如果你也在 怎样代写量子力学Quantum mechanics PHYSICS3544这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。量子力学Quantum mechanics与经典物理学的不同之处在于，能量、动量、角动量和其他受约束系统的量被限制为离散的值（量化），物体同时具有粒子和波的特征（波粒二象性），而且在一组完整的初始条件下，在测量之前对一个物理量的值的准确预测是有限制的（不确定性原理）。
量子力学Quantum mechanics是从解释那些无法与经典物理学相协调的观察结果的理论中逐渐产生的，例如马克斯-普朗克在1900年对黑体辐射问题的解决方案，以及爱因斯坦在1905年解释光电效应的论文中提出的能量和频率之间的对应。
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澳洲代考|量子力学代考Quantum mechanics代考|Diagonalization
So far we have not discussed how to find the eigenvalues and eigenkets of an operator $B$ whose matrix elements in the old $\left{\left|d^{\prime}\right\rangle\right}$ basis are assumed to be known. This problem turns out to be equivalent to that of finding the unitary matrix that diagonalizes $B$. Even though the reader may already be familiar with the diagonalization procedure in matrix algebra, it is worth working out this problem using the Dirac bra-ket notation.
We are interested in obtaining the eigenvalue $b^{\prime}$ and the eigenket $\left|b^{\prime}\right\rangle$ with the property
$$
B\left|b^{\prime}\right\rangle=b^{\prime}\left|b^{\prime}\right\rangle .
$$
澳洲代考|量子力学代考Quantum mechanics代考|Unitary Equivalent Observables
We conclude this section by discussing a remarkable theorem on the unitary transform of an observable.
Theorem 4 Consider again two sets of orthonormal basis $\left{\left|a^{\prime}\right\rangle\right}$ and $\left{\left|b^{\prime}\right\rangle\right}$ connected by the $U$ operator (1.160). Knowing $U$, we may construct a unitary transform of $A$,
$U A U^{-1}$; then $A$ and $U A U^{-1}$ are said to be unitary equivalent observables. The eigenvalue equation for $A$,
$$
A\left|a^{(l)}\right\rangle=a^{(l)}\left|a^{(l)}\right\rangle,
$$
clearly implies that
$$
U A U^{-1} U\left|a^{(l)}\right\rangle=a^{(l)} U\left|a^{(l)}\right\rangle .
$$
But this can be rewritten as
$$
\left(U A U^{-1}\right)\left|b^{(l)}\right\rangle=a^{(l)}\left|b^{(l)}\right\rangle .
$$
量子力学代写
澳洲代考|量子力学代考QUANTUM MECHANICS代考|DIAGONALIZATION
到目前为止，我们还没有讨论如何找到算子的特征值和特征包乙其矩阵元素在旧\left{\left|d^{\prime}\right\rangle\right}\left{\left|d^{\prime}\right\rangle\right}假设基础是已知的。这个问题结果等价于找到对角化的酉矩阵乙. 即使读者可能已经熟悉矩阵代数中的对角化过程，使用 Dirac bra-ket 符号来解决这个问题是值得的。
我们有兴趣获得特征值b′和特征链|b′⟩与财产
乙|b′⟩=b′|b′⟩.
澳洲代考|量子力学代考QUANTUM MECHANICS代考|UNITARY EQUIVALENT OBSERVABLES
我们通过讨论一个关于可观测量的酉变换的非凡定理来结束本节。
定理 4 再考虑两组正交基\left{\left|a^{\prime}\right\rangle\right}\left{\left|a^{\prime}\right\rangle\right}和\left{\left|b^{\prime}\right\rangle\right}\left{\left|b^{\prime}\right\rangle\right}由连接在操作员1.160. 会心在，我们可以构造一个酉变换一个,
在一个在−1; 然后一个和在一个在−1被称为酉等价可观测量。的特征值方程一个,
一个|一个(l)⟩=一个(l)|一个(l)⟩,
明确暗示
在一个在−1在|一个(l)⟩=一个(l)在|一个(l)⟩.
但这可以重写为
(在一个在−1)|b(l)⟩=一个(l)|b(l)⟩.
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
