12、拉普拉斯算子基态与量子图基态的正定性研究

拉普拉斯算子基态与量子图基态的正定性研究

1. 半无限边存在时算子的连续谱

在存在半无限边的情况下,算子具有连续谱分支。为证明这一结果,需要用到相关定理。已知(\sum_{c}(B) = \sum_{c}(A))(这里(\sum_{c})表示算子的连续谱)。已经证明(L_{D}^{q,a}(\Gamma))的谱包含重数为(N_{i})的连续谱分支([0, \infty))。通过修改定理 4.6 的证明可知,预解式((L_{S}^{q,a} - \lambda)^{-1} - (L_{D}^{q,a} - \lambda)^{-1})的秩至多为(D = 2N_{c} + N_{i})。需要考虑的是,在半无限区间的情况下,方程 (4.27) 只有一个平方可积解。

定理 4.9 :具有(N_{i})条半无限边的有限度量图(\Gamma)上的磁薛定谔算子(L_{S}^{q,a}(\Gamma))的谱包含重数为(N_{i})的连续谱分支([0, \infty)),负谱由有限个特征值组成。需要注意的是,该定理并未提及正离散谱的情况,正离散谱可能为空,也可能存在嵌入特征值,对应嵌入特征值的特征函数在所有半无限边上必然为零。

2. 标准拉普拉斯算子的基态

2.1 基态特征函数

对于标准拉普拉斯算子(L^{st}(\Gamma)),其由度量图(\Gamma)唯一确定,其谱有时也被称为图(\Gamma)的谱。已经知道常数函数(\psi_{1}(x) \equiv 1)是对应特征值(\lambda_{1} = 0)的特征函数,它满足以下条件:
- (-\psi_{1}’‘(x) = 0);
- 满

% 一维薛定谔方程虚时演化求基态和第一激发波函数 clear; clc; %% 参数设置 dt = 0.00001; Lx = 7; dx = 0.001; x = -Lx+3:dx:Lx; Nx = length(x); %% 势阱 V = 4*x^2 - 6*x^3 + x^4 a = 4; b = 6; c = 1; V_trap = a*x.^2 - b*x.^3 + c*x.^4; %% 方法 Crank-Nicolson方法 fprintf('开始Crank-Nicolson方法虚时演化...\n'); % 构造哈密顿矩阵 e = ones(Nx,1); Lap = spdiags([e -2*e e], -1:1, Nx, Nx) / dx^2; H = -0.5 * Lap + spdiags(V_trap', 0, Nx, Nx); % Crank-Nicolson矩阵 I = speye(Nx); A = I + 0.5*dt*H; B = I - 0.5*dt*H; %% 计算基态波函数 fprintf('计算基态波函数...\n'); % 初始波函数 - 高斯波包(无节点) phi_ground = exp(-0.5*x.^2)'; phi_ground = phi_ground / sqrt(phi_ground' * phi_ground * dx); % 虚时演化 for it = 1:2000 phi_ground = A \ (B * phi_ground); phi_ground = phi_ground / sqrt(phi_ground' * phi_ground * dx); end fprintf('基态波函数计算完成\n'); %% 计算第一激发波函数 fprintf('计算第一激发波函数...\n'); % 初始波函数 - 选择基态正交的奇函数(有一个节点) phi_excited = x' .* exp(-0.5*x.^2); phi_excited = phi_excited / sqrt(phi_excited' * phi_excited * dx); % 虚时演化,每一步都基态正交化 for it = 1:2000 % 演化一步 phi_excited = A \ (B * phi_excited); % Gram-Schmidt正交化:减去基态重叠的部分 overlap = phi_ground' * phi_excited * dx; phi_excited = phi_excited - overlap * phi_ground; % 归一化 phi_excited = phi_excited / sqrt(phi_excited' * phi_excited * dx); end fprintf('第一激发波函数计算完成\n'); %% 绘制波函数和势阱 figure('Position', [100, 100, 800, 600]); yyaxis left plot(x, phi_ground, 'b-', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', '基态波函数'); hold on; plot(x, phi_excited, 'r-', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', '第一激发波函数'); ylabel('波函数 \psi(x)', 'FontSize', 14, 'Color', 'k'); yyaxis right plot(x, V_trap, 'g-', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', '势阱 V(x)'); ylabel('势能 V(x)', 'FontSize', 14, 'Color', 'g'); xlabel('位置 x', 'FontSize', 14); title('基态和第一激发波函数势阱形状', 'FontSize', 16); grid on; % 添加例 legend('Location', 'northeast');这个程序正确吗
10-30
通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频的可视化分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期成分谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析短时倒谱的基本理论及其傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期特征提取故障诊断;③为语音识别、机械设备状监测、振动信号分析等研究提供技术支持方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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