高等量子力学课程是物理类各专业研究生的一门基础课.本书第一版就是作者在讲授此课程近20年所用讲义的基础上增改而成的.本第二版是在原第一版的基础上修订而成的，此次修订主要增加了量子力学理论在一些具体问题中的典型应用技巧，加强了帮助读者提高应用能力的内容.全书共分八章：希尔伯特空间、量子力学的理论结构、狄拉克方程、对称性理论、角动量理论、散射理论、二次量子化以及辐射的量子理论，内容充实新颖，理论结构和逻辑关系完整严密，并广泛采用算符代数方法，本书以基本原理为出发点进行严谨的阐述，概念定义准确，分析透彻，数学推演脉络清楚；同时注重理解能力、分析能力的训练和培养

一、单项选择题(本大题共 20 小题，每小题 1 分，共 20 分) 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。 1.域名系统能够将( D ) A.域名转换成主机名 B.主机名转换成域名 C.主机名转换成 IP 地址 D.域名转换成 IP 地址

文本分类概述 特征提取 主要分类算法 Rocchio 法 贝叶斯 K近邻 决策树

一、成本概念 二、成本函数 三、贡献分析法及其应用 四、 盈亏平衡点分析法及其应用 五、成本函数的估计

通过本项目学习，使学生了解在产品和完工产品的含义；理解生产费用在完工产品与在产品之间分配的基本原理；掌握各种费用分配方法的特点、适用范围和计算方法等

背景 MDPs 强化学习问题 蒙特卡洛方法 (Monte Carlo Methods) 蒙特卡洛预测（Monte Carlo Prediction） 蒙特卡洛控制（Monte Carlo Control） 时序差分学习 (Temporal-Difference Learning) 时序差分预测（TD Prediction） 时序差分控制（TD Control） Sarsa：on-policy Q-learning : off-policy 策略梯度 (Policy Gradient) Monte-Carlo Policy Gradient Actor-Critic Policy Gradient 深度强化学习 Deep Q-Networks (DQN) Policy Gradients for Deep Reinforcement Learning

一：案例回顾 二：本案涉及问题 三：案例分析 四：责任认定 五：结论 六：看法和建议

一、 应力状态概述 二、二向应力状态（解析法） 三、二向应力状态分析（图解法） 四、三向应力状态和最大剪应力 五、位移与应变分量 六、平面应变状态分析 七、广义虎克定律

7–1 应力状态的概念 7–2 平面应力状态分析——解析法 7–3 平面应力状态分析——图解法 7–4 梁的主应力及其主应力迹线 7–5 三向应力状态研究——应力圆法 7–6 复杂应力状态下的应力 -- 应变关系——（广义虎克定律） 7–7 复杂应力状态下的变形比能

1.阻抗和导纳 2.正弦稳态电路的分析 3.正弦稳态电路的功率分析;