Séance de cours

Physique quantique I

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Dans cours

PHYS-313: Quantum physics I

The objective of this course is to familiarize the student with the concepts, methods and consequences of quantum physics. ...

Description

Cette séance de cours présente les concepts clés de la physique quantique, en se concentrant sur les vecteurs d'état, la notation Dirac, le produit intérieur, les vecteurs propres et les opérateurs. L'instructeur explique les propriétés des vecteurs d'état, la notation de Dirac pour les vecteurs, l'importance des vecteurs propres et le rôle des opérateurs dans la transformation des états quantiques.

Enseignant·e·s (2)

Vincenzo Savona

De nationalité italienne, Vincenzo Savona est né en 1969. Il effectue ses études de physique à lEcole normale supérieure de Pise et à lUniversité de Pise. Puis il entreprend une thèse de doctorat à lInstitut de physique théorique de lEPFL. Il effectue des recherches post-doctorales à lEPFL, puis à lInstitut de physique de lUniversité Humboldt de Berlin. En 2002, il revient à lEPFL pour y constituer son groupe de recherche, bénéficiant dun subside «professeur boursier» du Fonds national suisse de la recherche scientifique. En 2006, il est nommé professeur assistant tenure-track à lEPFL et intègre le NCCR de photonique quantique. En 2010 il est nommé professeur associé. Actuellement, il dirige le Laboratoire de physique théorique des nanosystèmes.

Giuseppe Carleo

Twitter https://twitter.com/gppcarleo Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Gian Gentinetta, Linda Mauron, Samuele Piccinelli, Alessandro Sinibaldi, Shao Hen Chiew, David Linteau, Clemens Giuliani, Ali Goodarzi, Gianluca Grosso, Ruize Ma, Ekaterina Pankovets A dirigé les thèses EPFL de Dian Wu, Julien Sebastian Gacon, Gabriel Maria Pescia, Barison Stefano, Imelda Romero Cours Advanced computational physics PHYS-339 Le cours couvre l'algèbre linéaire dense/creuse, les méthodes variati

Source officielle

Concepts associés (32)

Valeur propre, vecteur propre et espace propre

En mathématiques, et plus particulièrement en algèbre linéaire, le concept de vecteur propre est une notion algébrique s'appliquant à une application linéaire d'un espace dans lui-même. Il correspond à l'étude des axes privilégiés, selon lesquels l'application se comporte comme une dilatation, multipliant les vecteurs par une même constante. Ce rapport de dilatation est appelé valeur propre, les vecteurs auxquels il s'applique s'appellent vecteurs propres, réunis en un espace propre.

Generalized eigenvector

In linear algebra, a generalized eigenvector of an matrix is a vector which satisfies certain criteria which are more relaxed than those for an (ordinary) eigenvector. Let be an -dimensional vector space and let be the matrix representation of a linear map from to with respect to some ordered basis. There may not always exist a full set of linearly independent eigenvectors of that form a complete basis for . That is, the matrix may not be diagonalizable.

Algèbre linéaire

vignette|R3 est un espace vectoriel de dimension 3. Droites et plans qui passent par l'origine sont des sous-espaces vectoriels. L’algèbre linéaire est la branche des mathématiques qui s'intéresse aux espaces vectoriels et aux transformations linéaires, formalisation générale des théories des systèmes d'équations linéaires. L'algèbre linéaire est initiée dans son principe par le mathématicien perse Al-Khwârizmî qui s'est inspiré des textes de mathématiques indiens et qui a complété les travaux de l'école grecque, laquelle continuera de se développer des siècles durant.

Espace préhilbertien

En mathématiques, un espace préhilbertien est défini comme un espace vectoriel réel ou complexe muni d'un produit scalaire. Cette notion généralise celles d'espace euclidien ou hermitien dans le cas d'une dimension quelconque, tout en conservant certaines bonnes propriétés géométriques des espaces de dimension finie grâce aux propriétés du produit scalaire, mais en perdant un atout de taille : un espace préhilbertien de dimension infinie n'est pas nécessairement complet. On peut cependant le compléter, pour obtenir un espace de Hilbert.

Décomposition d'une matrice en éléments propres

En algèbre linéaire, la décomposition d'une matrice en éléments propres est la factorisation de la matrice en une forme canonique où les coefficients matriciels sont obtenus à partir des valeurs propres et des vecteurs propres. Un vecteur non nul v à N lignes est un vecteur propre d'une matrice carrée A à N lignes et N colonnes si et seulement si il existe un scalaire λ tel que : où λ est appelé valeur propre associée à v. Cette dernière équation est appelée « équation aux valeurs propres ».

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Séances de cours associées (64)

Les postulats de la mécanique quantique

Explique les postulats de Quantum Mechanics, en se concentrant sur les opérateurs auto-adjoints et la notation mathématique.

Les postulats de la mécanique quantique

Explore les postulats de Quantum Mechanics, mettant l'accent sur l'état d'un système en tant que vecteur à valeur complexe dans un espace Hilbert.

Physique quantique I

Couvre les vecteurs d'état, la notation de la Dirac, les eigen-kets et les opérateurs ermitiens en physique quantique.

Diagonalisation des matrices

Explore la diagonalisation des matrices à travers des valeurs propres et des vecteurs propres, en soulignant l'importance des bases et des sous-espaces.

Calcul Quantique Linéaire en Notation Dirac

Couvre l'algèbre linéaire en notation Dirac, en mettant l'accent sur le produit scalaire et le produit de densité dans les calculs quantiques.

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