Конечное отношение Рэлея и локальная энергия
Проект с пингвинами
Проект использует 342 записи Palmer с нужными измерениями: 240 для обучения, 102 для проверки. Выбранные примеры для обучения определяют масштабирование и параметры модели. Исходный CSV
Этот проект обучает веса с помощью softmax, в отличие от лаборатории на главной странице, где используются ближайшие средние по видам. Те же измерения пингвинов, но разные методы классификации. Предсказания могут различаться.
Квантовые модели · Описывают волновые функции, координаты частиц и соотношения энергии.
Уравнения в частных производных и квантовые модели не являются операциями над этими измерениями пингвинов.
Рассмотрите понятие рядом с проектом: предположения источника могут отличаться. Эти наблюдения не доказывают теорему.
Вход: 12 × 2; Проверка на новых данных: 102 · #58 · 40.6 мм, 193 мм. Известный ответ: Адели; Прогноз: Адели · [≈0,7383; ≈0,2444; ≈0,01737].
Используется в разделах источника: 8.2 Уравнения как подсказки
Для конечного вещественного состояния взвесьте каждую локальную энергию квадратом значения состояния, делённым на общую квадратичную длину.
Эти выражения задают обратную или квантовую модель.
Пример формулы источника
Иллюстрация · Условные конечные входы иллюстрируют выражение. Они не доказывают общую тождественность, оценку или существование.
Обозначения
- Ненулевая квадратично интегрируемая волновая функция в области оператора.
- Гамильтониан с фиксированными ядрами.
- Случайная конфигурация с плотностью |ψ|²/‖ψ‖².
- Комплексное сопряжение ψ.
- Интеграл |ψ|².
Пример формулы источника
Этот пример использует свои входные данные и предположения. Его изменение не меняет проект.
Измените значение или код и запустите пример. Это конечная иллюстрация, а не доказательство теоремы.
Поток данных в этом примере
Код изменён. Сбросьте его, чтобы вернуть схему примера.
Вы выбираете
input.second= 1
Вычисляется здесь
Выражение результата: {
probabilities, localEnergy,
expectedEnergy: probabilities.reduce((sum, p, i) => sum + p * localEnergy[i], 0),
quotient: psi.reduce((sum, v, i) => sum + v * Hpsi[i], 0) / normSquared,
}
psi=[1, input.second]Использует:input.secondHpsi=[2 * psi[0], 4 * psi[1]]Использует:psinormSquared=psi.reduce((sum, v) => sum + v * v, 0)Использует:psiprobabilities=psi.map((v) => (v * v) / normSquared)Использует:psi,normSquaredlocalEnergy=Hpsi.map((v, i) => v / psi[i])Использует:Hpsi,psi
Возвращает
probabilities- массив (2 элементов): [0,5, 0,5]
localEnergy- массив (2 элементов): [2, 4]
expectedEnergy- 3
quotient- 3
Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.
Результат
Техническая формулировка
Это точно перечисленное конечное распределение для ненулевого вещественного состояния и диагональной H. Источник использует нормированную плотность вероятности |ψ|² и непрерывный гамильтониан. Локальная энергия требует ψ ≠ 0 в вычисляемой точке.
Источник: Выражение из статьи