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* Page found: Der Hamiltonsche kanonische Formalismus (eq math.1326.170)

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TeX (original user input): 

{{\bar{x}}^{T}}J\bar{x}=\left( \begin{matrix}
   q & p  \\
\end{matrix} \right)\left( \begin{matrix}
   0 & 1  \\
   -1 & 0  \\
\end{matrix} \right)\left( \begin{matrix}
   q  \\
   p  \\
\end{matrix} \right)=qp-pq=0

TeX (checked): 

{{\bar {x}}^{T}}J{\bar {x}}=\left({\begin{matrix}q&p\\\end{matrix}}\right)\left({\begin{matrix}0&1\\-1&0\\\end{matrix}}\right)\left({\begin{matrix}q\\p\\\end{matrix}}\right)=qp-pq=0

LaTeXML (experimental; uses MathML) rendering

MathML (10.087 KB / 1.545 KB) :

x ¯ T ⁢ J ⁢ x ¯ = ( q p ) ⁢ ( 0 1 - 1 0 ) ⁢ ( q p ) = q ⁢ p - p ⁢ q = 0 superscript ¯ 𝑥 𝑇 𝐽 ¯ 𝑥 𝑞 𝑝 0 1 1 0 𝑞 𝑝 𝑞 𝑝 𝑝 𝑞 0 {\displaystyle{\displaystyle{{\bar{x}}^{T}}J\bar{x}=\left(\begin{matrix}q&p\\ \end{matrix}\right)\left(\begin{matrix}0&1\\ -1&0\\ \end{matrix}\right)\left(\begin{matrix}q\\ p\\ \end{matrix}\right)=qp-pq=0}} 
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="p1.1.m1.1" class="ltx_Math" alttext="{\displaystyle{\displaystyle{{\bar{x}}^{T}}J\bar{x}=\left(\begin{matrix}q&amp;p\\&#10;\end{matrix}\right)\left(\begin{matrix}0&amp;1\\&#10;-1&amp;0\\&#10;\end{matrix}\right)\left(\begin{matrix}q\\&#10;p\\&#10;\end{matrix}\right)=qp-pq=0}}" display="inline">
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        <msup id="p1.1.m1.1.23.2.2" xref="p1.1.m1.1.23.2.2.cmml">
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          </mover>
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        </msup>
        <mo id="p1.1.m1.1.23.2.1" xref="p1.1.m1.1.23.2.1.cmml">⁢</mo>
        <mi id="p1.1.m1.1.3" xref="p1.1.m1.1.3.cmml">J</mi>
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        <mover accent="true" id="p1.1.m1.1.4" xref="p1.1.m1.1.4.cmml">
          <mi id="p1.1.m1.1.4.2" xref="p1.1.m1.1.4.2.cmml">x</mi>
          <mo stretchy="false" id="p1.1.m1.1.4.1" xref="p1.1.m1.1.4.1.cmml">¯</mo>
        </mover>
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              </mtd>
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              <ci id="p1.1.m1.1.19.cmml" xref="p1.1.m1.1.19">𝑝</ci>
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Translations to Computer Algebra Systems

Translation to Maple

In Maple:

Translation to Mathematica

In Mathematica:

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Identifiers

  • x¯
  • T
  • J
  • x¯
  • q
  • p
  • q
  • p
  • q
  • p
  • p
  • q

MathML observations

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