Category: 费曼图

如果你也在 怎样代写费曼图Feynman Diagram FYS4170这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。费曼图Feynman Diagram是对量子力学或统计场理论的过渡振幅或相关函数的微扰贡献的图形表示。在量子场论的经典表述中，费曼图表示微扰S矩阵的威克展开中的一个项。另外，量子场论的路径积分表述将过渡振幅表示为系统从初始状态到最终状态的所有可能历史的加权和，以粒子或场为单位。然后，过渡振幅被赋予量子系统的初始状态和最终状态之间的S矩阵元素。

费曼图Feynman Diagram在理论物理学中，是描述亚原子粒子行为和相互作用的数学表达式的图解。该方案以美国物理学家理查德-费曼的名字命名，他在1948年引入了该图。亚原子粒子的相互作用可能是复杂和难以理解的；费曼图为本来是神秘和抽象的公式提供了一个简单的可视化。据大卫-凯泽说：”自20世纪中期以来，理论物理学家越来越多地转向这一工具，以帮助他们进行关键的计算。费曼图几乎彻底改变了理论物理学的每一个方面。”虽然该图主要应用于量子场理论，但也可用于其他领域，如固态理论。弗兰克-威尔切克写道，为他赢得2004年诺贝尔物理学奖的计算 “如果没有费曼图，简直无法想象，正如[威尔切克]的计算建立了一条生产和观测希格斯粒子的路线一样” 。

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物理代写|费曼图代写Feynman Diagram代考|Intuition and Visualizability

According to Miller (1984) the main appeal of Feynman diagrams is that they are “intuitive” or “anschaulich”. In his discussion of them Miller refers to “visualizability”, a concept that, according to him, is closely related but not identical to “intuition”. Miller translates Anschaunng as “intuition”, Anschaulichkeit as “visualizability” and anschaulich as “intuitive” (p. 129). We encountered the verb “visualize” earlier in this section in the citations from Peskin and Schroeder and Brown, while Schweber (1986b) described “the power of visualization” and “impressive physical intuition” of Feynman’s “style” as being the major characteristics of Feynman’s “genius” (p. 504).

In the article featuring the first published Feynman diagram, ${ }^{9}$ Dyson derives the results that Feynman found in a less sophisticated manner from the principles of quantum field theory. He tries to characterize the difference between Feynman’s “intuitive considerations” (p. 496) and his more rigorous derivations as follows:
In Feynman’s theory the graph corresponding to a particular matrix element is regarded, not merely as an aid to calculation, but as a picture of the physical process which gives rise to that matrix element. For example, an electron line joining $x_{1}$ to $x_{2}$ represents the possible creation of an electron at $x_{1}$ and its annihilation at $x_{2}$, together with the possible creation of a positron at $x_{2}$ and its annihilation at $x_{1}$. (RadTh, p. 496)

Feynman described the dynamics of electrons and positrons in the framework of single-particle quantum mechanics. In particular he used the Green’s functions associated with the Schrödinger and Dirac equations to describe the propagation of electrons forwards and backwards in time (see Chapter 5). On the basis of this theory and the interpretation of the diagrams as the abstract representation of particle propagation, he was led to find a type of diagram that, when translated into mathematical expressions, would contribute to a transition amplitude up to a given order of approximation.

Dyson derived the same quantitative results from the principles of quantum field theory and thus placed Feynman’s results on a more established theoretical footing (see Chapter 6). He provided syntactical prescriptions for constructing the same diagrams that Feynman had developed on the basis of the latter’s obsolete theory. Dyson also established a one-to-one-correspondence between the field theoretical quantities and these diagrams. Thus, once one had the diagrams, one also had the correct field theoretical expressions. The method by which one constructs the diagrams therefore becomes irrelevant. Therefore, one can use either Dyson’s graphical prescriptions or, proceeding with due caution and restricting oneself to unproblematic cases only, Feynman’s obsolete theoretical considerations. In this sense one can then obtain the correct quantum field theoretical expressions using Feynman diagrams “intuitively”.

物理代写|费曼图代写Feynman Diagram代考|Similarity

Another explanation for the diagrams’ success is the notion of “similarity”. Feynman diagrams closely resemble the tracks that particles leave in experimentalists’ detectors; to some extent, they have the same syntactic elements as the photographs produced by bubble chambers and nuclear emulsions, experimentalists’ principal detection devices. Harré (1988), whom I briefly mentioned in Section 1.2, believes that the close similarity of Feynman diagrams to particle tracks explains why they are physicists’ preferred choice for representing the scattering processes described by quantum field theory.

Kaiser also singles out the similarity of Feynman diagrams to observed particle tracks as their distinguishing feature and compares them with an alternative diagrammatic method, the so-called dual diagrams (Kaiser 2005, p. 366ff.). In contrast to dual diagrams, which do not show this similarity, Feynman diagrams can be more easily related to the reality that is quantitatively described by the results of the calculations for which the diagrams are being used:
The association of “realism” with Feynman diagrams in the 1950s and 1960s, based on their similarity to “real” photographs of “real” particles, helped Feynman diagrams stand out for many physicists. Unlike dual diagrams, Feynman diagrams could be read as more immediately related to real particles and processes, and hence less bound up with any particular abstract formalism. No one had to proclaim that Feynman diagrams were “the same” as nuclear emulsions, bubble-chamber photographs, or their stylized reconstructions for visual affiliations to be made. (Kaiser 2005, pp. 372-373)
However, as Nelson Goodman (1968) points out, it is doubtful whether similarity can be considered the basis for the realism of a representation. Which objects resemble other objects depends on which aspects of the phenomena are judged to be relevant. Along this line of thought it would be interesting to see how much of the realism that Feynman diagrams may have acquired and their claimed similarity to particle tracks are due to the appropriateness of the representation for the task of renormalization rather than to any independently established resemblance to the observable effects of the processes under study. Realism, as well as the perceived similarity, would then be a consequence of the diagrams’ success, not a reason for it. ${ }^{12}$ Their success would, in turn, then need to be explained by the appropriateness of a representation to a particular task. ${ }^{13}$

For all that, Kaiser leaves open the question of why “visual affiliations” to real particles should be advantageous to a calculational tool. Given the fact that the similarity between Feynman diagrams and the pictures of particle tracks incorrectly suggests that the diagrams represent trajectories, the associations that Feynman diagrams evoke appear to be more of a disadvantage than an advantage. Remember, for instance, Kaempffer’s caveats quoted above: rather than exploiting the similarity between Feynman diagrams and real particle tracks, working physicists and teachers were busy trying to prevent colleagues and students from making incorrect interpreat hand a less suggestive but equally powerful tool. Thus Feynman diagrams must have been adopted for other reasons.

费曼图代写

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根据米勒（1984）的说法，费曼图的主要吸引力在于它们是“直观的”或“anschaulich”。在他对它们的讨论中，米勒提到了“可视化”，在他看来，这个概念与“直觉”密切相关，但并不完全相同。米勒将 Anschaunng 翻译为“直觉”，将 Anschaulichkeit 翻译为“可视化”，将 anschaulich 翻译为“直觉”（第 129 页）。我们在本节前面在 Peskin、Schroeder 和 Brown 的引文中遇到了动词“可视化”，而 Schweber (1986b) 将费曼“风格”的“可视化的力量”和“令人印象深刻的物理直觉”描述为“可视化”的主要特征。费曼的“天才”（第 504 页）。

在以首次发表的费曼图为特色的文章中，9戴森从量子场论的原理中推导出费曼以不那么复杂的方式发现的结果。他试图将费曼的“直觉考虑”（第 496 页）与他更严格的推导之间的区别描述如下：
在费曼的理论中，对应于特定矩阵元素的图不仅被视为计算的辅助工具，而且被视为产生该矩阵元素的物理过程的图片。例如，电子线连接X1至X2表示可能在X1及其湮灭X2，以及可能在X2及其湮灭X1. （RadTh，第 496 页）

费曼在单粒子量子力学的框架下描述了电子和正电子的动力学。特别是，他使用与薛定谔和狄拉克方程相关的格林函数来描述电子在时间上向前和向后的传播（见第 5 章）。基于这一理论以及将图表解释为粒子传播的抽象表示，他被引导找到一种图表类型，当将其转换为数学表达式时，它将有助于达到给定近似阶数的跃迁幅度.

戴森从量子场论的原理中得出了相同的定量结果，因此将费曼的结果置于更成熟的理论基础上（见第 6 章）。他为构建费曼在后者过时理论的基础上开发的相同图表提供了句法规定。戴森还建立了场理论量和这些图表之间的一一对应关系。因此，一旦有了图表，也就有了正确的场论表达式。因此，构建图表的方法变得无关紧要。因此，人们既可以使用戴森的图解处方，也可以在谨慎行事并将自己仅限于没有问题的情况下，使用费曼过时的理论考虑。

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图表成功的另一种解释是“相似性”的概念。费曼图与粒子在实验者的探测器中留下的轨迹非常相似。在某种程度上，它们与气泡室和核乳液（实验者的主要检测设备）产生的照片具有相同的句法元素。我在第 1.2 节中简要提到的 Harré (1988) 认为，费曼图与粒子轨迹的密切相似性解释了为什么它们是物理学家表示量子场论所描述的散射过程的首选。

Kaiser 还将费曼图与观察到的粒子轨迹的相似性作为它们的区别特征，并将它们与另一种图解方法进行比较，即所谓的对偶图 (Kaiser 2005, p. 366ff.)。与不显示这种相似性的对偶图相比，费曼图可以更容易地与使用图的计算结果定量描述的现实相关联：
在 1950 年代和 1960 年代，“现实主义”与费曼图的关联，基于它们与“真实”粒子的“真实”照片的相似性，帮助费曼图在许多物理学家中脱颖而出。与对偶图不同，费曼图可以被解读为与真实粒子和过程更直接相关，因此与任何特定抽象形式主义的联系较少。没有人必须宣称费曼图与核乳液、气泡室照片或它们的风格化重建“相同”，以便进行视觉联系。（凯撒 2005，第 372-373 页）
然而，正如 Nelson Goodman (1968) 所指出的，相似性是否可以被认为是表示的真实性的基础是值得怀疑的。哪些对象与其他对象相似，取决于现象的哪些方面被判断为相关。沿着这个思路，有趣的是，费曼图可能获得的真实性以及它们声称与粒子轨迹的相似性是由于对重整化任务的表示的适当性，而不是由于任何独立建立的相似性研究过程中可观察到的影响。现实主义以及感知到的相似性将是图表成功的结果，而不是成功的原因。12反过来，他们的成功将需要通过表示对特定任务的适当性来解释。13

尽管如此，Kaiser 留下了一个问题，即为什么与真实粒子的“视觉关联”应该有利于计算工具。鉴于费曼图和粒子轨迹图片之间的相似性错误地表明这些图代表了轨迹，费曼图所唤起的关联似乎更像是劣势而不是优势。请记住，例如，上面引用的 Kaempffer 的警告：工作的物理学家和教师没有利用费曼图和真实粒子轨迹之间的相似性，而是忙于防止同事和学生将不正确的解释手变成一种不那么具有暗示性但同样强大的工具。因此，费曼图一定是由于其他原因而被采用的。

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微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

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线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。