38、量子力学中的算子与对易子

量子力学中的算子与对易子

1. 为何是厄米算子

在希尔伯特空间中,设 $\alpha$ 和 $\beta$ 为向量。算子 $\hat{A}$ 的厄米伴随 $\hat{A}^{\dagger}$ 定义为:
$\langle\hat{A}^{\dagger}\alpha|\beta\rangle = \langle\alpha|\hat{A}\beta\rangle$,对于所有的 $\alpha$ 和 $\beta$ 都成立。

在一维情况下,记法最为简单:
$\int dx (\hat{A}^{\dagger}\alpha)^ \beta = \int dx \alpha^ \hat{A}\beta$
对两边取复共轭可得:
$(\int dx \alpha^ \hat{A}\beta)^ = \int dx \beta^ \hat{A}^{\dagger}\alpha$
这暗示了取任意矩阵元复共轭的一般规则:
$\langle\alpha|\hat{A}|\beta\rangle^
= \langle\beta|\hat{A}^{\dagger}|\alpha\rangle$,对于所有的 $\alpha$ 和 $\beta$ 都成立。

自伴或厄米算子 $\hat{Q}$ 具有特殊重要性,厄米算子满足 $\hat{Q}^{\dagger} = \hat{Q}$,因此所有厄米算子都有 $\langle\Phi|\hat{Q}\Psi\rangle = \langle\hat{Q}\Phi|\Psi\rangle$ 的性质。若在前面的式子中令 $\alpha = \

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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