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物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYS3101

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在理论物理学中,量子场论(QFT)是一个理论框架,它结合了经典场论、狭义相对论和量子力学。QFT在粒子物理学中被用来构建亚原子粒子的物理模型,在凝聚态物理学中被用来构建类粒子的模型。

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物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYS3101

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|A First Contact with Creation and Annihilation Operators

High-energy interacting particles create other particles, and a relativistic theory must consider multiparticle systems, where the number of particles may vary.

Let us describe what is probably the simplest example of a multiparticle system. ${ }^{67}$ The “particles” are as simple as possible. ${ }^{68}$

Consider a separable Hilbert space with an orthonormal basis $\left(e_{n}\right){n \geq 0}$. The idea is that the state of the system is described by $e{n}$ when the system consists of $n$ particles. The important structure consists of the operators $a$ and $a^{\dagger}$ defined on the domain
$$
\mathcal{D}=\left{\sum_{n \geq 0} \alpha_{n} e_{n} ; \sum_{n \geq 0} n\left|\alpha_{n}\right|^{2}<\infty\right}
$$
by
$$
a\left(e_{n}\right)=\sqrt{n} e_{n-1} ; a^{\dagger}\left(e_{n}\right)=\sqrt{n+1} e_{n+1} .
$$
The definition of $a\left(e_{n}\right)$ is to be understood as $a\left(e_{0}\right)=0$ when $n=0$. The reason for the factors $\sqrt{n}$ and $\sqrt{n+1}$ is not intuitive, and will become clear only gradually.
The notation is consistent, since for each $n, m$,
$$
\left(e_{n}, a\left(e_{m}\right)\right)=\sqrt{m} \delta_{n}^{m-1}=\sqrt{m} \delta_{n+1}^{m}=\left(a^{\dagger}\left(e_{n}\right), e_{m}\right)
$$
where $\delta_{n}^{m}$ is the Kronecker symbol (equal to 1 if $n=m$ and to 0 otherwise).
Exercise 2.17.1 Prove that $a^{\dagger}$ is the adjoint of $a$. Prove in particular that if $|(y, a(x))| \leq$ $C|x|$ for $x \in \mathcal{D}$ then $y \in \mathcal{D}$.

Exercise 2.17.2 Prove that for each $\lambda \in \mathbb{C}$ the operator $a$ has an eigenvector with eigenvalue $\lambda$. Can this happen for a symmetric operator?
It should be obvious from $(2.88)$ that
$$
a^{\dagger} a\left(e_{n}\right)=n e_{n} ; a a^{\dagger}\left(e_{n}\right)=(n+1) e_{n} .
$$
Let us then consider the self-adjoint operator ${ }^{69}$
$$
N:=a^{\dagger} a .
$$
Thus $N\left(e_{n}\right)=n e_{n}$. Since a system in state $e_{n}$ has $n$ particles, the observable corresponding to this operator is “the number of particles”. The operator $N$ is therefore called the number operator.
As another consequence of $(2.90)$,
$$
\left[a, a^{\dagger}\right]\left(e_{n}\right)=e_{n t}
$$

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|The Harmonic Oscillator

The fundamental structure outlined in the previous section is connected to an equally fundamental system, the harmonic oscillator. A classical one-dimensional harmonic oscillator of angular frequency ${ }^{73} \omega$ consists of a point of mass $m$ on the real line which is pulled back to the origin with a force $m \omega^{2}$ times the distance to the origin. The quantum version of this system is the space $\mathcal{H}=L^{2}(\mathbb{R})$ with Hamiltonian
$$
H:=\frac{1}{2 m}\left(P^{2}+\omega^{2} m^{2} X^{2}\right),
$$
where $P$ and $X$ are respectively the momentum and the position operators of Section $2.5$. This is the Hamiltonian $(2.79)$ in the case where $V(x)=m \omega^{2} x^{2} / 2$. That this formula provides a quantized version of the classical harmonic oscillator is not obvious at all. ${ }^{74}$ We will explain in Section $6.6$ the systematic procedure of “canonical quantization” to discover formulas such as (2.77) or (2.95). This procedure is by no means a proof of anything, and the resulting formulas are justified only by the fact that they provide a fruitful model. So there is little harm to accept at this stage that the formula (2.95) is indeed fundamental. We have not proved yet that this formula defines a self-adjoint operator, but this is a consequence of the analysis below.

Exercise 2.18.1 Prove that a symmetric operator which admits an orthonormal basis of eigenvectors is self-adjoint. Hint: If we denote by $\left(e_{n}\right)$ an orthonormal basis of eigenvectors, and $\lambda_{n}$ the eigenvalue of $e_{n}$, the natural domain $\mathcal{D}$ of the operator is
$$
\left{x=\sum_{n} x_{n} e_{n} ; \sum_{n}\left(1+\left|\lambda_{n}\right|^{2}\right)\left|x_{n}\right|^{2}<\infty\right}
$$
The program for this section is first to find a basis of eigenvectors for the Hamiltonian (2.95), and then to examine how some classical quantities transform under quantization.

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

The present section is standard material, but our presentation attempts to balance rigor and readability.

Principle 6 If the states of two systems $\mathcal{S}{1}$ and $\mathcal{S}{2}$ are represented by the unitary rays in two Hilbert spaces $\mathcal{H}{1}$ and $\mathcal{H}{2}$ respectively, the appropriate Hilbert space to represent the system consisting of the union of $\mathcal{S}{1}$ and $\mathcal{S}{2}$ is the tensor product $\mathcal{H}{1} \otimes \mathcal{H}{2}$.

Our first task is to describe this space. ${ }^{2}$ A mathematician would love to see an “intrinsic” definition of this tensor product, a definition that does not use bases or a special representation of these Hilbert spaces. This can be done elegantly as in e.g. Dimock’s book [23]. We shall not enjoy this piece of abstraction and we shall go the ugly way.

If $\left(e_{n}\right){n \geq 1}$ is an orthonormal basis of $\mathcal{H}{1}$ and $\left(f_{n}\right){n \geq 1}$ is an orthonormal basis of $\mathcal{H}{2}$ then the vectors $e_{n} \otimes f_{m}$ constitute an orthonormal basis of $\mathcal{H}{1} \otimes \mathcal{H}{2}$, which is thus the set of vectors of the type $\sum_{n, m \geq 1} a_{n, m} e_{n} \otimes f_{m}$ where the complex numbers $a_{n, m}$ satisfy $\sum_{n, m \geq 1}\left|a_{n, m}\right|^{2}<\infty$. Here the quantity $e_{n} \otimes f_{m}$ is just a notation, which is motivated by the fact that for $x=\sum_{n \geq 1} \alpha_{n} e_{n} \in \mathcal{H}{1}$ and $y=\sum{n \geq 1} \beta_{n} f_{n} \in \mathcal{H}{2}$ one defines $x \otimes y \in$ $\mathcal{H}{1} \otimes \mathcal{H}{2}$ by $$ x \otimes y=\sum{m, n \geq 1} \alpha_{n} \beta_{m} e_{n} \otimes f_{m} .
$$
When either $\mathcal{H}{1}$ or $\mathcal{H}{2}$, or both, are finite-dimensional, the definition is modified in the obvious manner.

Exercise 3.1.1 When $\mathcal{H}{1}$ and $\mathcal{H}{2}$ are finite-dimensional, what is the dimension of $\mathcal{H}{1} \otimes \mathcal{H}{2}$ ? How does it compare with the dimension of the usual product $\mathcal{H}{1} \times \mathcal{H}{2}$ ?
When either $\mathcal{H}{1}$ or $\mathcal{H}{2}$ is infinite-dimensional, $\mathcal{H}{1} \otimes \mathcal{H}{2}$ is an infinite-dimensional Hilbert space. The important structure is the bilinear form from $\mathcal{H}{1} \times \mathcal{H}{2}$ into this space given by (3.1).

Recalling that $(x, y)$ denotes the inner product in a Hilbert space we observe the formula
$$
\left(x \otimes y, x^{\prime} \otimes y^{\prime}\right)=\left(x, x^{\prime}\right)\left(y, y^{\prime}\right),
$$
which is a straightforward consequence of the fact that the basis $e_{n} \otimes f_{m}$ is orthonormal. $^{3}$
The problem with our definition of the tensor product is that one is supposed to check that “it does not depend on the choice of the orthonormal basis”, a tedious task that joins similar tasks under the carpet. ${ }^{4}$ The good news is that all the identifications one may wish for are true. If both $\mathcal{H}{1}$ and $\mathcal{H}{2}$ are the space of square-integrable functions on $\mathbb{R}^{3}$, then $\mathcal{H}{1} \otimes \mathcal{H}{2}$ is the space of square-integrable functions on $\mathbb{R}^{6} .5$ This fits very well with the Dirac formalism: If $|x\rangle$ denotes the Dirac function at $\boldsymbol{x}$, (so that these generalized vectors provide a generalized basis of $\mathcal{H}{1}$, and similarly for $|\boldsymbol{y}\rangle$, then $|\boldsymbol{x}\rangle|\boldsymbol{y}\rangle$ denotes the Dirac function at the point $(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{y}) \in \mathbb{R}^{6}$, and these generalized vectors provide a generalized basis of $\mathcal{H}{1} \otimes \mathcal{H}{2}$. Furthermore, if $f \in \mathcal{H}{1}$ and $g \in \mathcal{H}_{2}$ then $f \otimes g$ identifies with the function $(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{y}) \mapsto$ $f(x) g(y)$ on $\mathbb{R}^{6}$.

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYS3101

量子场论代考

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|A First Contact with Creation and Annihilation Operators

高能相互作用的粒子会产生其他粒子,相对论必须考虑多粒子系统,其中粒子的数量可能会有所不同。

让我们描述一下可能是多粒子系统最简单的例子。67“粒子”尽可能简单。68

考虑具有标准正交基的可分离希尔伯特空间(和n)n≥0. 这个想法是系统的状态描述为和n当系统由n粒子。重要结构由运算符组成一个和一个†在域上定义

\mathcal{D}=\left{\sum_{n \geq 0} \alpha_{n}e_{n} ; \sum_{n \geq 0} n\left|\alpha_{n}\right|^{2}<\infty\right}\mathcal{D}=\left{\sum_{n \geq 0} \alpha_{n}e_{n} ; \sum_{n \geq 0} n\left|\alpha_{n}\right|^{2}<\infty\right}
经过

一个(和n)=n和n−1;一个†(和n)=n+1和n+1.
的定义一个(和n)应理解为一个(和0)=0什么时候n=0. 因素的原因n和n+1不直观,只会逐渐清晰。
符号是一致的,因为对于每个n,米,

(和n,一个(和米))=米dn米−1=米dn+1米=(一个†(和n),和米)
在哪里dn米是克罗内克符号(如果n=米否则为 0)。
练习 2.17.1 证明一个†是的伴随一个. 特别证明如果|(是,一个(X))|≤ C|X|为了X∈D然后是∈D.

练习 2.17.2 证明对于每个λ∈C运营商一个有一个带有特征值的特征向量λ. 对称算子会发生这种情况吗?
应该是显而易见的(2.88)那

一个†一个(和n)=n和n;一个一个†(和n)=(n+1)和n.
然后让我们考虑自伴算子69

ñ:=一个†一个.
因此ñ(和n)=n和n. 由于系统处于状态和n有n粒子,这个算子对应的 observable 就是“粒子个数”。运营商ñ因此称为数运算符。
作为另一个结果(2.90),

[一个,一个†](和n)=和n吨

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|The Harmonic Oscillator

上一节中概述的基本结构连接到一个同样基本的系统,即谐振子。一种经典的角频率一维谐振子73ω由一个质点组成米在用力拉回原点的实线上米ω2乘以到原点的距离。这个系统的量子版本是空间H=大号2(R)与哈密顿量

H:=12米(磷2+ω2米2X2),
在哪里磷和X分别是截面的动量算子和位置算子2.5. 这是哈密顿量(2.79)在这种情况下在(X)=米ω2X2/2. 这个公式提供了经典谐振子的量化版本,这一点并不明显。74我们将在章节中解释6.6“规范量化”的系统过程以发现诸如 (2.77) 或 (2.95) 之类的公式。这个过程绝不是任何事情的证明,并且得到的公式仅通过它们提供了一个富有成效的模型这一事实来证明是合理的。因此,在这个阶段接受公式(2.95)确实是基本的并没有什么坏处。我们还没有证明这个公式定义了一个自伴算子,但这是下面分析的结果。

练习 2.18.1 证明一个对称算子承认特征向量的正交基是自伴的。提示:如果我们用(和n)特征向量的正交基,和λn的特征值和n, 自然域D运营商是

\left{x=\sum_{n} x_{n} e_{n} ; \sum_{n}\left(1+\left|\lambda_{n}\right|^{2}\right)\left|x_{n}\right|^{2}<\infty\right}\left{x=\sum_{n} x_{n} e_{n} ; \sum_{n}\left(1+\left|\lambda_{n}\right|^{2}\right)\left|x_{n}\right|^{2}<\infty\right}
本节的程序是首先找到哈密顿量(2.95)的特征向量的基,然后检查一些经典量在量化下是如何变换的。

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

本节是标准材料,但我们的演示文稿试图平衡严谨性和可读性。

原则 6 如果两个系统的状态小号1和小号2由两个希尔伯特空间中的酉射线表示H1和H2分别地,适当的希尔伯特空间来表示由联合组成的系统小号1和小号2是张量积H1⊗H2.

我们的首要任务是描述这个空间。2数学家很想看到这个张量积的“内在”定义,一个不使用基的定义或这些希尔伯特空间的特殊表示。这可以优雅地完成,例如 Dimock 的书 [23]。我们不会享受这种抽象,我们会走上丑陋的道路。

如果(和n)n≥1是一个正交基H1和(Fn)n≥1是一个正交基H2然后向量和n⊗F米构成一个正交基H1⊗H2,因此是该类型的向量集∑n,米≥1一个n,米和n⊗F米其中复数一个n,米满足∑n,米≥1|一个n,米|2<∞. 这里的数量和n⊗F米只是一个符号,其动机是因为X=∑n≥1一个n和n∈H1和是=∑n≥1bnFn∈H2一个定义X⊗是∈ H1⊗H2经过

X⊗是=∑米,n≥1一个nb米和n⊗F米.
当H1或者H2,或两者都是有限维的,定义以明显的方式修改。

练习 3.1.1 何时H1和H2是有限维的,什么是维H1⊗H2? 它与通常产品的尺寸相比如何H1×H2?
当H1或者H2是无限维的,H1⊗H2是无限维希尔伯特空间。重要的结构是来自的双线性形式H1×H2进入由(3.1)给出的这个空间。

回想起来(X,是)表示希尔伯特空间中的内积,我们观察公式

(X⊗是,X′⊗是′)=(X,X′)(是,是′),
这是一个直接的结果,即基础和n⊗F米是正交的。3
我们对张量积的定义存在的问题是,我们应该检查“它不依赖于正交基的选择”,这是一项繁琐的任务,需要在地毯下加入类似的任务。4好消息是,人们可能希望得到的所有身份都是真实的。如果两者H1和H2是平方可积函数的空间R3, 然后H1⊗H2是平方可积函数的空间R6.5这非常符合狄拉克的形式主义:如果|X⟩表示狄拉克函数X, (因此这些广义向量提供了H1, 同样对于|是⟩, 然后|X⟩|是⟩表示该点的狄拉克函数(X,是)∈R6, 这些广义向量提供了一个广义基础H1⊗H2. 此外,如果F∈H1和G∈H2然后F⊗G与功能标识(X,是)↦ F(X)G(是)上R6.

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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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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|PHYS4040

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物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYS4040

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|One-parameter Unitary Groups and Stone’s Theorem

A (strongly continuous) one-parameter unitary group is simply a (strongly continuous) unitary representation of $\mathbb{R}$, that is a map which associates to $t \in \mathbb{R}$ a unitary operator $U(t)$ on Hilbert space $\mathcal{H}$ in such a manner that
$$
U(s) U(t)=U(s+t),
$$
and (the continuity condition)
$$
\forall x, y \in \mathcal{H}, \lim _{t \rightarrow 0}(x, U(t)(y))=(x, y) .
$$

The archetypical example is the operator $U(t)$ on $L^{2}(\mathbb{R})$ given for $f \in L^{2}$ and $w \in \mathbb{R}$ by
$$
U(t)(f)(w)=\exp (\mathrm{i} t w / h) f(w) .
$$
This is simply the operator “multiplication by the function exp(it $\cdot / \hbar) . “$ Another example is the operator $V(t)$ on $L^{2}(\mathbb{R})$ given for $f \in L^{2}$ and $w \in \mathbb{R}$ by
$$
V(t)(f)(w)=f(w+t) .
$$
In both cases it is a nice exercise of elementary analysis to prove that these operators are strongly continuous. These one-parameter groups are closely related by the Fourier transform. Indeed,
$$
\widehat{V(t)(f)}=U(t) \hat{f} .
$$
Exercise 2.14.1 Make sure you understand every detail of the proof of the important formula (2.55)

Theorem 2.14.2 (Stone’s theorem) There is a one-to-one correspondence between the strongly continuous one-parameter unitary groups on a Hilbert space $\mathcal{H}$ and the self-adjoint operators on $\mathcal{H}$. Given the unitary group $U$, the corresponding self-adjoint operator $A$ is called the infinitesimal generator of U. It is defined by the formula ${ }^{58}$
$$
A(x)=\lim _{t \rightarrow 0} \frac{h}{i}(U(t)(x)-x) .
$$
and its domain $\mathcal{D}=\mathcal{D}(A)$ is the set of $x$ for which the previous limit exists.

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

Consider a physical system, the state of which is described by a vector in $\mathcal{H}$.
Principle 5 If the system does not change with time (not in the sense that it does not evolve, but in the sense that it is not subjected to variable external influences), its evolution between time $t_{0}$ and time $t_{1}$ is described by a unitary operator ${ }^{62} U\left(t_{1}, t_{0}\right)$.

This operator depends only on $t_{1}-t_{0}$, reflecting the fact that the laws of physics are believed not to change with time ${ }^{63}$

Please observe the notation: the evolution $U\left(t_{1}, t_{0}\right)$ is from $t_{0}$ to $t_{1}$. The reason for this notation is that the evolution of the system from $t_{0}$ to $t_{1}$ and then from $t_{1}$ to $t_{2}$ is represented by $U\left(t_{2}, t_{1}\right) U\left(t_{1}, t_{0}\right)$, which also represents the same evolution as $U\left(t_{2}, t_{0}\right)$ so that as in (2.45) these two operators should differ only by a phase, $U\left(t_{2}, t_{1}\right) U\left(t_{1}, t_{0}\right)=c U\left(t_{2}, t_{0}\right)$ for some $c$ of modulus 1. Thus $U\left(t_{2}-t_{1}, 0\right) U\left(t_{1}-t_{0}, 0\right)=c U\left(t_{2}-t_{0}, 0\right)$. This means that $U(t):=$ $U(t, 0)$ should be a projective representation of $\mathbb{R}$ in $\mathcal{H}$, and on physical grounds it should be continuous in some sense. As shown in Section $2.13$ this projective representation arises from a true representation, so we can as well assume that it already is a true representation, and Stone’s theorem describes these. Therefore, there exists a self-adjoint operator $H$ on $\mathcal{H}$ such that
$$
U(t)=\exp (-\mathrm{i} t H / \hbar) .
$$
Probably it is worth making explicit the following fundamental point:
The time-evolution of a quantum system is entirely deterministic.
The minus sign in (2.75) is conventional. The reason for this convention will appear in Section 9.7. Since $h$ has the dimension of an energy times a time, $H$ has the dimension of an energy. It is called the Hamiltonian of the system. Although this is certainly not obvious ${ }^{64}$
The Hamiltonian should be thought of as representing the energy of the system.
A consequence of (2.75) is that if $\psi$ belongs to the domain of $H$, then, by the second part of $(2.64), \psi(t):=U(t)(\psi)$ satisfies the equation
$$
\psi^{\prime}(t)=-\frac{\mathrm{i}}{h} H(\psi(t)) \text {. }
$$

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Schrödinger and Heisenberg Pictures

The previous description of an evolving state $\psi(t)$ and of time-independent operators is called the Schrödinger picture.

We have seen that we may be able to improve matters by re-shuffling the state space using a unitary transformation. A fundamental idea is to try this using a time-dependent unitary transformation $V(t)$, replacing the state $\psi$ by $V(t)(\psi)$, and replacing the operator $A$ by $A(t)=V(t) A V(t)^{-1}$. Here we use a first simple implementation, with $V(t)=$ $\exp ($ it $H / \hbar)=U(t)^{-1}$. This is called the Heisenberg picture. In the Heisenberg picture the state $\psi(t)$ is replaced by $V(t)(\psi(t))=U(t)^{-1} U(t)(\psi)=\psi$, so that states do not change with time. On the other hand, an operator $A$ is replaced by the operator
$$
A(t)=U(t)^{-1} A U(t)=\exp (\mathrm{i} t H / \hbar) A \exp (-\mathrm{i} t H / \hbar) .
$$
Suppose that at time $t=0$ the system is in state $\psi$. Then, in the Schrödinger picture, the average value of $A$ at time $t$ is given by
$$
(\psi(t), A \psi(t))=(U(t) \psi, A U(t) \psi)=\left(\psi, U(t)^{-1} A U(t) \psi\right)=(\psi, A(t) \psi),
$$
where the last expression is the same quantity in the Heisenberg picture. Thus these two pictures are fortunately consistent with each other.

We may wonder why there is anything to gain by moving from the Schrödinger picture, where the simpler objects, the states, evolve, but where the complicated objects, the operators, are constant, to the Heisenberg picture where the simpler objects are constant, but the complicated ones evolve. One reason is that while it is correct in principle that the states, which are simply vectors of $\mathcal{H}$ are simpler objects than operators, it will often happen that the operators of interest have a simple description, while the states have a very complicated one. Another reason will be given at the end of the present section.

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYS4040

量子场论代考

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|One-parameter Unitary Groups and Stone’s Theorem

一个(强连续)单参数酉群只是一个(强连续)酉表示R,这是一张与吨∈R单一算子在(吨)在希尔伯特空间H以这样的方式

在(s)在(吨)=在(s+吨),
和(连续性条件)

∀X,是∈H,林吨→0(X,在(吨)(是))=(X,是).

典型的例子是运营商在(吨)上大号2(R)给予F∈大号2和在∈R经过

在(吨)(F)(在)=经验⁡(一世吨在/H)F(在).
这只是运算符“乘以函数 exp(it⋅/⁇).“另一个例子是运营商在(吨)上大号2(R)给予F∈大号2和在∈R经过

在(吨)(F)(在)=F(在+吨).
在这两种情况下,证明这些算子是强连续的,都是一个很好的初等分析练习。这些单参数组与傅里叶变换密切相关。的确,

在(吨)(F)^=在(吨)F^.
练习 2.14.1 确保你理解重要公式 (2.55) 证明的每一个细节

定理 2.14.2(斯通定理) 在希尔伯特空间上的强连续单参数酉群之间存在一一对应的关系H和自伴算子H. 给定酉群在, 对应的自伴算子一个被称为 U 的无穷小生成器。它由公式定义58

一个(X)=林吨→0H一世(在(吨)(X)−X).
及其域D=D(一个)是集合X存在先前的限制。

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

考虑一个物理系统,其状态由向量描述H.
原则 5 如果系统不随时间变化(不是说它不进化,而是说它不受可变的外部影响),它在不同时间的进化吨0和时间吨1由酉算子描述62在(吨1,吨0).

该运算符仅取决于吨1−吨0,反映了物理定律被认为不会随时间变化的事实63

请注意符号:进化在(吨1,吨0)来自吨0至吨1. 这种表示法的原因是系统从吨0至吨1然后从吨1至吨2表示为在(吨2,吨1)在(吨1,吨0),这也代表了相同的演变在(吨2,吨0)因此,在 (2.45) 中,这两个运算符应该仅相差一个相位,在(吨2,吨1)在(吨1,吨0)=C在(吨2,吨0)对于一些C模数 1. 因此在(吨2−吨1,0)在(吨1−吨0,0)=C在(吨2−吨0,0). 这意味着在(吨):= 在(吨,0)应该是一个投影表示R在H,并且在物理上它在某种意义上应该是连续的。如部分所示2.13这个投影表示来自一个真实的表示,所以我们也可以假设它已经是一个真实的表示,而斯通定理描述了这些。因此,存在一个自伴算子H上H这样

在(吨)=经验⁡(−一世吨H/⁇).
或许有必要明确以下基本点:
量子系统的时间演化完全是确定性的。
(2.75) 中的减号是常规的。这种约定的原因将出现在第 9.7 节中。自从H具有能量乘以时间的维度,H具有能量的维度。它被称为系统的哈密顿量。虽然这肯定不是很明显64
哈密​​顿量应该被认为代表系统的能量。
(2.75) 的结果是,如果ψ属于的领域H,然后,由第二部分(2.64),ψ(吨):=在(吨)(ψ)满足方程

ψ′(吨)=−一世HH(ψ(吨)). 

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Schrödinger and Heisenberg Pictures

先前对演化状态的描述ψ(吨)和时间无关的算子称为薛定谔图。

我们已经看到,我们可以通过使用酉变换重新洗牌状态空间来改善问题。一个基本的想法是使用时间相关的单一变换来尝试这个在(吨), 替换状态ψ经过在(吨)(ψ), 并替换运算符一个经过一个(吨)=在(吨)一个在(吨)−1. 这里我们使用第一个简单的实现,在(吨)= 经验⁡(它H/⁇)=在(吨)−1. 这就是所谓的海森堡图。海森堡画中的国家ψ(吨)被替换为在(吨)(ψ(吨))=在(吨)−1在(吨)(ψ)=ψ,因此状态不会随时间变化。另一方面,运营商一个被运营商取代

一个(吨)=在(吨)−1一个在(吨)=经验⁡(一世吨H/⁇)一个经验⁡(−一世吨H/⁇).
假设当时吨=0系统处于状态ψ. 然后,在薛定谔图上,平均值一个有时吨是(谁)给的

(ψ(吨),一个ψ(吨))=(在(吨)ψ,一个在(吨)ψ)=(ψ,在(吨)−1一个在(吨)ψ)=(ψ,一个(吨)ψ),
其中最后一个表达式与海森堡图中的量相同。因此,这两张照片幸运的是彼此一致。

我们可能想知道为什么从薛定谔图(其中更简单的对象(状态)在进化,但复杂的对象(操作符)是恒定的)到海森堡图(其中更简单的对象是恒定的)会有所收获,但是复杂的进化。一个原因是,虽然原则上是正确的,但状态只是简单的向量H是比操作符更简单的对象,经常会发生感兴趣的操作符有一个简单的描述,而状态有一个非常复杂的描述。另一个原因将在本节末尾给出。

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金融工程代写

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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。

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有限元方法代写

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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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物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYS7076

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物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYS7076

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Projective versus True Unitary Representations

Let us start the discussion of the concepts involved in Definitions $2.10 .1$ and 2.10.3. The word “unitary” refers of course to the fact that each of the operators $U(a)$ is unitary. Unless mentioned otherwise, all representations are unitary, so that we shall nearly always omit the word “unitary”, and the expressions “representation” and “projective representations” have to be understood by default as “unitary representation” and “projective unitary representations”.

To insist that a representation satisfies $r(a, b)=1$ for all $a, b$ we will sometimes say true representation, even though throughout the book, the word “representation” means “true representation”. When we consider a representation that is only a projective representation we will always say so explicitly. It is most important to understand the relationship between representations and projective representations.

  • The concept of “representation” is far more restrictive than the concept of “projective representation”.
  • From the point of view of mathematics, the nice objects are representations. The study of group representations is a vast subject in mathematics.
  • From the point of view of Quantum Mechanics, the natural objects are projective representations.

The following explains an important relationship between representations and projective representations.

Definition 2.11.1 Given a true representation $V$ of $G$, and for $a \in G$ a number $\lambda(a)$ of modulus 1 , the formula
$$
U(a):=\lambda(a) V(a)
$$
defines a projective representation, since (2.45) holds for the function
$$
r(a, b)=\lambda(a b) /(\lambda(a) \lambda(b)) .
$$
When this is the case we will say that the projective representation Uarises from the true representation $V$.

More generally, there is an important idea behind this definition: two projective representations $U, U^{\prime}$ such for each $a \in G$ one has $U(a)=\lambda(a) U^{\prime}(a)$ for some complex number $\lambda(a)$ with $|\lambda(a)|=1$ are to be thought of as “the same projective representation”.

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Mathematicians Look at Projective Representations

This material is not needed to follow the main story. It assumes that you know some very basic group theory. A map $U$ from $G$ to the group $\mathcal{U}(\mathcal{H})$ of unitary transformations of $\mathcal{H}$ is a true representation if and only if it is a group homomorphism. The group $\mathcal{U}(\mathcal{H}$ ) has a remarkable subgroup, the subgroup consisting of the transformations $\lambda 1$ with $|\lambda|=1$. Let us denote by $\mathcal{U}{p}(\mathcal{H})$ the quotient of $\mathcal{U}(\mathcal{H})$ by this subgroup, and by $\Phi$ the quotient map $\mathcal{U}(\mathcal{H}) \rightarrow \mathcal{U}{p}(\mathcal{H})$. Thus the elements of $\mathcal{U}{p}(\mathcal{H})$ are unitary operators “up to a phase”, i.e. up to a multiplicative constant of modulus 1 . It is immediate to check that a map $U$ from a group $G$ into $\mathcal{U}(\mathcal{H})$ is a projective representation in the sense of Definition $2.10 .1$ if and only $\Phi \circ U$ is a group homomorphism from $G$ to $\mathcal{U}{p}(\mathcal{H})$. The important object is thus the map $\Phi \circ U$. Accordingly, mathematicians define a projective representation as a group homomorphism from $G$ to $\mathcal{U}{p}(\mathcal{H})$. This formalizes the idea that two projective representations $U$ and $U^{\prime}$ such that $U(a)=\lambda(a) U^{\prime}(a)$ “are the same projective representation” (because this is the case if and only if $\Phi \circ U=\Phi \circ U^{\prime}$ ). Another benefit of this approach is that it becomes natural to define “continuous projective representations”, a topic which is investigated in Section A.2. In mathematical language, the fundamental question, is, given a projective representation $U$ of $G$, that is a group homomorphism from $G$ to $\mathcal{U}{p}(\mathcal{H})$, whether there exists a true representation $V$, that is a group homomorphism from $G$ to $\mathcal{U}(\mathcal{H})$, such that $U=\Phi \circ V$.

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Projective Representations of R

We do not investigate in detail how true and projective representations are related in general, but we examine this question in the centrally important case $G=\mathbb{R}$. However, we must first discuss a technical question. In the cases of greatest interest, $G$ is a topological group, and to avoid pathologies, one requires also a mild continuity assumption.

Definition 2.13.1 The map $a \mapsto U(a)$ which associates to each element $a$ of $G$ a unitary operator $U(a)$ is called strongly continuous if for each $x \in \mathcal{H}$ the map $a \mapsto U(a)(x)$ from $G$ to $\mathcal{H}$ is continuous.

The topology on $\mathcal{H}$ is the topology induced by its norm, so the condition of strong continuity means that for each $x \in \mathcal{H}$ the norm $\left|U(a)(x)-U\left(a_{0}\right)(x)\right|$ goes to 0 as $a \rightarrow a_{0}$. Despite the adjective “strong”, this condition is much weaker than the continuity of the map $a \mapsto U(a)$ in the operator norm.

A simple but instructive example of a representation is the case where $G=\mathbb{R}$, $\mathcal{H}=L^{2}(\mathbb{R})$ and $U(a)(f) \in L^{2}(\mathbb{R})$ is the function $w \mapsto f(w-a)$. The map $a \mapsto U(a)$ is not continuous when the space of unitary operators is provided with the topology induced by the operator norm but it is strongly continuous (as one sees by approximating $f$ with a continuous function of bounded support).

When the map $a \mapsto U(a)$ is strongly continuous, then for $x, y \in \mathcal{H}$ the map $a \mapsto(x, U(a)(y))$ is continuous. This apparently weaker condition is equivalent to strong continuity. To prove this, assume the weaker condition. Then as $a \rightarrow a_{0},\left(U(a)(x), U\left(a_{0}\right)(x)\right)$ tends to the square of the norm of $U\left(a_{0}\right)(x)$, and since both vectors $U(a)(x)$ and $U\left(a_{0}\right)(x)$ have the same norm they become close to each other (as follows from the relation $\left.|u-v|^{2}=|u|^{2}+|v|^{2}-2 \operatorname{Re}(u, v)\right)$

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYS7076

量子场论代考

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Projective versus True Unitary Representations

让我们开始讨论定义中涉及的概念2.10.1和 2.10.3。“单一”一词当然是指每个运算符在(一个)是单一的。除非另有说明,否则所有表示都是单一的,因此我们几乎总是会省略“单一”一词,并且“表示”和“投影表示”必须默认理解为“单一表示”和“投影单一表示” .

坚持表示满足r(一个,b)=1对所有人一个,b我们有时会说真实再现,尽管在整本书中,“再现”一词的意思是“真实再现”。当我们考虑一个只是投影表示的表示时,我们总是会这样明确地说出来。理解表征和投影表征之间的关系是最重要的。

  • “表示”的概念比“投影表示”的概念要严格得多。
  • 从数学的角度来看,好的对象是表示。群表示的研究是数学中的一门广泛的学科。
  • 从量子力学的角度来看,自然物体是射影表示。

下面解释表示和投影表示之间的重要关系。

定义 2.11.1 给定一个真实的表示在的G,并且对于一个∈G一个号码λ(一个)模数 1 , 公式

在(一个):=λ(一个)在(一个)
定义了一个投影表示,因为 (2.45) 对函数成立

r(一个,b)=λ(一个b)/(λ(一个)λ(b)).
在这种情况下,我们将说投影表示来自真实表示在.

更一般地说,这个定义背后有一个重要的思想:两个投影表示在,在′这样对于每个一个∈G一个有在(一个)=λ(一个)在′(一个)对于一些复数λ(一个)和|λ(一个)|=1被认为是“相同的投影表示”。

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Mathematicians Look at Projective Representations

跟随主要故事不需要此材料。它假设你知道一些非常基本的群论。一张地图在从G到组在(H)的酉变换H是一个真实的表示当且仅当它是一个群同态。群组在(H) 有一个显着的子群,该子群由变换组成λ1和|λ|=1. 让我们用在p(H)的商在(H)由这个子组,并由披商图在(H)→在p(H). 因此元素在p(H)是“直到一个阶段”的酉算子,即直到模数为 1 的乘法常数。立即检查地图在从一组G进入在(H)是定义意义上的投射表示2.10.1当且仅披∘在是来自的群同态G至在p(H). 因此,重要的对象是地图披∘在. 因此,数学家将射影表示定义为群同态G至在p(H). 这形式化了两个投影表示的想法在和在′这样在(一个)=λ(一个)在′(一个)“是相同的投影表示”(因为这是当且仅当披∘在=披∘在′)。这种方法的另一个好处是定义“连续投影表示”变得很自然,这是 A.2 节中研究的主题。在数学语言中,基本问题是,给定一个投影表示在的G, 那是一个群同态G至在p(H), 是否存在真实表示在, 那是一个群同态G至在(H), 这样在=披∘在.

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Projective Representations of R

我们没有详细研究真实和投影表示一般是如何相关的,但我们在中心重要的情况下研究了这个问题G=R. 但是,我们必须首先讨论一个技术问题。在最感兴趣的情况下,G是一个拓扑群,为了避免病态,还需要一个温和的连续性假设。

定义 2.13.1 地图一个↦在(一个)与每个元素相关联一个的G单一算子在(一个)被称为强连续如果对于每个X∈H地图一个↦在(一个)(X)从G至H是连续的。

上的拓扑H是由其范数引出的拓扑,所以强连续性条件意味着对于每个X∈H规范|在(一个)(X)−在(一个0)(X)|变为 0 为一个→一个0. 尽管有形容词“强”,但这种情况比地图的连续性要弱得多一个↦在(一个)在运营商规范中。

表示的一个简单但有启发性的例子是G=R, H=大号2(R)和在(一个)(F)∈大号2(R)是函数在↦F(在−一个). 地图一个↦在(一个)当酉算子的空间具有算子范数诱导的拓扑时,它是不连续的,但它是强连续的(如通过近似F有界支持的连续函数)。

当地图一个↦在(一个)是强连续的,那么对于X,是∈H地图一个↦(X,在(一个)(是))是连续的。这种明显较弱的条件相当于强连续性。为了证明这一点,假设条件较弱。那么作为一个→一个0,(在(一个)(X),在(一个0)(X))趋于范数的平方在(一个0)(X),并且由于两个向量在(一个)(X)和在(一个0)(X)具有相同的范数,它们变得彼此接近(如下关系|在−在|2=|在|2+|在|2−2回覆⁡(在,在))

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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(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。

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物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYSICS 3544

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物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Dirac’s Formalism

It is regrettable that neither the position nor the momentum operator has a basis of eigenvectors, for this would indeed be very convenient. Paul Dirac invented a remarkable formalism to deal with this problem. It is used in almost every physics textbook, where it is typically considered as self-evident. We try to explain some of the basic features and meaning of this formalism here, striving as usual to explain what this means, but with no serious attempt to make matters rigorous.

Dirac’s formalism works beautifully. It allows a great economy of thought and notation. It is however unfriendly to mathematicians, and the mathematically inclined reader must brace for a kind of cold shower, as things are likely to look horrendously confusing at first. Let us stress that it is not necessary to master this formalism to follow most of the rest of this book. Still, we will use it at times, if only to formulate results in the same language as they are found in physics textbooks. The reader who finds the present section overwhelming is encouraged to move on and to come back when the need arises.

As a consequence of the use of Dirac’s formalism, if one looks at a physics textbook discussing (say) particles on the real line, one may find it difficult to recognize any of the previous material. First, one is likely to find very early the sentence “let $|x\rangle$ denote the state of a particle located at $x . . . “$. An element of the position state space $\mathcal{H}=L^{2}(\mathbb{R}$, $\mathrm{d} x)$ that could be said to be located at $x$ would have to be an eigenvector of the position operator $X$ with eigenvalue $x$ and these do not exist. The expression $|x\rangle$ can however be given a meaning in a kind of “distributional sense”. It makes sense only when integrated against a Schwartz function $f$, that is for such a function the integral $\int \mathrm{d} x|x\rangle f(x)$ makes sense as an element of $\mathcal{H}$. The value of this integral is simply the function $f$ seen as an element of $\mathcal{H}$. Quite naturally, we denote by
$|f\rangle$ the function $f \in \mathcal{S}$ seen as an element of $\mathcal{H}$,
so that
$$
|f\rangle=\int \mathrm{d} x|x\rangle f(x) .
$$
This should certainly remind us of a basis expansion $f=\sum_{i}\left(f, e_{i}\right) e_{i}=\sum_{i} e_{i}\left(f, e_{i}\right)$, and physicists think of $|x\rangle$ as a “continuous basis”. In this manner we have given a meaning to the quantity $|x\rangle$ as “an element of $\mathcal{H}$ in the distributional sense”. The principle at work here is important enough to be stated clearly: ${ }^{41}$

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Why Are Unitary Transformations Ubiquitous

Let us go back to the setting of a general Hilbert space, whose elements are denoted $x, y, z, \ldots$. To each observable is associated a self-adjoint operator. Conversely, to each self-adjoint operator is associated an observable (although it is another matter in concrete situations to design an experiment that actually measures it). We now describe a fundamental class of such observables. Given $x \in \mathcal{H}$ of norm $1,(x, x)=1$, the projector $P_{x}(y):=(x, y) x$ is Hermitian since
$$
\left(z, P_{x}(y)\right)=(z, x)(x, y)=(x, z)^{*}(x, y)=((x, z) x, y)=\left(P_{x}(z), y\right)
$$
Exercise 2.9.1 In Dirac’s formalism for a norm-1 vector $|\alpha\rangle$ one writes the projector $P_{\alpha}=|\alpha\rangle\langle\alpha|$. Why does it seem to require no proof that $P_{\alpha}$ is Hermitian?

Thus the operator $P_{x}$ corresponds to an observable $\mathcal{O}$. The possible values of $\mathcal{O}$ are the eigenvalues of $P$, namely 0 and 1 . We may describe $\mathcal{O}$ as asking the question: Is the state of the system equal to $x ?^{48}$ The average value of this operator in state $y$ is given by $\left(y, P_{x}(y)\right)=(y, x)(x, y)=|(x, y)|^{2}$ and is the probability to obtain the answer “yes” to your question. It is called the transition probability between $x$ and $y^{49}$ In physics, the inner product $(x, y)$ is often called an amplitude, so that the transition probability is the square of the modulus of the amplitude. ${ }^{50}$ The transition probability does not change if one multiplies $x$ and $y$ by complex numbers of modulus 1 , as expected from the fact that this multiplication does not change the state represented by either $x$ or $y$.

We should expect that any transformation ${ }^{51}$ which preserves the physical properties of a system preserves the transition probabilities. Transition probabilities are preserved by unitary transformations, since for such a transformation $|(U x, U y)|^{2}=|(x, y)|^{2}$. They are also preserved under anti-unitary transformations, i.e. anti-linear operators which preserve the inner product. Conversely, which are the transformations of $\mathcal{H}$ which preserve transition probabilities? A deep theorem of Eugene Wigner [92, appendix to Chapter 20] shows that this is the case only for unitary and anti-unitary transformations. ${ }^{52}$ A fundamental consequence is that any transformation which preserves the physics of the system corresponds to a unitary or anti-unitary transformation. As we explain in the next section, there are many of these, corresponding to the symmetries of Nature. The symmetries of Nature of a certain type naturally form a group, bringing us to group theory. Furthermore time-evolution will also be represented by a unitary transformation.

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Unitary Representations of Groups

Certain types of invariance in Nature are among the most important guiding principles in developing physical theories about the real world. This will be a recurring theme in this book. It forces us to choose models which satisfy certain symmetries and this implies extremely strict restrictions on the possible forms of physical theories.

In this section we start to use this principle in the simplest case, translation invariance. In physics each observer uses a reference frame to describe the positions of points in space (or in space-time). These reference frames need not have the same origin, may use different privileged directions and may even move with respect to each other. ${ }^{53}$ Here we just consider the situation of different origins. If you study the motion of an object using a different origin for your reference frame than mine, we may disagree on the coordinates of the object, but we should agree that it follows the same laws of physics. Mathematically, the space $\mathbb{R}^{3}$ acts on itself by translations, and we examine first the effect of these translations at a purely classical level. Suppose that the system you are studying is translated by a vector $a^{54}$ The object at position $\boldsymbol{x}$ that you were studying has now been moved to position $\boldsymbol{x}+\boldsymbol{a}$. Say that you use a function $f$ on $\mathbb{R}^{3}$ to measure e.g. the electrical potential at a point of space. Before you translate the system, the value $f(\boldsymbol{x})$ measures the potential at the point $\boldsymbol{x}$. After the translation this value of the potential occurs at the point $\boldsymbol{x}+\boldsymbol{a}$. Thus the value of the new function $U(a)(f)$ you use to measure the potential at this point $x+a$ equals the value of the old function $f$ at the point $x$ :
$$
U(a)(f)(x+a)=f(x)
$$
i.e.
$$
U(a)(f)(x)=f(x-a) .
$$
Observe the all-important minus sign and note the fundamental property $U(\boldsymbol{a}+\boldsymbol{b})=$ $U(\boldsymbol{a}) U(\boldsymbol{b})$

Suppose now that more generally we study a system whose state is described by a vector $x$ in a Hilbert space $\mathcal{H}$. If the system is translated by a vector $a$ we expect that the system will be described by a new state $U(a)(x)$. This new description should not change the physics. The transition probability between $x$ and $y$ should be the same as the transition probability between $U(a)(x)$ and $U(a)(y)$, i.e. $|(x, y)|^{2}=|(U(a)(x), U(a)(y))|^{2}$. According to the discussion of the previous section, $U(a)$ is either unitary or anti-unitary. Moreover, it is obvious that $U(0)$ should be the identity. What becomes very interesting is when we perform two such translations in succession, first by a vector $a$ and then by a vector $b$. The state $x$ is transformed first in $U(a)(x)$ and then in $U(b)(U(a)(x))$. This also amounts to perform the translation by the vector $\boldsymbol{a}+\boldsymbol{b}$, and this transforms the state $x$ into the state $U(\boldsymbol{a}+\boldsymbol{b})(x)$. Therefore $U(b) U(\boldsymbol{a})$ and $U(\boldsymbol{a}+\boldsymbol{b})$ should represent the same transformation of the system.

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYSICS 3544

量子场论代考

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Dirac’s Formalism

遗憾的是位置算子和动量算子都没有特征向量的基,因为这样确实很方便。保罗狄拉克发明了一种非凡的形式主义来解决这个问题。它几乎被用于每一本物理教科书,通常被认为是不言而喻的。我们在这里试图解释这种形式主义的一些基本特征和含义,像往常一样努力解释这意味着什么,但没有认真地试图使事情变得严谨。

狄拉克的形式主义效果很好。它允许大量的思想和符号经济。然而,它对数学家并不友好,喜欢数学的读者必须准备好迎接一场冷水淋浴,因为一开始事情可能看起来非常混乱。让我们强调一下,没有必要掌握这种形式主义来遵循本书其余部分的大部分内容。尽管如此,我们有时仍会使用它,即使只是用与物理教科书相同的语言来表述结果。鼓励发现本节内容不堪重负的读者继续前进,并在需要时返回。

由于使用了狄拉克的形式主义,如果你看一本物理教科书讨论(比如说)实线上的粒子,你可能会发现很难识别任何以前的材料。首先,人们很可能很早就发现“让|X⟩表示粒子的状态位于X…“. 位置状态空间的一个元素H=大号2(R, dX)可以说位于X必须是位置算子的特征向量X有特征值X而这些都不存在。表达方式|X⟩然而,可以赋予某种“分配意义”的含义。只有在与 Schwartz 函数集成时才有意义F,即对于这样的函数,积分∫dX|X⟩F(X)作为一个元素是有意义的H. 这个积分的值就是函数F被视为一个元素H. 很自然,我们表示为
|F⟩功能F∈小号被视为一个元素H,
这样

|F⟩=∫dX|X⟩F(X).
这当然应该提醒我们基础扩展F=∑一世(F,和一世)和一世=∑一世和一世(F,和一世), 物理学家认为|X⟩作为“持续的基础”。通过这种方式,我们赋予了数量一个含义|X⟩作为“一个元素H在分配意义上”。这里的工作原理很重要,可以清楚地说明:41

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Why Are Unitary Transformations Ubiquitous

让我们回到一般希尔伯特空间的设置,其元素表示为X,是,和,…. 每个 observable 都关联一个自伴算子。相反,每个自伴算子都与一个可观察的相关联(尽管在具体情况下设计一个实际测量它的实验是另一回事)。我们现在描述一个基本类的这种可观察对象。给定X∈H规范的1,(X,X)=1, 投影仪磷X(是):=(X,是)X是 Hermitian,因为

(和,磷X(是))=(和,X)(X,是)=(X,和)∗(X,是)=((X,和)X,是)=(磷X(和),是)
练习 2.9.1 在狄拉克的范数 1 向量形式中|一个⟩一个写投影仪磷一个=|一个⟩⟨一个|. 为什么它似乎不需要证明磷一个是厄米特?

因此运营商磷X对应于一个可观察的○. 的可能值○是的特征值磷,即 0 和 1 。我们可以描述○问这个问题:系统的状态是否等于X?48该算子在状态的平均值是是(谁)给的(是,磷X(是))=(是,X)(X,是)=|(X,是)|2是您的问题得到“是”答案的概率。称为之间的转移概率X和是49在物理学中,内积(X,是)通常称为幅度,因此转移概率是幅度模数的平方。50如果一个乘以,转移概率不会改变X和是由模 1 的复数组成,正如预期的那样,这种乘法不会改变任何一个表示的状态X或者是.

我们应该期望任何转变51它保留了系统的物理特性,保留了转换概率。转移概率由酉变换保留,因为对于这样的变换|(在X,在是)|2=|(X,是)|2. 它们还在反酉变换下保留,即保留内积的反线性算子。反之,哪些是变换H哪个保留转换概率?Eugene Wigner [92,第 20 章附录] 的一个深层定理表明,这仅适用于酉和反酉变换。52一个基本的结果是,任何保留系统物理特性的变换都对应于酉变换或反酉变换。正如我们在下一节中解释的那样,其中有很多,对应于自然的对称性。某种类型的自然对称性自然形成一个群,将我们带到群论。此外,时间演化也将由酉变换表示。

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Unitary Representations of Groups

自然中某些类型的不变性是发展关于现实世界的物理理论的最重要的指导原则之一。这将是本书中反复出现的主题。它迫使我们选择满足某些对称性的模型,这意味着对物理理论的可能形式有极其严格的限制。

在本节中,我们开始在最简单的情况下使用这个原则,即平移不变性。在物理学中,每个观察者都使用参考系来描述点在空间(或时空)中的位置。这些参考系不必具有相同的原点,可以使用不同的特权方向,甚至可以相对于彼此移动。53这里我们只考虑不同来源的情况。如果您使用与我的参考系不同的原点来研究物体的运动,我们可能不同意物体的坐标,但我们应该同意它遵循相同的物理定律。数学上,空间R3通过翻译作用于自身,我们首先在纯粹的古典水平上考察这些翻译的效果。假设你正在研究的系统是由一个向量翻译的一个54位置的对象X你正在学习的现在已经移动到位置X+一个. 假设你使用一个函数F上R3例如测量空间点的电势。在翻译系统之前,值F(X)测量该点的电位X. 平移后,该电位值出现在该点X+一个. 因此新函数的值在(一个)(F)你用来衡量此时的潜力X+一个等于旧函数的值F在这一点上X :

在(一个)(F)(X+一个)=F(X)
IE

在(一个)(F)(X)=F(X−一个).
观察最重要的减号并注意基本属性在(一个+b)= 在(一个)在(b)

现在假设更一般地我们研究一个状态由向量描述的系统X在希尔伯特空间H. 如果系统由向量平移一个我们期望系统将由一个新的状态来描述在(一个)(X). 这种新的描述不应该改变物理学。之间的转移概率X和是应该与之间的转移概率相同在(一个)(X)和在(一个)(是), IE|(X,是)|2=|(在(一个)(X),在(一个)(是))|2. 根据上一节的讨论,在(一个)要么是单一的,要么是反单一的。此外,很明显,在(0)应该是身份。变得非常有趣的是,当我们连续执行两个这样的翻译时,首先是一个向量一个然后通过一个向量b. 国家X首先转化为在(一个)(X)然后在在(b)(在(一个)(X)). 这也相当于通过向量执行翻译一个+b,这改变了状态X进入状态在(一个+b)(X). 所以在(b)在(一个)和在(一个+b)应该代表系统的相同转换。

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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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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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物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYSICS 7013

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Position State Space for a Particle

In this section we analyze how the previous machinery works to describe a very simple system, a massive point that can be located anywhere on the real line. This provides a first concrete example, and at the same time allows us to discuss the intricacies of considering infinite-dimensional state spaces. Almost nothing of what we explained in the finite-dimensional case will carry on exactly the same, but a suitable infinite-dimensional reinterpretation of the concepts will basically suffice.

The state space $\mathcal{H}$ is the space $L^{2}=L^{2}(\mathbb{R}, \mathrm{d} x)$ of complex-valued square-integrable functions ${ }^{23}$ on the real line. ${ }^{24}$ An element of $\mathcal{H}$ is thus a complex-valued function ${ }^{25} f$ on $\mathbb{R}$. The traditional terminology is to call this function the wave function. A wave function of norm 1 therefore describes the possible state of a massive point, which for simplicity we will call a particle.

The basic idea is that the position of a particle in state $f$ is not really determined, but that the function $|f|^{2}$ represents the probability density to find this particle at a given location. This statement will eventually appear as the proper interpretation of (2.6) in the present “continuous case”. To develop this idea, consider an interval $I$ of $\mathbb{R}$, and the operator $1_{I}$ defined by $1_{l}(f)(x)=f(x)$ if $x \in I$ and $1_{l}(f)(x)=0$ if $x \notin I$. This operator is bounded since $\left|1_{I}(f)\right| \leq|f|$. After we develop the right generalization of Hermitian operators in infinite dimensions, it will become apparent that this operator corresponds to an observable, and the average value of this observable on the state $f$ is
$$
\left(f, 1_{I}(f)\right)=\int_{I} \mathrm{~d} x|f(x)|^{2},
$$
which is the probability to find the particle in the set $I$. It is worth repeating the fundamental fact: When you actually measure whether the particle is in $I$ or not, you get a yes/no answer. But you are certain to find the particle in $I$ only if its state vector $f$ is an eigenvector of $1_{I}$

of eigenvalue 1, i.e. $f(x)=0$ for $x \notin I$, and you are certain not to find it in $I$ only when $f$ is an eigenvector of $1_{l}$ of eigenvalue 0 , i.e. $f(x)=0$ for $x \in I .^{26}$

In the present setting, the position of the particle is an observable so that it corresponds to a “Hermitian operator” $X$, which will be called the position operator. It is not difficult to guess what the operator $X$ should be. If indeed $|f|^{2}$ represents the probability density that the particle is at a given location, its average position is given by
$$
\int \mathrm{d} x x|f(x)|^{2}=\int \mathrm{d} x f(x)^{*}(x f(x))
$$

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

We introduce now unitary operators between Hilbert spaces. It is a fundamental notion in at least two respects:

  • Mathematically it provides (as explained in this section) a way to recognize whether two different models “are in fact the same”.
  • Physically, countless processes are represented by unitary operators. Why this is the case is explained at the beginning of Section 2.10.

Definition 2.6.1 A linear operator $U$ between Hilbert spaces is called unitary if it is one-to-one, onto, and preserves the norm, $|U(x)|=|x|$.

Unitary transformations are in a sense the “natural class of isomorphisms between Hilbert spaces”. The “polarization identity” $|x+y|^{2}=|x|^{2}+|y|^{2}+2 \operatorname{Re}(x, y)$ shows that a unitary operator preserves the inner product, ${ }^{38}$
$$
(U(x), U(y))=(x, y) .
$$
It is almost obvious that the set $\mathcal{U}(\mathcal{H})$ of unitary operators on a Hilbert space $\mathcal{H}$ forms a group.

Next we reformulate the condition that an operator on a Hilbert space $\mathcal{H}$ is unitary using the notion of adjoint operator. As already noted, for a bounded operator $A$ one has $\mathcal{D}(A)=$ $\mathcal{D}\left(A^{\dagger}\right)=\mathcal{H}$ and
$$
\forall x, y \in \mathcal{H} ;\left(A^{\dagger}(x), y\right)=(x, A(y)) \text {. }
$$
A unitary operator on a Hilbert space is bounded, so its adjoint is defined everywhere. Furthermore by $(2.21)$ one has $\left(U^{\dagger} U(x), y\right)=(U(x), U(y))$ and $(2.20)$ is equivalent to

$U^{\dagger} U=1$. Consequently, an operator on a complex Hilbert space is unitary if and only if it is invertible and
$$
U^{-1}=U^{\dagger}
$$
Thus a unitary operator also satisfies $U U^{\dagger}=1$.
The following trivial fact is stressed because of its considerable importance.

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Momentum State Space for a Particle

To put the ideas of the previous section to use we go back to the model of a massive particle on the line which we studied in Section $2.5$. Let us consider $\mathcal{H}^{\prime}=L^{2}(\mathbb{R}, \mathrm{d} p /(2 \pi h))$, where the notation $\mathrm{d} p /(2 \pi \hbar)$ means that we include the factor $1 /(2 \pi \hbar)$ whenever we integrate in p. Consider the Fourier transform $U: f \mapsto \hat{f}$ of $(1.30)$ from $\mathcal{H}$ to $\mathcal{H}^{\prime}$. It is a unitary operator since it preserves the scalar product by (1.32) and since it has an inverse, the inverse Fourier transform $\varphi \mapsto \check{\varphi}$. The state which was represented by $f \in \mathcal{H}$ is now represented by $\varphi=\hat{f} \in \mathcal{H}^{\prime}$. As in Lemma 2.6.2 the Fourier transform $U$ transports an operator $A$ on $\mathcal{H}$ to the operator $A^{\prime}=U A U^{-1}$ on $\mathcal{H}^{\prime}$ given by $A^{\prime}(\varphi)=\widehat{A(\breve{\varphi})}$. Using (1.33) for $f=\breve{\varphi}$ yields (provided $\varphi$ is well behaved)
$$
P^{\prime}(\varphi)(p)=p \varphi(p)
$$
and, similarly,
$$
X^{\prime}(\varphi)=\mathrm{i} \hbar \frac{\mathrm{d} \varphi}{\mathrm{d} p} .
$$
(The plus sign here is not surprising since (2.19) implies that $\left[X^{\prime}, P^{\prime}\right]=\mathrm{i} \hbar 1$.) It is now the momentum operator which looks simple and the position operator which looks complicated. Just as in position state space $|f|^{2}$ represented the probability density of the location of the particle in state $f$, we can now argue that $|\varphi|^{2}$ represents the probability density of the momentum of the particle (when the basic measure is $\mathrm{d} p / 2 \pi h$ ). For this reason we will call this space $\mathcal{H}^{\prime}$ the momentum state space. Taking the Fourier transform is the standard way to analyze a wave. Thus it can be said that using momentum state space amounts to thinking of a particle as wave. This is the wave-particle duality. ${ }^{39}$

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYSICS 7013

量子场论代考

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Position State Space for a Particle

在本节中,我们将分析以前的机器是如何工作的,以描述一个非常简单的系统,一个可以位于实线上任何位置的巨大点。这提供了第一个具体示例,同时允许我们讨论考虑无限维状态空间的复杂性。我们在有限维情况下解释的内容几乎没有完全相同的情况,但对概念进行适当的无限维重新解释基本上就足够了。

状态空间H是空间大号2=大号2(R,dX)复值平方可积函数23在实线上。24一个元素H因此是复值函数25F上R. 传统的术语是将此函数称为波函数。因此,范数为 1 的波函数描述了一个大质量点的可能状态,为简单起见,我们将其称为粒子。

基本思想是粒子在状态中的位置F不是真的确定,而是函数|F|2表示在给定位置找到该粒子的概率密度。该陈述最终将作为当前“连续案例”中(2.6)的正确解释出现。为了发展这个想法,考虑一个区间我的R, 和运算符1我被定义为1l(F)(X)=F(X)如果X∈我和1l(F)(X)=0如果X∉我. 这个算子是有界的,因为|1我(F)|≤|F|. 在我们开发出无限维 Hermitian 算子的正确推广之后,很明显,这个算子对应于一个可观察的,并且这个可观察的在状态上的平均值F是

(F,1我(F))=∫我 dX|F(X)|2,
这是在集合中找到粒子的概率我. 值得重复一个基本事实:当你实际测量粒子是否在我与否,你会得到一个是/否的答案。但你肯定会在我只有当它的状态向量F是一个特征向量1我

特征值 1,即F(X)=0为了X∉我, 你肯定不会在我只有当F是一个特征向量1l特征值 0 ,即F(X)=0为了X∈我.26

在当前设置中,粒子的位置是可观察的,因此它对应于“厄米算子”X,这将被称为位置运算符。不难猜出运营商是什么X应该。如果确实|F|2表示粒子在给定位置的概率密度,其平均位置由下式给出

∫dXX|F(X)|2=∫dXF(X)∗(XF(X))

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

我们现在介绍希尔伯特空间之间的酉算子。它至少在两个方面是一个基本概念:

  • 从数学上讲,它提供了(如本节所述)一种识别两个不同模型是否“实际上相同”的方法。
  • 在物理上,无数的过程由单一运算符表示。为什么会出现这种情况在 2.10 节的开头进行了解释。

定义 2.6.1 线性算子在希尔伯特空间之间称为酉,如果它是一对一的,并保持范数,|在(X)|=|X|.

酉变换在某种意义上是“希尔伯特空间之间的自然类同构”。“极化身份”|X+是|2=|X|2+|是|2+2回覆⁡(X,是)表明酉算子保留内积,38

(在(X),在(是))=(X,是).
几乎很明显,集合在(H)希尔伯特空间上的酉算子H形成一个群体。

接下来我们重新制定希尔伯特空间上的算子的条件H使用伴随算子的概念是酉的。如前所述,对于有界算子一个一个有D(一个)= D(一个†)=H和

∀X,是∈H;(一个†(X),是)=(X,一个(是)). 
希尔伯特空间上的酉算子是有界的,所以它的伴随是到处定义的。此外通过(2.21)一个有(在†在(X),是)=(在(X),在(是))和(2.20)相当于

在†在=1. 因此,复希尔伯特空间上的算子是酉当且仅当它是可逆的并且

在−1=在†
因此酉算子也满足在在†=1.
强调以下琐碎的事实,因为它相当重要。

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Momentum State Space for a Particle

为了使用上一节的想法,我们回到我们在第 1 节研究的线上的大质量粒子模型2.5. 让我们考虑一下H′=大号2(R,dp/(2圆周率H)), 其中符号dp/(2圆周率⁇)意味着我们包括因素1/(2圆周率⁇)每当我们整合到 p 中时。考虑傅里叶变换在:F↦F^的(1.30)从H至H′. 它是一个酉算子,因为它保留了 (1.32) 的标量积,并且由于它具有逆傅里叶变换披↦披ˇ. 所代表的状态F∈H现在由披=F^∈H′. 如引理 2.6.2 中的傅里叶变换在运输操作员一个上H给运营商一个′=在一个在−1上H′由一个′(披)=一个(披˘)^. 使用(1.33)F=披˘产量(提供披表现良好)

磷′(披)(p)=p披(p)
同样,

X′(披)=一世⁇d披dp.
(这里的加号并不奇怪,因为(2.19)意味着[X′,磷′]=一世⁇1.) 现在是动量算子看起来很简单,而位置算子看起来很复杂。就像在位置状态空间中一样|F|2表示状态中粒子位置的概率密度F,我们现在可以说|披|2表示粒子动量的概率密度(当基本度量为dp/2圆周率H)。出于这个原因,我们将这个空间称为H′动量状态空间。傅里叶变换是分析波的标准方法。因此可以说,使用动量态空间相当于将粒子视为波。这就是波粒二象性。39

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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。

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物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYC90008

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Measuring Two Different Observables on the Same System

Suppose now that we consider a second observable $\mathcal{O}^{\prime}$ with a corresponding Hermitian operator $B$. Then if a system in state $|\alpha\rangle$ is such that it will always yield the same value
14 One should say that the problem here is formulated in a rather outrageous way to make the point clear. The universe seems to have done fine prior to our existing! The problem is nonetheless real. On the one hand, one may argue that Quantum Mechanics applies only to the microscopic world. Then a measurement process will be anything that interacts with a macroscopic object such as a photosensitive chemical in a photographic emulsion and has nothing to do with a conscious observer. On the other hand, if one refuses this arbitrary and ill-defined boundary between macroscopic and microscopic worlds, the quantum realm extends all the way to the consciousness of the observer. It is then very difficult to escape the conclusion that this consciousness plays a role, and matters become very murky. The theory of decoherence tries to address these issues.
15 Including cases where the mathematical justification is not ironclad.
16 The measured value of the observable $O$ in state $|\alpha\rangle$ is a random variable, and as such has an expected value. When we repeat the experiment many times and average the corresponding measurements, the quantity we obtain is near this expected value. This is why both names are used.

when $\mathcal{O}$ is measured, and also when $\mathcal{O}^{\prime}$ is measured, then $|\alpha\rangle$ must be an eigenvector of both $A$ and $B$. Then $[A, B]|\alpha\rangle=0$. When no such $|\alpha\rangle$ exists, ${ }^{17}$ there does not exist a state for which both $\mathcal{O}$ and $\mathcal{O}^{\prime}$ can be measured with certainty. It is simply impossible to ever know at the same time the values of both $\mathcal{O}$ and $\mathcal{O}^{\prime}$ for any state of the system. It is fallacious to think that to know them both one just has to measure $\mathcal{O}$ and then $\mathcal{O}^{\prime}$. After the measurement of $\mathcal{O}^{\prime}$ has taken place you no longer know the value of $\mathcal{O}$. If you measure $\mathcal{O}$, then measure $\mathcal{O}^{\prime}$, and “immediately after” measure $\mathcal{O}$ again, the result of this second measurement of $\mathcal{O}$ will sometimes be different from the result of the first measurement. This is because, as we explained earlier, the measurement of $\mathcal{O}^{\prime}$ has changed the state of the system. Right after the measurement of $\mathcal{O}^{\prime}$, the state of the system is an eigenvector of $B$, and by hypothesis, this eigenvector of $B$ is not an eigenvector of $A$, so that in this state of the system, the result of the measurement of $A$ cannot be predicted with certainty.

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

Heisenberg’s uncertainty principle, which we will study in the present section, is related to but different from the phenomenon of the previous section. If the system is in state $x$ with $(x,[A, B] x) \neq 0$, one cannot measure both observables $\mathcal{O}$ and $\mathcal{O}^{\prime}$ with arbitrary accuracy. We are not talking here of successive measurements on the same experiment, where the first measurement changes the state of the system. We are talking of measurements on different experiments. One repeats the experiment many times, each time measuring either $\mathcal{O}$ or $\mathcal{O}^{\prime}$. If the results of measuring $\mathcal{O}$ are concentrated in a small interval, then the results of measuring $\mathcal{O}^{\prime}$ must spread out. In the important special case where $[A, B]$ is a multiple of the

identity, whatever the state of the system, you can never measure both $\mathcal{O}$ and $\mathcal{O}^{\prime}$ with arbitrary accuracy. A quantitative version of this statement is given in Proposition 2.3.2.
Definition 2.3.1 Consider an observable $\mathcal{O}$ with associated Hermitian operator $A$. The uncertainty $\Delta_{x} A \geq 0$ of $\mathcal{O}$ in the state $x \in \mathcal{H}$ is given by
$$
\left(\Delta_{x} A\right)^{2}:=\left(x, A^{2} x\right)-(x, A x)^{2} .
$$
For instance, in the case of the basic example, the uncertainty of the position in state $x$ is $\sqrt{\sum_{i \leq n} \lambda_{i}^{2}\left|x_{i}\right|^{2}-\left(\sum_{i \leq n} \lambda_{i}\left|x_{i}\right|^{2}\right)^{2}}$. To make sense of $(2.9)$, one may observe that $\left(\Delta_{x} A\right)^{2}$ is just the variance of the probability distribution of Principle 4 , or in other words, $\Delta_{x} A$ is the standard deviation of this probability distribution. The physical content of this definition should be stressed. When you make a measurement of the observable $\mathcal{O}$ for a system in state $x$, you get a random result, and $\Delta_{x} A$ is the standard deviation of this random result. ${ }^{18}$
To explain (2.9) in more mathematical terms, this quantity measures “the squaredeviation of $\mathcal{O}$ from its average in state $x “$. Indeed, denoting by 1 the identity operator of $\mathcal{H}$ (and since $x$ is of norm 1 ),
$$
\left(\Delta_{x} A\right)^{2}=\left(x, A^{\prime 2} x\right)
$$
where the Hermitian operator $A^{\prime}:=A-(x, A x) 1$ is “the deviation of $\mathcal{O}$ from its average in state $x^{\prime \prime}$. When $x$ is an eigenvector of $A$, obviously $\left(\Delta_{x} A\right)^{2}=0$. Conversely, when $\left(\Delta_{x} A\right)^{2}=0$, since
$$
\left(x, A^{\prime 2} x\right)=\left(A^{\prime} x, A^{\prime} x\right)=\left|A^{\prime} x\right|^{2},
$$
then $A^{\prime} x=0$ so that $x$ is an eigenvector of $A$. Therefore, $\left(\Delta_{x} A\right)^{2}=0$ if and only if $x$ is an eigenvector of $A$, i.e. if and only if the measurement of $\mathcal{O}$ in state $x$ offers no uncertainty, in accord with our calling $\Delta_{x} A$ the “uncertainty of $\mathcal{O}$ in state $x$ “.
Observe finally that $\left(x, A^{\prime} x\right)=0$, so that $(2.10)$ means
$$
\left(\Delta_{x} A\right)^{2}=\left(\Delta_{x} A^{\prime}\right)^{2} .
$$

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Finite versus Continuous Models

Mathematicians are trained to think of physical space as $\mathbb{R}^{3}$. But our continuous model of physical space as $\mathbb{R}^{3}$ is of course an idealization, both at the scale of the very large and at the scale of the very small. This idealization has proved to be very powerful, but in the case of Quantum Field Theory, it creates multiple problems, and in particular the infamous infinities (in the form of diverging integrals).

Can we dispense with continuous models and their analytical problems? A physical measurement is made through a device with finite accuracy, and this measurement is no different from the same measurement rounded to the last significant digit. The result of the measurement is also bounded, ${ }^{19}$ so it may yield only finitely many possible values, and we might be able to study physics using only finite-dimensional Hilbert spaces (of huge dimension).
There is a fundamental reason why we stubbornly keep infinite models. Probably the most important guiding principle in finding good models is that a proper theory should be Lorentz invariant, ${ }^{20}$ reflecting the fact that physics should be the same for all inertial observers ${ }^{21}$ (who undergo no acceleration). There is no way this can be implemented in a finite model, say one which replaces the continuous model of physical space by a finite grid. Lorentz invariance can be recovered from a finite model only “in the infinite limit”. Further, there is no canonical choice for such a finite model, so that one has to show that the results obtained by a finite approximation are indeed essentially independent of how this approximation is performed. Heuristically, this is plausible but it is quite another matter to really prove independence. In fact, it can be argued that settling this question is of the same order of difficulty as constructing a continuous model which in some sense would be the limit of the finite model as the grid becomes finer. In the case of Quantum Field Theory, this is a highly non-trivial task. Most importantly, considering finite models does not really solve anything. The infinities reappear in the guise of quantities that blow up as the grid becomes finer, and it is very hard to make sense of this behavior.

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYC90008

量子场论代考

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Measuring Two Different Observables on the Same System

现在假设我们考虑第二个 observable○′具有相应的 Hermitian 算子乙. 那么如果系统处于状态|一个⟩是这样的,它总是会产生相同的价值
14 应该说,这里的问题是以一种相当离谱的方式表述的,以明确这一点。在我们存在之前,宇宙似乎做得很好!问题仍然是真实的。一方面,有人可能会争辩说,量子力学只适用于微观世界。那么测量过程将是与宏观物体相互作用的任何东西,例如照相乳剂中的感光化学物质,与有意识的观察者无关。另一方面,如果拒绝这种在宏观和微观世界之间任意且不明确的界限,那么量子领域就会一直延伸到观察者的意识中。那么很难摆脱这个意识起作用的结论,事情变得非常模糊。退相干理论试图解决这些问题。
15 包括数学论证不明确的情况。
16 可观测的测量值○处于状态|一个⟩是一个随机变量,因此具有期望值。当我们多次重复实验并平均相应的测量值时,我们得到的数量接近这个预期值。这就是使用这两个名称的原因。

什么时候○被测量,并且当○′被测量,然后|一个⟩必须是两者的特征向量一个和乙. 然后[一个,乙]|一个⟩=0. 当没有这样的|一个⟩存在,17不存在一种状态○和○′可以确定地测量。根本不可能同时知道两者的价值○和○′对于系统的任何状态。认为要了解他们两个人只需要衡量的想法是错误的○接着○′. 测量后○′已经发生了你不再知道的价值○. 如果你测量○,然后测量○′, 和“紧随其后”的措施○再次,第二次测量的结果○有时会与第一次测量的结果不同。这是因为,正如我们前面所解释的,测量○′改变了系统的状态。测量后立即○′,系统的状态是一个特征向量乙,并且根据假设,这个特征向量乙不是的特征向量一个,因此在系统的这种状态下,测量的结果一个无法确定地预测。

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

我们将在本节研究的海森堡测不准原理与上一节的现象相关但又有所不同。如果系统处于状态X和(X,[一个,乙]X)≠0, 不能同时测量两个可观察量○和○′具有任意精度。我们在这里不是在谈论同一实验的连续测量,其中第一次测量会改变系统的状态。我们谈论的是不同实验的测量结果。一个人重复实验多次,每次测量○或者○′. 如果测量结果○集中在一个小区间,那么测量的结果○′必须散开。在重要的特殊情况下[一个,乙]是的倍数

身份,无论系统处于何种状态,您永远无法同时衡量两者○和○′具有任意精度。该陈述的定量版本在命题 2.3.2 中给出。
定义 2.3.1 考虑一个可观察的○与关联的 Hermitian 算子一个. 不确定性ΔX一个≥0的○在该州X∈H是(谁)给的

(ΔX一个)2:=(X,一个2X)−(X,一个X)2.
例如,在基本示例的情况下,状态位置的不确定性X是∑一世≤nλ一世2|X一世|2−(∑一世≤nλ一世|X一世|2)2. 理解(2.9), 可以观察到(ΔX一个)2只是原理4的概率分布的方差,或者换句话说,ΔX一个是这个概率分布的标准差。应该强调这个定义的物理内容。当你测量可观察的○对于处于状态的系统X,你得到一个随机结果,并且ΔX一个是这个随机结果的标准差。18
为了用更数学的术语解释(2.9),这个量测量“平方偏差○从它的平均状态X“. 实际上,用 1 表示H(并且由于X是范数 1),

(ΔX一个)2=(X,一个′2X)
Hermitian 算子在哪里一个′:=一个−(X,一个X)1是“的偏差○从它的平均状态X′′. 什么时候X是一个特征向量一个, 明显地(ΔX一个)2=0. 相反,当(ΔX一个)2=0, 自从

(X,一个′2X)=(一个′X,一个′X)=|一个′X|2,
然后一个′X=0以便X是一个特征向量一个. 所以,(ΔX一个)2=0当且仅当X是一个特征向量一个,即当且仅当测量○处于状态X不提供任何不确定性,符合我们的召唤ΔX一个“不确定性○处于状态X“。
最后观察到(X,一个′X)=0, 以便(2.10)方法

(ΔX一个)2=(ΔX一个′)2.

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|Finite versus Continuous Models

数学家受过训练,将物理空间视为R3. 但是我们的物理空间的连续模型为R3当然是一种理想化,无论是在非常大的规模上还是在非常小的规模上。这种理想化已被证明是非常强大的,但在量子场论的情况下,它会产生多个问题,尤其是臭名昭著的无穷大(以发散积分的形式)。

我们可以免除连续模型及其分析问题吗?物理测量是通过具有有限精度的设备进行的,该测量与舍入到最后一个有效数字的相同测量没有什么不同。测量的结果也是有界的,19所以它可能只产生有限多个可能的值,我们可能只使用有限维希尔伯特空间(大维)来研究物理学。
我们顽固地保留无限模型是有根本原因的。寻找好的模型最重要的指导原则可能是正确的理论应该是洛伦兹不变的,20反映所有惯性观察者的物理学应该相同的事实21(没有加速)。这不可能在有限模型中实现,比如用有限网格代替物理空间的连续模型。洛伦兹不变性只能从“无限极限”的有限模型中恢复。此外,这种有限模型没有规范的选择,因此必须证明通过有限逼近获得的结果实际上基本上独立于该逼近的执行方式。从启发式上看,这似乎是合理的,但真正证明独立性是另一回事。事实上,可以说解决这个问题的难度与构建连续模型的难度相同,在某种意义上,随着网格变得更细,这将是有限模型的极限。就量子场论而言,这是一项非常重要的任务。最重要的是,考虑有限模型并不能真正解决任何问题。随着网格变得更细,无穷大以爆炸的数量重新出现,并且很难理解这种行为。

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物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|The Delta Function

Besides reviewing the delta function, this section introduces the idea of a smooth cutoff, how to get rid of the troublesome part of an integral.
Mathematically, the delta “function” $\delta$ is simply the distribution given by
$$
\delta(\zeta)=\zeta(0)
$$
for any test function $\zeta \in \mathcal{S}$. Pretending that the delta “function” is actually a true function we will shamelessly write $(1.12)$ as
$$
\zeta(0)=\int \mathrm{d} x \zeta(x) \delta(x)
$$
The name “delta function” is historical. Physicists have been using this object long before distributions were invented.

Exercise 1.4.1 (a) Convince yourself that it makes perfect sense to say that $\delta(x)=0$ if $x \neq 0$.
(b) Make sure that you understand that despite the terminology, the delta function $\delta$ is not a function in the mathematical sense and that the quantity $\delta(0)$ makes no sense.

(c) Convince yourself from (1.13) that, in the words of physicists, “the delta function $\delta$ is the function of $x$ which is equal to zero for $x \neq 0$ and to infinity for $x=0$, but in such a way that its integral is 1”.
(d) Convince yourself that the derivative of the delta function $\delta$, i.e. the distribution $\delta^{\prime}$ given by $\delta^{\prime}(\zeta)=-\zeta^{\prime}(0)$ “does not look at all like a function”.
For $a \neq 0$ let us define $\delta(a x)$ by
$$
\int \mathrm{d} x \zeta(x) \delta(a x):=\frac{1}{|a|} \int \mathrm{d} x \zeta(x / a) \delta(x)=\frac{1}{|a|} \zeta(0)
$$
so that
$$
\delta(a x)=\frac{1}{|a|} \delta(x)
$$
and in particular $\delta(-x)=\delta(x) .^{13}$

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|The Fourier Transform

Besides reviewing some basic facts about Fourier transforms, this section provides the first example of certain calculations common in physics.

The Fourier transform will play a fundamental role. ${ }^{17}$ Let us temporarily denote by $\mathcal{F}{m}$ the Fourier transform, that is $$ \mathcal{F}{m}(f)(x)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi}} \int \mathrm{d} y \exp (-\mathrm{i} x y) f(y),
$$
where the subscript $m$ reminds you that this is the way mathematicians like to define it (whereas our choice of normalization will be different). The right-hand side is defined for $f$ integrable, and in particular for a Schwartz function $f \in \mathcal{S}$. Using integration by parts in the first equality, and differentiation under the integral sign in the second one, we obtain the fundamental facts that for any test function $f$,
$$
\mathcal{F}{m}\left(f^{\prime}\right)(x)=\mathrm{i} x \mathcal{F}{m}(f)(x) ; \mathcal{F}{m}(x f)=\mathrm{i} \mathcal{F}{m}(f)^{\prime},
$$
where we abuse notation by denoting by $x f$ the function $x \mapsto x f(x)$. An essential fact is that the Fourier transform of a test function is a test function. The details of the proof are a bit tedious, and are given in Section L.1. 18
The Plancherel formula is the equality
$$
\left(\mathcal{F}{m}(f), \mathcal{F}{m}(g)\right)=(f, g),
$$
for $f, g \in \mathcal{S}$, where $(f, g)=\int \mathrm{d} x f(x)^{} g(x)$. It is very instructive to “prove” this formula the way a physicist would, since this is a very simplified occurrence of the type of computations that are ubiquitous in Quantum Field Theory: $$ \begin{aligned} \left(\mathcal{F}{m}(f), \mathcal{F}{m}(g)\right) &=\frac{1}{2 \pi} \int \mathrm{d} x\left(\int \mathrm{d} y_{1} \exp \left(-\mathrm{i} x y_{1}\right) f\left(y_{1}\right)\right)^{} \int \mathrm{d} y_{2} \exp \left(-\mathrm{i} x y_{2}\right) g\left(y_{2}\right) \
&=\frac{1}{2 \pi} \iint \mathrm{d} y_{1} \mathrm{~d} y_{2} f\left(y_{1}\right)^{*} g\left(y_{2}\right) \int \mathrm{d} x \exp \left(\mathrm{i} x\left(y_{1}-y_{2}\right)\right)
\end{aligned}
$$ $=\iint \mathrm{d} y_{1} \mathrm{~d} y_{2} f\left(y_{1}\right)^{} g\left(y_{2}\right) \delta\left(y_{1}-y_{2}\right)$ $=\int \mathrm{d} y_{2} f\left(y_{2}\right)^{} g\left(y_{2}\right)$
$=(f, g)$,

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

We must first stress that one does not “prove” the basic concepts of Quantum Mechanics, or of any physical theory. One builds models, and the ultimate test of the validity of such models is whether they predict correctly the results of experiments. Still, one strives for mathematical consistency and elegance. ${ }^{2}$

The purpose of Mechanics is to describe the state of mechanical systems and to determine their time-evolution. Consider, for example, one of the simplest mechanical systems: a massive dimensionless point. Its state at a given time is described by its position and velocity. That this, indeed, is the correct way to specify even such a simple system is by itself a deep fact: it is the position and the velocity (and not, say, the acceleration) at a given time that determine the future motion of the point. This fact is delicate enough that apparently it is not understood by the general public, which seems to still believe that an astronaut stepping out of the International Space Station (ISS) will start falling toward Earth. ${ }^{3}$

As we pointed out, it is not easy to relate the principles of Quantum Mechanics to actual physical experiments. On the positive side, this means that there is no real loss in starting to learn them even with little knowledge of Classical Mechanics. A very brief introduction to Classical Mechanics will be given in Sections $6.4$ and $6.5$.

Principle $1^{4}$ The state of a physical system is described by a unit vector in a complex ${ }^{5}$ Hilbert space $\mathcal{H}$

This Hilbert space is called the state space, and the unit vector is called the state vector. The state space will always be either finite-dimensional or separable (i.e. admitting a countable orthonormal basis). As in the case of the lowly classical massive point, the correct description of the state of a system encompasses a huge amount of wisdom. The fact that it is done by a vector in Hilbert space allows some of the most surprising features of Quantum Mechanics. It makes physical sense to consider linear combinations of different states. ${ }^{6}$ The principles of Quantum Mechanics, and this one in particular, really do not appeal to our everyday intuition. There seems to be no remedy to this situation.

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYS4125

量子场论代考

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|The Delta Function

除了回顾 delta 函数之外,本节还介绍了平滑截止的概念,以及如何摆脱积分的麻烦部分。
在数学上,delta“函数”d只是由下式给出的分布

d(G)=G(0)
对于任何测试功能G∈小号. 假装delta“函数”实际上是一个真正的函数,我们将无耻地编写(1.12)作为

G(0)=∫dXG(X)d(X)
“delta函数”这个名字是历史性的。早在分布发明之前,物理学家就一直在使用这个对象。

练习 1.4.1 (a) 说服自己,这样说是完全有道理的d(X)=0如果X≠0.
(b) 确保您了解尽管有术语,但 delta 函数d不是数学意义上的函数,并且数量d(0)没有意义。

(c) 从 (1.13) 中说服自己,用物理学家的话来说,“δ 函数d是函数X这等于零X≠0和无穷大X=0, 但其积分为 1”。
(d) 说服自己 delta 函数的导数d,即分布d′由d′(G)=−G′(0)“看起来一点也不像函数”。
为了一个≠0让我们定义d(一个X)经过

∫dXG(X)d(一个X):=1|一个|∫dXG(X/一个)d(X)=1|一个|G(0)
以便

d(一个X)=1|一个|d(X)
特别是d(−X)=d(X).13

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|The Fourier Transform

除了回顾有关傅立叶变换的一些基本事实外,本节还提供了物理学中某些常见计算的第一个示例。

傅里叶变换将发挥重要作用。17让我们暂时表示为F米傅里叶变换,即

F米(F)(X)=12圆周率∫d是经验⁡(−一世X是)F(是),
下标在哪里米提醒您这是数学家喜欢定义它的方式(而我们对标准化的选择会有所不同)。右侧定义为F可积的,特别是对于 Schwartz 函数F∈小号. 使用第一个等式中的部分积分和第二个等式中的积分符号下的微分,我们获得了对于任何测试函数的基本事实F,

F米(F′)(X)=一世XF米(F)(X);F米(XF)=一世F米(F)′,
我们通过表示来滥用符号XF功能X↦XF(X). 一个基本事实是测试函数的傅里叶变换是一个测试函数。证明的细节有点繁琐,在 L.1 节中给出。18
Plancherel 公式是等式

(F米(F),F米(G))=(F,G),
为了F,G∈小号, 在哪里(F,G)=∫dXF(X)G(X). 以物理学家的方式“证明”这个公式是非常有启发性的,因为这是量子场论中普遍存在的计算类型的一个非常简化的例子:

(F米(F),F米(G))=12圆周率∫dX(∫d是1经验⁡(−一世X是1)F(是1))∫d是2经验⁡(−一世X是2)G(是2) =12圆周率∬d是1 d是2F(是1)∗G(是2)∫dX经验⁡(一世X(是1−是2))=∬d是1 d是2F(是1)G(是2)d(是1−是2) =∫d是2F(是2)G(是2)
=(F,G),

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

我们必须首先强调,我们并没有“证明”量子力学或任何物理理论的基本概念。一个人建立模型,对这些模型有效性的最终检验是它们是否正确地预测了实验的结果。尽管如此,人们仍在努力追求数学的一致性和优雅。2

力学的目的是描述机械系统的状态并确定它们的时间演化。例如,考虑一个最简单的机械系统:一个巨大的无量纲点。它在给定时间的状态由它的位置和速度来描述。事实上,即使是这样一个简单的系统,这也是指定的正确方法,这本身就是一个深刻的事实:它是给定时间的位置和速度(而不是加速度),决定了系统未来的运动。观点。这个事实很微妙,显然公众并不理解,他们似乎仍然相信一名宇航员走出国际空间站(ISS)将开始向地球坠落。3

正如我们所指出的,将量子力学原理与实际物理实验联系起来并不容易。从积极的方面来说,这意味着即使对古典力学知之甚少,开始学习它们也不会造成真正的损失。将在章节中给出对经典力学的非常简短的介绍6.4和6.5.

原则14物理系统的状态由复数中的单位向量描述5希尔伯特空间H

这个希尔伯特空间称为状态空间,单位向量称为状态向量。状态空间将始终是有限维的或可分离的(即承认可数正交基)。与低经典质量点的情况一样,对系统状态的正确描述包含了大量的智慧。它是由希尔伯特空间中的向量完成的这一事实允许量子力学的一些最令人惊讶的特征。考虑不同状态的线性组合在物理上是有意义的。6量子力学的原理,尤其是这一原理,真的不符合我们日常的直觉。这种情况似乎没有补救办法。

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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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在理论物理学中,量子场论(QFT)是一个理论框架,它结合了经典场论、狭义相对论和量子力学。QFT在粒子物理学中被用来构建亚原子粒子的物理模型,在凝聚态物理学中被用来构建类粒子的模型。

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

The numerical value of many physical quantities depends on the unit one chooses to measure them. My height is $1.8 \mathrm{~m}$, or $180 \mathrm{~cm}$, or $1.90 \times 10^{-16}$ light-years. The use of light-years here as a unit is weird, but not so much more than the use of centimeters to measure distances at the scale of a nucleon as many textbooks do. (A nucleon has a size of about $10^{-15} \mathrm{~m}=$ $10^{-13} \mathrm{~cm}$.) Tradition unfortunately has more weight than rationality in these matters.

The concept of “physical dimension” (which definitely differs from dimension in the mathematical sense) expresses how the numerical value of a physical quantity depends on the units you choose to measure it. A distance has dimension $[l]$ where $l$ stands of course for length. If you increase the unit of length by a factor 100 , the corresponding measure decreases by a factor $100: 100 \mathrm{~cm}=1 \mathrm{~m}$. Then a surface has dimension $\left[l^{2}\right]:(100)^{2} \mathrm{~cm}^{2}=$ $1 \mathrm{~m}^{2}$. A volume has dimension $\left[l^{3}\right]: 1 \mathrm{~km}^{3}=\left(10^{3}\right)^{3} \mathrm{~m}^{3}=10^{9} \mathrm{~m}^{3}$. The unit of time can be chosen independently from the unit of length. Time has dimension [t], so speed, which is a distance divided by a time, has dimension $\left[l t^{-1}\right]$. Thus $1 \mathrm{~m} / \mathrm{s}=3,600 \mathrm{~m} / \mathrm{h}=3.6 \mathrm{~km} / \mathrm{h}$. Acceleration, which is a change of speed divided by a time, has dimension $\left[l t^{-2}\right]$. It is of course a convention to choose time and length as fundamental quantities. One could make other choices, such as choosing time and speed as fundamental quantities. This is indeed basically what is actually done. Since 1983 , in the international system the speed of light is defined to be exactly
$$
c=299,792,458 \mathrm{~m} / \mathrm{s}
$$
and this serves as a definition of the meter given the unit of time. ${ }^{1}$
A formula in physics must give a correct result independently of the system of units used. This is a strong constraint. This is why it often makes sense to multiply or divide quantities of different dimensions, but it never makes sense to add them. As we learn in kindergarten,you do not add pears with bananas. Furthermore, when a quantity occurs in a formula as the argument of, say, an exponential, it must be dimensionless, i.e. its value must be independent of the unit system. To understand a formula in physics it always helps to check that it makes sense with respect to dimension, a task we will perform many times.

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

Since to enjoy this topic one has to read the work of physicists, it is best to adopt their notation from the beginning. Complex numbers play a central role, and the conjugate of a complex number $a$ is denoted by $a^{*}$. Even some of the best authors let the reader decide

whether $i$ denotes a complex number with $i^{2}=-1$ or an integer index. Since this requires no extra work, the complex number will be denoted by $i$, so that $i^{*}=-i$.

When working with complex Hilbert spaces we adopt the convention that the inner product $(\cdot,$, is anti-linear in the first variable (while often mathematicians use the convention that it is anti-linear in the second variable). One says that the inner product is sesqui-linear. That is, as another example of our notation for complex conjugation, we write
$$
(a x, y)=a^{}(x, y) $$ for any vectors $x, y$ and any complex number $a$. Moreover $$ (y, x)=(x, y)^{} .
$$
The norm $|x|$ of a vector $x$ is given by $|x|^{2}=(x, x)$, and we recall the Cauchy-Schwarz inequality
$$
|(x, y)|^{2} \leq|x|^{2}|y|^{2}
$$
where $|a|$ denotes the modulus of the complex number $a$. A basic example of a complex Hilbert space ${ }^{5}$ is the space $\mathbb{C}^{n}$, where the inner product is defined by $(x, y)=\sum_{i \leq n} x_{i}^{} y_{i}$, with the obvious notation $x=\left(x_{i}\right){i \leq n}$. Another very important example is the space $L^{2}(\mathbb{R})$ of complex-valued functions $f$ on the real line for which $\int{\mathbb{R}}|f|^{2} \mathrm{~d} x=\int_{\mathbb{R}}|f(x)|^{2} \mathrm{~d} x<\infty$, where $|f(x)|$ denotes the modulus of $f(x)$. The inner product is then given by $(f, g)=$ $\int_{\mathbb{R}} f^{} g \mathrm{~d} x$. A physicist would actually write
$$
(f, g)=\int_{-\infty}^{\infty} \mathrm{d}^{1} x f(x)^{*} g(x),
$$
where the superscript 1 refers to the fact that one integrates for a one-dimensional measure. The reason for which the $\mathrm{d}^{1} x$ is put before the function to integrate is that this makes the formula easier to parse when there are multiple integrals. We will use this convention systematically. We will not however mention the dimension in which we integrate when this dimension is equal to one.

An operator $A$ on a finite-dimensional Hilbert space $\mathcal{H}$ is simply a linear map $\mathcal{H} \rightarrow \mathcal{H}$. Its adjoint $A^{\dagger}$ is defined by
$$
\left(A^{\dagger}(x), y\right)=(x, A(y))
$$
for all vectors $x, y$. (Mathematicians would use the notation $A^{*}$ rather than $A^{\dagger}$.)

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

Laurent Schwartz invented the theory of distributions to give a rigorous meaning to many formal calculations of physicists. The theory of distributions is a fully rigorous part of mathematical analysis. In the main text however we will use only the very basics of this theory at a purely informal level. In Appendix $L$ the reader may find an introduction to rigorous methods.

We will consider distributions on $\mathbb{R}^{n}$ but here we assume $n=1$. The central object is the space $\mathcal{S}=\mathcal{S}(\mathbb{R})$ of rapidly decreasing functions, called also test functions or Schwartz functions. A complex-valued ${ }^{7}$ function $\zeta$ on $\mathbb{R}$ is a test function if it has derivatives of all orders and if for any integers $k, n \geq 0$ one has 8
$$
\sup _{x}\left|x^{n} \zeta^{(k)}(x)\right|<\infty .
$$
A distribution is simply a linear functional (which also satisfies certain regularity conditions which will not concern us before we reach Appendix L, as they will be satisfied in all the examples we will consider). That is, a distribution $\Phi$ is a complex linear map from $\mathcal{S}$ to $\mathbb{C}$, and for each test function $\zeta$ the number $\Phi(\zeta)$ makes sense. Such a distribution should actually be called a tempered distribution, but we will simply say “distribution” since we will

hardly consider any other type of distribution. Tempered distributions are also known under the name of generalized functions. This name has the advantage of explaining the point of the theory of distributions: it generalizes the theory of functions. Indeed, a sufficiently well-behaved function ${ }^{9} f$ defines a distribution (= generalized function) $\Phi_{f}$ by the formula
$$
\Phi_{f}(\zeta)=\int \mathrm{d} x \zeta(x) f(x)
$$

物理代写|量子场论代写Quantum field theory代考|PHYS5125

量子场论代考

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

许多物理量的数值取决于人们选择测量它们的单位。我的身高是1.8 米, 或者180 C米, 或者1.90×10−16光年。这里使用光年作为一个单位很奇怪,但并不像许多教科书那样使用厘米来测量核子尺度的距离。(一个核子的大小约为10−15 米= 10−13 C米.) 不幸的是,在这些问题上,传统比理性更重要。

“物理维度”的概念(与数学意义上的维度绝对不同)表达了物理量的数值如何取决于您选择测量它的单位。距离有维度[l]在哪里l当然代表长度。如果将长度单位增加 100 倍,则相应的度量会减少一个倍数100:100 C米=1 米. 然后一个表面有尺寸[l2]:(100)2 C米2= 1 米2. 卷有维度[l3]:1 ķ米3=(103)3 米3=109 米3. 时间单位可以独立于长度单位来选择。时间有维度[t],所以速度,即距离除以时间,有维度[l吨−1]. 因此1 米/s=3,600 米/H=3.6 ķ米/H. 加速度是速度的变化除以时间,它有维度[l吨−2]. 选择时间和长度作为基本量当然是一种惯例。人们可以做出其他选择,例如选择时间和速度作为基本量。这确实基本上是实际所做的。自1983年以来,在国际体系中,光速被精确定义为

C=299,792,458 米/s
这可以作为给定时间单位的米的定义。1
物理学中的公式必须独立于所使用的单位系统给出正确的结果。这是一个强约束。这就是为什么乘以或除以不同维度的数量通常是有意义的,但将它们相加却毫无意义。正如我们在幼儿园学习的那样,您不要在香蕉中添加梨。此外,当一个量出现在公式中作为参数时,比如指数,它必须是无量纲的,即它的值必须与单位系统无关。要理解物理学中的公式,检查它在维度方面是否有意义总是有帮助的,这是我们将多次执行的任务。

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

既然要享受这个话题,就必须阅读物理学家的工作,最好从一开始就采用他们的符号。复数起着核心作用,复数的共轭一个表示为一个∗. 甚至一些最优秀的作者也让读者自己决定

无论一世表示一个复数一世2=−1或整数索引。由于这不需要额外的工作,因此复数将表示为一世, 以便一世∗=−一世.

当处理复杂的希尔伯特空间时,我们采用内积的约定(⋅,, 在第一个变量中是反线性的(而数学家经常使用它在第二个变量中是反线性的约定)。有人说内积是倍半线性的。也就是说,作为复共轭符号的另一个例子,我们写

(一个X,是)=一个(X,是)对于任何向量X,是和任何复数一个. 而且

(是,X)=(X,是).
规范|X|向量的X是(谁)给的|X|2=(X,X), 我们回想起 Cauchy-Schwarz 不等式

|(X,是)|2≤|X|2|是|2
在哪里|一个|表示复数的模一个. 复希尔伯特空间的一个基本例子5是空间Cn,其中内积定义为(X,是)=∑一世≤nX一世是一世, 带有明显的符号X=(X一世)一世≤n. 另一个非常重要的例子是空间大号2(R)复值函数F在实际线上∫R|F|2 dX=∫R|F(X)|2 dX<∞, 在哪里|F(X)|表示模数F(X). 内积由下式给出(F,G)= ∫RFG dX. 物理学家实际上会写

(F,G)=∫−∞∞d1XF(X)∗G(X),
其中上标 1 指的是对一维度量进行积分这一事实。其原因d1X放在要积分的函数之前是为了在有多个积分时更容易解析公式。我们将系统地使用这个约定。然而,当这个维度等于一时,我们不会提及我们整合的维度。

运营商一个在有限维希尔伯特空间上H只是一个线性映射H→H. 它的伴随一个†定义为

(一个†(X),是)=(X,一个(是))
对于所有向量X,是. (数学家会使用符号一个∗而不是一个†.)

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

Laurent Schwartz 发明了分布理论,为物理学家的许多形式计算赋予了严格的含义。分布理论是数学分析的一个完全严谨的部分。然而,在正文中,我们将仅在纯粹的非正式层面上使用该理论的基础知识。在附录中大号读者可能会找到有关严格方法的介绍。

我们将考虑分布在Rn但在这里我们假设n=1. 中心对象是空间小号=小号(R)快速递减函数,也称为测试函数或 Schwartz 函数。复值7功能G上R是一个测试函数,如果它具有所有阶的导数并且对于任何整数ķ,n≥0一个有 8 个

支持X|XnG(ķ)(X)|<∞.
分布只是一个线性泛函(它也满足某些在我们到达附录 L 之前不会关心的规律性条件,因为它们将在我们将考虑的所有示例中得到满足)。也就是说,一个分布披是一个复杂的线性映射小号至C,并且对于每个测试函数G号码披(G)说得通。这种分布实际上应该称为调和分布,但我们将简单地说“分布”,因为我们将

几乎不考虑任何其他类型的分布。调和分布也称为广义函数。这个名称的优点是解释了分布理论的要点:它概括了函数理论。确实,一个行为良好的函数9F定义分布(= 广义函数)披F由公式

披F(G)=∫dXG(X)F(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。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写