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Symbolic calculations of unitary transformations in quantum dynamics
收藏Mendeley Data2024-06-25 更新2024-06-26 收录
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Abstract The present paper deals with the development of a Mathematica package of programs for handling quantum mechanical equations involving commutators and unitary transformations. One program implements general commutators handling rules. Another evaluates a series of nested commutators representing a general unitary transformations. We apply these new symbolic routines to test-transformations, ranging from simple translations in both spatial and momentum spaces to transformations involving nonlin... Title of program: NCComAlgebra Catalogue Id: ADJL_v1_0 Nature of problem Computer algebra implementation of the definition of a commutator, of commutator handling rules. Symbolic evaluation of unitary transformations for use in quantum dynamical problems. Versions of this program held in the CPC repository in Mendeley Data ADJL_v1_0; NCComAlgebra; 10.1016/S0010-4655(98)00129-5 This program has been imported from the CPC Program Library held at Queen's University Belfast (1969-2018)
创建时间：
2024-01-23
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
The MaizeGDB
The MaizeGDB（Maize Genetics and Genomics Database）是一个专门为玉米（Zea mays）基因组学研究提供数据和工具的在线资源。该数据库包含了玉米的基因组序列、基因注释、遗传图谱、突变体信息、表达数据、以及与玉米相关的文献和研究工具。MaizeGDB旨在支持玉米遗传学和基因组学的研究，为科学家提供了一个集成的平台来访问和分析玉米的遗传和基因组数据。
www.maizegdb.org 收录
GenshinVoice
GenshinVoice是一个包含原神游戏中所有语音文件及其对应文字文本的数据集。数据集直接从游戏中提取，包含多种语言版本，用于学习和研究目的。
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PASCAL VOC 2007
这个挑战的目标是从现实场景中的许多视觉对象类别中识别对象（即不是预先分割的对象）。它基本上是一个监督学习问题，因为它提供了一组标记图像的训练集。已选择的 20 个对象类别是： 人：人 动物：鸟、猫、牛、狗、马、羊 交通工具：飞机、自行车、船、公共汽车、汽车、摩托车、火车 室内：瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视/显示器 将有两个主要比赛和两个较小规模的“品酒师”比赛。内容：提供的训练数据由一组图像组成；每个图像都有一个注释文件，为图像中存在的 20 个类别之一中的每个对象提供一个边界框和对象类别标签。请注意，来自多个类的多个对象可能出现在同一图像中。
OpenDataLab 收录
QM9
该数据集名为QM9，包含了134,000个分子的信息，可用于生成点云的建模工作，同时也可应用于分子动力学的研究以及点云生成任务中。
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UAVDT Dataset
The authors constructed a new UAVDT Dataset focused on complex scenarios with new level challenges. Selected from 10 hours raw videos, about 80, 000 representative frames are fully annotated with bounding boxes as well as up to 14 kinds of attributes (e.g., weather condition, flying altitude, camera view, vehicle category, and occlusion) for three fundamental computer vision tasks: object detection, single object tracking, and multiple object tracking.
datasetninja.com 收录