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菲兹克斯喵

Lesson 17 引力波的功率 (2) Lesson 16 引力波的功率 Lesson 8 Atmospheres Lesson 16 习题课 Lesson 15 引力波 Lesson 14 Noether 定理 Lesson 7 Evolution Lesson 7 传粉的力量 Lesson 13 作用量原理 Lesson 13 配分函数的一些应用 Lesson 12 Penrose 过程与 Hawking 辐射 Lesson 6 Homology Lesson 11 带电荷和旋转的黑洞 Lesson 6 进食行为 Lesson 11 配分函数 Lesson 10 Penrose 图 Lesson 5 Diffusion Lesson 9 微观量与宏观量的联系 Lesson 5 捕食行为 Lesson 8 Schwarzschild 黑洞 Lesson 9 Schwarzschild 黑洞 (2) Lesson 8 近独立子体系分布 Lesson 4 Ignition of the Sun Lesson 7 统计力学绪论 Lesson 4 讲座:乌贼和章鱼的行为与智能 Lesson 7 Killing 矢量场和 Lie 导数 Lesson 6 Schwarzschild 解 Lesson 6 Landau 相变理论 (二) Lesson 3 Lane - Emden Equation Lesson 5 Landau 相变理论 Lesson 3 动物的感知 Lesson 5 Einstein 场方程 Lesson 4 协变的物理定律 Lesson 3 等效原理 & 广义协变性原理 Lesson 4 热力学第三定律 Lesson 2 Equation of State Lesson 3 热力学关系 Lesson 2 神经生物学基础 Lesson 2 度规和联络 Lesson 1 简介 Lesson 1 Lorentz 变换 Lesson 2 热力学定律 Lesson 1 Introduction & Light Lesson 1 介绍 流星监控项目 II - 树莓派配置 Lesson 15 Green 函数法 Lesson 29 散射 (二) Lesson 15 Spatial Patterns & Self-Organization Lesson 14 积分变换 Lesson 29 散射 Lesson 28 散射 (一) Lesson 27 绝热近似 Lesson 14 Dynamics of biological networks (2) Lesson 13 分离变量法总结 Lesson 26 变分法 (二) Lesson 14 Spatial Statistics Lesson 27 带电粒子和电磁场的相互作用 Lesson 13 磁性材料 & 拓扑绝缘体 Lesson 13 Fast Radio Burst Lesson 13 Dynamics of biological networks Lesson 24 含时微扰 Lesson 26 相对论中的能量和动量守恒 Lesson 13 On the Intersection between Astronomy and AI Lesson 25 电磁场变换 Lesson 12 超导 Lesson 23 Zeeman Effect Lesson 12 absorbing Lesson 12 China Jingping Labs and Related Physics Lesson 24 狭义相对论的速度变换 Lesson 22 微扰论 Lesson 11 Bessel 函数 Lesson 12 Time Series Analysis Lesson 23 狭义相对论 Lesson 21 能带理论 Lesson 11 量子多体系统 Lesson 11 Molecular Motor (3) Tianwen:The Beauty of the Cosmos Lesson 10 连带 Legendre 函数 Lesson 20 多电子原子 & 固体 Lesson 11 Truncated & Censored Data Lesson 21 偶极辐射 (二) Lesson 10 离子阱量子计算 & 超快分子摄影 Lesson 10 Molecular Motor (2) Lesson 19 多粒子系统 Neutron Stars Lesson 20 偶极辐射 Lesson 9 Legendre 多项式 (二) Lesson 18 双粒子系统 Lesson 10 Clustering & Classification Lesson 19 辐射 (二) Lesson 9 引力波探测 & 原子量子计算 Lesson 17 CG 系数 「三次量子化」:宏观量子能级及其相干叠加态 —— 解读今年的 Nobel Prize Lesson 9 Molecular Motor Exoplanet Lesson 18 辐射 Lesson 16 自旋 (二) Lesson 8 Legendre 多项式 Lesson 17 波导 Lesson 9 Density Estimation
Lesson 25 变分法
2025-12-18 · via 菲兹克斯喵

微扰论的方程:

c˙a(t)=−iℏHab′(t)e−iω0tcb(t),c˙b(t)=−iℏHba′(t)e+iω0tca(t)\dot{c}_a(t)=-\frac{\text{i}}{\hbar}H'_{ab}(t)e^{-\text{i}\omega_0t}c_b(t),\quad \dot{c}_b(t)=-\frac{\text{i}}{\hbar}H'_{ba}(t)e^{+\text{i}\omega_0t}c_a(t)

这实际上是一种半经典的近似,因为对于量子态的描写是量子的,但是对于外界作用的描写使用 Hamiltonian,这是经典的描述.

假设驱动是共振的,ωL=ω0\omega_L=\omega_0Hab′∝cos⁡(ωLt)H'_{ab}\propto\cos(\omega_Lt). 这时候可以把 c˙a(t)\dot{c}_a(t) 写为

c˙a(t)≡iΩ2cb(t)\dot{c}_a(t)\equiv\text{i}\frac{\Omega}{2}c_b(t)

(Ω\Omega 称为 Rabi 频率.) 同理,

c˙b(t)=−iΩ2ca(t)\dot{c}_b(t) = -\text{i}\frac{\Omega}{2}c_a(t)

ωL−ω0≠0\omega_L-\omega_0\neq0,出现失谐,

c˙a(t)=iΩ2cb(t)ei(ωL−ω0)t,c˙b(t)=−iΩ2ca(t)e−i(ωL−ω0)t\dot{c}_a(t)=\text{i}\frac{\Omega}{2}c_b(t)e^{\text{i}(\omega_L-\omega_0)t},\quad \dot{c}_b(t)=-\text{i}\frac{\Omega}{2}c_a(t)e^{-\text{i}(\omega_L-\omega_0)t}

在完全共振时的解是

ca(t)=ca(0)cos⁡∣Ω∣t2+icb(0)sin⁡∣Ω∣t2cb(t)=cb(0)cos⁡∣Ω∣t2−ica(0)sin⁡∣Ω∣t2\begin{aligned} &c_a(t) = c_a(0)\cos\frac{|\Omega|t}{2}+\text{i}c_b(0)\sin\frac{|\Omega|t}{2}\\\\ &c_b(t) = c_b(0)\cos\frac{|\Omega|t}{2}-\text{i}c_a(0)\sin\frac{|\Omega|t}{2} \end{aligned}

表现为一种旋转.


变分法:将任意一个波函数按照正交完备基展开,

ψ=∑ncnψn\psi=\sum_nc_n\psi_n

则 Hamiltonian 的期望值

⟨H⟩=⟨∑ncnψn∣H∣∑ncnψn⟩=∑n⟨ψn∣H∣ψn⟩\langle H\rangle = \left\langle\sum_nc_n\psi_n\right|H\left|\sum_nc_n\psi_n\right\rangle = \sum_n\langle\psi_n|H|\psi_n\rangle

变分考虑的是一个波函数的变化 ψ+δψ\psi+\delta\psi

⟨ψ+δψ∣H∣ψ+δψ⟩−⟨ψ∣H∣ψ⟩\langle\psi+\delta\psi|H|\psi+\delta\psi\rangle - \langle\psi|H|\psi\rangle

如果变化不造成 Hamiltonian 期望值的变化,那么这就处于一个稳定值. 另外,ψ+δψ\psi+\delta\psi 必须要是归一的,这里可以通过 δψ\delta\psiψ\psi 正交来实现.

/Example/

对于一个 δ\delta 形式的势能:

H=−ℏ22md2dx2−αδ(x)H = -\frac{\hbar^2}{2m}\frac{\text{d}^2}{\text{d}x^2}-\alpha\delta(x)

用一个 Gauss 型的波函数作为试探波函数:

ψ(x)=Ae−bx2\psi(x)=Ae^{-bx^2}

积分得到

⟨H⟩=ℏ2b2m−α2bπ\langle H\rangle = \frac{\hbar^2b}{2m}-\alpha\sqrt{\frac{2b}{\pi}}

bb 这个参数求导,

d⟨H⟩db=ℏ22m−α122πb−1/2=0\frac{\text{d}\langle H\rangle}{\text{d}b} = \frac{\hbar^2}{2m}-\alpha\frac{1}{2}\sqrt{\frac{2}{\pi}}b^{-1/2}=0

解得取极值时,b=2m2α2πℏ4b = \displaystyle{\frac{2m^2\alpha^2}{\pi\hbar^4}}. 这时候最小的 Hamiltonian 期望值为

⟨H⟩min⁡=−mα2πℏ2\langle H\rangle_{\min} = -\frac{m\alpha^2}{\pi\hbar^2}

对比准确结果 E=−mα22ℏ2E=\displaystyle{-\frac{m\alpha^2}{2\hbar^2}},表现出这已经是一个比较精确的近似.

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