13、原子量子动力学计算方法

原子量子动力学计算方法

原子量子动力学计算方法

1. 有限元方法:弹性边界条件

在处理径向本征态时,我们将其在区间 $[0, b]$ 上展开到一个完备基集 $u_i(r)$ 上:
$$P_{\epsilon l}(r) = \sum_{j = 1}^{N_s} C_{j}^{(\epsilon l)} u_j(r), \quad P_{\epsilon l}(b) \neq 0$$
其中 $P_{\epsilon l}(0) = 0$,$N_s$ 是基 $u_j(r)$ 的大小。我们寻求满足本征值方程的解:
$$(\hat{h} l - \epsilon \mathbf{1}) P {\epsilon l}(r) = 0$$
将此方程左边乘以 $u_i(r)$ 并在 $[0, b]$ 上积分,直接得到:
$$\sum_{i = 1}^{N_s} \left( \langle u_i | h_l | u_j \rangle - \epsilon \langle u_i | u_j \rangle \right) C_{j}^{\epsilon l} = 0$$
如果我们将展开系数收集到向量 $C_{\epsilon l}^T = \begin{pmatrix} C_{1}^{(\epsilon l)} & C_{2}^{(\epsilon l)} & \cdots & C_{N_s}^{(\epsilon l)} \end{pmatrix}$ 中,那么这个方程可以表述为矩阵方程:
$$A_l(\epsilon) \cdot C = [h_l - \epsilon S] \cdot C_{\epsilon l} = 0$$

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,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与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与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与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程础,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与动力学建模方法;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与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与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与仿真方法拓展自身研究思路。
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