formulate-quantum-problem
정보
이 스킬은 힐베르트 공간, 연산자, 경계 조건을 포함한 수학적 프레임워크를 정의하여 개발자들이 양자 역학이나 화학 문제를 설정하는 데 도움을 줍니다. 물리적 시나리오를 슈뢰딩거 방정식과 같은 형식주의로 변환하는 과정을 안내하며, 섭동 이론이나 DFT(밀도 범함수 이론)와 같은 적절한 해법 방법을 선택할 수 있게 합니다. 해석적 연구나 수치 계산을 위한 문제를 공식화할 때 사용하세요.
빠른 설치
Claude Code
추천npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/formulate-quantum-problemClaude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요
문서
立量子問題
析自由度、建 Hamiltonian 與狀空、定邊界、擇近似、驗極限。
用
- 立量子力學題供析或數解
- 立量子化學算(分子軌、電子結構)
- 轉物理場景為 Schrodinger 或 Dirac 形
- 擇攝動、變分、DFT 或精確對角
- 備理論模比於譜或散射實驗
入
- 必:系之描(原子、分子、固體、場)
- 必:所觀(能譜、躍遷率、基態性)
- 可:實驗約束或數據(譜線、結合能)
- 可:精度與算量預算
- 可:偏好之形(波、矩陣、二次量子化、路徑積分)
行
一:辨系與活自由度
寫式前全察:
- 粒子:列諸粒(電、核、光、聲子)及其量數(自旋、荷、質)
- 對稱:空間(球、柱、平移、晶群)、內(自旋旋、規)、離散(宇稱、時反)
- 能階:定相關能階,以擇活與凍或絕熱自由度
- 減自由度:核/電時標分→用 Born-Oppenheimer。多體簡化→辨集體坐標
## System Characterization
- **Particles**: [list with quantum numbers]
- **Active degrees of freedom**: [coordinates, spins, fields]
- **Frozen degrees of freedom**: [and justification for freezing]
- **Symmetry group**: [continuous and discrete]
- **Energy scale hierarchy**: [e.g., electronic >> vibrational >> rotational]
得:全目錄(粒、量數、對稱),活凍自由度皆明由。
敗:能階不明→先全留,標須尺度析。早截致質性謬誤。
二:建 Hamiltonian 與狀空
由一所辨自由度建數學架構:
- Hilbert 空間:定狀空。有限維者定基(如自旋 1/2 基 |up>、|down>)。無限維者定函空(如單粒三維 L2(R^3))
- 動能項:各粒動能算子。位置表象 T = -hbar^2/(2m) nabla^2
- 位能項:諸交互(Coulomb、諧、自旋軌、外場),形與耦合常數皆明
- 合成 Hamiltonian:H = T + V,按類分組。多粒者含交換與關聯,或標明近似引入處
- 算子代數:驗 Hermitian。辨守恆量([H, O] = 0)以塊對角化
## Hamiltonian Structure
- **Hilbert space**: [definition and basis]
- **H = T + V decomposition**:
- T = [kinetic terms]
- V = [potential terms, grouped by type]
- **Constants of motion**: [operators commuting with H]
- **Symmetry-adapted basis**: [if block diagonalization is possible]
得:完整 Hermitian H,諸項顯寫,Hilbert 空明,守恆量已辨。
敗:非顯 Hermitian→查漏共軛或規範相。Hilbert 空模糊(如相對論粒)→明形並標問題。
三:定邊界與初始
約束使解唯一:
- 邊界:束縛態→規一化(psi → 0 於無窮)。散射→入波邊界。週期→Bloch 或 Born-von Karman
- 域限:定空域。盒中粒→壁。氫原子→徑角域。晶格模→格與拓撲
- 初狀(時變):t=0 之狀,按能本徵展或波包中心與寬
- 約束式:全同粒→對稱(玻)或反對稱(費)。規範論→規範固定
## Boundary and Initial Conditions
- **Spatial domain**: [definition]
- **Boundary type**: [Dirichlet / Neumann / periodic / scattering]
- **Normalization**: [condition]
- **Particle statistics**: [bosonic / fermionic / distinguishable]
- **Initial state** (if time-dependent): [specification]
得:邊界物理合理、與 H 域數學一致,足定唯一解(或明定散射矩陣)。
敗:過定或不足→查 H 於所選域之自伴性。非自伴 H 須處理缺陷指標。
四:擇近似法
依題構擇解策:
-
察可精確解:是否歸已知可精解模(諧振子、氫原子、Ising)。若然,主用精解,攝動為校正。
-
攝動論(弱耦):
- H = H0 + lambda V,H0 可精解
- 驗 lambda V 小於 H0 之能距
- 察簡併;有則用簡併攝動
- 宜:交互弱、少體、需析解
-
變分法(基態):
- 擇含參試波函
- 試函滿邊界與對稱
- 宜:基態能為主、多體
-
密度泛函(多電子):
- 擇交換-關聯泛函(LDA、GGA、雜化)
- 定基組(平面波、高斯、數值原子軌)
- 宜:多電子、需基態密與能
-
數值精法(小系、基準):
- 精確對角:小 Hilbert 空
- 量子 Monte Carlo:基態取樣
- DMRG:一維或準一維
- 宜:需高精度而系足小
## Approximation Method Selection
- **Method chosen**: [name]
- **Justification**: [why this method fits the problem structure]
- **Expected accuracy**: [order of perturbation, variational bound quality, DFT functional accuracy]
- **Computational cost**: [scaling with system size]
- **Alternatives considered**: [and why they were rejected]
得:擇法有明由,預期精度與算量明,備選亦已錄。
敗:無單法確宜→兩法並立比解。法異揭題難並導進一步精化。
五:驗極限
解前驗陳立反映已知:
- 古典極(hbar → 0):或大量數→驗 H 回正確古典力學
- 無交互極:耦合常數置零→解應為單粒態積
- 對稱極:形式應尊所辨對稱。H 於對稱群下變換正確
- 量綱析:H 之諸項皆能量單位。特徵長、能、時標物理合理
- 已知精解:特例(如 Z=1 氫原子、二次位諧振子)→驗形式復之
## Validation Checks
| Check | Expected Result | Status |
|-------|----------------|--------|
| Classical limit (hbar -> 0) | [classical Hamiltonian] | [Pass/Fail] |
| Non-interacting limit | [product states] | [Pass/Fail] |
| Symmetry transformation | [correct representation] | [Pass/Fail] |
| Dimensional analysis | [all terms in energy units] | [Pass/Fail] |
| Known exact case | [reproduced result] | [Pass/Fail] |
得:諸驗皆通。形式自洽,備解。
敗:驗敗乃 H 構建或邊界之誤。溯至該項或條件修之,再進解。
驗
- 諸粒與量數皆顯列
- Hilbert 空明,基明
- H Hermitian,諸項單位正確
- 守恆量已辨並用以簡化
- 邊界物理合理、數學充足
- 粒子統計(玻/費)正確施行
- 近似法擇有由,預期精度明
- 古典、無交互、對稱極皆察
- 特例已知精解可復
- 形式足供他研究者施行
忌
- 早凍自由度:不察能階而凍→或失質性物理。每減必以能階論證
- 非 Hermitian H:自旋軌或複位漏共軛項。必顯驗 H = H-dagger
- 散射用束縛邊界:用規一化於散射題→棄連續譜。邊界合物理題
- 攝動忽簡併:非簡併攝動施於簡併能階→校正發散。展開前必察簡併
- 倚單近似:諸法失敗模互補。變分予上界但或漏激發。攝動於強耦發散。可互驗
- 量綱不一:同式混自然單位(hbar = 1)與 SI。起始即擇一貫系並顯明
參
derive-theoretical-resultsurvey-theoretical-literature
GitHub 저장소
연관 스킬
llamaguard
기타LlamaGuard는 폭력 및 혐오 발언 등 6가지 안전 범주에서 LLM 입력과 출력을 조정하기 위한 Meta의 70-80억 파라미터 모델입니다. 94-95% 정확도를 제공하며 vLLM, Hugging Face 또는 Amazon SageMaker를 사용해 배포할 수 있습니다. 이 기술을 사용하여 AI 애플리케이션에 콘텐츠 필터링 및 안전 가드레일을 손쉽게 통합하세요.
cost-optimization
기타이 Claude Skill은 리소스 적정화, 태깅 전략, 지출 분석을 통해 개발자들이 클라우드 비용을 최적화할 수 있도록 지원합니다. AWS, Azure, GCP에서 클라우드 비용을 절감하고 비용 거버넌스를 구현하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 인프라 비용을 분석하거나, 리소스를 적정화하거나, 예산 제약을 충족해야 할 때 사용하세요.
quantizing-models-bitsandbytes
기타이 스킬은 bitsandbytes를 사용하여 LLM을 8비트 또는 4비트 정밀도로 양자화하며, 최소한의 정확도 손실로 50-75%의 메모리 감소를 달성합니다. 제한된 GPU 메모리에서 더 큰 모델을 실행하거나 추론을 가속화하는 데 이상적이며, INT8, NF4, FP4와 같은 형식을 지원합니다. 이 스킬은 HuggingFace Transformers와 통합되어 QLoRA 학습 및 8비트 옵티마이저를 가능하게 합니다.
dispatching-parallel-agents
기타이 Claude Skill은 3개 이상의 독립적인 문제를 동시에 조사하고 해결하기 위해 다중 에이전트를 배치합니다. 공유 상태나 의존성 없이 해결 가능한 무관련 장애 시나리오에 맞게 설계되었습니다. 핵심 기능은 병렬 문제 해결로, 각 독립 문제 영역마다 하나의 에이전트를 할당하여 효율성을 극대화합니다.
