Séance de cours

Diffusion de l'amplitude et des fonctions du vert

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Dans cours

PHYS-425: Quantum physics III

To introduce several advanced topics in quantum physics, including semiclassical approximation, path integral, scattering theory, and relativistic quantum mechanics ...

Description

Cette séance de cours couvre la dérivation de l'amplitude de diffusion à l'aide des équations de Lippmann-Schwinger et l'introduction des fonctions de Green. Il explore également le concept de matrice T et l'expression de l'amplitude de diffusion en termes de matrice de diffusion. La séance de cours approfondit la solution formelle des équations de Lippmann-Schwinger et la première approximation de Born, conduisant à la transformée de Fourier du potentiel. L'instructeur démontre la construction de séries de perturbations et l'extension aux systèmes 3D, en mettant l'accent sur le comportement asymptotique et l'interaction hamiltonienne dans l'image d'interaction.

Enseignant·e

Oleg Yazyev

Prof. Oleg Yazyev (Олег Язев) was born in Simferopol, Crimean peninsula. He obtained his degree in chemistry from Moscow State University in 2003. He then joined Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) completing his PhD thesis in chemistry and chemical engineering in 2007. Next two years he has spent as a postdoctoral fellow at the Institute of Theoretical Physics (ITP) and the Institute for Numerical Research in the Physics of Materials (IRRMA) of the same institution. In 2009-2011 he was a postdoctoral fellow at the Department of Physics of the University of California, Berkeley and the Lawrence Berkeley National Laboratory. In September 2011 he started an independent research group supported by the Swiss National Science Foundation professorship grant. In 2012 he was awarded an ERC Starting grant. His current research focuses on theoretical and computational physics of the recently discovered Dirac fermion materials with strong emphasis on their prospective technological applications. ResearcherID profile of Oleg Yazyev

Source officielle

Concepts associés (32)

Transformation de Fourier

thumb|Portrait de Joseph Fourier. En mathématiques, plus précisément en analyse, la transformation de Fourier est une extension, pour les fonctions non périodiques, du développement en série de Fourier des fonctions périodiques. La transformation de Fourier associe à toute fonction intégrable définie sur R et à valeurs réelles ou complexes, une autre fonction sur R appelée transformée de Fourier dont la variable indépendante peut s'interpréter en physique comme la fréquence ou la pulsation.

Lecture

thumb|upright=1.5|La lecture, Henri Fantin-Latour (1870) La lecture peut être définie comme une activité psychosensorielle qui vise à donner un sens à des signes graphiques recueillis par la vision et qui implique à la fois des traitements perceptifs et cognitifs. L'histoire de la lecture remonte à l'invention de l'écriture au cours du millénaire avant notre ère. Bien que la lecture de textes imprimés soit aujourd'hui un moyen important d'accès à l'information pour la population en général, cela n'a pas toujours été le cas.

Transformation de Fourier discrète

En mathématiques, la transformation de Fourier discrète (TFD) sert à traiter un signal numérique. Elle constitue un équivalent discret (c'est-à-dire pour un signal défini à partir d'un nombre fini d'échantillons) de la transformation de Fourier (continue) utilisée pour traiter un signal analogique. Plus précisément, la TFD est la représentation spectrale discrète dans le domaine des fréquences d'un signal échantillonné. La transformation de Fourier rapide est un algorithme particulier de calcul de la transformation de Fourier discrète.

Fourier analysis

In mathematics, Fourier analysis (ˈfʊrieɪ,_-iər) is the study of the way general functions may be represented or approximated by sums of simpler trigonometric functions. Fourier analysis grew from the study of Fourier series, and is named after Joseph Fourier, who showed that representing a function as a sum of trigonometric functions greatly simplifies the study of heat transfer. The subject of Fourier analysis encompasses a vast spectrum of mathematics.

Discrete-time Fourier transform

In mathematics, the discrete-time Fourier transform (DTFT), also called the finite Fourier transform, is a form of Fourier analysis that is applicable to a sequence of values. The DTFT is often used to analyze samples of a continuous function. The term discrete-time refers to the fact that the transform operates on discrete data, often samples whose interval has units of time. From uniformly spaced samples it produces a function of frequency that is a periodic summation of the continuous Fourier transform of the original continuous function.

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Introduction à la mécanique quantique

Introduit la mécanique quantique, couvrant la matrice S, les amplitudes de diffusion et le théorème optique.

Lattices : propriétés et fonctions thêta

Explore les réseaux dans Rd, les matrices de Gram, les fonctions thêta et les propriétés modulaires.

Méthodes numériques : problèmes de valeurs limites

Couvre les méthodes numériques pour résoudre les problèmes de valeur limite en utilisant Crank-Nicolson et FFT.

Fonctions vertes : Dynamique

Couvre la solution des équations de Maxwell en utilisant des fonctions vertes avancées et retardées, en se concentrant sur l'électrostatique avec des conditions limites générales.

Série et analyse de Fourier

Couvre la série de Fourier, l'analyse, l'équation de la chaleur, le phénomène de Gibbs et les propriétés de la transformée de Fourier.

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