36、量子力学中的Hamilton - Jacobi理论与边界探讨

量子力学中的Hamilton - Jacobi理论与边界探讨

量子系统与Hamilton - Jacobi理论的关联

量子系统包含依据薛定谔方程传播的波和具有连续轨迹的粒子。粒子的轨迹由波按照引导方程决定:
[m\frac{dq_i}{dt} = \left.\frac{\partial S}{\partial q_i}\right|_{q_i = q_i(t)}]
并且粒子的概率分布始终由 (|\psi|^2 = R^2) 给出。当把 (\psi = R \exp(iS/\hbar)) 代入多粒子薛定谔方程时,也有类似的结论。

然而,Holland指出引导波理论与经典Hamilton - Jacobi理论的关系并不清晰。具体如下:
- 引导定律的谜团 :引导定律(上述引导方程)像是一个使经典系统运动变得简单的正则变换的一半,但另一半是什么,以及它能否与哈密顿或Hamilton - Jacobi理论相关联并不明确。
- 量子Hamilton - Jacobi方程的差异 :由于 (Q) 依赖于 (S),量子Hamilton - Jacobi方程实际上包含了 (S) 的高阶导数,这与经典的Hamilton - Jacobi方程截然不同。

为了解决这些问题,Holland尝试将引导波理论表述为哈密顿理论。他将 (Q) 视为与经典势 (V) 类似的场函数,把单粒子系统的哈密顿量表示为:
[H(q_i, p_i, t) = \frac{1}{2m}\sum_{i} (p_i^2 + Q(q_i, t) + V(q_i, t))]
但这种处理方式面临三个障碍

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值