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ascah Post #6暂时刑满释放后,短暂正常生活带来满足,让人误以为真正的春天就要来了
- Post #21
确实,但是《生活在树上》在网络上的名声也是众所周知的()总之这样搞风险很大,所以说是口嗨
反正又不是我考试
随便说说
真是我考试的话,其实还不如根据你的平时训练老老实实写点新式八股()
AdvisorUploadBot1 Post #8都可以,我都自己找的
rotartsinimdA Post #6即使申请分散实习,也请务必:在选课系统选课。
不然非常麻烦。现身说法。
rotartsinimdA Post #4不清楚专业实习 1 是否可以分散,但理论上是可以的,联系唐老师确认
无用废宅 Post #3我问过,教务处说到时候会发申请表格,然后填完了交给自已学院的负责老师审核就可以了
rotartsinimdA Post #2不由教务负责,一般是联系管本科生教学的副院长(唐老师)。
rotartsinimdA Post #5理论上来说分散实习可以使用:
知名企业实习 或 国(境)外高校暑研 替换
ascah Post #8有些课是完全没用的,纯粹应付。他再怎么评估,也改变不了浪费学生时间的事实,学生也懒得听。搞一件又一件的花里胡哨的东西,没什么用,自娱自乐
- sola Post #138
确实,这是比较担心的一个点,也就是他们是否会觉得这些“都是稀松平常的世界本来秩序的一部分”,后面有了大体 demo 以后也会和同事商量商量修改一下,最终目的还是让孩子知道有 ai 这个东西,ai 能做到很多事情,乃至于未来尝试使用 ai。
Charles_Xavier Post #1课程:PHYS316509-量子力学
教材:张盈 量子力学基本原理 [M] 西安:西安交通大学出版社,2023
教师:张盈
学分:5.0
授课学时:80.0
开课单位:物理学院
考试类型:闭卷- 大三上开课。
- 成绩构成:平时 30%、期中 30%、期末 40%。平时成绩由随堂测试、作业、讨论等构成。
- 安排 3 次随堂测试,2 次电子作业。
- zy 老师上课重概念理解,轻数学运算,授课时常结合高能物理应用。
- 作业很少,部分题有难度。
- 本科生只学习初量。
读书心得
学习量子力学时,应广泛阅读和对比不同书籍。下面对读过的部分书做一评论。
个人钟情曾谨言的书,行文如其名,论述严谨,语言简明,既有深度,又有广度,写得十分标准,是国内经典教科书。卷一大致对应初等量子力学部分,卷二大致对应高等量子力学部分。学习时只挑拣需要的章节阅读即可。后续可以作为字典时时回顾。
对于初等量子力学:
- Griffith 的《量子力学概论》行文流畅,最为易懂,是国外经典教科书。用最简单的语言讲出最深刻的原理,数学推导详尽,物理图像清晰,部分习题经典。初次学习阅读是比较好的。
- 田光善的量子力学讲义大致以曾书为框架,编写完善,推导更详细,论述更清晰。配以 B 站网课,个人尤其推荐表象变换和对称性的部分,讲授非常清晰,无出其右。
- zy 的这本《量子力学基本原理》是一本新书,有些许错讹,基本原理部分的论述很清楚,有一些地方的数学处理不清楚。听说这本书是为下一届准备的,到那时这门课的学时就改为了 64 学时,所以书中不包含变分法和 WKB 近似部分。总体来说内容比较全面,但不是非常深入。
对于高等量子力学:
- Sakurai 的《现代量子力学》结构完善,难度不算大,用作从初等向高等的过渡很合适。个人感觉稍啰嗦一点,看得不多。
- 田光善的高等量子力学讲义大致以曾书为框架,给出了最为详细的数学推导和各种数学技巧,尤其是二次量子化和角动量理论部分,后面群论在量子力学中的应用同样深入浅出,重点突出,最为实用。
- 喀兴林的《高等量子力学》比较老,但是论述得比较清晰且细致,尤其是散射和二次量子化部分,有不懂的可以来看一下。
- 闫学群的《高等量子力学》不同于传统高量教材,侧重于量子光学和量子信息,对量子纠缠、量子测量、量子开放系统理论进行了详细的论述,简明而实用。
对于量子光学:
- Scully 的《量子光学》是最经典的教材,结构清晰,最为标准。
- 郭光灿的《量子光学》有更多的数学推导,内容更丰富些,但是有些地方跳跃性较大。应注意本书对压缩态的定义不同于 Scully,并且对量子分布理论的论述较少。
以上仁者见仁,智者见智。
2025.1.5 期末考试回忆
一、简答题(6×8=48)
- 简述使用量子力学原理讨论氢分子稳定性的思路。
- WKB 近似的适用条件为何?写出非经典区域中波函数的形式。
- Born 近似和 Lippmann-Schwinger 方程的关系是什么?写出 Born 近似散射振幅的表达式。
- 从 Schrodinger 方程出发推导 Lippmann-Schwinger 方程。
- 用非简并微扰论处理简并微扰论的困难何在?正确的做法是什么?
- 简述使用半经典近似处理光的受激吸收和辐射的思路。“半经典”是什么意思?
- 简述厄米算符的性质和可观测物理量的性质之间的对应关系。
- 分波法中相移 的物理意义是什么(是什么波的相位移动)?
二、计算题(52)
- 从一维无限深方势阱出发,推导:(12)
- 能量本征波函数;
- 能级;
- 粒子运动的含时波函数。
-
推导非简并微扰论的能量一级修正和波函数一级修正公式。(12)
-
计算下面 Heisenberg 绘景中算符的时间演化 :(12)
-
根据谐振子产生湮灭算符的定义:(16)
- 计算对易关系 ,说明 和 的物理意义;
- 证明:
- 计算:
- 计算第 激发态的位置不确定度和动量不确定度,验证不确定关系。
试题简评
简单,注重物理理解。简答题要求对细节足够熟悉。计算题白给。量子力学笔记
Quantum_Mechanics.pdf|attachment (1.1 MB)
1-10 章大致对应初量,11-17 章大致对应高量,18-23 章大致对应量光。
本笔记为第一版,有些内容未涉及,如路径积分、相对论量子力学等。电子作业
一、自由粒子波函数的演化
clear; close all; clc; hbar = 1; m = 1; a = 1; L = 100; % 积分限 N_x = 400; % x 采样数 N_t = 200; % t 采样数 x_min = -10; x_max = 10; t_min = 0; t_max = 5; % 定义空间和时间范围 x_values = linspace(x_min, x_max, N_x); t_values = linspace(t_min, t_max, N_t); % 预分配模方数组 psi_square = zeros(N_x, N_t); % MATLAB 的 integral 函数无法直接处理复数,分开处理实部和虚部 integrand_r = @(k, x, t) (1/sqrt(pi*a)) .* (sin(k*a) ./ k) .* cos(k*x - (hbar*k.^2/(2*m)) * t); integrand_i = @(k, x, t) (1/sqrt(pi*a)) .* (sin(k*a) ./ k) .* sin(k*x - (hbar*k.^2/(2*m)) * t); % 循环计算每个时间点的波函数模方 for ti = 1 : N_t t = t_values(ti); fprintf('计算时间点 t = %.3f / %.3f\n', t, t_max); % 对每个 x 计算积分 for xi = 1 : N_x x = x_values(xi); Re = integral(@(k) integrand_r(k, x, t), -L, L, 'AbsTol',1e-10,'RelTol',1e-8); Im = integral(@(k) integrand_i(k, x, t), -L, L, 'AbsTol',1e-10,'RelTol',1e-8); psi = (1/sqrt(2*pi)) * (Re + 1i*Im); psi_square(xi, ti) = abs(psi)^2; end end % 创建动画 figure; h = plot(x_values, psi_square(:,1), 'b', 'LineWidth', 2); xlabel('x'); ylabel('|\psi(x,t)|^2'); title('Time Evolution of Free Patical'); grid on; ylim([0, max(psi_square(:)) * 1.1]); % 动态调整 y 轴范围 % 初始化视频写入对象 v = VideoWriter('wave_function_evolution.mp4','MPEG-4'); v.FrameRate = 30; % 设置帧率 open(v); % 循环生成每一帧 for ti = 1:N_t set(h, 'YData', psi_square(:,ti)); title(sprintf('Time Evolution of Free Patical (t = %.2f)', t_values(ti))); drawnow; % 捕获当前帧 frame = getframe(gcf); writeVideo(v, frame); end % 关闭视频写入对象 close(v); disp('动画已保存为 wave_function_evolution.mp4'); % 播放生成的视频 implay('wave_function_evolution.mp4');二:氢原子 染色
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # Bhor 半径 a = 5.29e-11 # 单位:米 # 球坐标网格 r = np.linspace(0, 4 * a, 100) # 径向距离(单位:米) theta = np.linspace(0, np.pi, 100) # 极角范围 0 到 pi phi = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) # 方位角范围 0 到 2pi # 网格化 r, theta, phi = np.meshgrid(r, theta, phi) # 波函数模方 |\Psi_{210}(r, θ, φ)|^2 psi_square = (1 / (32 * np.pi) * a**3) * (r**2 / a**2) * np.exp(-r / a) * np.cos(theta)**2 # 转换为直角坐标系 x = r * np.sin(theta) * np.cos(phi) y = r * np.sin(theta) * np.sin(phi) z = r * np.cos(theta) # 绘制三维图 fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 使用概率密度值来设定颜色 sc = ax.scatter(x, y, z, c=psi_square, cmap='viridis', marker='o', s=1) # 添加颜色条 cbar = fig.colorbar(sc, ax=ax, pad=0.1) cbar.set_label("Electron occurrence Probability density") ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') ax.set_title('Electron cloud diagram $\Psi_{210}  为了方便观察,只选择大于 0.6 倍最大概率的部分进行染色,如下图。与教科书上图形一致。 ```Python # 设置阈值:选择最大概率密度的某个百分比作为阈值 threshold = 0.6 max_psi_square = np.max(psi_square) mask = psi_square > threshold * max_psi_square # 提取符合条件的 x, y, z 坐标 x = r[mask] * np.sin(theta[mask]) * np.cos(phi[mask]) y = r[mask] * np.sin(theta[mask]) * np.sin(phi[mask]) z = r[mask] * np.cos(theta[mask]) # 获取颜色条的 vmin 和 vmax,用于确保两幅图使用相同的颜色映射范围 vmin = np.min(psi_square) vmax = np.max(psi_square) # 创建第二幅图:显示阈值筛选后的电子云 fig2 = plt.figure(figsize=(8, 6)) ax2 = fig2.add_subplot(111, projection='3d') sc2 = ax2.scatter(x, y, z, c=psi_square[mask], cmap='viridis', marker='o', s=1, vmin=vmin, vmax=vmax) # 设置颜色条范围与第一幅图相同 cbar2 = fig2.colorbar(sc2, ax=ax2, pad=0.1) cbar2.set_label("Electron occurrence Probability density") ax2.set_xlabel('X') ax2.set_ylabel('Y') ax2.set_zlabel('Z') ax2.set_title('Electron cloud diagram $\Psi_{210}$ (Thresholded)') # 显示图像 plt.show()
真是神清气爽🥳)
调整布局,避免颜色条挡住标签
fig.subplots_adjust(right=1.5)
显示图像
plt.show()
 为了方便观察,只选择大于 0.6 倍最大概率的部分进行染色,如下图。与教科书上图形一致。 ```Python # 设置阈值:选择最大概率密度的某个百分比作为阈值 threshold = 0.6 max_psi_square = np.max(psi_square) mask = psi_square > threshold * max_psi_square # 提取符合条件的 x, y, z 坐标 x = r[mask] * np.sin(theta[mask]) * np.cos(phi[mask]) y = r[mask] * np.sin(theta[mask]) * np.sin(phi[mask]) z = r[mask] * np.cos(theta[mask]) # 获取颜色条的 vmin 和 vmax,用于确保两幅图使用相同的颜色映射范围 vmin = np.min(psi_square) vmax = np.max(psi_square) # 创建第二幅图:显示阈值筛选后的电子云 fig2 = plt.figure(figsize=(8, 6)) ax2 = fig2.add_subplot(111, projection='3d') sc2 = ax2.scatter(x, y, z, c=psi_square[mask], cmap='viridis', marker='o', s=1, vmin=vmin, vmax=vmax) # 设置颜色条范围与第一幅图相同 cbar2 = fig2.colorbar(sc2, ax=ax2, pad=0.1) cbar2.set_label("Electron occurrence Probability density") ax2.set_xlabel('X') ax2.set_ylabel('Y') ax2.set_zlabel('Z') ax2.set_title('Electron cloud diagram $\Psi_{210}$ (Thresholded)') # 显示图像 plt.show()
真是神清气爽🥳
rotartsinimdA Post #1开个楼。
本帖将用于记录本人在毕设过程中的一些经验和进展记录。- Qwen Post #7
因为惯性