Conceitos fundamentais

Slides:



Advertisements
Apresentações semelhantes
Sistemas Realimentados
Advertisements

Matrizes especiais Matriz linha Matriz do tipo 1 x n, ou seja, com uma única linha. Por exemplo, a matriz A =[ ], do tipo 1 x 4. Matriz coluna.
Análise por Variáveis de Estado (3a parte)
Álgebra Linear e Geometria Analítica
Unidade 1.1 – Vetores Ortogonais
Sinais e Sistemas – Capítulo 4
Introdução à Computação Gráfica Geometria
Métodos Numéricos e Estatísticos
Reconhecimento de Padrões PCA David Menotti, Ph.D. Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP) Programa de Pós-Graduação em Ciência.
Reconhecimento de Padrões Principal Component Analysis (PCA) Análise dos Componentes Principais David Menotti, Ph.D. Universidade.
SOLUÇÃO DE AUTOPROBLEMAS
Linguagem Orientada a Matrizes COB 727
TE804 Eletrodinâmica Computacional
Computação Gráfica Geometria de Transformações
Produto vetorial Anliy N. N. Sargeant José Antônio A. Andrade
MATRIZES REAIS (1ª AULA ).
ESPAÇOS VETORIAIS.
3 - Equações Lineares de Segunda Ordem
Espaço Vetorial Introdução Definição de Espaço Vetorial Subespaço
Norma e produto interno
Dependência e Independência Linear e Produto Vetorial
Norma e produto interno
Conceitos fundamentais
Introdução à Álgebra Linear
Matemática para Economia III
Professora: Ana Cristina G. e Silva Natal-RN
CS276: Information Retrieval and Web Search
UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA FACULDADE DE MATEMÁTICA
19 Jun :46 Cálculo Numérico / Métodos Numéricos Determinação numérica de autovalores e autovetores Método das Potências.
ESPAÇOS E SUBESPAÇOS VETORIAIS REAIS
Conceitos fundamentais
Representação no Domínio do Tempo de
Econometria Aula 3 – 27/9/2013.
Hereditariedade Autossômica Transmissão Autossômica dominante Transmissão Autossômica recessiva Hereditariedade ligada ao sexo Co-dominância Ex: Co-dominância.
Definições e Transformações Projetivas
Aula V – Técnicas de Solução da equação de Laplace
Aula 8: Determinantes (continuação)
Análise por Variáveis de Estado (4a parte). Equação Característica, Autovalor e Auto Vetor Autovalores:definição - são as raízes da equação característica.
Campus de Caraguatatuba
SISTEMAS LINEARES Prof. Moacir.
Coordenadas Definição: Diz-se que uma base é ordenada se a ordem dos vetores é fixada. Proposição: Dada uma base ordenada para o espaço vetorial, cada.
Física Aula 04 - Mecânica Prof.: Célio Normando.
Matemática Discreta 1 – MD 1
Campus de Caraguatatuba
MÚLTIPLOS GRAUS DE LIBERDADE
Visão Computacional Geometria de Transformações Luiz M. G. Gonçalves.
Espaços Vetoriais Em álgebra temos várias estruturas diferentes, por exemplo: Grupos Anéis Corpos Espaços Vetoriais Este é o objeto principal do nosso.
Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER ANO 2015 Componentes Principais Camilo Daleles Rennó
Isomorfismo Definição: Dados dois espaços vetoriais reais e uma transformação linear de entre eles. Dizemos que a transformação linear é um isomorfismo.
Mecânica Fundamental.
Campus de Caraguatatuba
Ensino Superior 1.1 – Revisão de alguns conceitos básicos Amintas Paiva Afonso Álgebra Linear.
Posição Um corpo só pode ser localizado em relação a um outro, denominado referencial; A posição de um corpo que está sobre uma linha conhecida pode ser.
AULA 3 – CÁLCULO COM GEOMETRIA ANALÍTICA II
©Prof. Lineu MialaretAula 4 - 1/27Matemática Discreta I Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo - IFSP Campus de Caraguatatuba.
Sistemas Lineares e Invariantes: Tempo Contínuo e Tempo Discreto
Subespaços Gerados Proposição: Seja um espaço vetorial real e . Considere o conjunto de todas as combinações possíveis.
Prof. Disney Douglas Sistemas de Equações Lineares e Operações Elementares.
Sistemas de Controle III N8SC3
Análise de Componentes Principais
FUNDAMENTOS DA ANÁLISE I
Sistemas de Controle III N8SC3
GEOMETRIA ANALITICA VETORES.
Noções sobre Vetores Exemplo Produto escalar
Álgebra Linear Espaços Vetoriais Vetores u = (x, y,..) Operações – Multiplicação por escalar (x) ku = (kx, ky,..) – Soma (+) u + v = (x u +x v, y u +y.
Álgebra Vetorial e Linear para Computação
Hidrodinâmica Aula 03 (1 0 Sem./2016) 1. Movimento relativo próximo a um ponto Considere que a velocidade no ponto P e no tempo t é u. Próximo a este.
DETEÇÃO E ESTIMAÇÃO Aula 19: Deteção Gaussiana – Parte 2.
Álgebra Linear Tipos Especiais de Operadores Lineares
Transcrição da apresentação:

Conceitos fundamentais Prof. Emerson Passos

Espaço dos vetores de estado. Operadores lineares Espaço dos vetores de estado. Operadores lineares. Representação de vetores de estado e operadores. Observáveis. Autovalores e autovetores de um observável. Medida na Mecânica Quântica. Postulados. Relações de incerteza. Mudança de base. Diagonalização. Observáveis com espectro contínuo. Posição e momento. Função de onda.

Espaço dos vetores de estado O estado do sistema é representado por um vetor num espaço vetorial complexo, munido de um produto escalar hermiteano. Vamos adotar a notação de Dirac: Vetor de estado → “ket”, a rótulo identificador. Dimensionalidade: é determinada pela natureza do sistema físico considerado. Estrutura de espaço vetorial: estão definidas as operações de soma de vetores e multiplicação de um vetor por um número complexo. Um vetor de estado contém todas as informações sobre o estado físico do sistema.

Produto Escalar Hermiteano: operação que associa a todo par de vetores |a> e |b> um número complexo que será indicado pelo símbolo (b,a), satisfazendo as propriedades: Consequência das propriedades: Linearidade do produto escalar com respeito ao segundo argumento e antilinearidade com respeito ao primeiro argumento Ortogonalidade: Norma:

Se o espaço dos vetores de estado tem dimensão N, existe uma base de vetores de estado dada por N vetores ortonormais, tal que qualquer vetor de estado pode ser escrito como:

Espaço Dual. “Bras” Dado um espaço vetorial podemos definir funções lineares com valores complexos dos vetores do espaço, Linearidade: Estrutura de espaço vetorial: Espaço Dual do espaço de partida. Correspondência dual: A cada vetor |a> associamos uma função linear <a| tal que o seu valor no vetor |b> seja

Na notação de Dirac, um vetor do espaço dual é chamado de “bra” Na notação de Dirac, um vetor do espaço dual é chamado de “bra”. Os produtos escalares entre dois vetores do espaço vetorial aparecem como brackets Correspondência entre vetores do espaço vetorial e do espaço dual é tal que Dada uma base no espaço vetorial podemos achar uma base correspondente no espaço dual: tal que

Operadores Lineares Ação de um operador linear num vetor do espaço vetorial transforma esse vetor em outro vetor do mesmo espaço:

Representação de vetores de estado e operadores numa dada base: 1) Vetores de estado são representados em termos de suas componentes nessa base: 2) Um operador linear é representado em termos de uma matriz determinada através da ação do operador em cada um dos elementos da base:

Dado um operador definimos o operador hermiteano conjugado, , através da relação Representação numa dada base → matriz complexa conjugada da transposta da matriz que representa , Correspondência dual → Propriedades Operador Hermiteano: Operador Anti-hermiteano: Representação numa dada base →

Resolução da identidade Operadores de projeção: Seja um vetor de estado normalizado, . Definimos o operador: Propriedades Todo vetor de estado pode ser decomposto na soma de dois vetores ortogonais da forma:

Se é tomado igual à um dos vetores de uma base ortonormal : Em particular a expansão: relação de completeza Vamos exemplificar como os operadores introduzidos e a notação de Dirac facilitam os cálculos na MQ:

Mudança de Base Duas bases distintas no espaço de vetores de estado: Dado um “ket” qualquer, como se relacionam os coeficientes da sua expansão nas duas bases?

Qual a relação entre as matrizes que representam um operador nas duas bases?