解决简并情况下的微扰理论的问题

时间: 2024-04-03 09:32:11 浏览: 216
简并情况下的微扰理论是量子力学中重要的一部分,可以用来描述一个系统在微小扰动下的能量变化。以下是简并情况下二阶微扰能级的计算步骤: 1. 定义简并情况下的哈密顿量 $H_0$,微扰哈密顿量 $H_1$,并将它们表示为矩阵形式。 2. 计算简并态的能量修正,即一阶微扰能级。设简并态为 $|a\rangle$,则能量修正为: $$E_{a(1)}=\langle a|H_1|a\rangle$$ 如果简并态不止一个,则需要对能量修正进行求和。 3. 计算非简并态的能量修正。设非简并态为 $|b\rangle$,则能量修正为: $$E_{b(1)}=\langle b|H_1|b\rangle$$ 4. 计算简并态和非简并态之间的能量修正,即二阶微扰能级。设简并态为 $|a\rangle$,非简并态为 $|b\rangle$,则能量修正为: $$E_{a,b(2)}=\sum_{n\neq a}\frac{|\langle n|H_1|a\rangle|^2}{E_a-E_n}+\sum_{n\neq b}\frac{|\langle n|H_1|b\rangle|^2}{E_b-E_n}$$ 其中 $E_n$ 表示态 $|n\rangle$ 的能量,$n$ 取遍所有态,包括简并态和非简并态。 5. 将一阶微扰能级和二阶微扰能级相加,得到总能量修正: $$E_{total}=E_{a(1)}+\sum_{b}E_{b(1)}+\sum_{a,b}E_{a,b(2)}$$ 6. 将总能量修正加到简并态的能量上,得到简并态的能量。 以上是简并情况下的微扰理论的计算步骤,其中需要注意的是,简并态和非简并态之间的能量修正需要进行求和,这是简并情况下的一个特殊情况。

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class SVDRecommender: def __init__(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if self.which == 'LM': largest = True elif self.which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) #格拉米矩阵有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复数检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #获得一个指示哪些本征对不是简并微小的掩码, #并为阈值奇异值创建一个重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T) 将上述代码修改为使用LM,迭代器使用arpack

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