7、量子场论微扰量化实用指南

量子场论微扰量化实用指南

1. 引言

在量子场论的研究中,我们已经能够对经典自由场理论进行量子化。自由场理论的拉格朗日密度在场量上是二次的,运动方程是线性的。通过傅里叶分解,自由场可以用谐振子来重新表示。然而,实际的物理系统中存在场的相互作用,这就需要我们引入新的方法来处理。

常见的场相互作用包括 λϕ⁴(“phi - four”)、ψψϕ̅g(汤川相互作用)、ψγ̅μμieA(电磁相互作用)或 μνμνAA AATr([, ][, ])(杨 - 米尔斯相互作用)等。这些相互作用引入了非简谐项,将用于自由场的独立谐振子耦合起来。本章的主要思想是将这些非简谐项视为微扰进行处理。

2. 微扰理论概述

2.1 微扰理论的优缺点

微扰理论在量子场论中有着重要的应用,但也存在一些不足之处。随着微扰阶数的增加,微扰的有效范围会缩小,并且微扰级数的收敛半径为零。这种行为可以追溯到路径积分表述中的大场贡献。

在连续极限下,存在无限多个谐振子,通常在最低阶微扰中会出现无限大的修正。这些无限大在物理上来自短距离的紫外(UV)或长距离的红外(IR)贡献。不过,尽管存在这些问题,物理学家们仍然能够使用微扰理论进行计算,并且在大多数情况下,计算结果与实验非常吻合。例如,电子和μ子的反常磁矩的理论计算与实验结果在十亿分之一的精度上相符,这被认为是理论物理学的“瑰宝”之一。微扰理论在标准模型的发展中也起到了重要作用,对W和Z玻色子、顶夸克以及布劳特 - 恩格勒 - 希格斯玻色子的存在的验证是20世纪最重要的成就之一。

然而,微扰理论也有其局限性,例如它无法处理量子色动力学(QCD)中夸克和胶子在介子和核子内的禁闭问题。对于

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基于拉格朗日-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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