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物理代考|量子场论代考Quantum field theory代考|Quantum field theory

如果你也在 怎样代写量子场论Quantum field theory 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。商量子场论Quantum field theory是经典场论、量子力学和狭义相对论结合的结果。最早成功的经典场论是由牛顿的万有引力定律产生的,尽管在他1687年的论文《Philosophiæ Naturalis Principia Mathematica》中完全没有场的概念。牛顿所描述的引力是一种 “远距离作用”–它对远处物体的影响是瞬间的,无论距离多远。

量子场论Quantum field theory通过博恩、海森堡和帕斯卡尔-乔丹在1925-1926年的工作,自由电磁场(没有与物质相互作用的电磁场)的量子理论通过经典量子化被开发出来,将电磁场视为一组量子谐波振荡器。 然而,由于排除了相互作用,这样的理论还不能对现实世界作出定量预测。 

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物理代考|量子场论代考Quantum field theory代考|Quantum field theory

The basic idea behind the calculation of the spontaneous emission coefficient in quantum field theory is to treat photons of each energy as separate particles, and then to study the system with multi-particle quantum mechanics. The following treatment comes from a paper of Paul Dirac from 1927 [Dirac, 1927], which introduced the idea of second quantization. This paper is often credited for initiating quantum field theory.
Start by looking at just a single-frequency (energy) mode of a photon, say of energy $\Delta$. This mode can be excited $n$ times. Each excitation adds energy $\Delta$ to the system. So, the energy eigenstates have energies $\Delta, 2 \Delta, 3 \Delta, \ldots$. There is a quantum mechanical system with this property that you may remember from your quantum mechanics course: the simple harmonic oscillator (reviewed in Section 2.2.1 and Problem 2.7).
The easiest way to study a quantum harmonic oscillator is with creation and annihilation operators, $a^{\dagger}$ and $a$. These satisfy
$$
\left[a, a^{\dagger}\right]=1
$$
There is also the number operator $\hat{N}=a^{\dagger} a$, which counts modes:
$$
\hat{N}|n\rangle=n|n\rangle
$$
Then,
$$
\hat{N} a^{\dagger}|n\rangle=a^{\dagger} a a^{\dagger}|n\rangle=a^{\dagger}|n\rangle+a^{\dagger} a^{\dagger} a|n\rangle=(n+1) a^{\dagger}|n\rangle .
$$
Thus, $a^{\dagger}|n\rangle=C|n+1\rangle$ for some constant $C$, which can be chosen real. We can determine $C$ from the normalization $\langle n \mid n\rangle=1$ :
$$
C^2=\left\langle n+1\left|C^2\right| n+1\right\rangle=\left\langle n\left|a a^{\dagger}\right| n\right\rangle=\left\langle n\left|\left(a^{\dagger} a+1\right)\right| n\right\rangle=n+1,
$$
so $C=\sqrt{n+1}$. Similarly, $a|n\rangle=C^{\prime}|n-1\rangle$ and
$$
C^{\prime 2}=\left\langle n-1\left|C^{\prime 2}\right| n-1\right\rangle=\left\langle n\left|a^{\dagger} a\right| n\right\rangle=n
$$
so $C^{\prime}=\sqrt{n}$. The result is that
$$
a^{\dagger}|n\rangle=\sqrt{n+1}|n+1\rangle, \quad a|n\rangle=\sqrt{n}|n-1\rangle
$$

物理代考|量子场论代考Quantum field theory代考|Rotations

Lorentz invariance is symmetry under rotations and boosts. If you get confused, focus on perfecting your understanding of rotations alone. Then, consider boosts as a generalization.
Rotations should be extremely familiar to you, and they are certainly more intuitive than boosts. Under two-dimensional (2D) rotations, a vector $(x, y)$ transforms as
$$
\begin{aligned}
& x \rightarrow x \cos \theta+y \sin \theta, \
& y \rightarrow-x \sin \theta+y \cos \theta .
\end{aligned}
$$
We can write this as
$$
\left(\begin{array}{l}
x \
y
\end{array}\right) \rightarrow\left(\begin{array}{cc}
x \cos \theta+y \sin \theta \
-x \sin \theta+y \cos \theta
\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}
\cos \theta & \sin \theta \
-\sin \theta & \cos \theta
\end{array}\right)\left(\begin{array}{l}
x \
y
\end{array}\right),
$$
or as
$$
x_i \rightarrow R_{i j} x_j, \quad x_i=\left(\begin{array}{l}
x \
y
\end{array}\right), \quad i=1,2 .
$$
When an index appears twice, as in $R_{i j} x_j$, that index should be summed over (the Einstein summation convention), so $R_{i j} x_j=R_{i 1} x_1+R_{i 2} x_2$. This is known as a contraction.
Technically, we should write $x_i=R_i{ }^j x_j$. However, having upper and lower indices on the same object makes expressions difficult to read, so we will often just lower or raise all the indices. We will be careful about the index position if it is ever ambiguous. For the row vector,
$$
x^i=\left(\begin{array}{ll}
x & y
\end{array}\right) \rightarrow\left(\begin{array}{ll}
x & y
\end{array}\right)\left(\begin{array}{cc}
\cos \theta & -\sin \theta \
\sin \theta & \cos \theta
\end{array}\right)=x^j\left(R^T\right)^{j i} .
$$
Note that $R^T=R^{-1}$. That is,
$$
\left(R^T\right){i j} R{j k}=\delta_{i k}=\left(\begin{array}{cc}
1 & 0 \
0 & 1
\end{array}\right){i j}=\mathbb{1}{i j}
$$
or equivalently,
$$
R^T R=\mathbb{1}
$$

物理代考|量子场论代考Quantum field theory代考|Quantum field theory

量子场论代考

物理代考|量子场论代考Quantum field theory代考|Quantum field theory

量子场论中计算自发发射系数的基本思想是将每一种能量的光子作为单独的粒子,然后用多粒子量子力学来研究该系统。下面的处理来自Paul Dirac在1927年的一篇论文[Dirac, 1927],其中引入了二次量子化的思想。这篇论文通常被认为是量子场论的开创者。
首先观察光子的单频(能量)模式,比如能量$\Delta$。此模式可激发$n$次。每次激发都会给系统增加能量$\Delta$。所以,特征态的能量是$\Delta, 2 \Delta, 3 \Delta, \ldots$。有一个量子力学系统具有这样的性质,你可能在量子力学课程中还记得:简单谐振子(在2.2.1节和问题2.7中复习过)。
研究量子谐振子最简单的方法是使用创造和湮灭算符$a^{\dagger}$和$a$。这些满足
$$
\left[a, a^{\dagger}\right]=1
$$
还有一个数运算符$\hat{N}=a^{\dagger} a$,用于计数模式:
$$
\hat{N}|n\rangle=n|n\rangle
$$
那么,
$$
\hat{N} a^{\dagger}|n\rangle=a^{\dagger} a a^{\dagger}|n\rangle=a^{\dagger}|n\rangle+a^{\dagger} a^{\dagger} a|n\rangle=(n+1) a^{\dagger}|n\rangle .
$$
因此,$a^{\dagger}|n\rangle=C|n+1\rangle$对于某个常数$C$,可以选择实数。我们可以从归一化中确定$C$$\langle n \mid n\rangle=1$:
$$
C^2=\left\langle n+1\left|C^2\right| n+1\right\rangle=\left\langle n\left|a a^{\dagger}\right| n\right\rangle=\left\langle n\left|\left(a^{\dagger} a+1\right)\right| n\right\rangle=n+1,
$$
所以$C=\sqrt{n+1}$。类似地,$a|n\rangle=C^{\prime}|n-1\rangle$和
$$
C^{\prime 2}=\left\langle n-1\left|C^{\prime 2}\right| n-1\right\rangle=\left\langle n\left|a^{\dagger} a\right| n\right\rangle=n
$$
所以$C^{\prime}=\sqrt{n}$。结果是
$$
a^{\dagger}|n\rangle=\sqrt{n+1}|n+1\rangle, \quad a|n\rangle=\sqrt{n}|n-1\rangle
$$

物理代考|量子场论代考Quantum field theory代考|Rotations

洛伦兹不变性在旋转和推进下是对称的。如果你感到困惑,专注于完善你对旋转的理解。然后,将提升视为一种概括。
你应该非常熟悉旋转,它们肯定比提升更直观。在二维(2D)旋转下,向量$(x, y)$变换为
$$
\begin{aligned}
& x \rightarrow x \cos \theta+y \sin \theta, \
& y \rightarrow-x \sin \theta+y \cos \theta .
\end{aligned}
$$
我们可以将其写成
$$
\left(\begin{array}{l}
x \
y
\end{array}\right) \rightarrow\left(\begin{array}{cc}
x \cos \theta+y \sin \theta \
-x \sin \theta+y \cos \theta
\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}
\cos \theta & \sin \theta \
-\sin \theta & \cos \theta
\end{array}\right)\left(\begin{array}{l}
x \
y
\end{array}\right),
$$

$$
x_i \rightarrow R_{i j} x_j, \quad x_i=\left(\begin{array}{l}
x \
y
\end{array}\right), \quad i=1,2 .
$$
当一个索引出现两次时,如$R_{i j} x_j$,该索引应该被求和(爱因斯坦求和约定),因此$R_{i j} x_j=R_{i 1} x_1+R_{i 2} x_2$。这被称为收缩。
技术上,我们应该写$x_i=R_i{ }^j x_j$。然而,在同一个对象上有上下下标会使表达式难以阅读,所以我们通常会降低或提高所有的下标。如果索引位置有歧义,我们将小心处理它。对于行向量,
$$
x^i=\left(\begin{array}{ll}
x & y
\end{array}\right) \rightarrow\left(\begin{array}{ll}
x & y
\end{array}\right)\left(\begin{array}{cc}
\cos \theta & -\sin \theta \
\sin \theta & \cos \theta
\end{array}\right)=x^j\left(R^T\right)^{j i} .
$$
请注意$R^T=R^{-1}$。即
$$
\left(R^T\right){i j} R{j k}=\delta_{i k}=\left(\begin{array}{cc}
1 & 0 \
0 & 1
\end{array}\right){i j}=\mathbb{1}{i j}
$$
或等价的
$$
R^T R=\mathbb{1}
$$

物理代考|量子场论代考Quantum field theory代考

物理代考|量子场论代考Quantum field theory代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。

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。

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