哈密顿算子在直角坐标系的矩阵表示

∇ = [ ∂ ∂ x ∂ ∂ y ∂ ∂ z ] , ∇ × = [ 0 − ∂ ∂ z ∂ ∂ y ∂ ∂ z 0 − ∂ ∂ x − ∂ ∂ y ∂ ∂ x 0 ] , ∇ 2 = [ ∂ ∂ x ∂ ∂ y ∂ ∂ z ] T [ ∂ ∂ x ∂ ∂ y ∂ ∂ z ] = ( ∂ 2 ∂ x 2 + ∂ 2 ∂ y 2 + ∂ 2 ∂ z 2 ) \nabla= \begin{bmatrix} \frac{\partial}{\partial x} \\\\ \frac{\partial}{\partial y} \\\\ \frac{\partial}{\partial z} \end{bmatrix}, \nabla \times = \begin{bmatrix} 0 & -\frac{\partial}{\partial z} & \frac{\partial}{\partial y} \\\\ \frac{\partial}{\partial z} & 0 & -\frac{\partial}{\partial x} \\\\ -\frac{\partial}{\partial y} & \frac{\partial}{\partial x} & 0 \end{bmatrix}, \nabla^2= \begin{bmatrix} \frac{\partial}{\partial x} \\\\ \frac{\partial}{\partial y} \\\\ \frac{\partial}{\partial z} \end{bmatrix}^T \begin{bmatrix} \frac{\partial}{\partial x} \\\\ \frac{\partial}{\partial y} \\\\ \frac{\partial}{\partial z} \end{bmatrix} =(\frac{\partial^2}{\partial x^2}+\frac{\partial^2}{\partial y^2}+\frac{\partial^2}{\partial z^2}) =xyz×=0zyz0xyx02=xyzTxyz=(x22+y22+z22)

(1) ∇ ϕ = [ ∂ ∂ x ∂ ∂ y ∂ ∂ z ] ϕ = [ ∂ ϕ ∂ x ∂ ϕ ∂ y ∂ ϕ ∂ z ] \nabla \phi=\begin{bmatrix} \frac{\partial}{\partial x} \\\\ \frac{\partial}{\partial y} \\\\ \frac{\partial}{\partial z} \end{bmatrix}\phi=\begin{bmatrix} \frac{\partial \phi}{\partial x} \\\\ \frac{\partial \phi}{\partial y} \\\\ \frac{\partial \phi}{\partial z} \end{bmatrix}\tag 1 ϕ=xyzϕ=xϕyϕzϕ(1) (2) ∇ ⋅ A ⃗ = [ ∂ ∂ x ∂ ∂ y ∂ ∂ z ] T [ A x A y A z ] \nabla \cdot \vec A =\begin{bmatrix} \frac{\partial}{\partial x} \\\\ \frac{\partial}{\partial y} \\\\ \frac{\partial}{\partial z} \end{bmatrix}^T\begin{bmatrix} A_x \\\\ A_y \\\\ A_z \end{bmatrix}\tag 2 A =xyzTAxAyAz(2) (3) ∇ × A ⃗ = [ 0 − ∂ ∂ z ∂ ∂ y ∂ ∂ z 0 − ∂ ∂ x − ∂ ∂ y ∂ ∂ x 0 ] [ A x A y A z ] \nabla \times \vec A = \begin{bmatrix} 0 & -\frac{\partial }{\partial z} & \frac{\partial}{\partial y} \\\\ \frac{\partial}{\partial z} & 0 & -\frac{\partial}{\partial x} \\\\ -\frac{\partial}{\partial y} & \frac{\partial}{\partial x} & 0 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} A_x \\\\ A_y \\\\ A_z \end{bmatrix}\tag 3 ×A =0zyz0xyx0AxAyAz(3) (4) ∇ 2 ϕ = ( ∂ 2 ∂ x 2 + ∂ 2 ∂ y 2 + ∂ 2 ∂ z 2 ) ϕ \nabla^2\phi=(\frac{\partial^2}{\partial x^2}+\frac{\partial^2}{\partial y^2}+\frac{\partial^2}{\partial z^2})\phi\tag 4 2ϕ=(x22+y22+z22)ϕ(4)

### 哈密顿算子与拉普拉斯算子的概念 哈密顿算子(Hamiltonian operator),通常记作 \(\hat{H}\),是一个描述物理系统的总能量的算符,在量子力学中起着核心作用。它不仅包含了动能部分还可能含有势能项,具体形式取决于所研究的具体体系[^1]。 相比之下,拉普拉斯算子(Laplacian operator),一般表示为 \(\nabla^2\) 或者 \(\Delta\) ,主要用于表达空间中的二阶导数之和。对于三维笛卡尔坐标系而言,其定义如下: ```python def laplacian(f, x, y, z): from sympy import diff d2f_dx2 = diff(diff(f(x,y,z), x), x) d2f_dy2 = diff(diff(f(x,y,z), y), y) d2f_dz2 = diff(diff(f(x,y,z), z), z) return d2f_dx2 + d2f_dy2 + d2f_dz2 ``` 此算子广泛应用于物理学多个领域,特别是在波动方程、热传导等问题的研究当中[^2]。 ### 两者之间的关系及差异 尽管这两个概念都属于微分算子范畴,但是它们之间存在显著的不同之处。最明显的是维度上的差别:哈密顿算子可以是一维或多维的形式;而拉普拉斯算子本质上是对各方向上的一次梯度求二次导的结果,因此总是涉及到至少两重的空间变量变化率计算。另外一个重要方面在于功能定位——前者用于刻画整个系统的动态特性,后者则更多关注于场分布特征的变化趋势[^3]。 ### 应用场景对比 在实际应用中,哈密顿算子主要出现在量子力学框架下,用来构建薛定谔方程并预测微观粒子的行为模式。相反地,拉普拉斯算子的应用范围更加宽泛,除了上述提到的例子外还包括电磁学里的泊松方程以及流体力学等领域内的诸多现象模拟分析。
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