一个常数。这导致了量子海森堡代数的推广,其表现为位置和动量之间的扩展对易关系,即 [ x i , p j ] = i ¯ h (δ i j + βδ i j p 2 + 2 β i j p i p j ),其中 [ x i , x j ] = [ p i , p j ] = 0 [ 6 , 7 ]。这些结果还表明扩展或修改了量子力学的量子非局域性方面。事实上,有人认为,量子非局域性是 HUP 的结果,它代表了量子力学最奇怪的特性之一 [ 8 , 9 ]。这在 [ 10 ] 中已得到详细讨论,并被发现与 Franson 实验 [ 11 ] 中出现的重合率版本一致。已经检测到 GUP 对角动量代数和两个部分系统(量子比特和量子三元组)的贝尔算子的平方及其期望值的影响。违反贝尔不等式可能是制定量子引力的重要工具,而且,Stern-Gerlach 实验的精度限制了 GUP 参数 β 的值。应该强调的是,量子非局域性已经
I 学期 (AME 通用) 1.1 数学-I L T P 4 2 - 原理:数学是工程教育的支柱。它对于定量理解工程和技术概念是必不可少的。按主题划分的时间段分布 __________________________________________________________________ Sl.No.主题 覆盖时间 ______________________________________________________L___T___P___ 1.代数 15 8 - 2.三角学 15 8 - 3.微积分 26 10 - _________________________________________________________________ 总计 56 28 - _________________________________________________________________ 详细内容 1.代数: (i) 方程理论和根的对称函数。(ii) 二项式、对数和指数级数、一般指数和对数级数(修订版)。(iii) 复数及其在工程问题中的应用。(iv) 矢量及其图形表示 矢量的数学运算。(v) 矩阵和行列式(基本概念)。2.三角学:(i)逆圆函数。(ii) 德莫维尔定理及其应用。3.微分学:(i)求函数微分系数导数的方法。(ii) 函数的微分。(iii) 对数微分。(iv) 逐次微分。(v) 偏微分。(vi) 切线和法线结果的应用。(vii) 最大值和最小值
实值函数、函数代数、多项式、有理函数、三角函数、对数函数和指数函数、反函数。简单函数的图形。极限、连续性和可微性。两个函数的和、差、乘和商的微分。三角函数、反三角函数、对数函数、指数函数、复合函数和隐函数的微分;二阶以下的导数,导数的应用:数量变化率、单调递增和递减函数、单变量函数的最大值和最小值,
模块3[8L] 数列和级数:数列和级数收敛的基本概念;收敛检验:比较检验、柯西根检验、达朗贝尔比检验(这些检验的语句和相关问题)、拉贝检验;交错级数;莱布尼茨检验(仅语句);绝对收敛和条件收敛。 模块4[10L] 多元函数微积分:多元函数简介;极限和连续性、偏导数、三元以下齐次函数和欧拉定理、链式法则、隐函数的微分、全微分及其应用、三元以下雅可比矩阵最大值、最小值;函数的鞍点;拉格朗日乘数法及其应用;线积分的概念,二重和三重积分。模块 5[10L] 向量微积分:标量变量的向量函数,向量函数的微分,标量和向量点函数,标量点函数的梯度,向量点函数的散度和旋度,
1 缩写:AM:增材制造;MPD:熔池深度;DED:定向能量沉积;ANN:人工神经网络;VED:体积能量密度;PID:比例-积分-微分。
MH1802 科学微积分 本课程旨在让学生掌握 数学知识和分析技能,使他们能够应用微积分技术(以及他们现有的数学技能)来解决适用的科学问题; 数学阅读技能,使他们能够阅读和理解基础和流行科学和工程文献中的相关数学内容;以及 数学交流技能,使他们能够有效和严格地向数学家、科学家和工程师介绍他们的数学思想。内容基础 (BAS) 数字类型;函数和图形;常用函数及其图形;重要的代数、三角、对数和指数恒等式;基本复数。微积分 (DIF) 极限;微分;微分技术;微分的应用;基本偏导数。积分 (INT) 积分;积分技术;对数、指数和反三角函数的微积分;积分的应用;微分方程 (DE) 基础;一阶常微分方程;二阶常微分方程;级数、序列和微分方程。MH1812 离散数学 学习目标 本课程介绍数学和计算机科学中常用的离散数学基本概念。内容 - 计数、排列和组合、二项式定理 - 递归关系 - 图、路径和电路、同构 - 树、生成树 - 图算法(例如最短路径、最大流)及其计算复杂度、大 O 符号 MH2100 微积分 III 学习目标 这是微积分系列中的最后一门课程。本课程介绍多变量微积分。内容 参数方程、极坐标。向量值函数、向量值函数微积分、立体解析几何。多变量函数、极限、连续性、偏导数、可微分性和全微分、链式法则、隐函数定理。方向导数、梯度、拉格朗日乘数。二重积分、表面面积、三重积分。线积分、格林定理、曲面积分、高斯散度定理、斯托克斯定理。
我们推出了 NetKet 的第 3 版,它是用于多体量子物理的机器学习工具箱。NetKet 围绕神经量子态构建,并为其评估和优化提供有效的算法。这个新版本建立在 JAX 之上,JAX 是 Python 编程语言的可微分编程和加速线性代数框架。最重要的新功能是可以使用机器学习框架的简洁符号在纯 Python 代码中定义任意神经网络解析器,这允许即时编译以及由于自动微分而隐式生成梯度。NetKet 3 还支持 GPU 和 TPU 加速器、对离散对称群的高级支持、分块以扩展到数千个自由度、量子动力学应用程序的驱动程序以及改进的模块化,允许用户仅使用工具箱的部分内容作为自己代码的基础。