26、排列不变性与酉不变概率测度

排列不变性与酉不变概率测度

1. 排列不变向量与算子

在量子信息理论中,排列不变性是一个重要的概念,它涉及到向量和算子在排列操作下的不变性。

1.1 反对称子空间的维度

设 (X) 是一个复欧几里得空间,(n) 是一个正整数。对于满足 (b_1 < \cdots < b_n) 的 (n) 元组 ((b_1, \cdots, b_n) \in \Sigma_n),有如下关系:
(\Pi_X \wedge^n(e_{a_1} \otimes \cdots \otimes e_{a_n}) = \Pi_X \wedge^nW_{\pi}(e_{b_1} \otimes \cdots \otimes e_{b_n}) = \text{sign}(\pi)\Pi_X \wedge^n(e_{b_1} \otimes \cdots \otimes e_{b_n}) = \text{sign}(\pi)\sqrt{n!}u_{b_1, \cdots, b_n})
由此可得:
(\text{im}(\Pi_X \wedge^n) \subseteq \text{span}{u_{a_1, \cdots, a_n} : (a_1, \cdots, a_n) \in \Sigma_n, a_1 < \cdots < a_n})
这表明反对称子空间的维度等于满足 (a_1 < \cdots < a_n) 的 (n) 元组 ((a_1, \cdots, a_n) \in \Sigma_n) 的数量,即:
(\dim(X \wedge^n) = \binom{\dim(X)}{n})

1.2 排
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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