原文:連續譜本征函數的"歸一化"

連續譜本征函數的 歸一化 連續譜本征函數是不能歸一化的 在量子力學中,坐標和動量的取值是連續變化的 角動量的取值是離散的 而能量的取值則視邊界條件而定。 例如:一維粒子的動量本征值為p的本征函數 平面波 為 p可以取 , 中連續變化的一切實數值。 不難看出,只要 C ne ,則 在本例中, psi p 是不能歸一化的 連續譜的本征函數是不能歸一化的。 當然,任何真實的波函數都不會是嚴格的平面波,而 ...

2021-12-12 20:29 0 187 推薦指數:

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Spectral Normalization 歸一化-原理及實現

// 一、范數及其計算方法 見我的這篇blog 范數求解方法-奇異值分解&冪迭代法 // 二、歸一化提出背景 歸一化由論文《Spectral Normalization For Generative Adversarial Networks》論文鏈接 提出。 原生 ...

Wed Jan 05 23:21:00 CST 2022 1 3781
共同本征函數

共同本征函數 1 不確定度關系的嚴格證明 引入 當體系處於力學量\(\widehat A\)的本征態時,對其測量,可得一個確定值,而不出現漲落。但在其本征態下,去測量另一個力學量\(\widehat B\)時,卻不一定得到一個確定值 分析證明 設有兩個任意的力學量 ...

Sat Dec 11 01:23:00 CST 2021 0 120
OpenCV -- 歸一化函數normalize()

1. 歸一化定義與作用 歸一化就是要把需要處理的數據經過處理后(通過某種算法)限制在你需要的一定范圍內。首先歸一化是為了后面數據處理的方便,其次是保證程序運行時收斂加快。歸一化的具體作用是歸納統一樣本的統計分布性。歸一化在0-1之間是統計的概率分布,歸一化在某個區間上是統計的坐標 ...

Fri Mar 05 21:42:00 CST 2021 0 420
歸一化函數normalize詳解

歸一化函數normalize詳解 時間: 2015-03-28 08:48:47 閱讀:7012 評論:0 收藏:0 [點我收藏+] 標簽:歸一化 機器學習 數據預處理 norm l1 圖像處理 ...

Fri Mar 25 00:14:00 CST 2016 0 2385
TensorFlow激活函數+歸一化-函數

激活函數的作用如下-引用《TensorFlow實踐》: 這些函數與其他層的輸出聯合使用可以生成特征圖。他們用於對某些運算的結果進行平滑或者微分。其目標是為神經網絡引入非線性。曲線能夠刻畫出輸入的復雜的變化。TensorFlow提供了多種激活函數,在CNN中一般使用tf.nn.relu的原因是 ...

Thu Aug 10 00:22:00 CST 2017 0 13657
 
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