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配分函数最新视觉报道_函数公式大全及图解(2024年12月全程跟踪)

内容来源:麦吉窗影视所属栏目:热点更新日期:2024-11-29

配分函数

剑桥统计力学刷题心得:Q6~Q10详解 最近完成了 David Tong 的统计力学第一份 Example Sheet,真是高质量的习题集!做题的时候,我甚至有点怀疑自己当年学的统计力学是不是白学了。 这次习题中有一个精彩的量子弦配分函数和自由能推导,还有用拉格朗日乘子法推导墒最大对应的分布函数、巨正则系综的粒子数涨落以及用标度变换建立自由能基本关系的内容,都是对 Tong 讲义的很好补充。 特别是 Q6 的量子弦问题,涉及到了很多计算技巧,这些技巧曾在 Barton Zwiebach 教授的《String Theory》教材中见过。我也重新翻出来借鉴了一番。做完所有习题后,我有种“扶我起来,我还能算”的奇怪反应。 后面还有三个统计力学的 Example Sheet,争取继续磕下去!

「科普熵的热门书籍」 对经典物理概念“熵”的讨论总是非常热闹,但它到底是什么?加州大学数学系教授John C. Baez为此撰写了一本长达129页的科普书。 这本书是他多年撰写的科普文章的合集。为了更精确和定量地对熵进行讨论,他设定了一个主题“为什么氢气在室温和标准压力下,每个分子对应约23位未知比特的信息熵?” 书中内容包括信息香农熵和吉布斯熵、最大熵原理、玻尔兹曼分布、温度和冷却度、熵、平均能量和温度之间的关系、能量均分定理、配分函数、平均能量、自由能和熵之间的关系、经典谐振子的熵、盒子中经典粒子的熵、经典理想气体的熵等(图2)。 有读者在阅读后表示很惊喜,“我没想到熵在数学上如此有趣。”(图3) 作者还开设了专门的讨论页面,你可以在网站上与教授进行交流或订正一些书中的错误。 地址:网页链接 讨论页面:网页链接

深度学习入门指南:从"花书"开始 𐟓š 深度学习是机器学习的一个分支,它让计算机能够从经验中学习,并用术语来理解世界概念的层次结构。这本书就像一本圣经,被称为“花书”,是深度学习的经典之作。 首先,深度学习不需要程序员正式指定所有知识,因为计算机可以从经验中收集知识。这种概念的层次结构允许计算机通过从更简单的概念中构建复杂的概念来学习复杂的概念。这些层次结构的图表会有很多层,每一层都代表了一个新的概念。 这本书提供了数学和概念背景,涵盖了线性代数、概率论和信息论、数值计算和机器学习中的相关概念。它详细描述了工业从业者使用的深度学习技术,包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实用方法论。 此外,本书还调查了自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学和视频游戏等应用。最后,它还提供了研究视角,涵盖了线性因子模型、自动编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推理和深度生成模型等理论主题。 如果你对深度学习感兴趣,不妨找来这本书看看。它不仅是一本教科书,更是一本工具书,帮助你深入了解深度学习的原理和应用。

流体力学的普适性:从微观到宏观 流体力学在描述自然界中的许多现象时,展现出惊人的普适性。从宏观的天体运动到微观的夸克-胶子等离子体,流体力学都能有效地进行描述。甚至在单个量子尺度上,流体性质也会显现出来。那么,这种普适性是如何理解的呢? 多体物理与流体力学的关系 𐟌Œ 多体物理的主要目标是解释宏观现象,但由于巨大的自由度,直接从微观物理计算得到系统的宏观行为是不可能的。我们通常不会尝试解1023个牛顿方程。幸运的是,对于相当一部分现象,我们可以将变量分解为UV变量和IR变量。UV变量的特征尺度远小于我们所感兴趣的尺度,它们的效应被平均,从而我们可以专注于IR变量。通常情况下,相关的IR变量包含相对较少的自由度,物理系统被极大简化。 有效场论与流体力学的联系 𐟌 例如,考虑系统的配分函数: Z = Tr exp(-) 其中H代表所有的微观变量。现在我们把微观变量分为如下形式: Z = Dr exp(-) 其中p代表UV变量,X代表IR变量。接下来我们积掉UV变量(也就是积分掉所有的高能自由度)。 有效场论(EFT)是由IR变量定义的作用量,它包含了在积分掉高能自由度时对低能物理所产生的效应。适用于距离尺度远大于UV截断的情形。但从实际上来讲,上述操作适合难实现。单单就这个分解操作而言也是十分不明显的,由于IR变量X通常具有集体性质,并且可能以复杂的方式与微观变量相关。但我们通常借助实验或物理推理推断出IR变量的本质,接着我们可以将有效作用量写为与理论对称性相容的、最一般的以IR变量作为变量的形式。 有效场论与流体力学的普适性 𐟌Š 在距离尺度小于UV截断时,理论的EFT是非局域的。若我们对系统尺度大于UV截断的物理感兴趣,有效作用量可以近似为导数展开中的一个局域作用,其中无量纲展开参数为eou~<1。对于真空附近的系统(即基态附近的系统),IR变量显然是无能隙的自由度,这是因为对于有能隙的自由度,我们需要有限的能量去激发,因此在低能下只有无能隙的自由度是相关的。 有限温度下的流体力学 𐟌᯸ 如若我们对有限温度的宏观动力学过程感兴趣,那么这些无能隙的自由度仍然是相关的IR变量吗?答案是否定的。在有限温度的情况下,存在这样无能隙模的背景bath(这是因为我们的系统通常处于局域的热力学平衡态,对于每一个局域的系统,都要与周围的环境进行相互作用,而这些环境形成了这里所谓的bath)。任何额外的激发会被这些bath所吸收,从而不会有任何直接的宏观效应。换句话说,尽管只需要很少的能量就能激发,但它很快就变为非相干的,对于这样的激发变为非相干的,通常的时间尺度以及长度尺度定义了弛豫时间T以及弛豫长度!。在这种激发的色散关系中,频率应该有一个数量级为的有限大小的虚部,以反映寿命为T,并变为“有能隙”。因此,常规认为有限温度会为所有激发生成能隙。 守恒量与流体力学的关系 𐟌 然而,若考虑系统远离平衡的长波微扰,即波长入>,在T时间内,典型的非守恒量将回到平衡状态。但对于不能在局域被破坏的守恒量,只有通过输运才能回到平衡状态,因此,守恒量的弛豫时间t>T,尤其是当入→,t→时。因此,对于涉及比T和大得多的时空尺度的宏观物理过程,唯一相关的IR变量是与守恒量相关的变量,非守恒量可以视为处于平衡状态。 更确切地说,非守恒量应该被认为是在由守恒量定义的“局域平衡”中。要理解这一点,考虑一个大小为的区域,满足<<入在时间范围内Tt

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