”严格对角化“ 的搜索结果

     要对角化整个2^N次矩阵，计算量是很大的，实际上我们只需要计算基态，以及几个激发态能量，这样的计算量其实可以大大简化。 求基态的方法叫做Lanczos方法。实际上这个算法已经不需要我们自己实现。 海森伯模型，...

     严格对角化一般指计算模型的本征值和基态。这里难点是构建模型的基矢以及哈密顿量矩阵，后者存储为稀疏矩阵形式，前者由一系列二进制数组构成。利用二进制状态压缩表示态。 然后就是对角化操作。这里不是必须手写...

     考虑如下体系，对应H2分子 这四个基地都可以用产生算符写出，最后可以得到哈密顿量矩阵 最终得到基态能量，对应以及对应的系数，对应的基态波函数为 ...前面的是反对称态，后面是对称的双占据态，还有一种方法是...

     3. 该方法将超大型稀疏矩阵转化为三对角矩阵，也可以用稀疏存储。 4. 只需要求解投影后的矩阵的最小特征值，这里C++ Eigen库支持的很完善。 Python demo def lanczos(hm,length): dimension = 2*..

     这里将哈密顿量写成二次型矩阵形式 ...因为费米子变换是幺正的，可以按照本征值对角化的方法处理。 和前面一样的方法，写成矩阵形式 这里和前面一样，写完后要乘一遍验证，由玻色子对易关系，这里会出来一个常数...

     有一个问题困扰我良久，那就是对角化的问题。 根据《数学复习全书【经济类·数学三】（2011年版）》（以下简称《二李》）第349页的定义，对角化在这里就是默认等于相似对角化。这种理解我认为并不合适。 下面我用...

     即A左乘一个什么等于B右乘一个什么，或者A右乘一个什么等于B左乘一个什么，而且乘的这个东西可逆。...的特征值都是实数，而且可以对角化。是严格对角占优矩阵，简称严优。是弱对角占优矩阵，简称弱优。

     PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是...

     首先指出，由于指数墙的原因，不论怎么优化，在不改进核心算法的前提下，严格对角化自旋模型的上限格点保守估计在64个点，电子模型在32个点。 通常我们希望我们的程序达到自旋模型32个点，电子模型16个点。 对于...

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