Matrice hamiltoniana
In matematica, una matrice hamiltoniana è una qualsiasi matrice reale di dimensioni tale che è simmetrica, ove è la matrice antisimmetrica
e è la matrice identità di dimensioni In altre parole, è hamiltoniana se e solo se
Nello spazio vettoriale di tutte le matrici , le matrici di Hamilton Hamiltonian formano un sottospazio vettoriale di dimensione .
Proprietà
modifica- Sia una matrice a blocchi di dimensioni data da
- in cui , , , e sono matrici . Quindi è una matrice Hamiltoniana se le matrici e sono simmetriche, e .
- La matrice trasposta di una matrice hamiltoniana è hamiltoniana.
- La traccia di una matrice hamiltoniana è nulla.
- Il commutatore di due matrici hamiltoniane è hamiltoniano.
- Gli autovalori di una matrice hamiltoniana sono simmetrici rispetto all'asse immaginario.
- Lo spazio di tutte le matrici hamiltoniane è un'algebra di Lie [1].
Operatore hamiltoniano
modificaSia uno spazio vettoriale fornito di una forma simplettica . Una mappa lineare è detta operatore hamiltoniano rispetto ad se la forma è simmetrica. Equivalentemente, deve soddisfare
Si scelga una base in , tale che sia definibile come . Un operatore lineare è hamiltoniano rispetto a se e solo se la sua matrice in questa base è hamiltoniana[2].
Da questa definizione, seguono le proprietà:
- una radice di una matrice hamiltoniana è anti-hamiltoniana;
- l'esponenziale di una matrice hamiltoniana è simplettica;
- il logaritmo di una matrice simplettica è hamiltoniano.
Intelligenza artificiale
modificaDate le posizioni degli elettroni in una molecola, l'intelligenza artificiale è in grado di predire con precisione la matrice hamiltoniana descrivente gli stati degli atomi e l'energia ad essi associata.[3]
Note
modifica- ^ Alex J. Dragt, The symplectic group and classical mechanics, in Annals of the New York Academy of Sciences, vol. 1045, n. 1, 2005, pp. 291–307, DOI:10.1196/annals.1350.025..
- ^ William C. Waterhouse, The structure of alternating-Hamiltonian matrices, in Linear Algebra and its Application, vol. 396, 2005, pp. 385–390, DOI:10.1016/j.laa.2004.10.003..
- ^ (EN) Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti, Breakthrough reported in machine learning-enhanced quantum chemistry, su Phys.org, 12 settembre 2022, DOI:10.1073/pnas.2120333119. URL consultato il 16 settembre 2022.
Bibliografia
modifica- (EN) K. R. Meyer e G. R. Hall, Introduction to Hamiltonian dynamical systems and the N-body problem, Springer, 1991, pp. 34–35, ISBN 0-387-97637-X.