5、量子力学基础与变分法:从电子构型到近似求解

量子力学基础与变分法:从电子构型到近似求解

在量子力学的世界里,我们常常会遇到一些复杂的问题,比如多电子原子或分子系统的薛定谔方程求解。由于这些系统的复杂性,精确求解往往是不可能的,因此我们需要借助一些近似方法。本文将介绍电子构型的基本知识,并详细探讨量子力学中常用的一种近似方法——变分法。

电子构型

电子构型描述了原子中电子的分布情况。下面是原子序数从 1 到 36 的元素的电子构型表格:
| 原子序数 | 符号 | 电子构型 | 原子序数 | 符号 | 电子构型 |
| — | — | — | — | — | — |
| 1 | H | 1s¹ | 19 | K | [Ar]4s¹ |
| 2 | He | 1s² | 20 | Ca | [Ar]4s² |
| 3 | Li | [He]2s¹ | 21 | Sc | [Ar]3d¹4s² |
| 4 | Be | [He]2s² | 22 | Ti | [Ar]3d²4s² |
| 5 | B | [He]2s²2p¹ | 23 | V | [Ar]3d³4s² |
| 6 | C | [He]2s²2p² | 24 | Cr | [Ar]3d⁵4s¹ |
| 7 | N | [He]2s²2p³ | 25 | Mn | [Ar]3d⁵4s² |
| 8 | O | [He]2s²2p⁴ | 26 | Fe | [Ar]3d⁶4s² |
| 9 | F | [He]2s²2p⁵ | 27 | Co | [Ar]3d⁷4s² |
| 10 | Ne | [He]2s²2p⁶ | 28 | Ni | [Ar]3d⁸4s² | <

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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