首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

利用位置和动量算子在Matlab中构造哈密顿量

在Matlab中构造哈密顿量可以利用位置和动量算子。位置算子表示粒子的位置,动量算子表示粒子的动量。哈密顿量描述了系统的总能量。

在Matlab中,可以使用以下代码构造哈密顿量:

代码语言:txt
复制
% 定义位置算子
x = sym('x');
position_operator = x;

% 定义动量算子
p = sym('p');
momentum_operator = p;

% 构造哈密顿量
hamiltonian = (momentum_operator^2)/(2*m) + V(position_operator);

其中,sym函数用于定义符号变量,^表示乘方运算,m表示粒子的质量,V表示势能函数。

哈密顿量的构造可以根据具体的物理系统进行调整。例如,对于简谐振子系统,哈密顿量可以表示为:

代码语言:txt
复制
% 简谐振子的哈密顿量
omega = sym('omega');
hamiltonian = (momentum_operator^2)/(2*m) + (omega^2)*(position_operator^2)/2;

在云计算领域中,哈密顿量的应用相对较少。然而,云计算可以提供高性能计算资源,用于模拟和计算复杂的物理系统,包括量子力学中的哈密顿量。腾讯云提供了弹性计算服务,如云服务器、弹性伸缩等,可以满足高性能计算的需求。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 云服务器(Elastic Compute Cloud,简称CVM):提供可扩展的计算能力,支持多种操作系统和应用场景。详情请参考:云服务器产品介绍
  • 弹性伸缩(Auto Scaling):根据实际需求自动调整计算资源,提高系统的弹性和可靠性。详情请参考:弹性伸缩产品介绍
  • 弹性高性能计算(Elastic High Performance Computing,简称EHPC):提供高性能计算集群,适用于科学计算、工程仿真等领域。详情请参考:弹性高性能计算产品介绍

以上是关于在Matlab中构造哈密顿量的简要介绍和相关腾讯云产品的推荐。如需更详细的信息和具体应用场景,请参考相关文档和资料。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 针对量子多体问题且可证明的高效机器学习,登上Science

    编辑 | 萝卜皮 经典机器学习(ML)为解决物理和化学中具有挑战性的量子多体问题提供了一种潜在的强大方法。然而,ML 相对于传统方法的优势尚未得到牢固确立。 在一项新的工作中,加州理工学院的研究人员证明了经典的 ML 算法在向物质相同量子相中的其他哈密顿量学习后,可以有效地预测带隙哈密顿量的基态特性。相比之下,在一个被广泛接受的猜想下,不从数据中学习的经典算法无法实现同样的保证。 该团队还证明了经典的 ML 算法可以有效地对各种量子相进行分类。大量的数值实验证实了他们在各种场景中的理论结果,包括里德堡原子

    03

    Nature Computational Science | 量子计算生物学的实际应用

    生物学的许多领域,都涉及到解决复杂的计算问题,如模拟化学反应、基因组组装、药物发现、蛋白质折叠等。尽管计算生物学领域取得了巨大的进步,但许多现实生活中的问题,仍然具有挑战性,因为它们需要大量的计算资源,超出了现有设备的能力。然而,这为开发一个基于完全不同的原理,即量子物理定律的计算设备,提供了机会。例如,在量子物理学中,一个物体可能同时处于多种状态,这种现象被称为量子叠加。在计算的语言中,量子叠加意味着比特(在这种情况下,称为量子比特或量子位)可以同时是0和1,这种“并行”的计算过程。描述N个量子位元的量子状态,通常需要大量的信息,按指数尺度按2N扩展。在如此大的计算空间中操纵概率振幅的艺术是开发量子算法的核心,人们希望量子算法在解决许多不同的任务时提供显著优势。

    03

    量子计算结果的真实性问题——量子计算验证协议

    导读 量子计算已初步显现出强大的计算潜力,成为学界与业界关注的热点。随着量子技术研发工作的不断推进与技术难题的逐个攻破,量子计算终有一天会走进大众视野,帮助解决现实科技与生活中的重要问题。假设你用量子计算解决药物分子在不同条件下的演化过程研究问题,从而得知该药物分子的一些性质。当量子计算机利用其优异的计算能力得出一系列数据后,带着对量子计算美好的期望,你顺理成章的将这些数据带入下一阶段的实验。然而当我们欣然于量子计算可以解决庞大的数据与计算问题的同时,却也不得不对数据的真实性产生怀疑。于是,关于量子计算的真实性问题的研究也开始提上议程。本文将从经典计算的验证话题着手,阐述量子计算的验证方法和技术。

    01

    Adv. Mater. | 量子化学与机器学习在能量与性质预测上的演变

    今天为大家介绍的是来自多伦多大学的Alán Aspuru-Guzik团队的一篇论文。计算化学是理解分子和预测化学性质的重要工具。然而,由于求解薛定谔方程的困难以及随着分子系统规模增加而带来的计算成本的增加,传统的计算方法面临着重大挑战。为此,利用人工智能(AI)和机器学习(ML)技术进行计算实验引起了极大的兴趣。将AI和ML引入计算化学可以提高化学空间探索的可扩展性和速度。然而,在ML模型的可重复性和可转移性方面挑战依然存在。这篇综述强调了ML在学习、补充或替代传统计算化学以进行能量和性质预测方面的演变。从完全基于数值数据训练的模型开始,向着包含或学习量子力学物理规律的理想模型迈进。本文还回顾了现有的计算方法和ML模型及其相互结合,概述了未来研究的路线图,并确定了改进和创新的领域。最终目标是开发能够预测薛定谔方程准确且可转移解的AI架构,从而彻底变革化学和材料科学中的计算实验。

    01

    硅芯片接近物理极限,人工智能助力发现可替代的磁性新材料

    相信对大多数人来说,半导体不是一个陌生的名词。它是集成电路和芯片制造最重要的基础材料,从电脑手机到自动驾驶汽车,半导体无处不在。回顾过去的二三十年,从九十年代重量超过一公斤,且仅能打电话的大砖头手机,到现在一二百克,功能丰富的智能手机,半导体的发展可以说是日新月异。但是最近两年,以英特尔为首的半导体厂商却开始放慢了制程的升级迭代之路。目前,半导体制造商最先进的半导体制程已经达到了7nm、5nm,但这几乎已经无限接近硅材料的物理极限。看起来,半导体新材料的研发似乎是能保持未来科技发展的唯一解决方案了。而人工智能,又能在其中发挥怎样的作用呢?

    01

    离散数学笔记第五章(图论 )

    1.无向连通图 G 是欧拉图,当且仅当 G 不含奇数度结点( G 的所有结点度数为偶数); 2.无向连通图G 含有欧拉通路,当且仅当 G 有零个或两个奇数度的结点; 3.有向连通图 D 是欧拉图,当且仅当该图为连通图且 D 中每个结点的入度=出度; 4.有向连通图 D 含有欧拉通路,当且仅当该图为连通图且 D 中除两个结点外,其余每个结点的入度=出度,且此两点满足 deg-(u)-deg+(v)=±1 。(起始点s的入度=出度-1,结束点t的出度=入度-1 或两个点的入度=出度); 5.一个非平凡连通图是欧拉图当且仅当它的每条边属于奇数个环; 6.如果图G是欧拉图且 H = G-uv,则 H 有奇数个 u,v-迹仅在最后访问 v ;同时,在这一序列的 u,v-迹中,不是路径的迹的条数是偶数。 弗勒里算法 弗勒里(B.H.Fleury) 在1883 年给出了在欧拉图中找出一个欧拉环游的多项式时间算法,称为弗勒里算法(Fleury’salgorithm)。这个算法具体表述如下: 输入:一个连通偶图 G 和 G 中任意一个指定项点 u 输出:从 u 出发的 G 的一个欧拉环游 1、令 W:=u,x:=u,F:=G 2、while 3、选一条 中的边 e,其中 e 不是 F 的一条割边;如果 中的边都是割边,那么任选一条边 e 4、用 替换 ,用 y 替换 x ,用 替换 F 5、end while 6、返回 W 其算法核心就是沿着一条迹往下寻找,先选择非割边,除非这个点的邻边都是割边。这样得到一条新的迹,然后再继续往下寻找,直到把所有边找完。遵循这样一个原则就可以找出图的一个欧拉环游来。 在有向图中也可以类似地定义有向环游、有向欧拉环游、有向欧拉图和有向欧拉迹的概念。 类似地,有如下定理:一个有向图是有向欧拉图当且仅当这个图中每个顶点的出度和入度相等。 [1]

    03
    领券