Mathematica cho Vật Lý Lý Thuyết: Cơ Học Cổ Điển & Động Lực Học Phi Tuyến (Gerd Baumann)

Sách "Mathematica cho Vật lý lý thuyết: Cơ học cổ điển & Động lực học phi tuyến" của Gerd Baumann (Springer, 2005). Ứng dụng Mathematica giải bài toán vật lý.

Trường đại học

German University In Cairo GUC

Chuyên ngành

Vật Lý Lý Thuyết

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Sách

2005

556
2
0

Phí lưu trữ

135 Point

Mục lục chi tiết

Preface

1. Introduction

1.1. Structure of Mathematica

1.2. Interactive Use of Mathematica

1.3. Symbolic Calculations

1.6. Programming

2. Classical Mechanics

2.3. Coordinate Transformations and Matrices

2.2. Frame of Reference

2.6. Forces in Nature

2.8. Application of Newton's Second Law

2.10. Packages and Programs

2.3. Central Field Motion

2.4. Two-Particle Collisons and Scattering

2.6. Packages and Programs

2.6. Calculus of Variations

2.2.1. The Problem of Variations

2.2.2. Algorithm Used in the Calculus of Variations

2.2.3. Euler Operator for q Dependent Variables

2.2.4. Euler Operator for q + p Dimensions

2.2.5. Variations with Constraints

2.2.6. Packages and Programs

2.2. Hamilton's Principle Hisorical Remarks

2.4. Symmetries and Conservation Laws

2.6. Packages and Programs

2.3. Hamilton's Equation of Motion

2.4. Hamilton's Equations and the Calculus of Variation

2.7. Manifolds and Classes

2.12. Packages and Programs

2.2. Discrete Mappings and Hamiltonians

2.2. The Inertia Tensor

2.3. The Angular Momentum

2.4. Principal Axes of Inertia

2.6. Euler's Equations of Motion

2.7. Force-Free Motion of a Symmetrical Top

2.8. Motion of a Symmetrical Top in a Force Field

2.10. Packages and Programms

3. Nonlinear Dynamics

3.2. The Korteweg–de Vries Equation

3.3. Solution of the Korteweg-de Vries Equation

3.3.1. The Inverse Scattering Transform

3.3.2. Soliton Solutions of the Korteweg–de Vries Equation

3.4. Conservation Laws of the Korteweg–de Vries Equation

3.4.1. Definition of Conservation Laws

3.4.2. Derivation of Conservation Laws

3.5. Numerical Solution of the Korteweg–de Vries Equation

3.7. Packages and Programs

3.7.1. Solution of the KdV Equation

3.7.2. Conservation Laws for the KdV Equation

3.7.3. Numerical Solution of the KdV Equation

References

Index

4. Electrodynamics

4.2. Potential and Electric Field of Discrete Charge Distributions

4.3. Boundary Problem of Electrostatics

4.4. Two Ions in the Penning Trap

4.4.1. The Center of Mass Motion

4.4.2. Relative Motion of the Ions

4.6. Packages and Programs

4.3. Penning Trap

5. Quantum Mechanics

5.2. The Schrödinger Equation

5.3. One-Dimensional Potential

5.4. The Harmonic Oscillator

5.6. Motion in the Central Force Field

5.7. Second Virial Coefficient and Its Quantum Corrections

5.7.1. The SVC and Its Relation to Thermodynamic Properties

5.7.2. Calculation of the Classical SVC Bc HTL for the H2 n - nL -Potential

5.7.3. Quantum Mechanical Corrections Bq1 HTL and Bq2 HTL of the SVC

5.7.4. Shape Dependence of the Boyle Temperature

5.7.5. The High-Temperature Partition Function for Diatomic Molecules

5.9. Packages and Programs

5.4. CentralField

6. General Relativity

6.2. The Orbits in General Relativity

6.3. Light Bending in the Gravitational Field

6.4. Einstein's Field Equations (Vacuum Case)

6.4.1. Examples for Metric Tensors

6.4.2. The Christoffel Symbols

6.4.3. The Riemann Tensor

6.4.4. Einstein's Field Equations

6.4.5. The Cartesian Space

6.4.6. Cartesian Space in Cylindrical Coordinates

6.4.7. Euclidean Space in Polar Coordinates

6.5. The Schwarzschild Solution

6.5.1. The Schwarzschild Metric in Eddington–Finkelstein Form

6.3. Schwarzschild Metric in Kruskal Coordinates

6.6. The Reissner–Nordstrom Solution for a Charged Mass Point

6.8. Packages and Programs

7. Fractals

7.3. The Koch Curve

7.1. Multifractals with Common Scaling Factor

7.5. The Renormlization Group

7.1. Historical Remarks on Fractional Calculus

7.2. The Riemann–Liouville Calculus

7.4. Fractional Differential Equations

7.8. Packages and Programs

7.5. Fractional Calculus

Appendix

A.2. Glossary of Files and Functions

A.3. Mathematica Functions

References

Index

Tóm tắt

I. Tổng Quan Mathematica Trong Vật Lý Lý Thuyết Cơ Học 55 Ký Tự

Mathematica là một hệ thống đại số máy tính mạnh mẽ, hỗ trợ các tính toán symbolic, numeric, graphicalacoustic. Được phát triển bởi Stephen Wolfram, nó đã cách mạng hóa phương pháp làm việc của các nhà vật lý, toán học và kỹ sư. Thay vì thực hiện các phép tính phức tạp bằng tay, Mathematica cho phép chúng ta thực hiện các tính toán chính xác trên máy tính, từ đó tạo ra các biểu diễn đồ họa của các mối quan hệ vật lý. Điều này giúp giảm thời gian tính toán từ nhiều ngày xuống chỉ còn vài phút, cho phép kiểm tra kết quả nhanh chóng và hiệu quả hơn. Mục tiêu của cuốn sách này là trình bày cách sử dụng Mathematica như một công cụ để giải quyết các ví dụ từ vật lý lý thuyết, thể hiện tính hữu ích của nó trong các ứng dụng hàng ngày. Chúng ta sẽ không đi sâu vào cú pháp của nó mà sẽ minh họa bằng các ví dụ cụ thể cách công cụ hiện đại này được sử dụng để giải các bài toán cổ điển.

1.1. Cấu trúc và các thành phần chính của hệ thống Mathematica

Hệ thống Mathematica bao gồm năm thành phần chính: kernel, frontend, các gói tiêu chuẩn, thư viện MathSource và các chương trình do người dùng viết. Kernel là bộ não của hệ thống, chứa tất cả các hàm được định nghĩa trong Mathematica. Frontend là giao diện người dùng, cho phép tương tác với kernel. Các gói tiêu chuẩn cung cấp một bộ sưu tập toán học về các chủ đề đặc biệt. MathSource là một nguồn các gói và notebooks được tạo bởi người dùng Mathematica. Cuối cùng, người dùng có thể định nghĩa các hàm mới để mở rộng chức năng của Mathematica.

1.2. Khả năng tính toán symbolic numeric và graphical

Mathematica hỗ trợ ba loại tính toán chính: symbolic, numericgraphical. Tính toán symbolic cho phép thao tác các biểu thức bằng cách sử dụng các quy tắc đại số và giải tích. Tính toán numeric cho phép đánh giá số các biểu thức. Mathematica có thể giải phương trình, tính tích phân và đạo hàm bằng phương pháp số. Tính toán graphical cho phép tạo ra các biểu diễn đồ họa của các biểu thức toán học. Mathematica có thể tạo ra các đồ thị hai chiều và ba chiều, các biểu đồ tham số và các biểu đồ đường đồng mức.

1.3. Sử dụng Mathematica tương tác và lập trình

Mathematica cung cấp một cú pháp đơn giản và logic. Tất cả các hàm đều có thể truy cập bằng tên đầy đủ của chúng, mô tả mục đích toán học của hàm. Chữ cái đầu tiên của mỗi tên được viết hoa. Ví dụ, để thoát khỏi môi trường Mathematica, chúng ta gõ Quit[]. Bất kỳ hàm nào trong Mathematica cũng có thể được truy cập bằng tên của nó, theo sau là một cặp dấu ngoặc vuông chứa các đối số của hàm đó. Mathematica không chỉ là một hệ thống tương tác mà còn cho phép tạo ra các chương trình hỗ trợ các tính toán khoa học.

II. Cách Giải Bài Tập Cơ Học Cổ Điển Với Mathematica 58 Ký Tự

Cơ học cổ điển mô tả chuyển động của các hạt và hệ hạt trong điều kiện mà nguyên lý bất định Heisenberg không ảnh hưởng đáng kể đến chuyển động. Đó là cơ học của Galilei, Newton, Lagrange và Hamilton, và hiện được mở rộng để bao gồm cơ học của Einstein. Mục tiêu của cơ học cổ điểnvật lý lý thuyết là cung cấp và phát triển một cấu trúc toán học tự nhất quán song song chặt chẽ với sự phát triển của các hiện tượng vật lý, sao cho, bắt đầu từ một số lượng tối thiểu các giả thuyết, nó có thể được sử dụng để mô tả chính xác và thậm chí dự đoán kết quả của tất cả các thí nghiệm được kiểm soát cẩn thận.

2.1. Tọa độ và các phép biến đổi tọa độ trong cơ học

Để biểu diễn các điểm trong không gian, trước tiên chúng ta chọn một điểm cố định O (gốc tọa độ) và ba đường thẳng có hướng đi qua O vuông góc với nhau, gọi là các trục tọa độ và được gắn nhãn là trục x, trục y và trục z. Thông thường, chúng ta nghĩ trục x và trục y là nằm ngang và trục z là thẳng đứng và chúng ta vẽ hướng của trục như trong Hình 2. Bây giờ, nếu P là một điểm bất kỳ trong không gian, gọi a là khoảng cách (có hướng) từ mặt phẳng yz đến P, gọi b là khoảng cách từ mặt phẳng xz đến P, và gọi c là khoảng cách từ mặt phẳng xy đến P. Chúng ta biểu diễn điểm P bằng bộ ba số thực có thứ tự (a, b, c) và chúng ta gọi a, b và c là các thành phần của P; a là thành phần x, b là thành phần y, và c là thành phần z. Đồng thời, a, b và c là các tọa độ Descartes mô tả vị trí của điểm P so với hệ tọa độ.

2.2. Các khái niệm về scalars vectors và tensors

Để mô tả các yếu tố đơn lẻ của tọa độ, chúng ta cần các con số đơn lẻ, được gọi là scalars. Nếu chúng ta sắp xếp hai hoặc nhiều scalars trong một cột hoặc hàng, chúng ta sẽ có một vector. Việc sắp xếp scalars trong một mảng hai chiều hoặc chiều cao hơn sẽ dẫn chúng ta đến tensors. Giữa các scalars, vectors và tensors tồn tại các quan hệ đại số và hình học được định nghĩa trong các tích vector, các đạo hàm đặc biệt và các quan hệ tích phân.

2.3. Ứng dụng Mathematica để giải các bài toán cơ học cổ điển

Mathematica có thể được sử dụng để giải các bài toán cơ học cổ điển bằng cách thực hiện các phép tính symbolicnumeric. Ví dụ, Mathematica có thể được sử dụng để giải các phương trình chuyển động, tính các tích phân và đạo hàm, và tạo ra các biểu diễn đồ họa của các quỹ đạo. Mathematica cũng có thể được sử dụng để mô phỏng các hệ thống cơ học phức tạp, chẳng hạn như hệ mặt trời hoặc một con lắc kép.

III. Ứng Dụng Giải Tích Biến Phân Trong Cơ Học Với Mathematica 59 Ký Tự

Một phép xấp xỉ tinh tế hơn xuất hiện trong các định luật chuyển động được giả định là điểm khởi đầu trong bất kỳ phân tích lý thuyết nào về một vấn đề. Hiện tại, dạng tinh tế nhất của vật lý lý thuyết được gọi là lý thuyết trường lượng tử, và lý thuyết được xác nhận chính xác nhất bằng thí nghiệm là một trường hợp đặc biệt của lý thuyết trường lượng tử gọi là điện động lực học lượng tử. Theo ngành này, các tương tác giữa các electron, positron và bức xạ điện từ đã được tính toán và cho thấy phù hợp với kết quả thí nghiệm với độ chính xác tổng thể là 1 phần 109 . Thật không may, các nỗ lực tương tự để mô tả các tương tác giữa meson, hyperon và nucleon hiện tại không thành công.

3.1. Bài toán biến phân và các ứng dụng trong cơ học

Bài toán biến phân là một bài toán tìm hàm số tối ưu hóa một hàm mục tiêu nhất định. Các ứng dụng của bài toán biến phân trong cơ học bao gồm việc tìm đường đi ngắn nhất giữa hai điểm, tìm hình dạng của một sợi dây treo giữa hai điểm cố định và tìm quỹ đạo của một hạt chuyển động dưới tác dụng của một lực bảo toàn.

3.2. Các thuật toán sử dụng trong giải tích biến phân

Có nhiều thuật toán khác nhau có thể được sử dụng để giải các bài toán biến phân. Một trong những thuật toán phổ biến nhất là phương pháp Euler-Lagrange. Phương pháp này dựa trên việc tìm các hàm số thỏa mãn phương trình Euler-Lagrange, một phương trình vi phân bậc hai mô tả điều kiện cần để một hàm số là cực trị của một hàm mục tiêu.

3.3. Toán tử Euler cho các biến phụ thuộc q

Để giải các bài toán biến phân, chúng ta cần sử dụng toán tử Euler. Toán tử Euler được định nghĩa là một toán tử vi phân biến đổi một hàm mục tiêu thành một hàm mới. Hàm mới này có tính chất là các nghiệm của nó là các hàm số thỏa mãn phương trình Euler-Lagrange.

IV. Nguyên Lý Hamilton Và Ứng Dụng Trong Vật Lý Với Mathematica 56 Ký Tự

Những phát triển gần đây được xây dựng trên một cấu trúc vững chắc đã được phát triển trong ba thế kỷ qua và hiện được gọi là cơ học cổ điển. Một lý thuyết mô tả chuyển động của một hạt ở bất kỳ mức độ xấp xỉ nào cuối cùng phải giảm xuống cơ học cổ điển khi các điều kiện là các hiệu chỉnh tương đối tính, lượng tử và bức xạ có thể bỏ qua. Điều này làm cho chủ đề trở nên cơ bản đối với sự hiểu biết của sinh viên về phần còn lại của vật lý, theo cách mà qua nhiều thế kỷ, nó đã là nền tảng cho sự hiểu biết của con người về hành vi của các hiện tượng vật lý.

4.1. Nguyên lý Hamilton và các định luật bảo toàn

Nguyên lý Hamilton là một nguyên lý biến phân phát biểu rằng quỹ đạo thực tế của một hệ thống vật lý là quỹ đạo tối ưu hóa tích phân thời gian của hàm Lagrange. Các định luật bảo toàn là các định luật phát biểu rằng một số đại lượng vật lý nhất định vẫn không đổi theo thời gian. Ví dụ, định luật bảo toàn năng lượng phát biểu rằng tổng năng lượng của một hệ thống kín không đổi theo thời gian.

4.2. Phương trình chuyển động Hamilton

Phương trình chuyển động Hamilton là một tập hợp các phương trình vi phân mô tả sự tiến hóa theo thời gian của một hệ thống cơ học. Các phương trình này được suy ra từ hàm Hamilton, một hàm mô tả năng lượng của hệ thống. Các phương trình chuyển động Hamilton là một công cụ mạnh mẽ để giải các bài toán cơ học, đặc biệt là các bài toán liên quan đến các hệ thống phức tạp.

4.3. Sử dụng Mathematica để giải phương trình Hamilton

Mathematica có thể được sử dụng để giải các phương trình chuyển động Hamilton bằng cách sử dụng các hàm số như DSolve và NDSolve. DSolve có thể được sử dụng để tìm các nghiệm giải tích của các phương trình, trong khi NDSolve có thể được sử dụng để tìm các nghiệm số của các phương trình.

V. Động Lực Học Vật Rắn Và Mathematica Hướng Dẫn Chi Tiết 57 Ký Tự

Cơ học cổ điển mô tả chính xác chuyển động của một hệ vật chất với điều kiện là mômen động lượng của hệ thống đối với hệ thống gần nhất đang ảnh hưởng đến chuyển động của nó lớn so với đơn vị lượng tử của mômen động lượng Ñ = 1. Mặc dù là một chủ đề cũ, cơ học của các hạt và vật rắn đang tìm thấy các ứng dụng mới trong một số lĩnh vực, bao gồm các lĩnh vực điện tử chân không và khí, thiết kế máy gia tốc, công nghệ không gian, vật lý plasma và từ thủy động lực học.

5.1. Tensor quán tính và các trục chính quán tính

Tensor quán tính là một tensor mô tả sự phân bố khối lượng của một vật rắn. Các trục chính quán tính là các trục vuông góc nhau đi qua tâm khối lượng của vật rắn và có tính chất là tensor quán tính là đường chéo trong hệ tọa độ này.

5.2. Mômen động lượng và các phương trình Euler

Mômen động lượng là một đại lượng vật lý đo lường mức độ quay của một vật rắn. Các phương trình Euler là một tập hợp các phương trình vi phân mô tả sự tiến hóa theo thời gian của mômen động lượng của một vật rắn.

5.3. Chuyển động không lực của một đỉnh đối xứng

Một đỉnh đối xứng là một vật rắn có hai trong ba mômen quán tính chính bằng nhau. Chuyển động không lực của một đỉnh đối xứng là chuyển động của một đỉnh đối xứng không chịu tác dụng của bất kỳ lực nào.

VI. Giải Phương Trình Korteweg de Vries Với Mathematica 53 Ký Tự

Một phát triển gần đây trong cơ học cổ điển có liên quan đến hành vi hỗn loạn. Mục tiêu của chúng ta là cung cấp một sự chuyển đổi từ các khóa học truyền thống về cơ học cổ điển sang các lĩnh vực động lực học phi tuyến và hỗn loạn đang phát triển nhanh chóng và trình bày những ý tưởng cũ và mới này trong một góc nhìn rộng và thống nhất.

6.1. Phương trình Korteweg de Vries và các giải pháp

Phương trình Korteweg-de Vries (KdV) là một phương trình vi phân đạo hàm riêng phi tuyến tính mô tả sự lan truyền của sóng trong môi trường phân tán. Phương trình KdV có một số giải pháp, bao gồm cả các giải pháp soliton.

6.2. Biến đổi tán xạ ngược

Biến đổi tán xạ ngược (IST) là một phương pháp giải phương trình KdV. IST dựa trên việc biến đổi phương trình KdV thành một phương trình tuyến tính, sau đó có thể được giải bằng các phương pháp tiêu chuẩn.

6.3. Giải pháp số của phương trình Korteweg de Vries

Mathematica có thể được sử dụng để giải phương trình KdV bằng phương pháp số. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các hàm số như NDSolve.

27/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Mathematica® for Theoretical Physics www.com ® Mathematica for Theoretical Physics Classical Mechanics and Nonlinear Dynamics Second Edition Gerd Baumann CD-ROM Included www.com Gerd Baumann Department of Mathematics German University in Cairo GUC New Cairo City Main Entrance of Al Tagamoa Al Khames Egypt Gerd.eg This is a translated, expanded, and updated version of the original German version of the work “Mathematica® in der Theoretischen Physik,” published by Springer-Verlag Heidelberg, 1993 ©. Library of Congress Cataloging-in-Publication Data Baumann, Gerd. [Mathematica in der theoretischen Physik. English] Mathematica for theoretical physics / by Gerd Baumann.

Includes bibliographical references and index. Classical mechanics and nonlinear dynamics — 2. Electrodynamics, quantum mechanics, general relativity, and fractals. Mathematical physics—Data processing.285′53—dc22 2004046861 ISBN-10: 0-387-01674-0 e-ISBN 0-387-25113-8 Printed on acid-free paper.

ISBN-13: 978-0387-01674-0 © 2005 Springer Science+Business Media, Inc. All rights reserved. This work may not be translated or copied in whole or in part without the written permission of the publisher (Springer Science+Business Media, Inc., 233 Spring Street, New York, NY 10013, USA), except for brief excerpts in connection with reviews or scholarly analysis. Use in connection with any form of information storage and retrieval, electronic adaptation, com- puter software, or by similar or dissimilar methodology now known or hereafter developed is for- bidden.

The use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms, even if they are not identified as such, is not to be taken as an expression of opinion as to whether or not they are subject to proprietary rights. Mathematica, MathLink, and Math Source are registered trademarks of Wolfram Research, Inc. Printed in the United States of America.com To Carin, for her love, support, and encuragement.com Preface As physicists, mathematicians or engineers, we are all involved with mathematical calculations in our everyday work. Most of the laborious, complicated, and time-consuming calculations have to be done over and over again if we want to check the validity of our assumptions and derive new phenomena from changing models.

Even in the age of computers, we often use paper and pencil to do our calculations. However, computer programs like Mathematica have revolutionized our working methods. Mathematica not only supports popular numerical calculations but also enables us to do exact analytical calculations by computer. Once we know the analytical representations of physical phenomena, we are able to use Mathematica to create graphical representations of these relations.

Days of calculations by hand have shrunk to minutes by using Mathematica. Results can be verified within a few seconds, a task that took hours if not days in the past. The present text uses Mathematica as a tool to discuss and to solve examples from physics. The intention of this book is to demonstrate the usefulness of Mathematica in everyday applications.

We will not give a complete description of its syntax but demonstrate by examples the use of its language. In particular, we show how this modern tool is used to solve classical problems.com viii Preface This second edition of Mathematica in Theoretical Physics seeks to prevent the objectives and emphasis of the previous edition. It is extended to include a full course in classical mechanics, new examples in quantum mechanics, and measurement methods for fractals. In addition, there is an extension of the fractal's chapter by a fractional calculus.

The additional material and examples enlarged the text so much that we decided to divide the book in two volumes. The first volume covers classical mechanics and nonlinear dynamics. The second volume starts with electrodynamics, adds quantum mechanics and general relativity, and ends with fractals. Because of the inclusion of new materials, it was necessary to restructure the text.

The main differences are concerned with the chapter on nonlinear dynamics. This chapter discusses mainly classical field theory and, thus, it was appropriate to locate it in line with the classical mechanics chapter. The text contains a large number of examples that are solvable using Mathematica. The defined functions and packages are available on CD accompanying each of the two volumes.

The names of the files on the CD carry the names of their respective chapters. Chapter 1 comments on the basic properties of Mathematica using examples from different fields of physics. Chapter 2 demonstrates the use of Mathematica in a step-by-step procedure applied to mechanical problems. Chapter 2 contains a one-term lecture in mechanics.

It starts with the basic definitions, goes on with Newton's mechanics, discusses the Lagrange and Hamilton representation of mechanics, and ends with the rigid body motion. We show how Mathematica is used to simplify our work and to support and derive solutions for specific problems. In Chapter 3, we examine nonlinear phenomena of the Korteweg–de Vries equation. We demonstrate that Mathematica is an appropriate tool to derive numerical and analytical solutions even for nonlinear equations of motion.

The second volume starts with Chapter 4, discussing problems of electrostatics and the motion of ions in an electromagnetic field. We further introduce Mathematica functions that are closely related to the theoretical considerations of the selected problems. In Chapter 5, we discuss problems of quantum mechanics. We examine the dynamics of a free particle by the example of the time-dependent Schrödinger equation and study one-dimensional eigenvalue problems using the analytic and www.com Preface ix numeric capabilities of Mathematica.

Problems of general relativity are discussed in Chapter 6. Most standard books on Einstein's theory discuss the phenomena of general relativity by using approximations. With Mathematica, general relativity effects like the shift of the perihelion can be tracked with precision. Finally, the last chapter, Chapter 7, uses computer algebra to represent fractals and gives an introduction to the spatial renormalization theory.

In addition, we present the basics of fractional calculus approaching fractals from the analytic side. This approach is supported by a package, FractionalCalculus, which is not included in this project. The package is available by request from the author. Exercises with which Mathematica can be used for modified applications.

Chapters 2–7 include at the end some exercises allowing the reader to carry out his own experiments with the book. Acknowledgments Since the first printing of this text, many people made valuable contributions and gave excellent input. Because the number of responses are so numerous, I give my thanks to all who contributed by remarks and enhancements to the text. Concerning the historical pictures used in the text, I acknowledge the support of the http://www-gapdcs.uk/~history/ webserver of the University of St Andrews, Scotland.

My special thanks go to Norbert Südland, who made the package FractionalCalculus available for this text. I'm also indebted to Hans Kölsch and Virginia Lipscy, Springer-Verlag New York Physics editorial. Finally, the author deeply appreciates the understanding and support of his wife, Carin, and daughter, Andrea, during the preparation of the book. Ulm, Winter 2004 Gerd Baumann www.com Contents Volume I Preface vii 1 Introduction 1 1.1 Structure of Mathematica 2 1.2 Interactive Use of Mathematica 4 1.6 Programming 23 2 Classical Mechanics 31 2.3 Coordinate Transformations and Matrices 38 2.com xii Contents 2.2 Frame of Reference 98 2.6 Forces in Nature 106 2.8 Application of Newton's Second Law 118 2.10 Packages and Programs 188 2.3 Central Field Motion 208 2.4 Two-Particle Collisons and Scattering 240 2.6 Packages and Programs 273 2.6 Calculus of Variations 274 2.2 The Problem of Variations 276 2.5 Algorithm Used in the Calculus of Variations 284 2.6 Euler Operator for q Dependent Variables 293 2.7 Euler Operator for q + p Dimensions 296 2.8 Variations with Constraints 300 2.10 Packages and Programs 303 2.2 Hamilton's Principle Hisorical Remarks 306 www.com Contents xiii 2.4 Symmetries and Conservation Laws 341 2.6 Packages and Programs 351 2.3 Hamilton's Equation of Motion 362 2.4 Hamilton's Equations and the Calculus of Variation 366 2.7 Manifolds and Classes 384 2.12 Packages and Programs 419 2.2 Discrete Mappings and Hamiltonians 431 2.2 The Inertia Tensor 450 2.3 The Angular Momentum 453 2.4 Principal Axes of Inertia 454 2.6 Euler's Equations of Motion 462 2.7 Force-Free Motion of a Symmetrical Top 467 2.8 Motion of a Symmetrical Top in a Force Field 471 2.10 Packages and Programms 481 3 Nonlinear Dynamics 485 3.2 The Korteweg–de Vries Equation 488 3.3 Solution of the Korteweg-de Vries Equation 492 www.com xiv Contents 3.1 The Inverse Scattering Transform 492 3.2 Soliton Solutions of the Korteweg–de Vries Equation 498 3.4 Conservation Laws of the Korteweg–de Vries Equation 505 3.1 Definition of Conservation Laws 506 3.2 Derivation of Conservation Laws 508 3.5 Numerical Solution of the Korteweg–de Vries Equation 511 3.7 Packages and Programs 516 3.1 Solution of the KdV Equation 516 3.2 Conservation Laws for the KdV Equation 517 3.3 Numerical Solution of the KdV Equation 518 References 521 Index 529 Volume II Preface vii 4 Electrodynamics 545 4.2 Potential and Electric Field of Discrete Charge Distributions 548 4.3 Boundary Problem of Electrostatics 555 4.4 Two Ions in the Penning Trap 566 4.1 The Center of Mass Motion 569 4.2 Relative Motion of the Ions 572 4.6 Packages and Programs 578 4.3 Penning Trap 582 5 Quantum Mechanics 587 5.2 The Schrödinger Equation 590 www.com Contents xv 5.3 One-Dimensional Potential 595 5.4 The Harmonic Oscillator 609 5.6 Motion in the Central Force Field 631 5.7 Second Virial Coefficient and Its Quantum Corrections 642 5.1 The SVC and Its Relation to Thermodynamic Properties 644 5.2 Calculation of the Classical SVC Bc HTL for the H2 n - nL -Potential 646 5.3 Quantum Mechanical Corrections Bq1 HTL and Bq2 HTL of the SVC 655 5.4 Shape Dependence of the Boyle Temperature 680 5.5 The High-Temperature Partition Function for Diatomic Molecules 684 5.9 Packages and Programs 688 5.4 CentralField 698 6 General Relativity 703 6.2 The Orbits in General Relativity 707 6.3 Light Bending in the Gravitational Field 720 6.4 Einstein's Field Equations (Vacuum Case) 725 6.1 Examples for Metric Tensors 727 6.2 The Christoffel Symbols 731 6.3 The Riemann Tensor 731 6.4 Einstein's Field Equations 733 6.5 The Cartesian Space 734 6.6 Cartesian Space in Cylindrical Coordinates 736 6.7 Euclidean Space in Polar Coordinates 737 6.5 The Schwarzschild Solution 739 6.1 The Schwarzschild Metric in Eddington–Finkelstein Form 739 www.com xvi Contents 6.3 Schwarzschild Metric in Kruskal Coordinates 748 6.6 The Reissner–Nordstrom Solution for a Charged Mass Point 752 6.8 Packages and Programs 761 6.3 The Koch Curve 790 7.1 Multifractals with Common Scaling Factor 798 7.5 The Renormlization Group 801 7.1 Historical Remarks on Fractional Calculus 810 7.2 The Riemann–Liouville Calculus 813 7.4 Fractional Differential Equations 856 7.8 Packages and Programs 883 7.5 Fractional Calculus 897 Appendix 899 A.2 Glossary of Files and Functions 900 A.3 Mathematica Functions 910 References 923 Index 931 www.com 1 Introduction This first chapter introduces some basic information on the computer algebra system Mathematica.

We will discuss the capabilities and the scope of Mathematica. Some simple examples demonstrate how Mathematica is used to solve problems by using a computer. All of the following sections contain theoretical background information on the problem and a Mathematica realization. The combination of both the classical and the computer algebra approach are given to allow a comparison between the traditional solution of problems with pencil and paper and the new approach by a computer algebra system.1 Basics Mathematica is a computer algebra system which allows the following calculations: æ symbolic www.

Introduction æ numeric æ graphical æ acoustic. Mathematica was developed by Stephen Wolfram in the 1980s and is now available for more than 15 years on a large number of computers for different operating systems (PC, HP, SGI, SUN, NeXT, VAX, etc. The real strength of Mathematica is the capability of creating customized applications by using its interactive definitions in a notebook. This capability allows us to solve physical and engineering problems directly on the computer.

Before discussing the solution steps for several problems of theoretical physics, we will present a short overview of the organization of Mathematica.1 Structure of Mathematica Mathematica and its parts consist of five main components (see figure 1.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ