标量和矢量广义等渗振荡器和康奈尔张量相互作用下的Dirac方程下载

weixin_39821746 2020-09-21 03:00:38

通过解析ansatz方法，在标量和矢量广义等张振荡器和康奈尔势作为张量相互作用的任意量子数下，求解Dirac方程的自旋和伪自旋对称性。对于潜在参数的典型值，以数字形式报告系统的频谱。
相关下载链接：//download.csdn.net/download/weixin_38663608/12309990?utm_source=bbsseo

...全文

14 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

通过解析ansatz方法，在标量和矢量广义等张振荡器和康奈尔势作为张量相互作用的任意量子数下，求解Dirac方程的自旋和伪自旋对称性。对于潜在参数的典型值，以数字形式报告系统的频谱。

总的来说，标量表示单个数值，矢量表示有大小和方向的量，向量是多个数值按顺序排列的一维数组，而张量则是多维数组，可以是标量、矢量或向量的泛化。在机器学习中，我们经常使用这些不同类型的量来表示和处理数据。在机器学习中，我们经常会遇到以下几种量的概念：标量、矢量、向量以及张量。

张量满足与坐标系的选择无关的特性，是矢量概念的推广，矢量是一阶张量。张量是一个定义在一些向量空间和一些对偶空间的笛卡尔积上的多重线性映射，其坐标是|n|维空间内，有|n|个分量的一种量，其中每个分量都是坐标的函数，而在坐标变换时，这些分量也依照某些规则做线性变量，r称为该张量的秩或阶（与矩阵的秩和阶没有关系），对于3维空间，r=1时的张量为向量，（x,y,z）,张量分成协变张量（指标在下），逆变张量（指标在上）混合张量（指标在上和指标在下）向量：1阶的张量（1*n）张量：2阶的张量（n*n）

摘要：本文系统介绍了标量、向量和张量三种数据类型。标量是0维的单一数值（如温度、质量）；向量是1维的有序数值集合，具有方向性（如速度、特征向量）；张量是高维推广，包括矩阵及多维数组（如视频数据、神经网络权重）。三者逐级扩展，标量是0阶张量，向量为1阶张量。文章对比了它们的维度特征、运算方式和应用场景，并指出张量在深度学习、物理等领域的核心作用。编程中常用NumPy、PyTorch等工具处理这些数据结构。（149字）

然而，矩阵乘法的规则是，只有当第一列中的列数等于第二列中的行数时，两个矩阵才能相乘（即，内部维度相同，n为（m × n）） – 矩阵乘以（n × p）矩阵，得到（m × p）-矩阵。向量空间（也称为线性空间）是称为对象的集合的载体，其可被添加在一起，并乘以由数字（“缩放”），所谓的标量。用通俗的说法，标量是只有大小，没有方向的量。矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，元素是实数的矩阵称为实矩阵，元素是复数的矩阵称为复矩阵。有向线段的长度表示向量的大小，向量的大小，也就是向量的长度。..

下载资源悬赏专区

13,655

社区成员

12,588,226

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

其他技术论坛（原bbs）

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章