A review on quantum graphs: From mathematical foundations to applications
محل انتشار: فصلنامه ریاضی و علوم محاسباتی، دوره: 7، شماره: 2
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 56
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JMCS-7-2_008
تاریخ نمایه سازی: 16 تیر 1405
چکیده مقاله:
Quantum graphs provide a rigorous framework for modelling quantum dynamics on network-like structures, where edges represent one-dimensional wires and vertices encode interaction conditions. Since their introduction as models for wave propagation and molecular systems, quantum graphs have grown to become an essential tool in mathematical physics, providing information on spectral, transport, and scattering phenomena. The mathematical foundations of quantum graphs are reviewed in this review, covering self-adjoint operators, metric graph formalisms, and vertex conditions that control the behaviour of wave functions. Next, we discuss important developments in spectrum theory that make quantum graphs strong models for quantum chaos and universal spectral statistics, including resonance features, eigenfunction statistics, and spectral gap optimisation. Stability analyses and inverse spectrum problems broaden the theoretical scope of the framework, while extensions to leaky, transparent, and random quantum graphs show how versatile it is. The survey emphasises the function of quantum graphs as a link between discrete and continuous models by combining these viewpoints. We conclude by describing open difficulties in the areas of spectral invariants and random graph models.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Kavya Mangattu Sudheer
Department of Mathematics, School of Advanced Sciences, Vellore Institute of Technology, Vellore, India
Nandhini Sivasubramaniam
Department of Mathematics, School of Advanced Sciences, Vellore Institute of Technology, Vellore, India
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :