle \in V \leftrightarrow$ 好的
|语言\阿尔法| \in \mathrm ${\bigvee}^{\wedge}$. 如图 1.I 所示。 ket对应的胸罩 $c|\alpha\rangle$ 是 $c\langle\alpha|$ ,在哪里 $\mathrm{c}^{\wedge}$ 是的复共轭 $c$. kets的内积 $|\alpha\rangle$ 和 $|\beta\rangle$ 表示为 $\langle\beta \mid \alpha\rangle$. 它是一个复数(c-number)。请注意,内积是通过结合胸罩和 ket 获得的。根据定义, $\langle\beta \mid \alpha\rangle=\langle\alpha \mid \beta\rangle^*$. 状态向量 $|\Psi(t)\rangle$ 和 $c|\Psi(t)\rangle$ , 在哪里 $c$ 是任何非泽恩复 数 $(c \in \mathbb{C}-0)$. 描述相同的物理状态;正因为如此。国家通常被认为是统一的: $\langle\Psi(t) \mid \Psi(t)\rangle=1$. 归一化波函数有一个概率解释: $\Psi(\mathbf{r} . t)$ 是在某个位置找到粒子的概率幅度 $\mathbf{r}$ 有时 $t$ ;这意味着 $|\Psi(\mathbf{r}, t)|^2 d^3 r$ 是找到粒子的概率,在时间 $t$. 在无穷小的体积中 $d^3 r$ 以点为中心 (见图 $1.2$ ).
请注意,量子态的描述与经典力学中使用的描述完全不同,经典力学中粒子的状态由其位置指定 $\mathbf{r}$ 和势 头 $\mathbf{p}$ 有时 $t$.

物理代写|费曼图代写Feynman diagram代考|Observables

Observable 由作用于状态空间的线性 Hermitian 算子表示。如果 $A$ 是一个算子,是线性的意味着
$$
A\left(c_1|\alpha\rangle+c_2|\beta\rangle\right)=c_1 A|\alpha\rangle+c_2 A|\beta\rangle, \quad|\alpha\rangle .|\beta\rangle \in \mathrm{V}, \quad c_1, c_2 \in \mathbb{C},
$$
成为厄米特意味着 $A^{\dagger}=A$ , 在哪里 $A^{\dagger}$ 是的伴随 $A$ ,由关系定义
$$
\left\langle\beta\left|A^{\dagger}\right| \alpha\right\rangle=\langle\alpha|A| \beta\rangle^* .
$$
尤其是。粒子的位置由算子表示 $\mathbf{r}$ ,其动量 $\mathrm{p}$ 为 $-i \hbar \nabla$ ,以及哈密顿算子的能量 $H$ ,
$$
H=-\frac{\hbar^2}{2 m} \nabla^2+V(\mathbf{r}, t)
$$
$V(\mathbf{r} . t)$ 是表示粒子势能的算子, $m$ 是粒子的质量,并且 $h$ 是普朗克常数 $h$ 除以 $2 \pi$.
与状态一样,量子力学中可观测量的表示与它们的经典对应物完全不同,后者仅由它们的数值表示。

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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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