59、量子力学中的微扰理论与演化算符

量子力学中的微扰理论与演化算符

1. 时变微扰问题

1.1 简谐振子的跃迁概率

考虑一个简谐振子,在时间 (t = 0) 时处于基态。在弱微扰 (V(t) = (a + a^{\dagger})V_0T\delta(T - t)) 的作用下,计算在时间 (T) 时跃迁到能级 (n) 的概率。经过计算发现,只能跃迁到 (n = 1) 的能级,跃迁概率为 (\left|\frac{V_0T}{\hbar}\right|^2)。

1.2 周期性微扰与费米黄金规则

电荷与单色电磁波的相互作用,在低阶微扰理论中通常能得到很好的描述。一般引入最小耦合规则,忽略 (\vec{A}^2) 项(因其为二次项)。设 (\vec{A}(t) = \vec{A}_0e^{i\omega t} + \vec{A}_0^*e^{-i\omega t}),则周期性微扰可表示为 (\hat{V}(t) = \hat{W}e^{i\omega t} + \hat{W}^{\dagger}e^{-i\omega t}),其中 (\hat{W} = \vec{A}_0 \cdot \vec{p})。

在计算跃迁振幅 (a_{n\rightarrow m}(t)) 时,最初使用积分限为 (-\infty) 到 (\infty) 的积分,得到 (a_{n\rightarrow m} \equiv a_m(t \rightarrow \infty) \stackrel{?}{=} -\frac{iW_{mn}}{\hbar}2\pi [\delta (\omega_{mn} + \omega) + \delta (\omega_{mn} - \omega)])。但此结果存在问

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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