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Advances in Machine Learning and Their Application to Materials ScienceMachine learning is rapidly transforming materials science, shifting the field from a traditional trial-and-error approach to a m

在现实世界中，能够被精确求解的量子系统（如一维无限深势阱、氢原子）少之又少。大多数系统都因为存在各种复杂的相互作用而难以求解。微扰理论 (Perturbation Theory) 正是为此而生的，它是一种强大而优雅的近似方法。核心思想：将一个复杂系统的哈密顿量 $\hat{H}$ 分解为一个我们可以精确求解的简单部分 $\hat{H}_0$ 和一个很小的修正部分 $\hat{H}'$（称

在量子力学中，当系统只有有限个离散状态时（例如电子自旋的“上”和“下”），使用矩阵力学来描述会比使用波函数更简洁、更直观。在这种描述下，物理量算符是矩阵，量子态是列向量。而求解系统的物理性质，就转化为了一个核心的数学问题——求解矩阵的本征值和本征向量。一、 核心概念与求解步骤1. 物理意义本征值 (Eigenvalue): 代表了对物理量进行测量时，可能得到的确定数值。对于哈密顿量矩阵，其本征值就

经典世界里，我们可以随心所欲地测量一个物体的任何属性。但在量子世界，测量行为本身会深刻地影响系统，测量的顺序变得至关重要。对易关系正是描述这种顺序效应的数学语言，它直接导向了著名的不确定性原理。一、 对易子：算符的“交换律”1. 定义两个算符 $\hat{A}$ 和 $\hat{B}$ 的对易子 (Commutator) 定义为：$$ [\hat{A}, \hat{B}] = \hat{A}\ha