2、无限维正交群的自旋表示及相关理论

无限维正交群的自旋表示及相关理论

1. 引言

在物理领域,有许多模型和理论涉及到复杂的数学结构和物理现象。例如,伊辛模型用于描述铁等材料的铁磁性等物理现象。在可处理的近似中,通常假设只有最近邻之间存在相互作用。在某个临界点,如温度点,物理系统会发生二阶相变,即熵作为温度的函数是连续的,但它的导数是不连续的,从而改变其物理状态。此时,晶格间距变得无关紧要,形成了一种尺度不变的理论。在共形不变的情况下,该理论或模型由维拉索罗代数控制,其表示理论决定了相变的临界指数,这些临界指数指定了空间分离中的某些幂律行为,可在实验室中测量。

另外,维拉索罗代数还通过微分同胚群进入弦理论。简单来说,人们想描述无参数化的弦,但发现描述参数化的弦更方便。微分同胚群通过改变参数化作用于参数化弦的状态希尔伯特空间。弦是一维物体,是流形上的数学曲线,运动时会在闵可夫斯基时空中扫出一个“世界面”,弦上的点被视为不可区分的,所以参数化没有物理意义。

下面将系统地介绍无限维正交群的自旋表示相关内容。

2. 无限维正交群的自旋表示

2.1 福克希尔伯特空间

福克希尔伯特空间由物理学家V. Fock在1932年引入,作为量子场论的工作基础。F. Murray和J. von Neumann在1936年首次详细描述了希尔伯特空间的有限张量积。

设$\mathcal{H}$是一个可分复希尔伯特空间,内积为$(\cdot, \cdot)$,右参数为复线性。$\mathcal{H}$中的向量描述了给定量子物理系统的单粒子物理状态。

  • n - 粒子空间 :对于$n \in \
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
提供了一套完整的基于51单片机的DDS(直接数字频率合成)信号波形发生器设计方案,适合电子爱好者、学生以及嵌入式开发人员学习和实践。该方案详细展示了如何利用51单片机(以AT89C52为例)结合AD9833 DDS芯片来生成正弦波、锯齿波、三角波等多种波形,并且支持通过LCD12864显示屏直观展示波形参数或状态。 内容概述 源码:包含完整的C语言编程代码,适用于51系列单片机,实现了DDS信号的生成逻辑。 仿真:提供了Proteus仿真文件,允许用户在软件环境中测试整个系统,无需硬件即可预览波形生成效果。 原理图:详细的电路原理图,指导用户如何连接单片机、DDS芯片及其他外围电路。 PCB设计:为高级用户准备,包含了PCB布局设计文件,便于制作电路板。 设计报告:详尽的设计文档,解释了项目背景、设计方案、电路设计思路、软硬件协同工作原理及测试结果分析。 主要特点 用户交互:通过按键控制波形类型和参数,增加了项目的互动性和实用性。 显示界面:LCD12864显示屏用于显示当前生成的波形类型和相关参数,提升了项目的可视化度。 教育价值:本资源非常适合教学和自学,覆盖了DDS技术基础、单片机编程和硬件设计多个方面。 使用指南 阅读设计报告:首先了解设计的整体框架和技术细节。 环境搭建:确保拥有支持51单片机的编译环境,如Keil MDK。 加载仿真:在Proteus中打开仿真文件,观察并理解系统的工作流程。 编译与烧录:将源码编译无误后,烧录至51单片机。 硬件组装:根据原理图和PCB设计制造或装配硬件。 请注意,本资源遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,使用时请保留原作者信息及链接,尊重原创劳动成果。
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