Wykłady z Mechaniki Kwantowej

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Wykłady z Mechaniki Kwantowej"

Transkrypt

1 Wykłady z Mechaniki Kwantowej

2

3 Mechanika Kwantowa, Relatywistyczna Mechanika Kwantowa Wykład dla doktorantów (017) Wykład 6 Długoletnie błądzenie w ciemnościach w poszukiwaniu prawdy odczuwanej, lecz nieuchwytnej, głębokie pragnienie oraz przeplatające się ze sobą okresy wiary i zwątpienia, które poprzedzają jasne i pełne zrozumienie, znane są wyłącznie tym, którzy sami ich doświadczyli Marek Zrałek Zakład Teorii Pola i Cząstek Elementarnych Instytut Fizyki Uniwersytet Śląski Katowice, 017

4

5

6 Ewolucja w czasie układów kwantowego (postulat VI) Układy oddziaływujące z otoczeniem: ρ(t) =f( ρ(t 0 ), τ = t-t 0, t 0 ) Układy izolowane: ρ(t) =f(ρ(t 0 ), τ = t-t 0 ) Układy nieoddziaływujące z otoczeniem Układy izolowane, Układy zachowawcze, Układy odwracalne. Warunki wstępne: Mając ρ(t 0 ), chcemy aby ρ(t) było określone Czas jest ciągłym rzeczywistym parametrem nie jest obserwablą kwantową

7 Intuicyjne rozumienie ewolucji czasowej wymaga aby: ρ(t 0 ) ρ(t) 1) Odwzorowanie jest liniowe i ciągłe: Końcowy operator statystyczny nie zależy od tego czy najpierw fragmenty układy poddamy ewolucji czasowej: ρ 1 (t 0 ) ρ 1 (t) ρ (t 0 ) ρ (t) a potem dokonamy wymieszania: α ρ 1 (t) + β ρ (t) czy też najpierw wymieszamy: α ρ 1 (t 0 ) + β ρ (t 0 ) i całość będzie ewoluować z czasem: α ρ 1 (t 0 ) + β ρ (t 0 ) α ρ 1 (t) + β ρ (t)

8 ) Ewolucja czasowa tworzyła czasową półgrupę : Operator statystyczny układu nie zależy od tego czy najpierw odczekamy chwilę τ 1 : a później chwilę τ : ρ(t 0 ) ρ(t 1 = t 0 + τ 1 ) ρ(t 1 ) ρ(t = t 1 + τ ) czy też zaraz odczekamy chwilę τ = τ 1 + τ. ρ(t 0 ) ρ(t = t 0 + τ 1 + τ ) Warunki 1) oraz ) są ogólne zawsze spełnione, także dla układów nieizolowanych

9 Dla układów izolowanych istnieje operator ewolucji czasowej ) Dla układu izolowanego wymagamy dodatkowo aby ewolucja czasowa była zadana przez unitarny operator U(t) spełniający warunki: ρ(t ) ρ(t ) = U( τ ) ρ(t )U ( τ ); τ = t t ; U()=U(); τ τ U(0)= I; -1 U ( τ)=u( τ); U( τ + τ )=U( τ )U( τ ); 1 1 U(τ) jest ciągłym operatorem parametru τ.

10 Ciągłość operatora (zależy od topologii): A(t) jest ciągłe w t = t 0 gdy dla t t 0 : względem topologii τ, czyli gdy t t 0. A(t) φ A(t ) 0 0 φ (A(t) A(t )) φ 0 τ Określamy generator ewolucji czasowej: du( τ ) A = d τ τ = 0

11 Weźmy: U(τ 1 + τ ) = U(τ 1 )U(τ ) Zróżniczkujmy obydwie strony po τ 1 du(τ + τ 1 ) = du(τ + τ ) 1 d(τ + τ 1 ) = du(τ ) 1 U(τ ) dτ 1 d(τ + τ 1 ) dτ 1 dτ 1 Obliczamy granicę: lim... τ 1 0 du(τ ) dτ = AU(τ ) d U(τ ) dτ = d dτ (AU(τ )) = A d dτ U(τ ) = A U(τ ) Czyli: d n U(τ ) dτ n = A n U(τ )

12 Rozwinięcie U(τ) w szereg Taylora: n U( τ)=i+ τ τ τ Czyli: Zróżniczkujmy równość: n du( τ) d U( τ) d U( τ) n dτ τ = 0!dτ n!dτ τ= 0 τ= U( τ)=i+a τ + A τ A τ =! n! e τ n n A U + (τ ) = e τ A+ + U ( τ) U( τ)=i; + du ( τ) + du( τ) dτ U( τ)+u ( τ) ; dτ w granicy τ = 0 otrzymamy A więc generator A jest antyhermitowski: + A = A [τ A] = 1 [A] = [τ 1 ] = sek 1 = energia Możemy więc parametryzować: A = -i H + A + A = 0 τ + U()= = e τ A +

13 Postulat VI można więc podać w postaci (w obrazie Schrödingera) Generatorem ewolucji w czasie zachowawczego układu fizycznego jest operator A = -i H gdzie H jest operatorem energii układu, czyli Obraz Schrödingera Obserwabla (aparatura i sposób wykonania pomiaru) nie zmienia się w czasie. W czasie zmienia się układ fizyczny, który mierzymy Dwie interpretacje wartości średniej: + A = Tr(A ρ(t)) = Tr(AU( τ) ρ(t () 0)U ( τ)) = ρ t + Tr(U ( τ)au( τ) ρ(t 0)) =Tr(A(t) ρ(t 0)); gdzie + A(t) = U ( τ)au( τ) Zmienia się przepis na sposób wykonania pomiaru a więc obserwabla. Stan układu fizycznego nie ulega zmianie Obraz Heisenberga

14 Ewolucja operatora statystycznego (obraz Schrödingera) ρ(t) = e iht iht ρ(t = 0) e Ewolucja obserwabli (Obraz Heisenberga) A(t) = e iht A(t = 0) e iht

15 W obrazie Heisenberga---- równanie Heisengerga: da(t) ih dt = [ A(t),H] W obrazie Schrödingera natomiast równanie Liouville a: d ρ(t) ih dt = [ H, ρ(t) ] Albo dla stanu czystego równanie Schrödingera: ih d ψ dt (t) = H ψ (t) Stała ruchu Wielkość fizyczna jest stała ruchu, gdy nie zależy od czasu da(t) = 0 [ A,H] = 0, A(t) = 0 dt t

16 Stan stacjonarny Stan nazywamy stanem stacjonarnym, gdy nie zmienia się w czasie, mamy więc: ρ(t) = U( τ) ρ(t )U ( τ) = ρ(t ) u Wartość średnia w stanie stacjonarnym nie zależy od czasu: A t = Tr(AU(t)ρ 0 U + (t)) = Tr(Aρ 0 ) = A t=0 u Stany stacjonarne są zawsze mieszanką stanów własnych operatora energii U(t)ρ 0 U + (t) = ρ 0 U(t)ρ 0 = ρ 0 U(t) [H, ρ 0 ] = 0 [U(t), ρ 0 ] = 0 ρ 0 = Dla stanu czystego a n E n E n H E n = E n E n ψ = e iδ E n n

17 Ewolucja czasowa jest transformacją symetrii układu [Q(t 0 ), P(t 0 )] = i I [Q(t), P(t)] = i I Operatory z algebra obserwabli spełniają w każdej chwili czasu takie same relacje komutacji. Obraz oddziaływania obraz Diraca: H=H + V; 0 iht U(t) = e ; ; h U (t) = e ; h U(t) = e iht ih0t 0 U (t)=u(t)u (t) U 0 (t) = e ih 0t U(t)=U (t)u (t) + I 0 I 0 A (t) = I I U(t)A + I 0 U(t); 0 I ρ ( t) = U(t) ρ( t) U(t); + 0 Definicja A = Tr( A U(t) ρ(t)u (t))= Tr( A U (t)u (t) ρ(t)u (t)u (t))= (t) + I 0 I I 0 0 I Tr( U (t)a U (t) U (t) ρ(t)u (t))=tr(a (t) ρ (t)) I I

18 Jeśli [ H 0,V] = 0; Układy niezachowawcze (nieodwracalne, nieizolowane) v Dynamika zależy od czasu v Operator energii zależy od czasu U(t) = e iht! = e i(h 0 +V)! = e ih 0t! e ivt! = U 0 (t)u I (t) = U I (t)u 0 (t) Ewolucja w czasie niezachowawczego układu fizycznego jest dana przez równanie Schrödingera i! d ψ (t) = h(t) ψ (t) ψ (t) = U(t,t dt 0 ) ψ (t 0 ) Gdzie h(t) nazywa się operatorem Hamiltona nie musi być operatorem energii U(t,t 0 ) = I - i! Rozwinięcie perturbacyjne; t 0 h(t')u(t',t 0 )dt' n t t t' 1 1 U(t,t 0)=I+ h(t')dt'+ dt' dt'' h(t')h(t'')+... i 0 h i 0 0 h 1 ih t t t 1 n-1 + dt dt... dt h(t )h(t )...h(t ) n 1 n

19 gdy [ h(t'),h(t'') ] = 0 dla dowolnych chwil t oraz t, wtedy (t 0 = 0): i h dt'h(t') 0 U(t)= e ; t gdy natomiast: [ h(t'),h(t'') ] 0; to otrzymamy: i h dt'h(t') 0 U(t)= Te ; t Iloczyn chronologiczny T jest zdefiniowany w sposób: T(h(t 1)h(t )h(t ))=h(t )h(t 1)h(t ); gdy t t 1 t Przykłady: Mechanika nierelatywistyczna, Teoria pola

20

21 Cząstki identyczne, postulat (VII) 1 Przestrzeń stanów: Η=Η1 H H... H N W MK cząstki identyczne są nierozróżnialne --- co to oznacza matematycznie? Weźmy wektor bazowy w H: ξ i i ξ, ξ, ξ,..., ξ = ξ ξ ξ... ξ 1 N 1 1 N N Ale te N elementów możemy ułożyć w innej kolejności: η, η, η,..., η = ξ ξ ξ... ξ 1 N 1 η η η N η 1 N Identyczność cząstek à stany pierwszy i drugi są fizycznie nierozróżnialne à wszelkie pomiary wykonane w tych stanach muszą dać ten sam rezultat stan P ξ, ξ, ξ,..., ξ = η, η, η,..., η 1 N 1 N Numer cząstki

22 Grupa permutacji = Grupa symetryczna {P} Jest skończenie wymiarowa ma N! elementów, Ma skończenie wymiarowe nieredukowalne reprezentacje unitarne, Istnieją dwie reprezentacje jednowymiarowe. Permutacje można złożyć z transpozycji, Permutacja może mieć parzystą lub nieparzystą liczbę transpozycji, Permutację można złożyć z dowolnej liczby transpozycji, ale zawsze jest ona parzysta lub nieparzysta. W przestrzeni stanów H działa reprezentacja unitarna ---- każdej permutacji N elementów odpowiada unitarny operator P działający na stany fizyczne. P ξ = η Nie wszystkie wektory z przestrzeni stanów są dobrymi stanami opisującymi cząstki identyczne. Czysty stan fizyczny będzie opisany wektorem ψ, który da identyczne wyniki każdego pomiaru niezależnie od tego jakiej permutacji dokonaliśmy na cząstkach. Taki wektor P ψ może różnić się od wektora ψ najwyżej fazą: δ P ψ = e i ψ Działając dowolnym operatorem permutacji na stan N cząstek identycznych otrzymujemy ten sam stan z dokładnością do fazy.

23 Permutacje nie komutują 1,,,1, P 1 P 1 1,, = P 1,1, =,1, P 1 P 1 1,, = P 1,,1 =,,1 n = P P 1 P P 1 1,, = P P 1 P,1, = P P 1,,1 = P,,1 =,1, n = 4 Permutacja elementów grupa S (składa się z 6 składników) (,1,), (1,,), (,,1) n = 1 (,,1), (,1,), (1,,) n =

24 Rząd grupy skończonej, r = ilość elementów grupy r(s ) = 6 E = 1 1 A = 1 1 B = 1 1 C = 1 1 D = 1 1 F = 1 1 AB = = 1 1 = D Mnożenie elementów: E A B C D F E E A B C D F A A E D F B C B B F E D C A C C D F E A B D D C A B F E F F B C A E D Przykład: AB = = 1 1 = D

25 Reprezentacja grupy, zbiór macierzy A M (A); B M (B);... Które spełniają mnożenie grupowe: A B = D M (A) M (B) = M (D) Wymiar macierzy M = Wymiar reprezentacji Reprezentacja nieredukowalna nie można macierzy reprezentacji zapisać w postaci: A M 1(A) 0 0 M (A) Twierdzenie (bez dowodu): Wszystkie reprezentacje nieredukowalne o wymiarach spełniają relacje: l 1,l,... (l i ) = h (rząd grupy) i

26 l = 1, l =, l =, l = 4, l = 5,... S, h=6 l 1 = 1; l = 1; l = S 4, h = 4 l 1 = 1; l = 1; l = ; l = ; l = ; S 5, h=10 x1 + x4 + 1x9 + 0 x16 + 1x5 + x6=10 S 6, h=70 x1 + x4 + 1x9 + x5 + x6 + x49 + x64 + x 81

27 Diagramy YOUNGA Diagramy i tablice Younga wywodzą się z grupy permutacji ale ich stosowanie jest znacznie szersze. Ponownie określimy operatory symetryzacji i antysymetryzacji Dla dwóch cząstek: S i k = (1+ P i k ) A i k = (1 P i k ) 1, +,1 1,,1 Dla trzech czastek: S 1 = 1+ P 1 + P 1 + P + P 1 P 1 + P 1 P 1 A 1 = 1 P 1 P 1 P + P 1 P 1 + P 1 P 1 Dla trzech cząstek mamy sześć różnych stanów: Φ 1 = S 1 1 Φ = A 1 1 Φ = A 1 S 1 1 = (1 P 1 )(1+ P 1 ) 1 = (1 P 1 + P 1 P 1 P 1 ) 1 = Φ 4 = A 1 S 1 1 = (1 P 1 + P 1 P 1 P 1 ) 1 = Φ 5 = A S 1 1 = (1 P + P 1 P P 1 ) 1 = Φ 6 = A S 1 1 = (1 P + P 1 P P 1 ) 1 =

28 W rzeczywistości istnieją tylko 4 niezależne stany; 1) Całkowicie symetryczny: ) Całkowicie antysymetryczny: Φ 1 Φ Φ ) I dwa z symetrią mieszaną, n.p. oraz Φ 4 Φ 5 Φ 4 Stany, są związane transformacją podobieństwa z czterema wymienionymi Odpowiada to trzem różnym diagramom Younga: całkowicie symetryczny całkowicie antysymetryczny symetria mieszana

29 ' α α 1 α 1 S A A S A S Φ 1 = S 1 1 Φ = A 1 1 A 1 S 1 1 A 1 S 1 1 Ogólna definicja dla grupy S n Wprowadzamy n liczb całkowitych: n λ i Takich, że, oraz kolumny A λ i = 1 (λ 1,λ,λ,...,λ n ) = n λ 1 λ λ... λ n. λ λ λ 4 λ1 wiersze S λ

30 Konstrukcja reprezentacji nieredukowalnych, ich wymiar oraz baza 1) Każdy możliwy kształt diagramu odpowiada różnym nieredukowalnym reprezentacją, np. dla S 4 : = 4 ) Wszystkie n liczb pojawia się w kwadratach, ulokowanych tak, że w każdym wierszu liczby rosną od lewej do prawej, w każdej kolumnie liczby rosną z góry do dołu, liczba różnych możliwych ustawień dla danego diagramu Younga daje wymiar reprezentacji { } ( ) dim =

31 Stany fizyczne tworzą jednowymiarowe podprzestrzenie w przestrzeni stanów --- jednowymiarowe podprzestrzenie reprezentacji grupy symetrycznej. Wiemy, że grupa ta ma dwie nierównoważne reprezentacje jednowymiarowe: P ψ = ψ ; p P ψ = ( 1) ψ ; Reprezentacja symetryczna Reprezentacja antysymetryczna Istnieją więc dwie jednowymiarowe podprzestrzenie grupy symetrycznej: H = { ψ H; P ψ = ψ } N + Liczba inwersji w permutacji P Podprzestrzeń symetryczna N - H = { ψ H; P ψ = ( 1) ψ } p Podprzestrzeń antysymetryczna Stany cząstek identycznych mogą należeć albo do podprzestrzeni symetrycznej albo podprzestrzeni antysymetrycznej

32 Postulat (VII) 1 Każdy stan fizycznych układu N identycznych cząstek tworzy podprzestrzeń jednowymiarową grupy permutacji S N symetryczną dla cząstek o spinie całkowitym (BOZONY), a antysymetryczną dla cząstek o spinie połówkowym (FERMIONY). Zasada Pauliego dla fermionów wynika z tego postulatu. Unormowane stany N cząstek identycznych: Dla bozonów: Dla fermionów: ξ = 1 P ξ ξ ξ + 1,,... N N! ξ = 1 (- 1) p P ξ ξ ξ 1,,... N N! P P

33 S 1 = 1+ P 1 + P 1 + P + P 1 P 1 + P 1 P 1 A 1 = 1 P 1 P 1 P + P 1 P 1 + P 1 P 1 A 1 S 1 = 1 P 1 + P 1 P 1 P 1 A 1 S 1 = 1 P 1 + P 1 P 1 P 1 A S 1 = 1 P + P 1 P P 1 A S 1 = 1 P + P 1 P P 1

34 Dziękuję za uwagę 4

35 Wybrane informacje o reprezentacjach grup

36 Zbiór elementów a,b,c,.. Tworzy grupę G, jeżeli 1. Jest zdefiniowany iloczyn dowolnych dwóch elementów grupy G, który także należy do G: a G, b G ab = c G.. Iloczyn elementów spełnia warunek łączności: (ab)c = a(bc).. W grupie G istnieje element jednostkowy e, taki, że dla dowolnego a G: ae = ea =a 4.Dla dowolnego elementu a G istnieje element odwrotny a -1, taki, że, aa 1 = a 1 a = e.

37 Reprezentacja grup 1. Definicja Reprezentacji grupy,. Definicja Reprezentacji Równoważnych,. Definicja Charakteru Grupy, 4. Definicja Reprezentacji Unitarnych, 5. Definicja Reprezentacji Redukowalnych i Nieredukowalnych 6. Definicja Sumy prostej macierzy, 7. Definicja Nieredukowalnej, Niezmienniczej Podprzestrzeni, 8. Definicja iloczynu prostego (iloczynu Kroneckera) macierzy

38 1. Definicja Reprezentacji grup Jeżeli każdemu elementowi g z grupy G g G można przypisać operator (macierz po wybraniu bazy) g A(g) A(G) i ta odpowiedniość jest homomorficzna (lub izomorficzna), wtedy mówimy, że zbiór operatorów A(G) tworzy reprezentację grupy G Przypomnieć Operatory w liniowej przestrzeni Baza wektorów Macierzowa reprezentacja operatorów Zmiana bazy dla operatorów

39 Dwa układy wektorów bazy: m = p U m, m m=1 m Macierzowa reprezentacja operatora A w bazie : m A m A m ' = A m, m ' Macierzowa reprezentacja operatora A w bazie m : Aby zachować ortonormalność wektorów bazy macierze transformacji muszą być unitarne: U + = U -1 A m A m ' = A m, m ' Jaka jest relacja pomiędzy macierzami w dwóch bazach? A m, m ' A m, m ' p p m=1 m ' =1 * A m, m ' = U m, m m A m ' U m', m = '

40 Czyli: p p m=1 m ' =1 + ( ) m, m ' = U m, m A m, m 'U m', m = ' U+ AU A = U + A U Macierze w naszych dwóch reprezentacjach są połączone unitarną transformacją podobieństwa ) Definicja reprezentacji równoważnych Dwie macierzowa reprezentacje są równoważne, {A} {A} jeżeli dla każdego elementy grupy transformacją podobieństwa: A(g) = U + A(g) U g G są połączone

41 ) Definicja charakteru grupy Komentarz Charakter każdego elementy grupy jest określony jako ślad macierzy A(g): Charakter = Tr(A(g)) Charakter elementu grupy g nie zmienia się przy zmianie bazy reprezentacji, a więc charakteryzuje sam element g grupy: Tr( A(g) )= Tr U + A(g) U ( ) = Tr A(g) ( ) Równoważne reprezentacje mają ten sam zbiór charakterów. 4) Definicja reprezentacji unitarnej Reprezentacja, w której wszystkie macierze A(g) są unitarne nazywa się reprezentacją unitarną

42 Można udowodnić, że dla grup skończonych oraz dla ciągłych zwartych grup Liego, jakakolwiek reprezentacja grupy może, odpowiednią transformacją podobieństwa, być przetransformowana w reprezentację unitarną. Istnieje więc taka macierz C, że dla każdego elementu grupy g G, jest unitarne. Dla nieskończenie wymiarowych grup oraz grup niezwartych, reprezentacje nie są unitarne. 5) Definicja reprezentacji nieredukowalnej Załóżmy, że mamy n wymiarową reprezentację A(g). Jeśli dla wszystkich elementów grupy istnieje taka jedna macierz C, że g G C 1 A(g)C C 1 A(g)C = D (1) (g) 0 0 D () (g) Gdzie D (1) (g) oraz D () (g) są macierzami kwadratowymi D (1) (g) = (n 1 n 1 ) oraz takimi, że, wtedy mówimy, że reprezentacja A(g) D () (g) = (n n ) n = n 1 + n jest redukowalna. Jeżeli taki rozkład nie jest możliwy to reprezentację nazywamy nieredukowalną.

43 6) Definicja sumy prostej macierzy A B A 0 0 B (n 1 n 1 ) (n n ) = (n 1 + n ) (n 1 + n ) Można łatwo udowodnić, że (A 1 B 1 ) (A B ) = A 1 A B 1 B Twierdzenie Jeżeli D (1) (g) oraz D () (g) są dwiema reprezentacjami grupy G wtedy D (1) (g) 0 D(g) = 0 D () (g) jest także reprezentacją. Oraz odwrotnie, jeżeli D(g) jest reprezentacją, to także macierze D (1) (g) oraz D () (g) tworzą reprezentację. Dowód: D(g 1 ) D(g ) = D (1) (g 1 ) 0 D (1) (g ) 0 0 D () (g 1 ) 0 D () (g ) = = D (1) (g 1 )D (1) (g ) 0 0 D () (g 1 )D () (g ) = D (1) (g 1 g ) 0 0 D () (g 1 g ) = D(g g ) 1

44 Komentarze Proces D(g) = D (1) (g) D () (g) D (k) (g) jest nazywany dodawaniem reprezentacji. D (i) (g) Jeżeli są reprezentacjami nieredukowalnymi, powyższa procedura nosi nazwą rozkładu reprezentacji redukowalnej na sumę prostą reprezentacji nieredukowalnych. Jeżeli w sumie D(g) = D(1) (g) D () (g) D (k ) (g), wszystkie reprezentacje D (i) (g) są różne, wtedy mówimy, że reprezentacja D(g) 7) Definicja nieredukowalnych podprzestrzeni niezmienniczych jest prosto redukowalna. Jeżeli, działając elementami grupy G na dowolne wektory w podprzestrzeni M liniowej przestrzeni L, otrzymujemy wektory nalężące do M, to mówimy że podprzestrzeń M jest niezmiennicza względem grupy G. Jeżeli poza tym w M nie ma mniejszej niezmienniczej podprzestrzeni, to M jest nieredukowalną podprzestrzenią niezmienniczą

45 8) Definicja iloczynu prostego (Kroneckera) macierzy A B = C C i k, j l = A i j B k l Przykład Elementy o tym samym (i,j) oznaczają wiersze, o tym samym (k,l) kolumny, obowiązuje porządek leksykograficzny. a A = 11 a 1 b B = 11 b Jeżeli oraz 1 wtedy: a 1 a b 1 b A B = a 11 B a 1 B a 1 B a B = a 11 b 11 a 11 b 1 a 1 b 11 a 1 b 1 a 11 b 1 a 11 b a 1 b 1 a 1 b a 1 b 11 a 1 b 1 a b 11 a b 1 a 1 b 1 a 1 b a b 1 a b

46 Dowód: Twierdzenie Dla iloczynu prostego mamy: (A 1 B 1 ) (A B ) = (A 1 A B 1 B ) ((A 1 B 1 ) (A B )) i k, m n = = (A 1 ) i j (A ) j m Iloczyn prosty macierzy tworzy reprezentacji grupy G tworzy inną reprezentację tej samej grupy: Dowód: j l (C 1 ) i k, j l (C ) j l, m n = {(A 1 ) i j (B 1 ) }{ k l (A ) j m (B ) } l n = j, l (B 1 ) k l (B ) l n = (A A ) (B B ) = (A A B B ) 1 i m 1 k n 1 1 i k,m n D (1) (g) D () (g) = D(g) D (1) () (g) D(g 1 ) D(g ) = (D (1) (g 1 ) D () (g 1 )) (D (1) (g ) D () (g )) = = (D (1) (g 1 ) D (1) (g )) (D () (g 1 ) D () (g )) = (D (1) (g 1 g ) D () (g 1 g )) = D(g 1 g ) j, l

47 Twierdzenie (bez dowodu) Dla grupy skończonej lub prostej i zwartej jakakolwiek reprezentacja może być rozłożona na sumę prostą reprezentacji nieredukowalnych, D (1) () (k ) (g) = D (χ ) (g) i a i i a i = 0,1,,.., oznaczają jak wiele razy reprezentacja nieredukowalna pojawia się w sumie. Jeżeli a i = 0 lub 1 dla wszystkich i, reprezentacja jest prosto redukowalna Taki rozkład nazywa się szeregiem Clebscha Gordana Twierdzenie Charakter iloczynu prostego dwóch reprezentacji jest równy iloczynowi charakterów każdej reprezentacji. D i (χ ) Dowód: ( ) i k, i k χ (1) () (g)= D (1) (g) D () (g) = i,k = D (1) (g) i ( ) i, i k ( D () (g)) k, k = χ (1) (g) χ () (g)

Wykłady z Mechaniki Kwantowej

Wykłady z Mechaniki Kwantowej Wykłady z Mechaniki Kwantowej Mechanika Kwantowa, Relatywistyczna Mechanika Kwantowa Wykład dla doktorantów (2017) Wykład 3 Fakty nie są najważniejsze. Zresztą, aby je poznać, nie trzeba studiować na

Bardziej szczegółowo

Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u

Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u W ) Rzeczywiście U W jest podprzetrzenią przestrzeni

Bardziej szczegółowo

POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ cd i formalizm matematyczny

POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ cd i formalizm matematyczny POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ cd i formalizm matematyczny Funkcja Falowa Postulat 1 Dla każdego układu istnieje funkcja falowa (funkcja współrzędnych i czasu), która jest ciągła, całkowalna w kwadracie,

Bardziej szczegółowo

obrotów. Funkcje falowe cząstki ze spinem - spinory. Wykład II.3 29 Pierwsza konwencja Condona-Shortley a

obrotów. Funkcje falowe cząstki ze spinem - spinory. Wykład II.3 29 Pierwsza konwencja Condona-Shortley a Wykład II.1 25 Obroty układu kwantowego Interpretacja aktywna i pasywna. Macierz obrotu w trzech wymiarach a operator obrotu w przestrzeni stanów. Reprezentacja obrotu w przestrzeni funkcji falowych. Transformacje

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ WSHE, O/K-CE 10. Homomorfizmy Definicja 1. Niech V, W będą dwiema przestrzeniami liniowymi nad ustalonym ciałem, odwzorowanie ϕ : V W nazywamy homomorfizmem

Bardziej szczegółowo

Wektory i wartości własne

Wektory i wartości własne Treść wykładu Podprzestrzenie niezmiennicze... Twierdzenie Cayley Hamiltona Podprzestrzenie niezmiennicze Definicja Niech f : V V będzie przekształceniem liniowym. Podprzestrzeń W V nazywamy niezmienniczą

Bardziej szczegółowo

Jak łatwo zauważyć, zbiór form symetrycznych (podobnie antysymetrycznych) stanowi podprzestrzeń przestrzeni L(V, V, K). Oznaczamy ją Sym(V ).

Jak łatwo zauważyć, zbiór form symetrycznych (podobnie antysymetrycznych) stanowi podprzestrzeń przestrzeni L(V, V, K). Oznaczamy ją Sym(V ). Odwzorowania n-liniowe; formy n-liniowe Definicja 1 Niech V 1,..., V n, U będą przestrzeniami liniowymi nad ciałem K. Odwzorowanie G: V 1 V n U nazywamy n-liniowym, jeśli dla każdego k [n] i wszelkich

Bardziej szczegółowo

Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009

Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009 Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009 Ostatnie zmiany 23.05.2009 r. 1. Niech F będzie podciałem ciała K i niech n N. Pokazać, że niepusty liniowo niezależny podzbiór S przestrzeni F n jest także

Bardziej szczegółowo

1 Zbiory i działania na zbiorach.

1 Zbiory i działania na zbiorach. Matematyka notatki do wykładu 1 Zbiory i działania na zbiorach Pojęcie zbioru jest to pojęcie pierwotne (nie definiuje się tego pojęcia) Pojęciami pierwotnymi są: element zbioru i przynależność elementu

Bardziej szczegółowo

1 Grupa SU(3) i klasyfikacja cząstek

1 Grupa SU(3) i klasyfikacja cząstek Grupa SU(3) i klasyfikacja cząstek. Grupa SU(N) Unitarne (zespolone) macierze N N można sparametryzować pzez N rzeczywistych parametrów. Ale detu =, unitarność: U U = narzucają dodatkowe warunki. Rozważmy

Bardziej szczegółowo

Algebra liniowa. 1. Macierze.

Algebra liniowa. 1. Macierze. Algebra liniowa 1 Macierze Niech m oraz n będą liczbami naturalnymi Przestrzeń M(m n F) = F n F n będącą iloczynem kartezjańskim m egzemplarzy przestrzeni F n z naturalnie określonymi działaniami nazywamy

Bardziej szczegółowo

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn a 1j a 2j R i = , C j =

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn a 1j a 2j R i = , C j = 11 Algebra macierzy Definicja 11.1 Dla danego ciała F i dla danych m, n N funkcję A : {1,..., m} {1,..., n} F nazywamy macierzą m n (macierzą o m wierszach i n kolumnach) o wyrazach z F. Wartość A(i, j)

Bardziej szczegółowo

Analiza funkcjonalna 1.

Analiza funkcjonalna 1. Analiza funkcjonalna 1. Wioletta Karpińska Semestr letni 2015/2016 0 Bibliografia [1] Banaszczyk W., Analiza matematyczna 3. Wykłady. (http://math.uni.lodz.pl/ wbanasz/am3/) [2] Birkholc A., Analiza matematyczna.

Bardziej szczegółowo

1 Formy hermitowskie. GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie. Paweł Bechler

1 Formy hermitowskie. GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie. Paweł Bechler GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie Wersja z dnia 23 stycznia 2014 Paweł Bechler 1 Formy hermitowskie Niech X oznacza przestrzeń liniową nad ciałem K. Definicja 1. Funkcję φ : X X K nazywamy

Bardziej szczegółowo

Wektory i wartości własne

Wektory i wartości własne Treść wykładu Podprzestrzenie niezmiennicze Podprzestrzenie niezmiennicze... Twierdzenie Cayley Hamiltona Podprzestrzenie niezmiennicze Definicja Niech f : V V będzie przekształceniem liniowym. Podprzestrzeń

Bardziej szczegółowo

2 1 3 c c1. e 1, e 2,..., e n A= e 1 e 2...e n [ ] M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I

2 1 3 c c1. e 1, e 2,..., e n A= e 1 e 2...e n [ ] M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Liniowa niezależno ność wektorów Przykład: Sprawdzić czy następujące wektory z przestrzeni 3 tworzą bazę: e e e3 3 Sprawdzamy czy te wektory są liniowo niezależne: 3 c + c + c3 0 c 0 c iei 0 c + c + 3c3

Bardziej szczegółowo

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa SIMR 06/07, Analiza, wykład, 07-0- Przestrzeń wektorowa Przestrzeń wektorowa (liniowa) - przestrzeń (zbiór) w której określone są działania (funkcje) dodawania elementów i mnożenia elementów przez liczbę

Bardziej szczegółowo

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

Wykład 14. Elementy algebry macierzy Wykład 14 Elementy algebry macierzy dr Mariusz Grządziel 26 stycznia 2009 Układ równań z dwoma niewiadomymi Rozważmy układ równań z dwoma niewiadomymi: a 11 x + a 12 y = h 1 a 21 x + a 22 y = h 2 a 11,

Bardziej szczegółowo

Wykłady z Mechaniki Kwantowej

Wykłady z Mechaniki Kwantowej Wykłady z Mechaniki Kwantowej Mechanika Kwantowa, Relatywistyczna Mechanika Kwantowa Wykład dla doktorantów (2017) Wykład 4 Najpiękniejszą rzeczą, jakiej możemy doświadczyć jest oczarowanie tajemnicą.

Bardziej szczegółowo

Wstęp do komputerów kwantowych

Wstęp do komputerów kwantowych Wprowadzenie do mechaniki kwantowej Uniwersytet Łódzki, Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej 2008/2009 Wprowadzenie do mechaniki kwantowej Podstawy matematyczne 1 Algebra liniowa Bazy i liniowa niezależność

Bardziej szczegółowo

Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0}

Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0} Wykład 5 Niech f : V W będzie przekształceniem liniowym przestrzeni wektorowych Wtedy jądrem przekształcenia nazywamy zbiór tych elementów z V, których obrazem jest wektor zerowy w przestrzeni W Jądro

Bardziej szczegółowo

Zadania z Algebry liniowej 3 semestr zimowy 2008/2009

Zadania z Algebry liniowej 3 semestr zimowy 2008/2009 Zadania z Algebry liniowej 3 semestr zimowy 2008/2009 1. Niech V będzie przestrzenią wektorową nad ciałem K i niech 0 K oraz θ V będą elementem zerowym ciała K i wektorem zerowym przestrzeni V. Posługując

Bardziej szczegółowo

spis treści 1 Zbiory i zdania... 5

spis treści 1 Zbiory i zdania... 5 wstęp 1 i wiadomości wstępne 5 1 Zbiory i zdania............................ 5 Pojęcia pierwotne i podstawowe zasady 5. Zbiory i zdania 6. Operacje logiczne 7. Definicje i twierdzenia 9. Algebra zbiorów

Bardziej szczegółowo

3 1 + i 1 i i 1 2i 2. Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: [A, X] = B

3 1 + i 1 i i 1 2i 2. Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: [A, X] = B 1. Dla macierzy a) A = b) A = c) A = d) A = 3 1 + i 1 i i i 0 i i 0 1 + i 1 i 0 0 0 0 1 0 1 0 1 + i 1 i Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: A, X = B. Obliczyć pierwiaski z macierzy: A =

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Modelu Standardowego

Wstęp do Modelu Standardowego Wstęp do Modelu Standardowego Plan (Uzupełnienie matematyczne II) Abstrakcyjna przestrzeń stanów Podstawowe własności Iloczyn skalarny amplitudy prawdopodobieństwa Operatory i ich hermitowskość Wektory

Bardziej szczegółowo

II. POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ W JĘZYKU WEKTORÓW STANU. Janusz Adamowski

II. POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ W JĘZYKU WEKTORÓW STANU. Janusz Adamowski II. POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ W JĘZYKU WEKTORÓW STANU Janusz Adamowski 1 1 Przestrzeń Hilberta Do opisu stanów kwantowych używamy przestrzeni Hilberta. Przestrzenią Hilberta H nazywamy przestrzeń wektorową

Bardziej szczegółowo

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory; Wykłady 8 i 9 Pojęcia przestrzeni wektorowej i macierzy Układy równań liniowych Elementy algebry macierzy dodawanie, odejmowanie, mnożenie macierzy; macierz odwrotna dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia

Bardziej szczegółowo

Metody matematyczne fizyki

Metody matematyczne fizyki Metody matematyczne fizyki Tadeusz Lesiak Wykład VI Elementy teorii grup Wstęp do teorii grup Teoria grup (TG) = matematyka symetrii liczne zastosowania w fizyce i chemii Odpowiada na ważne pytanie: jakie

Bardziej szczegółowo

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i + Teoria na egzamin z algebry liniowej Wszystkie podane pojęcia należy umieć określić i podać pprzykłady, ewentualnie kontrprzykłady. Ponadto należy znać dowody tam gdzie to jest zaznaczone. Liczby zespolone.

Bardziej szczegółowo

Zadania egzaminacyjne

Zadania egzaminacyjne Rozdział 13 Zadania egzaminacyjne Egzamin z algebry liniowej AiR termin I 03022011 Zadanie 1 Wyznacz sumę rozwiązań równania: (8z + 1 i 2 2 7 iz 4 = 0 Zadanie 2 Niech u 0 = (1, 2, 1 Rozważmy odwzorowanie

Bardziej szczegółowo

Algebra i jej zastosowania ćwiczenia

Algebra i jej zastosowania ćwiczenia Algebra i jej zastosowania ćwiczenia 13 stycznia 013 1 Reprezentacje liniowe grup skończonych 1. Pokazać, że zbiór wszystkich pierwiastków stopnia n z jedności jest grupa abelowa wzgle dem mnożenia.. Pokazać,

Bardziej szczegółowo

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej email: imię.nazwisko@cs.put.poznan.pl pok. 2 (CW) tel. (61)665-2936 konsultacje: poniedziałek

Bardziej szczegółowo

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem Zestaw zadań 9: Przestrzenie wektorowe. Podprzestrzenie () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawaniem jako dodawaniem wektorów i operacją mnożenia przez skalar : C C C, (z, v) z v := z v jest przestrzenią

Bardziej szczegółowo

WEKTORY I WARTOŚCI WŁASNE MACIERZY. = λ c (*) problem przybliżonego rozwiązania zagadnienia własnego dla operatorów w mechanice kwantowej

WEKTORY I WARTOŚCI WŁASNE MACIERZY. = λ c (*) problem przybliżonego rozwiązania zagadnienia własnego dla operatorów w mechanice kwantowej WEKTORY I WARTOŚCI WŁASNE MACIERZY Ac λ c (*) ( A λi) c nietrywialne rozwiązanie gdy det A λi problem przybliżonego rozwiązania zagadnienia własnego dla operatorów w mechanice kwantowej A - macierzowa

Bardziej szczegółowo

Równania liniowe. Rozdział Przekształcenia liniowe. Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem

Równania liniowe. Rozdział Przekształcenia liniowe. Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem Rozdział 6 Równania liniowe 6 Przekształcenia liniowe Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem F Definicja 6 Funkcję f : X Y spełniającą warunki: a) dla dowolnych x,

Bardziej szczegółowo

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

Baza w jądrze i baza obrazu ( ) Przykład Baza w jądrze i baza obrazu (839) Znajdź bazy jądra i obrazu odwzorowania α : R 4 R 3, gdzie α(x, y, z, t) = (x + 2z + t, 2x + y 3z 5t, x y + z + 4t) () zór ten oznacza, że α jest odwzorowaniem

Bardziej szczegółowo

Postulaty mechaniki kwantowej

Postulaty mechaniki kwantowej 3.10.2004 11. Postulaty mechaniki kwantowej 120 Rozdział 11 Postulaty mechaniki kwantowej Mechanika kwantowa, jak zresztą każda teoria fizyczna, bazuje na kilku postulatach, które przyjmujemy "na wiarę".

Bardziej szczegółowo

Mechanika kwantowa Schrödingera

Mechanika kwantowa Schrödingera Fizyka 2 Wykład 2 1 Mechanika kwantowa Schrödingera Hipoteza de Broglie a wydawała się nie zgadzać z dynamiką Newtona. Mechanika kwantowa Schrödingera zawiera mechanikę kwantową jako przypadek graniczny

Bardziej szczegółowo

1 Macierze i wyznaczniki

1 Macierze i wyznaczniki 1 Macierze i wyznaczniki 11 Definicje, twierdzenia, wzory 1 Macierzą rzeczywistą (zespoloną) wymiaru m n, gdzie m N oraz n N, nazywamy prostokątną tablicę złożoną z mn liczb rzeczywistych (zespolonych)

Bardziej szczegółowo

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH 23 października 2018 Definicja iloczynu skalarnego Definicja Iloczynem skalarnym w przestrzeni liniowej R n nazywamy odwzorowanie ( ) : R n R n R spełniające

Bardziej szczegółowo

Algebra liniowa z geometrią

Algebra liniowa z geometrią Algebra liniowa z geometrią Maciej Czarnecki 15 stycznia 2013 Spis treści 1 Geometria płaszczyzny 2 1.1 Wektory i skalary........................... 2 1.2 Macierze, wyznaczniki, układy równań liniowych.........

Bardziej szczegółowo

Wykłady z Mechaniki Kwantowej

Wykłady z Mechaniki Kwantowej Wykłady z Mechaniki Kwantowej Mechanika Kwantowa, Relatywistyczna Mechanika Kwantowa Wykład dla doktorantów (2017) Wykład 7 Jesteśmy uczniami w szkole natury i kształtujemy nasze pojęcia z lekcji na lekcję.

Bardziej szczegółowo

21 Symetrie Grupy symetrii Grupa translacji

21 Symetrie Grupy symetrii Grupa translacji 21 Symetrie 21.1 Grupy symetrii Spróbujmy odpowiedzieć sobie na pytanie, jak zmienia się stan układu kwantowego pod wpływem transformacji układu współrzędnych. Najprostszą taką transformacją jest np. przesunięcie

Bardziej szczegółowo

Macierz o wymiarach m n. a 21. a 22. A =

Macierz o wymiarach m n. a 21. a 22. A = Macierze 1 Macierz o wymiarach m n A = a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a m1 a m2 a mn Mat m n (R) zbiór macierzy m n o współczynnikach rzeczywistych Analogicznie określamy Mat m n (Z), Mat m n (Q) itp 2

Bardziej szczegółowo

Zestaw zadań 5: Sumy i sumy proste podprzestrzeni. Baza i wymiar. Rzędy macierzy. Struktura zbioru rozwiązań układu równań.

Zestaw zadań 5: Sumy i sumy proste podprzestrzeni. Baza i wymiar. Rzędy macierzy. Struktura zbioru rozwiązań układu równań. Zestaw zadań : Sumy i sumy proste podprzestrzeni Baza i wymiar Rzędy macierzy Struktura zbioru rozwiązań układu równań () Pokazać, że jeśli U = lin(α, α,, α k ), U = lin(β, β,, β l ), to U + U = lin(α,

Bardziej szczegółowo

Grupy. Permutacje 1. (G2) istnieje element jednostkowy (lub neutralny), tzn. taki element e G, że dla dowolnego a G zachodzi.

Grupy. Permutacje 1. (G2) istnieje element jednostkowy (lub neutralny), tzn. taki element e G, że dla dowolnego a G zachodzi. Grupy. Permutacje 1 1 Definicja grupy Niech G będzie zbiorem. Działaniem na zbiorze G nazywamy odwzorowanie (oznaczane, jak mnożenie, przez ) przyporządkowujące każdej parze uporządkowanej (a, b) G G element

Bardziej szczegółowo

Informacja o przestrzeniach Hilberta

Informacja o przestrzeniach Hilberta Temat 10 Informacja o przestrzeniach Hilberta 10.1 Przestrzenie unitarne, iloczyn skalarny Niech dana będzie przestrzeń liniowa X. Załóżmy, że każdej parze elementów x, y X została przyporządkowana liczba

Bardziej szczegółowo

z = x + i y := e i ϕ z. cos ϕ sin ϕ = sin ϕ cos ϕ

z = x + i y := e i ϕ z. cos ϕ sin ϕ = sin ϕ cos ϕ Izometrie liniowe Przypomnijmy, że jeśli V jest przestrzenią euklidesową (skończonego wymiaru), to U End V jest izometrią wtedy i tylko wtedy, gdy U U = UU = E, to znaczy, gdy jest odwzorowaniem ortogonalnym.

Bardziej szczegółowo

Układy równań liniowych

Układy równań liniowych Układy równań liniowych Niech K będzie ciałem. Niech n, m N. Równanie liniowe nad ciałem K z niewiadomymi (lub zmiennymi) x 1, x 2,..., x n K definiujemy jako formę zdaniową zmiennej (x 1,..., x n ) K

Bardziej szczegółowo

15. Macierze. Definicja Macierzy. Definicja Delty Kroneckera. Definicja Macierzy Kwadratowej. Definicja Macierzy Jednostkowej

15. Macierze. Definicja Macierzy. Definicja Delty Kroneckera. Definicja Macierzy Kwadratowej. Definicja Macierzy Jednostkowej 15. Macierze Definicja Macierzy. Dla danego ciała F i dla danych m, n IN funkcję A : {1,...,m} {1,...,n} F nazywamy macierzą m n ( macierzą o m wierszach i n kolumnach) o wyrazach z F. Wartość A(i, j)

Bardziej szczegółowo

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same 1 Macierz definicja i zapis Macierzą wymiaru m na n nazywamy tabelę a 11 a 1n A = a m1 a mn złożoną z liczb (rzeczywistych lub zespolonych) o m wierszach i n kolumnach (zamiennie będziemy też czasem mówili,

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ) 1. Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ

MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ) 1. Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ). Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ.. OKREŚLENIE Ciąg liczbowy = Dowolna funkcja przypisująca liczby rzeczywiste pierwszym n (ciąg skończony), albo wszystkim (ciąg nieskończony)

Bardziej szczegółowo

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018 DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018 SPIS TREŚCI Teoria oraz większość zadań w niniejszym skrypcie zostały opracowane na podstawie książek: 1 G Banaszak, W Gajda, Elementy algebry liniowej cz I, Wydawnictwo

Bardziej szczegółowo

Seria zadań z Algebry IIR nr kwietnia 2017 r. i V 2 = B 2, B 4 R, gdzie

Seria zadań z Algebry IIR nr kwietnia 2017 r. i V 2 = B 2, B 4 R, gdzie Seria zadań z Algebry IIR nr 29 kwietnia 207 r Notacja: We wszystkich poniższych zadaniach K jest ciałem, V wektorow a nad K zaś jest przestrzeni a Zadanie Niechaj V = K 4 [t] Określmy podprzestrzenie

Bardziej szczegółowo

1 Relacje i odwzorowania

1 Relacje i odwzorowania Relacje i odwzorowania Relacje Jacek Kłopotowski Zadania z analizy matematycznej I Wykazać, że jeśli relacja ρ X X jest przeciwzwrotna i przechodnia, to jest przeciwsymetryczna Zbadać czy relacja ρ X X

Bardziej szczegółowo

Podstawy mechaniki kwantowej / Stanisław Szpikowski. - wyd. 2. Lublin, Spis treści

Podstawy mechaniki kwantowej / Stanisław Szpikowski. - wyd. 2. Lublin, Spis treści Podstawy mechaniki kwantowej / Stanisław Szpikowski. - wyd. 2. Lublin, 2011 Spis treści Przedmowa 15 Przedmowa do wydania drugiego 19 I. PODSTAWY I POSTULATY 1. Doświadczalne podłoŝe mechaniki kwantowej

Bardziej szczegółowo

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn Metody numeryczne Wykład 3 Dr inż. Michał Łanczont Instytut Elektrotechniki i Elektrotechnologii E419, tel. 4293, m.lanczont@pollub.pl, http://m.lanczont.pollub.pl Zakres wykładu Pojęcia podstawowe Algebra

Bardziej szczegółowo

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ...

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ... Wykład 15 Układy równań liniowych Niech K będzie ciałem i niech α 1, α 2,, α n, β K. Równanie: α 1 x 1 + α 2 x 2 + + α n x n = β z niewiadomymi x 1, x 2,, x n nazywamy równaniem liniowym. Układ: a 21 x

Bardziej szczegółowo

Definicja macierzy Typy i właściwości macierzy Działania na macierzach Wyznacznik macierzy Macierz odwrotna Normy macierzy RACHUNEK MACIERZOWY

Definicja macierzy Typy i właściwości macierzy Działania na macierzach Wyznacznik macierzy Macierz odwrotna Normy macierzy RACHUNEK MACIERZOWY Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Adam Wosatko Ewa Pabisek Czym jest macierz? Definicja Macierzą A nazywamy funkcję

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK MACIERZOWY. METODY OBLICZENIOWE Budownictwo, studia I stopnia, semestr 6. Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska

RACHUNEK MACIERZOWY. METODY OBLICZENIOWE Budownictwo, studia I stopnia, semestr 6. Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska RACHUNEK MACIERZOWY METODY OBLICZENIOWE Budownictwo, studia I stopnia, semestr 6 Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Czym jest macierz? Definicja Macierzą A nazywamy

Bardziej szczegółowo

Niezb. ednik matematyczny. Niezb. ednik matematyczny

Niezb. ednik matematyczny. Niezb. ednik matematyczny Niezb ednik matematyczny Niezb ednik matematyczny Liczby zespolone I Rozważmy zbiór R R (zbiór par liczb rzeczywistych) i wprowadźmy w nim nastepuj ace dzia lania: z 1 + z 2 = (x 1, y 1 ) + (x 2, y 2 )

Bardziej szczegółowo

DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018

DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018 DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018 Teoria oraz większość zadań w niniejszym skrypcie zostały opracowane na podstawie książek: 1 G Banaszak, W Gajda, Elementy algebry liniowej cz I, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne,

Bardziej szczegółowo

IX. MECHANIKA (FIZYKA) KWANTOWA

IX. MECHANIKA (FIZYKA) KWANTOWA IX. MECHANIKA (FIZYKA) KWANTOWA IX.1. OPERACJE OBSERWACJI. a) klasycznie nie ważna kolejność, w jakiej wykonujemy pomiary. AB = BA A pomiar wielkości A B pomiar wielkości B b) kwantowo wartość obserwacji

Bardziej szczegółowo

Macierze - obliczanie wyznacznika macierzy z użyciem permutacji

Macierze - obliczanie wyznacznika macierzy z użyciem permutacji Macierze - obliczanie wyznacznika macierzy z użyciem permutacji I LO im. F. Ceynowy w Świeciu Radosław Rudnicki joix@mat.uni.torun.pl 17.03.2009 r. Typeset by FoilTEX Streszczenie Celem wykładu jest wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Suma i przeciȩcie podprzestrzeni, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas

Suma i przeciȩcie podprzestrzeni, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas Suma i przeciȩcie podprzestrzeni, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas Ćwiczenie 1. Dowieść, że jeśli U i V s a podprzestrzeniami n-wymiarowej przestrzeni wektorowej oraz dim U = r i dim V = s, to max(0,

Bardziej szczegółowo

13 Układy równań liniowych

13 Układy równań liniowych 13 Układy równań liniowych Definicja 13.1 Niech m, n N. Układem równań liniowych nad ciałem F m równaniach i n niewiadomych x 1, x 2,..., x n nazywamy koniunkcję równań postaci a 11 x 1 + a 12 x 2 +...

Bardziej szczegółowo

Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego.

Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego. . Metoda eliminacji. Treść wykładu i ich macierze... . Metoda eliminacji. Ogólna postać układu Układ m równań liniowych o n niewiadomych x 1, x 2,..., x n : a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21

Bardziej szczegółowo

Przestrzenie wektorowe

Przestrzenie wektorowe Rozdział 4 Przestrzenie wektorowe Rozważania dotyczące przestrzeni wektorowych rozpoczniemy od kilku prostych przykładów. Przykład 4.1. W przestrzeni R 3 = {(x, y, z) : x, y, z R} wprowadzamy dwa działania:

Bardziej szczegółowo

Endomorfizmy liniowe

Endomorfizmy liniowe Endomorfizmy liniowe Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 8. wykład z algebry liniowej Warszawa, listopad 2011 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2011 1 / 16 Endomorfizmy

Bardziej szczegółowo

4 Przekształcenia liniowe

4 Przekształcenia liniowe MIMUW 4. Przekształcenia liniowe 16 4 Przekształcenia liniowe Obok przestrzeni liniowych, podstawowym obiektem algebry liniowej są przekształcenia liniowe. Rozpatrując przekształcenia liniowe między przestrzeniami

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie spektralne

Twierdzenie spektralne Twierdzenie spektralne Tomasz Kochanek Uniwersytet Śląski Instytut Matematyki XXXI Sesja KNM UŚ Motywacje, intuicje, konstrukcje Szczyrk 10 13 listopada 2011 Tomasz Kochanek (Uniwersytet Śląski) Twierdzenie

Bardziej szczegółowo

1 Działania na zbiorach

1 Działania na zbiorach Algebra liniowa z geometrią /4 Działania na zbiorach Zadanie Czy działanie : R R R określone wzorem (x x ) (y y ) := (x y x y x y + x y ) jest przemienne? Zadanie W dowolnym zbiorze X określamy działanie

Bardziej szczegółowo

1. PODSTAWY TEORETYCZNE

1. PODSTAWY TEORETYCZNE 1. PODSTAWY TEORETYCZNE 1 1. 1. PODSTAWY TEORETYCZNE 1.1. Wprowadzenie Teoria sprężystości jest działem mechaniki, zajmującym się bryłami sztywnymi i ciałami plastycznymi. Sprężystość zajmuje się odkształceniami

Bardziej szczegółowo

Zadania z algebry liniowej - sem. I Przestrzenie liniowe, bazy, rząd macierzy

Zadania z algebry liniowej - sem. I Przestrzenie liniowe, bazy, rząd macierzy Zadania z algebry liniowej - sem I Przestrzenie liniowe bazy rząd macierzy Definicja 1 Niech (K + ) będzie ciałem (zwanym ciałem skalarów a jego elementy nazywać będziemy skalarami) Przestrzenią liniową

Bardziej szczegółowo

WYKŁADY Z MATEMATYKI DLA STUDENTÓW UCZELNI EKONOMICZNYCH

WYKŁADY Z MATEMATYKI DLA STUDENTÓW UCZELNI EKONOMICZNYCH WYKŁADY Z MATEMATYKI DLA STUDENTÓW UCZELNI EKONOMICZNYCH Pod redakcją Anny Piweckiej Staryszak Autorzy poszczególnych rozdziałów Anna Piwecka Staryszak: 2-13; 14.1-14.6; 15.1-15.4; 16.1-16.3; 17.1-17.6;

Bardziej szczegółowo

Zadania z Analizy Funkcjonalnej I Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?

Zadania z Analizy Funkcjonalnej I Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi? Zadania z Analizy Funkcjonalnej I - 1 1. Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?. a) X = R, x = arctg x ; b) X = R n, d(x, y) = x 1 y 1 + x 2 y 2 + max i 3 x i y i ;

Bardziej szczegółowo

Symetrie w matematyce i fizyce

Symetrie w matematyce i fizyce w matematyce i fizyce Katedra Metod Matematycznych Fizyki Wydział Fizyki, Uniwersytet Warszawski Konwersatorium Wydziału Matematyki Warszawa, 27.02.2009 w matematyce to automorfizmy struktury Zbiór

Bardziej szczegółowo

Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana , 0 A 2

Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana , 0 A 2 Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana Niech A - macierz kwadratowa stopnia n Jak obliczyć np A 100? a 11 0 0 0 a 22 0 Jeśli A jest macierzą diagonalną tzn A =, to Ak = 0 0 a nn Niech B =

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Modelu Standardowego

Wstęp do Modelu Standardowego Wstęp do Modelu Standardowego Plan Wstęp do QFT (tym razem trochę równań ) Funkcje falowe a pola Lagranżjan revisited Kilka przykładów Podsumowanie Tomasz Szumlak AGH-UST Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej

Bardziej szczegółowo

Mechanika kwantowa ćwiczenia, 2007/2008, Zestaw II

Mechanika kwantowa ćwiczenia, 2007/2008, Zestaw II 1 Dane są następujące operatory: ˆD = x, ˆQ = π 0 x, ŝin = sin( ), ĉos = cos( ), ˆπ = π, ˆ0 = 0, przy czym operatory ˆπ oraz ˆ0 są operatorami mnożenia przez opowienie liczby (a) Wyznacz kwarat oraz owrotność

Bardziej szczegółowo

1 Podobieństwo macierzy

1 Podobieństwo macierzy GAL (Informatyka) Wykład - zagadnienie własne Wersja z dnia 6 lutego 2014 Paweł Bechler 1 Podobieństwo macierzy Definicja 1 Powiemy, że macierze A, B K n,n są podobne, jeżeli istnieje macierz nieosobliwa

Bardziej szczegółowo

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

Macierze. Rozdział Działania na macierzach Rozdział 5 Macierze Funkcję, która każdej parze liczb naturalnych (i, j) (i 1,..., n; j 1,..., m) przyporządkowuje dokładnie jedną liczbę a ij F, gdzie F R lub F C, nazywamy macierzą (rzeczywistą, gdy

Bardziej szczegółowo

Układy statystyczne. Jacek Jurkowski, Fizyka Statystyczna. Instytut Fizyki

Układy statystyczne. Jacek Jurkowski, Fizyka Statystyczna. Instytut Fizyki Instytut Fizyki 2015 Stany mikroskopowe i makroskopowe w układzie wielopoziomowym Stany mikroskopowe i makroskopowe w układzie wielopoziomowym N rozróżnialnych cząstek, z których każda może mieć energię

Bardziej szczegółowo

1. PODSTAWY TEORETYCZNE

1. PODSTAWY TEORETYCZNE 1. PODSTAWY TEORETYCZNE 1 1. 1. PODSTAWY TEORETYCZNE 1.1. Wprowadzenie W pierwszym wykładzie przypomnimy podstawowe działania na macierzach. Niektóre z nich zostały opisane bardziej szczegółowo w innych

Bardziej szczegółowo

Algebra liniowa z geometria. - zadania Rok akademicki 2010/2011

Algebra liniowa z geometria. - zadania Rok akademicki 2010/2011 1 GEOMETRIA ANALITYCZNA 1 Wydział Fizyki Algebra liniowa z geometria - zadania Rok akademicki 2010/2011 Agata Pilitowska i Zbigniew Dudek 1 Geometria analityczna 1.1 Punkty i wektory 1. Sprawdzić, czy

Bardziej szczegółowo

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych W tej części skupimy się na macierzach kwadratowych. Zakładać będziemy, że A M(n, n) dla pewnego n N. Definicja 1. Niech A M(n, n). Wtedy macierzą odwrotną macierzy A (ozn. A 1 ) nazywamy taką macierz

Bardziej szczegółowo

Zadania z Algebry Studia Doktoranckie Instytutu Matematyki Uniwersytetu Śląskiego 1

Zadania z Algebry Studia Doktoranckie Instytutu Matematyki Uniwersytetu Śląskiego 1 Zadania z Algebry Studia Doktoranckie Instytutu Matematyki Uniwersytetu Śląskiego 1 1. (a) Udowodnić, że jeśli grupa ilorazowa G/Z(G) jest cykliczna, to grupa G jest abelowa (Z(G) oznacza centrum grupy

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 6 KINEMATYKA PRZEPŁYWÓW CZĘŚĆ 2 1/11

WYKŁAD 6 KINEMATYKA PRZEPŁYWÓW CZĘŚĆ 2 1/11 WYKŁAD 6 KINEMATYKA PRZEPŁYWÓW CZĘŚĆ 1/11 DEFORMACJA OŚRODKA CIĄGŁEGO Rozważmy dwa elementy płynu położone w pewnej chwili w bliskich sobie punktach A i B. Jak zmienia się ich względne położenie w krótkim

Bardziej szczegółowo

Rozwiązania, seria 5.

Rozwiązania, seria 5. Rozwiązania, seria 5. 26 listopada 2012 Zadanie 1. Zbadaj, dla jakich wartości parametru r R wektor (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)} R 3? Rozwiązanie. Załóżmy, że (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)}.

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ MACIERZE ODWZOROWAŃ LINIOWYCH

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ MACIERZE ODWZOROWAŃ LINIOWYCH ALGEBRA Z GEOMETRIĄ 1/10 MACIERZE ODWZOROWAŃ LINIOWYCH Piotr M. Hajac Uniwersytet Warszawski Wykład 12, 08.01.2014 Typeset by Jakub Szczepanik. Motywacje 2/10 W celu wykonania obliczeń numerycznych w zagadnieniach

Bardziej szczegółowo

2 Rachunek macierzowy, metoda eliminacji Gaussa-Jordana Wprowadzenie teoretyczne Zadania... 9

2 Rachunek macierzowy, metoda eliminacji Gaussa-Jordana Wprowadzenie teoretyczne Zadania... 9 Spis treści 1 Podstawowe struktury algebraiczne 2 11 Grupa, pierścień, ciało 2 12 Grupy permutacji 4 13 Pierścień wielomianów, algorytm Euklidesa, największy wspólny dzielnik 6 14 Zadania 7 2 Rachunek

Bardziej szczegółowo

R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} },

R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} }, nazywa- Definicja 1. Przestrzenią liniową R n my zbiór wektorów R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} }, z określonymi działaniami dodawania wektorów i mnożenia wektorów przez liczby rzeczywiste.

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA LINIOWA. Wykład 2. Analityka gospodarcza, sem. 1. Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska

ALGEBRA LINIOWA. Wykład 2. Analityka gospodarcza, sem. 1. Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska ALGEBRA LINIOWA Wykład 2 Analityka gospodarcza, sem 1 Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska dr inż Natalia Jarzębkowska, CNMiKnO semzimowy 2018/2019 2/17 Macierze Niech M = {1, 2,, m} i N

Bardziej szczegółowo

Kombinacje liniowe wektorów.

Kombinacje liniowe wektorów. Kombinacje liniowe wektorów Definicja: Niech V będzie przestrzenią liniową nad ciałem F, niech A V Zbiór wektorów A nazywamy liniowo niezależnym, jeżeli m N v,, v m A a,, a m F [a v + + a m v m = θ a =

Bardziej szczegółowo

Atomowa budowa materii

Atomowa budowa materii Atomowa budowa materii Wszystkie obiekty materialne zbudowane są z tych samych elementów cząstek elementarnych Cząstki elementarne oddziałują tylko kilkoma sposobami oddziaływania wymieniając kwanty pól

Bardziej szczegółowo

2.1. Postać algebraiczna liczb zespolonych Postać trygonometryczna liczb zespolonych... 26

2.1. Postać algebraiczna liczb zespolonych Postać trygonometryczna liczb zespolonych... 26 Spis treści Zamiast wstępu... 11 1. Elementy teorii mnogości... 13 1.1. Algebra zbiorów... 13 1.2. Iloczyny kartezjańskie... 15 1.2.1. Potęgi kartezjańskie... 16 1.2.2. Relacje.... 17 1.2.3. Dwa szczególne

Bardziej szczegółowo

Szczegółowa lista zagadnień kursu Algebra z geometrią MT obowiązujących na egzamin ustny w roku akademickim 2018/19

Szczegółowa lista zagadnień kursu Algebra z geometrią MT obowiązujących na egzamin ustny w roku akademickim 2018/19 Szczegółowa lista zagadnień kursu Algebra z geometrią MT obowiązujących na egzamin ustny w roku akademickim 2018/19 1. Zbiory, zdania i formy zdaniowe. 2. Operacje logiczne i podstawowe prawa rachunku

Bardziej szczegółowo

Rok akademicki: 2013/2014 Kod: JFT s Punkty ECTS: 5. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: -

Rok akademicki: 2013/2014 Kod: JFT s Punkty ECTS: 5. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: - Nazwa modułu: Matematyczne metody fizyki 1 Rok akademicki: 2013/2014 Kod: JFT-1-103-s Punkty ECTS: 5 Wydział: Fizyki i Informatyki Stosowanej Kierunek: Fizyka Techniczna Specjalność: - Poziom studiów:

Bardziej szczegółowo

Wstęp do metod numerycznych Uwarunkowanie Eliminacja Gaussa. P. F. Góra

Wstęp do metod numerycznych Uwarunkowanie Eliminacja Gaussa. P. F. Góra Wstęp do metod numerycznych Uwarunkowanie Eliminacja Gaussa P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2012 Uwarunkowanie zadania numerycznego Niech ϕ : R n R m będzie pewna funkcja odpowiednio wiele

Bardziej szczegółowo

5 Wyznaczniki. 5.1 Definicja i podstawowe własności. MIMUW 5. Wyznaczniki 25

5 Wyznaczniki. 5.1 Definicja i podstawowe własności. MIMUW 5. Wyznaczniki 25 MIMUW 5 Wyznaczniki 25 5 Wyznaczniki Wyznacznik macierzy kwadratowych jest funkcją det : K m n K, (m = 1, 2, ) przypisującą każdej macierzy kwadratowej skalar, liniowo ze względu na każdy wiersz osobno

Bardziej szczegółowo