Il Nuovo Cimento A (1965-1970)

, Volume 24, Issue 3, pp 353–358 | Cite as

Antisymmetrization in relative co-ordinates

III: Total fractional-parentage coefficients
  • F. Miglietta


We give a method to calculate directly the 〈N|N−1〉 total f.p.c. in relative co-ordinates. No relevant group-theoretical consideration is involved. The 〈N|N−1〉 f.p.c. are given as eigenvectors of a matrix whose elements are expressed in terms of the 〈N−1|N−2〉 f.p.c.

Антисимметриэация в относительных координатах

III: Полные козффициенты фракционного происхождения


Предлагается метод для непосредственного вычисления 〈N|N−1〉 полных козффициентов фракционного происхождения в относительных координатах. При рассмотрении не испольэуется никаких соображений, относяшихся к теории групп. 〈N|N−1〉 козффициенты фракционного происхождения эадаются, как собственные векторы матрицы, злементы которой выражаются череэ 〈N−1|N−2〉 козффициенты фракционного происхождения.


Si espone un metodo per calcolare direttamente i coefficienti di parentela frazionale totali 〈N|N−1〉 in coordinate relative. Il metodo non richiede considerazioni di teoria dei gruppi. I c.p.f. 〈N|N−1〉 sono dati come autovettori di una matrice, i cui elementi sono espressi in termini dei c.p.f. 〈N−1|N−2〉.


Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.


  1. (1).
    F. Miglietta:Nuovo Cimento,22 A, 66 (1974).MathSciNetCrossRefADSGoogle Scholar
  2. (2).
    See the paper byKramer andMoshinsky inE. M. Loebl:Group Theory and Its Applications (New York, N. Y., 1968).Google Scholar
  3. (3).
    The brackets introduced in eq. (3.3) are the well-known generalizedMoshinsky (orSmirnov) transformation brackets. See,e.g.,A. Gal:Ann. of Phys.,49, 341 (1968) and references quoted there.CrossRefADSGoogle Scholar

Copyright information

© Società Italiana di Fisica 1974

Authors and Affiliations

  • F. Miglietta
    • 1
    • 2
  1. 1.Istituto di Fisica dell’UniversitàPavia
  2. 2.Istituto Nazionale di Fisica NucleareSezione di PaviaItaly

Personalised recommendations