# 相容与不可相容观测量# 相容观测量\quad 算符可以当作是一个观测的仪器,它测量出来的量就是它的本征值,这一点再量子力学中就以及学过。若算符A ^ \hat{A} A ^ 和B ^ \hat{B} B ^ 满足对易关系[ A ^ , B ^ ] = 0 [\hat{A},\hat{B}]=0 [ A ^ , B ^ ] = 0 ,则这两个算符称为是相容的 (compatible),则称它俩的观测值 (本征值) 是相容可观测量。
定理:假若A ^ \hat{A} A ^ 和B ^ \hat{B} B ^ 是相容的,而且A ^ \hat{A} A ^ 的本征值非简并,则矩阵B ^ \hat{B} B ^ (在算符A ^ \hat{A} A ^ 表象下所构成的矩阵)是全对角的。
证明:若右矢∣ i ⟩ \ket{i} ∣ i ⟩ 是A ^ \hat{A} A ^ 的本征态矢
A ^ ∣ i ⟩ = a i ∣ i ⟩ (0.1.1) \hat{A} \ket{i} = a_i \ket{i} \tag{0.1.1} A ^ ∣ i ⟩ = a i ∣ i ⟩ ( 0 . 1 . 1 )
由于A ^ \hat{A} A ^ 和B ^ \hat{B} B ^ 相容,满足对易关系,因此有
A ^ ( B ^ ∣ i ⟩ ) = B ^ A ^ ∣ i ⟩ = a i ( B ^ ∣ i ⟩ ) (0.1.2) \hat{A} (\hat{B} \ket{i}) = \hat{B} \hat{A} \ket{i} = a_i (\hat{B} \ket{i}) \tag{0.1.2} A ^ ( B ^ ∣ i ⟩ ) = B ^ A ^ ∣ i ⟩ = a i ( B ^ ∣ i ⟩ ) ( 0 . 1 . 2 )
因此态矢∣ i ⟩ \ket{i} ∣ i ⟩ 和B ^ ∣ i ⟩ \hat{B}\ket{i} B ^ ∣ i ⟩ 都是算符A ^ \hat{A} A ^ 对应本征值为a i a_i a i 的本征态矢。由由于A ^ \hat{A} A ^ 是非简并的,因此∣ i ⟩ \ket{i} ∣ i ⟩ 和B ^ ∣ i ⟩ \hat{B}\ket{i} B ^ ∣ i ⟩ 就是同一个态矢,因此它们只能相差一个常数倍:
B ^ ∣ i ⟩ = b i ∣ i ⟩ (0.1.3) \hat{B}\ket{i}=b_i\ket{i} \tag{0.1.3} B ^ ∣ i ⟩ = b i ∣ i ⟩ ( 0 . 1 . 3 )
因此,∣ i ⟩ \ket{i} ∣ i ⟩ 即是算符A ^ \hat{A} A ^ 对应本征值为a i a_i a i 的本征态,也是算符B ^ \hat{B} B ^ 对应本征值为b i b_i b i 的本征态。这就说明了很重要的一点:当两算符是对易时,它们拥有共同本征矢量完全集。 由此也不难证明矩阵B ^ \hat{B} B ^ (在算符A ^ \hat{A} A ^ 表象下所构成的矩阵)是全对角的:
∑ j ⟨ j ∣ B ∣ i ^ ⟩ = b i δ i , j (0.1.4) \sum_j \braket{j|\hat{B|i}} = b_i \delta_{i,j} \tag{0.1.4} j ∑ ⟨ j ∣ B ∣ i ^ ⟩ = b i δ i , j ( 0 . 1 . 4 )
证毕。
上述的定理同样可以推广到A ^ \hat{A} A ^ 可以是简并的情况,详情参考喀兴林的《高等量子力学》。而上面画红线的这句话,也可以推广到多个算符,即若干个算符如果都相互对易的话,那么它们有一组共同的本征矢量完全集。
\quad 以及,如果两个算符是相容 ,那么他俩的测量是互不干涉的,是可以同时测量并测准的。
# 不可相容观测量\quad 若A ^ \hat{A} A ^ 和B ^ \hat{B} B ^ 是不可相容的,也就是说它们不是对易的,那么它俩的测量是会互相干涉的。我们考虑两种测量过程,假若A ^ \hat{A} A ^ 与B ^ \hat{B} B ^ 是不对易的,且B ^ \hat{B} B ^ 与C ^ \hat{C} C ^ 是不对易的:
测量仪器A ^ \hat{A} A ^ 测量得到∣ a l ⟩ \ket{a_l} ∣ a l ⟩ ,那么继续做B ^ \hat{B} B ^ 的测量,再接着做C ^ \hat{C} C ^ 的测量,最终测量结果是的概率是∣ c n ⟩ \ket{c_n} ∣ c n ⟩ 的概率为 ∑ m ∣ ⟨ c n ∣ b m ⟩ ∣ 2 ∣ ⟨ b m ∣ a l ⟩ ∣ 2 = ∑ m ⟨ c n ∣ b m ⟩ ⟨ b m ∣ a l ⟩ ⟨ a l ∣ b m ⟩ ⟨ b m ∣ c n ⟩ (0.1.5) \sum_m |\braket{c_n|b_m}|^2 |\braket{b_m|a_l}|^2 = \sum_m \braket{c_n|b_m} \braket{b_m|a_l} \braket{a_l|b_m} \braket{b_m|c_n} \tag{0.1.5} m ∑ ∣ ⟨ c n ∣ b m ⟩ ∣ 2 ∣ ⟨ b m ∣ a l ⟩ ∣ 2 = m ∑ ⟨ c n ∣ b m ⟩ ⟨ b m ∣ a l ⟩ ⟨ a l ∣ b m ⟩ ⟨ b m ∣ c n ⟩ ( 0 . 1 . 5 )
测量仪器A ^ \hat{A} A ^ 测量得到∣ a l ⟩ \ket{a_l} ∣ a l ⟩ ,之后直接做C ^ \hat{C} C ^ 的测量,最终测量结果是的概率是∣ c n ⟩ \ket{c_n} ∣ c n ⟩ 的概率为 ∣ ⟨ c n ∣ a l ⟩ ∣ 2 = ∣ ∑ m ⟨ c n ∣ b m ⟩ ⟨ b m ∣ a l ⟩ ∣ 2 = ∑ m ∑ m ′ ⟨ c n ∣ b m ⟩ ⟨ b m ∣ a l ⟩ ⟨ a l ∣ b m ′ ⟩ ⟨ b m ′ ∣ c n ⟩ (0.1.6) \begin{aligned} |\braket{c_n|a_l}|^2 &= \mid \sum_m \braket{c_n|b_m} \braket{b_m|a_l} \mid^2 \\&= \sum_m \sum_{m'} \braket{c_n|b_m} \braket{b_m|a_l} \braket{a_l|b_{m'}} \braket{b_{m'}|c_n} \end{aligned} \tag{0.1.6} ∣ ⟨ c n ∣ a l ⟩ ∣ 2 = ∣ m ∑ ⟨ c n ∣ b m ⟩ ⟨ b m ∣ a l ⟩ ∣ 2 = m ∑ m ′ ∑ ⟨ c n ∣ b m ⟩ ⟨ b m ∣ a l ⟩ ⟨ a l ∣ b m ′ ⟩ ⟨ b m ′ ∣ c n ⟩ ( 0 . 1 . 6 )
对于上述这两种测量过程,我们最终得到相同测量结构的概率是不同的
∑ m ⟨ c n ∣ b m ⟩ ⟨ b m ∣ a l ⟩ ⟨ a l ∣ b m ⟩ ⟨ b m ∣ c n ⟩ ≠ ∑ m ∑ m ′ ⟨ c n ∣ b m ⟩ ⟨ b m ∣ a l ⟩ ⟨ a l ∣ b m ′ ⟩ ⟨ b m ′ ∣ c n ⟩ \sum_m \braket{c_n|b_m} \braket{b_m|a_l} \braket{a_l|b_m} \braket{b_m|c_n} \ne \sum_m \sum_{m'} \braket{c_n|b_m} \braket{b_m|a_l} \braket{a_l|b_{m'}} \braket{b_{m'}|c_n} m ∑ ⟨ c n ∣ b m ⟩ ⟨ b m ∣ a l ⟩ ⟨ a l ∣ b m ⟩ ⟨ b m ∣ c n ⟩ = m ∑ m ′ ∑ ⟨ c n ∣ b m ⟩ ⟨ b m ∣ a l ⟩ ⟨ a l ∣ b m ′ ⟩ ⟨ b m ′ ∣ c n ⟩
这种情况就是因为算符B ^ \hat{B} B ^ 的与其他两个算符不可相容导致的。那么在什么样的条件下,这两种过程最终表达式是一样的呢?在不存在简并时,只要[ A ^ , B ^ ] = 0 [\hat{A},\hat{B}]=0 [ A ^ , B ^ ] = 0 或[ B ^ , C ^ ] = 0 [\hat{B},\hat{C}]=0 [ B ^ , C ^ ] = 0 两种结果就会相等啦!(那么存在简并的情况呢?(⊙_⊙)?)
# 纯系综、混合系综与密度算符# 纯系综与混合系综\quad 在斯特恩 - 盖拉赫实验中,考虑通过S G SG S G 过滤器的一束原子系综。束流中的每个原子其自旋指向相同的方向,即由该过滤器的非均匀磁场确定的方向 (z z z 轴方向)。我们取过滤出来自旋方向是z z z 轴正向的原子束流系综,这种系综,我们可以用态矢
∣ α ⟩ = ∣ s z , + ⟩ (0.2.1) \ket{\alpha} = \ket{s_z,+} \tag{0.2.1} ∣ α ⟩ = ∣ s z , + ⟩ ( 0 . 2 . 1 )
来描述。因为在这个系综里面随机选一个原子出来,其自旋方向沿z z z 轴正向是确定的。当然,上式我们也可以写成在x x x 方向自旋表象的形式:
∣ α ⟩ = 1 2 ∣ s x , + ⟩ + 1 2 ∣ s x , − ⟩ (0.2.2) \ket{\alpha} = \frac{1}{\sqrt{2}} \ket{s_x,+} + \frac{1}{\sqrt{2}} \ket{s_x,-} \tag{0.2.2} ∣ α ⟩ = 2 1 ∣ s x , + ⟩ + 2 1 ∣ s x , − ⟩ ( 0 . 2 . 2 )
因为我们可以证明∣ s z , + ⟩ = 1 2 ∣ s x , + ⟩ + 1 2 ∣ s x , − ⟩ \ket{s_z,+}=\frac{1}{\sqrt{2}} \ket{s_x,+} + \frac{1}{\sqrt{2}} \ket{s_x,-} ∣ s z , + ⟩ = 2 1 ∣ s x , + ⟩ + 2 1 ∣ s x , − ⟩ 。这种能用态矢描述的系综称为 纯系综 。\quad 而如果我们做这样的考虑,让通过S G SG S G 过滤器得到的∣ s z , + ⟩ \ket{s_z,+} ∣ s z , + ⟩ 原子束和∣ s z , − ⟩ \ket{s_z,-} ∣ s z , − ⟩ 原子束混合。那么混合的原子束系综可以简单地用如下的叠加态矢表示吗?
∣ m i x ⟩ = c + ∣ s z , + ⟩ + c − ∣ s z , − ⟩ (0.2.3) \ket{mix} = c_+ \ket{s_z,+} + c_- \ket{s_z,-} \tag{0.2.3} ∣ m i x ⟩ = c + ∣ s z , + ⟩ + c − ∣ s z , − ⟩ ( 0 . 2 . 3 )
答案是:不可以的!因为你在这个系综里面取一个原子,它的系综方向要么向上,要么向下,不可能存在向上、向下叠加态的原子。因为系综内的各个原子的自旋方向早已因通过S G SG S G 过滤器决定了,只是你在这个系综里面究竟取到那个原子有概率分布。像这种系综称为 混合系综 ,它可以通过引入权重来描述:
∣ m i x ⟩ = { ∣ s z , + ⟩ : w 1 ∣ s z , − ⟩ : w 2 (0.2.4) \ket{mix} = \begin{cases} \ket{s_z,+} : w_1 \\ \ket{s_z,-} : w_2 \end{cases} \tag{0.2.4} ∣ m i x ⟩ = { ∣ s z , + ⟩ : w 1 ∣ s z , − ⟩ : w 2 ( 0 . 2 . 4 )
举个例子,假若有两套S G SG S G 设备。一套设备加热原子的热炉子只有 “30 % 30\% 3 0 % 的产生原子速率”,其原子束通过z z z 轴方向的过滤器,取其∣ s z , + ⟩ \ket{s_z,+} ∣ s z , + ⟩ 的原子束;另一套设备的炉子有 “70 % 70\% 7 0 % 的产生原子速率”,同样通过z z z 轴方向的过滤器,但取其∣ s z , − ⟩ \ket{s_z,-} ∣ s z , − ⟩ 的原子束。将俩原子束混合,那么这个混合系综可表示为:
∣ m i x ⟩ = { ∣ s z , + ⟩ : 30 % ∣ s z , − ⟩ : 70 % (0.2.5) \ket{mix} = \begin{cases} \ket{s_z,+} : 30 \% \\ \ket{s_z,-} : 70\% \end{cases} \tag{0.2.5} ∣ m i x ⟩ = { ∣ s z , + ⟩ : 3 0 % ∣ s z , − ⟩ : 7 0 % ( 0 . 2 . 5 )
或许此时就明白了,混合系综其实就是纯系综的混合。
再举个例子,假若有两套S G SG S G 。一套 “加热率为30 % 30\% 3 0 % ”,通过z z z 轴方向的过滤器,取其∣ s z , + ⟩ \ket{s_z,+} ∣ s z , + ⟩ 的原子束;另一套 “加热率为70 % 70\% 7 0 % ”,通过x x x 轴方向的过滤器,取其∣ s x , + ⟩ \ket{s_x,+} ∣ s x , + ⟩ 的原子束。将俩原子束混合,那么这个混合系综可表示为:
∣ m i x ⟩ = { ∣ s z , + ⟩ : 30 % ∣ s x , + ⟩ : 70 % = { ∣ s z , + ⟩ : 30 % 1 2 ∣ s z , + ⟩ + 1 2 ∣ s z , − ⟩ : 70 % (0.2.6) \ket{mix} = \begin{cases} \ket{s_z,+} : 30\% \\ \ket{s_x,+} : 70\% \end{cases} = \begin{cases} \ket{s_z,+} : 30\% \\ \frac{1}{\sqrt{2}} \ket{s_z,+} + \frac{1}{\sqrt{2}} \ket{s_z,-} : 70\% \end{cases} \tag{0.2.6} ∣ m i x ⟩ = { ∣ s z , + ⟩ : 3 0 % ∣ s x , + ⟩ : 7 0 % = { ∣ s z , + ⟩ : 3 0 % 2 1 ∣ s z , + ⟩ + 2 1 ∣ s z , − ⟩ : 7 0 % ( 0 . 2 . 6 )
其中上式利用到了∣ s x , + ⟩ = 1 2 ∣ s z , + ⟩ + 1 2 ∣ s z , − ⟩ \ket{s_x,+}=\frac{1}{\sqrt{2}} \ket{s_z,+} + \frac{1}{\sqrt{2}} \ket{s_z,-} ∣ s x , + ⟩ = 2 1 ∣ s z , + ⟩ + 2 1 ∣ s z , − ⟩ 。通过这个例子,我们可以明白,混合态里面的纯态甚至可以不正交!
\quad 对于任何一个混合系综,比如以下这个多个纯系综混合的混合系综
∣ m i x ⟩ = { ∣ α ( 1 ) ⟩ : w 1 ∣ α ( 2 ) ⟩ : w 2 ⋯ ∣ α ( n ) ⟩ : w n (0.2.7) \ket{mix} = \begin{cases} \ket{\alpha^{(1)}} : w_1 \\ \ket{\alpha^{(2)}} : w_2 \\ \cdots \\ \ket{\alpha^{(n)}} : w_n \end{cases} \tag{0.2.7} ∣ m i x ⟩ = ⎩ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎧ ∣ α ( 1 ) ⟩ : w 1 ∣ α ( 2 ) ⟩ : w 2 ⋯ ∣ α ( n ) ⟩ : w n ( 0 . 2 . 7 )
其权重参数,或称为布居数w i w_i w i 应该要满足归一化条件:
∑ i = 1 n w i = 1 (0.2.8) \sum_{i=1}^n w_i = 1 \tag{0.2.8} i = 1 ∑ n w i = 1 ( 0 . 2 . 8 )
# 系综的平均与密度算符\quad 假定在一个混合系综上测量某可观测量A ^ \hat{A} A ^ 。我们可以问:当测量的次数很多时,A ^ \hat{A} A ^ 的平均测量值是多少,答案有A ^ \hat{A} A ^ 的系综平均值来确定,它被定义为:
⟨ A ^ ⟩ = ∑ i w i ⟨ α ( i ) ∣ A ^ ∣ α ( i ) ⟩ = ∑ i w i ⟨ α ( i ) ∣ ( ∑ j ∣ a j ⟩ ⟨ a j ∣ ) A ^ ( ∑ k ∣ a k ⟩ ⟨ a k ∣ ) ∣ α ( i ) ⟩ = ∑ i ∑ j ∑ k w i ⟨ a j ∣ A ^ ∣ a k ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ a j ⟩ ⟨ a k ∣ α ( i ) ⟩ = ∑ i ∑ j ∑ k w i a k δ j , k ⟨ α ( i ) ∣ a j ⟩ ⟨ a k ∣ α ( i ) ⟩ = ∑ i ∑ j w i a j ∣ ⟨ a j ∣ α ( i ) ⟩ ∣ 2 (0.2.9) \begin{aligned} \braket{\hat{A}} &= \sum_i w_i \braket{\alpha^{(i)}|\hat{A}|\alpha^{(i)}} \\&= \sum_i w_i \bra{\alpha^{(i)}} \left( \sum_j \ket{a_j}\bra{a_j} \right) \hat{A} \left( \sum_k \ket{a_k}\bra{a_k} \right) \ket{\alpha^{(i)}} \\&= \sum_i \sum_j \sum_k w_i \braket{a_j|\hat{A}|a_k} \braket{\alpha^{(i)}|a_j} \braket{a_k|\alpha^{(i)}} \\&= \sum_i \sum_j \sum_k w_i \ a_k \ \delta_{j,k} \braket{\alpha^{(i)}|a_j} \braket{a_k|\alpha^{(i)}} \\&= \sum_i \sum_j w_i \ a_j |\braket{a_j|\alpha^{(i)}}|^2 \end{aligned} \tag{0.2.9} ⟨ A ^ ⟩ = i ∑ w i ⟨ α ( i ) ∣ A ^ ∣ α ( i ) ⟩ = i ∑ w i ⟨ α ( i ) ∣ ( j ∑ ∣ a j ⟩ ⟨ a j ∣ ) A ^ ( k ∑ ∣ a k ⟩ ⟨ a k ∣ ) ∣ α ( i ) ⟩ = i ∑ j ∑ k ∑ w i ⟨ a j ∣ A ^ ∣ a k ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ a j ⟩ ⟨ a k ∣ α ( i ) ⟩ = i ∑ j ∑ k ∑ w i a k δ j , k ⟨ α ( i ) ∣ a j ⟩ ⟨ a k ∣ α ( i ) ⟩ = i ∑ j ∑ w i a j ∣ ⟨ a j ∣ α ( i ) ⟩ ∣ 2 ( 0 . 2 . 9 )
其中,∣ a j ⟩ \ket{a_j} ∣ a j ⟩ 代表这A ^ \hat{A} A ^ 的对应本征值为a j a_j a j 的本征态。我们仔细观测上式,不难注意到计算平均值是怎么引入了两次概率的概念:第一次是在A ^ \hat{A} A ^ 的一个本征态∣ a j ⟩ \ket{a_j} ∣ a j ⟩ 中找到态∣ α ( i ) ⟩ \ket{\alpha^{(i)}} ∣ α ( i ) ⟩ 的量子力学概率∣ ⟨ a j ∣ α ( i ) ⟩ ∣ 2 |\braket{a_j|\alpha^{(i)}}|^2 ∣ ⟨ a j ∣ α ( i ) ⟩ ∣ 2 ,而第二次是在系综中找到一个由∣ α ( i ) ⟩ \ket{\alpha^{(i)}} ∣ α ( i ) ⟩ 表征的量子力学的概率因子w i w_i w i 。
\quad 现在,我们考虑不要A ^ \hat{A} A ^ 的本征态∣ a ⟩ \ket{a} ∣ a ⟩ 作为基,而是考虑利用任意一个更一般的基∣ b ⟩ \ket{b} ∣ b ⟩ 来改写系综的平均值( 0.2.9 ) (0.2.9) ( 0 . 2 . 9 ) 式:
⟨ A ^ ⟩ = ∑ i w i ⟨ α ( i ) ∣ A ^ ∣ α ( i ) ⟩ = ∑ i w i ⟨ α ( i ) ∣ ( ∑ j ∣ b j ⟩ ⟨ b j ∣ ) A ^ ( ∑ k ∣ b k ⟩ ⟨ b k ∣ ) ∣ α ( i ) ⟩ = ∑ j ∑ k ( ∑ i w i ⟨ b k ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ b j ⟩ ) ⟨ b j ∣ A ^ ∣ b k ⟩ (0.2.10) \begin{aligned} \braket{\hat{A}} &= \sum_i w_i \braket{\alpha^{(i)}|\hat{A}|\alpha^{(i)}} \\&= \sum_i w_i \bra{\alpha^{(i)}} \left( \sum_j \ket{b_j}\bra{b_j} \right) \hat{A} \left( \sum_k \ket{b_k}\bra{b_k} \right) \ket{\alpha^{(i)}} \\&= \sum_j \sum_k \left( \sum_i w_i \braket{b_k|\alpha^{(i)}} \braket{\alpha^{(i)}|b_j} \right) \braket{b_j|\hat{A}|b_k} \end{aligned} \tag{0.2.10} ⟨ A ^ ⟩ = i ∑ w i ⟨ α ( i ) ∣ A ^ ∣ α ( i ) ⟩ = i ∑ w i ⟨ α ( i ) ∣ ( j ∑ ∣ b j ⟩ ⟨ b j ∣ ) A ^ ( k ∑ ∣ b k ⟩ ⟨ b k ∣ ) ∣ α ( i ) ⟩ = j ∑ k ∑ ( i ∑ w i ⟨ b k ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ b j ⟩ ) ⟨ b j ∣ A ^ ∣ b k ⟩ ( 0 . 2 . 1 0 )
此时,我们定义一个密度算符ρ ^ \hat{\rho} ρ ^ ,如下:
ρ ^ ≡ ∑ i w i ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ (0.2.11) \hat{\rho} \equiv \sum_i w_i \ket{\alpha^{(i)}} \bra{\alpha^{(i)}} \tag{0.2.11} ρ ^ ≡ i ∑ w i ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ ( 0 . 2 . 1 1 )
这个密度算符包含了我们可能得到的,关于所论及系综的所有有物理意义的信息,将它带回( 0.2.10 ) (0.2.10) ( 0 . 2 . 1 0 ) 式,得:
⟨ A ^ ⟩ = ∑ j ∑ k ⟨ b k ∣ ρ ^ ∣ b j ⟩ ⟨ b j ∣ A ^ ∣ b k ⟩ = ∑ k ⟨ b k ∣ ρ ^ ( ∑ j ∣ b j ⟩ ⟨ b j ∣ ) A ^ ∣ b k ⟩ = ∑ k ⟨ b k ∣ ρ ^ A ^ ∣ b k ⟩ = t r ( ρ ^ A ^ ) (0.2.12) \begin{aligned} \braket{\hat{A}} &= \sum_j \sum_k \braket{b_k|\hat{\rho}|b_j} \braket{b_j|\hat{A}|b_k} \\&= \sum_k \bra{b_k} \hat{\rho} \left( \sum_j \ket{b_j} \bra{b_j} \right) \hat{A} \ket{b_k} \\&= \sum_k \braket{b_k|\hat{\rho}\hat{A}|b_k} \\&= tr(\hat{\rho}\hat{A}) \end{aligned} \tag{0.2.12} ⟨ A ^ ⟩ = j ∑ k ∑ ⟨ b k ∣ ρ ^ ∣ b j ⟩ ⟨ b j ∣ A ^ ∣ b k ⟩ = k ∑ ⟨ b k ∣ ρ ^ ( j ∑ ∣ b j ⟩ ⟨ b j ∣ ) A ^ ∣ b k ⟩ = k ∑ ⟨ b k ∣ ρ ^ A ^ ∣ b k ⟩ = t r ( ρ ^ A ^ ) ( 0 . 2 . 1 2 )
上式就说明了:系综中,A ^ \hat{A} A ^ 的平均值为算符ρ ^ A ^ \hat{\rho}\hat{A} ρ ^ A ^ 的迹 !因为矩阵的迹不依赖于表象,引入t r ( ρ ^ A ^ ) tr(\hat{\rho}\hat{A}) t r ( ρ ^ A ^ ) 可以利用任何方便的基来计算。
# 密度算符的性质\quad 密度算符有几个性质值得记住。
密度算符是厄密的。 证明: ρ ^ † = ( ∑ i w i ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ ) † = ∑ i w i ⟨ α ( i ) ∣ † ∣ α ( i ) ⟩ † = ∑ i w i ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ = ρ ^ (0.2.13) \hat{\rho}^\dagger = \left(\sum_i w_i \ket{\alpha^{(i)}} \bra{\alpha^{(i)}}\right)^\dagger =\sum_i w_i \bra{\alpha^{(i)}}^\dagger \ket{\alpha^{(i)}}^\dagger = \sum_i w_i \ket{\alpha^{(i)}} \bra{\alpha^{(i)}} =\hat{\rho} \tag{0.2.13} ρ ^ † = ( i ∑ w i ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ ) † = i ∑ w i ⟨ α ( i ) ∣ † ∣ α ( i ) ⟩ † = i ∑ w i ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ = ρ ^ ( 0 . 2 . 1 3 )
证毕。
密度算符的迹为 1。证明: t r ( ρ ^ ) = ∑ i ∑ j w i ⟨ b j ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ b j ⟩ = ∑ i w i ⟨ α ( i ) ∣ ( ∑ j ∣ b j ⟩ ⟨ b j ∣ ) ∣ α ( i ) ⟩ = ∑ i w i ⟨ α ( i ) ∣ α ( i ) ⟩ = ∑ i w i = 1 (0.2.14) \begin{aligned} tr(\hat{\rho}) &= \sum_i \sum_j w_i \braket{b_j|\alpha^{(i)}} \braket{\alpha^{(i)}|b_j} \\&= \sum_i w_i \bra{\alpha^{(i)}} \left( \sum_j \ket{b_j} \bra{b_j} \right) \ket{\alpha^{(i)}} \\&= \sum_i w_i \braket{\alpha^{(i)}|\alpha^{(i)}} = \sum_i w_i =1 \end{aligned} \tag{0.2.14} t r ( ρ ^ ) = i ∑ j ∑ w i ⟨ b j ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ b j ⟩ = i ∑ w i ⟨ α ( i ) ∣ ( j ∑ ∣ b j ⟩ ⟨ b j ∣ ) ∣ α ( i ) ⟩ = i ∑ w i ⟨ α ( i ) ∣ α ( i ) ⟩ = i ∑ w i = 1 ( 0 . 2 . 1 4 )
证毕。这条性质也成为密度算符的归一化性质。
纯系综的密度算符满足t r ( ρ ^ 2 ) = 1 tr(\hat{\rho}^2)=1 t r ( ρ ^ 2 ) = 1 。证明: ρ ^ = ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ ρ ^ 2 = ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ = ρ ^ \begin{aligned} \hat{\rho} &= \ket{\alpha^{(i)}} \bra{\alpha^{(i)}} \\ \hat{\rho}^2 &= \ket{\alpha^{(i)}} \bra{\alpha^{(i)}} \ket{\alpha^{(i)}} \bra{\alpha^{(i)}} = \hat{\rho} \end{aligned} ρ ^ ρ ^ 2 = ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ = ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ = ρ ^
因此,有:
t r ( ρ ^ 2 ) = t r ( ρ ^ ) = 1 (0.2.15) tr(\hat{\rho}^2) = tr(\hat{\rho}) = 1 \tag{0.2.15} t r ( ρ ^ 2 ) = t r ( ρ ^ ) = 1 ( 0 . 2 . 1 5 )
证毕。
混合系综的密度算符满足t r ( ρ ^ 2 ) < 1 tr(\hat{\rho}^2)<1 t r ( ρ ^ 2 ) < 1 ,且是个正数。证明: ρ ^ = ∑ i w i ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ \hat{\rho} = \sum_i w_i \ket{\alpha^{(i)}} \bra{\alpha^{(i)}} ρ ^ = i ∑ w i ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣
ρ ^ 2 = ( ∑ i w i ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ ) ( ∑ j w j ∣ α ( j ) ⟩ ⟨ α ( j ) ∣ ) = ∑ i ∑ j w i w j ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ α ( j ) ⟩ ⟨ α ( j ) ∣ = ∑ i w i 2 ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ (0.2.16) \begin{aligned} \hat{\rho}^2 &= (\sum_i w_i \ket{\alpha^{(i)}} \bra{\alpha^{(i)}}) (\sum_j w_j \ket{\alpha^{(j)}} \bra{\alpha^{(j)}}) \\&= \sum_i \sum_j w_i w_j \ket{\alpha^{(i)}} \braket{\alpha^{(i)}|\alpha^{(j)}} \bra{\alpha^{(j)}} \\&= \sum_i w_i^2 \ket{\alpha^{(i)}} \bra{\alpha^{(i)}} \end{aligned} \tag{0.2.16} ρ ^ 2 = ( i ∑ w i ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ ) ( j ∑ w j ∣ α ( j ) ⟩ ⟨ α ( j ) ∣ ) = i ∑ j ∑ w i w j ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ α ( j ) ⟩ ⟨ α ( j ) ∣ = i ∑ w i 2 ∣ α ( i ) ⟩ ⟨ α ( i ) ∣ ( 0 . 2 . 1 6 )
因此:
t r ( ρ ^ 2 ) = ∑ i w i 2 < ∑ i w i = 1 (0.2.17) tr(\hat{\rho}^2) = \sum_i w_i^2 < \sum_i w_i=1 \tag{0.2.17} t r ( ρ ^ 2 ) = i ∑ w i 2 < i ∑ w i = 1 ( 0 . 2 . 1 7 )
证毕。
\quad 下面给几个很有益的例子。
例1 1 1 :一束∣ s z , + ⟩ \ket{s_z,+} ∣ s z , + ⟩ 的原子束纯系综
ρ ^ = ∣ s z , + ⟩ ⟨ s z , + ∣ = ( 1 0 ) ( 1 0 ) = ( 1 0 0 0 ) (0.2.18) \hat{\rho} = \ket{s_z,+} \bra{s_z,+} = \left( \begin{matrix} 1 \\ 0 \end{matrix} \right) \left( \begin{matrix} 1 & 0 \end{matrix} \right) = \left( \begin{matrix} 1 & 0 \\ 0 & 0 \end{matrix} \right) \tag{0.2.18} ρ ^ = ∣ s z , + ⟩ ⟨ s z , + ∣ = ( 1 0 ) ( 1 0 ) = ( 1 0 0 0 ) ( 0 . 2 . 1 8 )
ρ ^ 2 = ( 1 0 0 0 ) ( 1 0 0 0 ) = ( 1 0 0 0 ) (0.2.19) \hat{\rho}^2 = \left( \begin{matrix} 1 & 0 \\ 0 & 0 \end{matrix} \right) \left( \begin{matrix} 1 & 0 \\ 0 & 0 \end{matrix} \right) = \left( \begin{matrix} 1 & 0 \\ 0 & 0 \end{matrix} \right) \tag{0.2.19} ρ ^ 2 = ( 1 0 0 0 ) ( 1 0 0 0 ) = ( 1 0 0 0 ) ( 0 . 2 . 1 9 )
很显然,t r ( ρ ^ 2 ) = 1 tr(\hat{\rho}^2)=1 t r ( ρ ^ 2 ) = 1 ,而它的确是一个纯系综。
例2 2 2 :一束∣ s x , + ⟩ \ket{s_x,+} ∣ s x , + ⟩ 的原子束纯系综
ρ ^ = ∣ s x , + ⟩ ⟨ s x , + ∣ = 1 2 ( 1 1 ) 1 2 ( 1 1 ) = ( 1 / 2 1 / 2 1 / 2 1 / 2 ) (0.2.20) \hat{\rho} = \ket{s_x,+} \bra{s_x,+} = \frac{1}{\sqrt{2}} \left( \begin{matrix} 1 \\ 1 \end{matrix} \right) \frac{1}{\sqrt{2}} \left( \begin{matrix} 1 & 1 \end{matrix} \right) = \left( \begin{matrix} 1/2 & 1/2 \\ 1/2 & 1/2 \end{matrix} \right) \tag{0.2.20} ρ ^ = ∣ s x , + ⟩ ⟨ s x , + ∣ = 2 1 ( 1 1 ) 2 1 ( 1 1 ) = ( 1 / 2 1 / 2 1 / 2 1 / 2 ) ( 0 . 2 . 2 0 )
ρ ^ 2 = ( 1 / 2 1 / 2 1 / 2 1 / 2 ) ( 1 / 2 1 / 2 1 / 2 1 / 2 ) = ( 1 / 2 1 / 2 1 / 2 1 / 2 ) (0.2.21) \hat{\rho}^2 = \left( \begin{matrix} 1/2 & 1/2 \\ 1/2 & 1/2 \end{matrix} \right) \left( \begin{matrix} 1/2 & 1/2 \\ 1/2 & 1/2 \end{matrix} \right) = \left( \begin{matrix} 1/2 & 1/2 \\ 1/2 & 1/2 \end{matrix} \right) \tag{0.2.21} ρ ^ 2 = ( 1 / 2 1 / 2 1 / 2 1 / 2 ) ( 1 / 2 1 / 2 1 / 2 1 / 2 ) = ( 1 / 2 1 / 2 1 / 2 1 / 2 ) ( 0 . 2 . 2 1 )
很明显,t r ( ρ ^ 2 ) = 1 tr(\hat{\rho}^2)=1 t r ( ρ ^ 2 ) = 1 ,而它的确是一个纯系综。
例3 3 3 :一个z z z 轴自旋向上的系综和一个z z z 轴自旋向下的系综以相等权重混合
ρ ^ = 1 2 ∣ s z , + ⟩ ⟨ s z , + ∣ + 1 2 ∣ s z , − ⟩ ⟨ s z , − ∣ = ( 1 / 2 0 0 1 / 2 ) (0.2.22) \hat{\rho} = \frac{1}{2} \ket{s_z,+} \bra{s_z,+} + \frac{1}{2} \ket{s_z,-} \bra{s_z,-} = \left( \begin{matrix} 1/2 & 0 \\ 0 & 1/2 \end{matrix} \right) \tag{0.2.22} ρ ^ = 2 1 ∣ s z , + ⟩ ⟨ s z , + ∣ + 2 1 ∣ s z , − ⟩ ⟨ s z , − ∣ = ( 1 / 2 0 0 1 / 2 ) ( 0 . 2 . 2 2 )
ρ ^ 2 = ( 1 / 2 0 0 1 / 2 ) ( 1 / 2 0 0 1 / 2 ) = ( 1 / 4 0 0 1 / 4 ) (0.2.23) \hat{\rho}^2 = \left( \begin{matrix} 1/2 & 0 \\ 0 & 1/2 \end{matrix} \right) \left( \begin{matrix} 1/2 & 0 \\ 0 & 1/2 \end{matrix} \right) = \left( \begin{matrix} 1/4 & 0 \\ 0 & 1/4 \end{matrix} \right) \tag{0.2.23} ρ ^ 2 = ( 1 / 2 0 0 1 / 2 ) ( 1 / 2 0 0 1 / 2 ) = ( 1 / 4 0 0 1 / 4 ) ( 0 . 2 . 2 3 )
很明显,t r ( ρ ^ 2 ) = 1 / 2 < 1 tr(\hat{\rho}^2)=1/2<1 t r ( ρ ^ 2 ) = 1 / 2 < 1 ,而它的确是一个混合系综。而且,若我们讨论这个系综各个方向自旋的平均值:
⟨ s ^ x ⟩ = t r ( ρ ^ s ^ x ) = t r [ ℏ 2 ( 1 / 2 0 0 1 / 2 ) ( 0 1 1 0 ) ] = t r [ ℏ 2 ( 0 1 / 2 1 / 2 0 ) ] = 0 (0.2.24) \braket{\hat{s}_x} = tr(\hat{\rho} \hat{s}_x) = tr \left[ \frac{\hbar}{2} \left( \begin{matrix} 1/2 & 0 \\ 0 & 1/2 \end{matrix} \right) \left( \begin{matrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{matrix} \right) \right] = tr \left[ \frac{\hbar}{2} \left( \begin{matrix} 0 & 1/2 \\ 1/2 & 0 \end{matrix} \right) \right] = 0 \tag{0.2.24} ⟨ s ^ x ⟩ = t r ( ρ ^ s ^ x ) = t r [ 2 ℏ ( 1 / 2 0 0 1 / 2 ) ( 0 1 1 0 ) ] = t r [ 2 ℏ ( 0 1 / 2 1 / 2 0 ) ] = 0 ( 0 . 2 . 2 4 )
⟨ s ^ y ⟩ = t r ( ρ ^ s ^ x ) = t r [ ℏ 2 ( 1 / 2 0 0 1 / 2 ) ( 0 − i i 0 ) ] = t r [ ℏ 2 ( 0 − i / 2 i / 2 0 ) ] = 0 (0.2.25) \braket{\hat{s}_y} = tr(\hat{\rho} \hat{s}_x) = tr \left[ \frac{\hbar}{2} \left( \begin{matrix} 1/2 & 0 \\ 0 & 1/2 \end{matrix} \right) \left( \begin{matrix} 0 & -i \\ i & 0 \end{matrix} \right) \right] = tr \left[ \frac{\hbar}{2} \left( \begin{matrix} 0 & -i/2 \\ i/2 & 0 \end{matrix} \right) \right] = 0 \tag{0.2.25} ⟨ s ^ y ⟩ = t r ( ρ ^ s ^ x ) = t r [ 2 ℏ ( 1 / 2 0 0 1 / 2 ) ( 0 i − i 0 ) ] = t r [ 2 ℏ ( 0 i / 2 − i / 2 0 ) ] = 0 ( 0 . 2 . 2 5 )
⟨ s ^ z ⟩ = t r ( ρ ^ s ^ z ) = t r [ ℏ 2 ( 1 / 2 0 0 1 / 2 ) ( 1 0 0 − 1 ) ] = t r [ ℏ 2 ( 1 / 2 0 0 − 1 / 2 ) ] = 0 (0.2.26) \braket{\hat{s}_z} = tr(\hat{\rho} \hat{s}_z) = tr \left[ \frac{\hbar}{2} \left( \begin{matrix} 1/2 & 0 \\ 0 & 1/2 \end{matrix} \right) \left( \begin{matrix} 1 & 0 \\ 0 & -1 \end{matrix} \right) \right] = tr \left[ \frac{\hbar}{2} \left( \begin{matrix} 1/2 & 0 \\ 0 & -1/2 \end{matrix} \right) \right] = 0 \tag{0.2.26} ⟨ s ^ z ⟩ = t r ( ρ ^ s ^ z ) = t r [ 2 ℏ ( 1 / 2 0 0 1 / 2 ) ( 1 0 0 − 1 ) ] = t r [ 2 ℏ ( 1 / 2 0 0 − 1 / 2 ) ] = 0 ( 0 . 2 . 2 6 )
的确,我们凭直觉也不难想到这个系综的自旋平均值为零。
以上的例子默认采用了泡利表象。
# 约化密度算符\quad 现在我们要考虑这样的情况:有一个大系统,而希望求平均值的物理量只与系统的一部分有关。例如,在两个粒子1 , 2 1,2 1 , 2 构成的系统中,希望求粒子1 1 1 的某一物理量F ^ ( 1 ) \hat{F}(1) F ^ ( 1 ) 的平均值。这时上述所有内容当然仍然适用,不过可以做一些简化。\quad 就以上述双粒子系统为例,设粒子1 1 1 有一组基底{ ∣ φ i ⟩ } \{\ket{\varphi_i}\} { ∣ φ i ⟩ } ,粒子2 2 2 有一组基底{ ∣ χ m ⟩ } \{\ket{\chi_m}\} { ∣ χ m ⟩ } ,则在1 , 2 1,2 1 , 2 粒子空间的直积空间中,系统的态矢的一般形式为:
∣ ψ ⟩ = ∑ i ∑ m c i m ∣ φ i ⟩ ⊗ ∣ χ m ⟩ (0.2.27) \ket{\psi} = \sum_i \sum_m c_{im} \ket{\varphi_i} \otimes \ket{\chi_m} \tag{0.2.27} ∣ ψ ⟩ = i ∑ m ∑ c i m ∣ φ i ⟩ ⊗ ∣ χ m ⟩ ( 0 . 2 . 2 7 )
为了使∣ ψ ⟩ \ket{\psi} ∣ ψ ⟩ 归一化,系数c i m c_{im} c i m 应满足:
∑ i ∑ m c i m = 1 (0.2.28) \sum_i \sum_m c_{im} = 1 \tag{0.2.28} i ∑ m ∑ c i m = 1 ( 0 . 2 . 2 8 )
那么,系统处于纯态 ∣ ψ ⟩ \ket{\psi} ∣ ψ ⟩ 时的密度算符为:
ρ ^ = ∣ ψ ⟩ ⟨ ψ ∣ = ∑ i ′ i ∑ m ′ m ∣ φ i ′ ⟩ ⊗ ∣ χ m ′ ⟩ c i ′ m ′ ∗ c i m ⟨ ψ i ∣ ⊗ ⟨ χ m ∣ (0.2.29) \hat{\rho} = \ket{\psi}\bra{\psi} = \sum_{i'i} \sum_{m'm} \ket{\varphi_{i'}} \otimes \ket{\chi_{m'}} c_{i'm'}^* c_{im} \bra{\psi_i} \otimes \bra{\chi_m} \tag{0.2.29} ρ ^ = ∣ ψ ⟩ ⟨ ψ ∣ = i ′ i ∑ m ′ m ∑ ∣ φ i ′ ⟩ ⊗ ∣ χ m ′ ⟩ c i ′ m ′ ∗ c i m ⟨ ψ i ∣ ⊗ ⟨ χ m ∣ ( 0 . 2 . 2 9 )
而密度矩阵的矩阵元则为:
ρ ^ i ′ m ′ , i m = c i ′ m ′ ∗ c i m (0.2.30) \hat{\rho}_{i'm',im} = c_{i'm'}^* c_{im} \tag{0.2.30} ρ ^ i ′ m ′ , i m = c i ′ m ′ ∗ c i m ( 0 . 2 . 3 0 )
\quad 现在求粒子1 1 1 的某物理量F ^ ( 1 ) \hat{F}(1) F ^ ( 1 ) 的平均值,其实可以转化为求直积空间中,物理量F ^ ( 1 ) ⊗ I ^ ( 2 ) \hat{F}(1)\otimes\hat{I}(2) F ^ ( 1 ) ⊗ I ^ ( 2 ) 的平均值,利用( 0.2.12 ) (0.2.12) ( 0 . 2 . 1 2 ) 式,可得:
⟨ F ^ ( 1 ) ⟩ = ⟨ F ^ ( 1 ) ⊗ I ^ ( 2 ) ⟩ = t r [ ( F ^ ( 1 ) ⊗ I ^ ( 2 ) ) ρ ^ ] = ∑ i ∑ m ⟨ φ i ∣ ⊗ ⟨ χ m ∣ ( F ^ ( 1 ) ⊗ I ^ ( 2 ) ) ρ ^ ∣ φ i ⟩ ⊗ ∣ χ m ⟩ = ∑ i ′ i ∑ m ′ m ⟨ φ i ∣ ⊗ ⟨ χ m ∣ ( F ^ ( 1 ) ⊗ I ^ ( 2 ) ) ∣ φ i ′ ⟩ ⊗ ∣ χ m ′ ⟩ ⟨ ψ i ′ ∣ ⊗ ⟨ χ m ′ ∣ ρ ^ ∣ φ i ⟩ ⊗ ∣ χ m ⟩ = ∑ i ′ i ∑ m ′ m ⟨ φ i ∣ F ^ ( 1 ) ∣ φ i ′ ⟩ δ m , m ′ ⟨ ψ i ′ ∣ ⊗ ⟨ χ m ′ ∣ ρ ^ ∣ φ i ⟩ ⊗ ∣ χ m ⟩ = ∑ i ′ i ⟨ φ i ∣ F ^ ( 1 ) ∣ φ i ′ ⟩ ∑ m ⟨ φ i ′ ∣ ⟨ χ m ∣ ρ ^ ∣ χ m ⟩ ∣ φ i ⟩ = ∑ i ′ i ⟨ φ i ∣ F ^ ( 1 ) ∣ φ i ′ ⟩ ⟨ φ i ′ ∣ t r 2 ( ρ ^ ) ∣ φ i ⟩ = ∑ i ⟨ φ i ∣ F ^ ( 1 ) t r 2 ( ρ ^ ) ∣ φ i ′ ⟩ = t r ( F ^ ( 1 ) t r 2 ( ρ ^ ) ) (0.2.31) \begin{aligned} \braket{\hat{F}(1)} &= \braket{\hat{F}(1)\otimes\hat{I}(2)} = tr \left[\left(\hat{F}(1)\otimes\hat{I}(2)\right) \hat{\rho}\right] \\&= \sum_i\sum_m \bra{\varphi_i} \otimes \bra{\chi_m} \left(\hat{F}(1)\otimes\hat{I}(2)\right) \hat{\rho} \ket{\varphi_i} \otimes \ket{\chi_m} \\&= \sum_{i'i} \sum_{m'm} \bra{\varphi_i} \otimes \bra{\chi_m} \left(\hat{F}(1)\otimes\hat{I}(2)\right) \ket{\varphi_{i'}} \otimes \ket{\chi_{m'}} \bra{\psi_{i'}} \otimes \bra{\chi_{m'}} \hat{\rho} \ket{\varphi_i} \otimes \ket{\chi_m} \\&= \sum_{i'i} \sum_{m'm} \braket{\varphi_i|\hat{F}(1)|\varphi_{i'}} \delta_{m,m'} \bra{\psi_{i'}} \otimes \bra{\chi_{m'}} \hat{\rho} \ket{\varphi_i} \otimes \ket{\chi_m} \\&= \sum_{i'i} \braket{\varphi_i|\hat{F}(1)|\varphi_{i'}} \sum_m \bra{\varphi_{i'}} \braket{\chi_m|\hat{\rho}|\chi_m} \ket{\varphi_i} \\&= \sum_{i'i} \braket{\varphi_i|\hat{F}(1)|\varphi_{i'}} \braket{\varphi_{i'}|tr_2(\hat{\rho})|\varphi_i} \\&= \sum_i \braket{\varphi_i|\hat{F}(1)tr_2(\hat{\rho})|\varphi_{i'}} \\&= tr \left(\hat{F}(1)tr_2(\hat{\rho})\right) \end{aligned} \tag{0.2.31} ⟨ F ^ ( 1 ) ⟩ = ⟨ F ^ ( 1 ) ⊗ I ^ ( 2 ) ⟩ = t r [ ( F ^ ( 1 ) ⊗ I ^ ( 2 ) ) ρ ^ ] = i ∑ m ∑ ⟨ φ i ∣ ⊗ ⟨ χ m ∣ ( F ^ ( 1 ) ⊗ I ^ ( 2 ) ) ρ ^ ∣ φ i ⟩ ⊗ ∣ χ m ⟩ = i ′ i ∑ m ′ m ∑ ⟨ φ i ∣ ⊗ ⟨ χ m ∣ ( F ^ ( 1 ) ⊗ I ^ ( 2 ) ) ∣ φ i ′ ⟩ ⊗ ∣ χ m ′ ⟩ ⟨ ψ i ′ ∣ ⊗ ⟨ χ m ′ ∣ ρ ^ ∣ φ i ⟩ ⊗ ∣ χ m ⟩ = i ′ i ∑ m ′ m ∑ ⟨ φ i ∣ F ^ ( 1 ) ∣ φ i ′ ⟩ δ m , m ′ ⟨ ψ i ′ ∣ ⊗ ⟨ χ m ′ ∣ ρ ^ ∣ φ i ⟩ ⊗ ∣ χ m ⟩ = i ′ i ∑ ⟨ φ i ∣ F ^ ( 1 ) ∣ φ i ′ ⟩ m ∑ ⟨ φ i ′ ∣ ⟨ χ m ∣ ρ ^ ∣ χ m ⟩ ∣ φ i ⟩ = i ′ i ∑ ⟨ φ i ∣ F ^ ( 1 ) ∣ φ i ′ ⟩ ⟨ φ i ′ ∣ t r 2 ( ρ ^ ) ∣ φ i ⟩ = i ∑ ⟨ φ i ∣ F ^ ( 1 ) t r 2 ( ρ ^ ) ∣ φ i ′ ⟩ = t r ( F ^ ( 1 ) t r 2 ( ρ ^ ) ) ( 0 . 2 . 3 1 )
上式中,t r 2 ( ρ ^ ) tr_2(\hat{\rho}) t r 2 ( ρ ^ ) 的意思是只对粒子2 2 2 取迹,取迹完之后,它就从双粒子直积空间中的算符变成了粒子1 1 1 空间中的算符,记作ρ ^ ( 1 ) \hat{\rho}(1) ρ ^ ( 1 ) :
ρ ^ ( 1 ) = t r 2 ( ρ ^ ) = ∑ m ⟨ χ m ∣ ρ ^ ∣ χ m ⟩ (0.2.32) \hat{\rho}(1) = tr_2(\hat{\rho}) = \sum_m \braket{\chi_m|\hat{\rho}|\chi_m} \tag{0.2.32} ρ ^ ( 1 ) = t r 2 ( ρ ^ ) = m ∑ ⟨ χ m ∣ ρ ^ ∣ χ m ⟩ ( 0 . 2 . 3 2 )
这种ρ ^ ( 1 ) \hat{\rho}(1) ρ ^ ( 1 ) 算符就称为描写粒子1 1 1 的约化密度算符 。这样一来,F ^ ( 1 ) \hat{F}(1) F ^ ( 1 ) 的平均值( 0.2.31 ) (0.2.31) ( 0 . 2 . 3 1 ) 式就可以改写为:
⟨ F ^ ( 1 ) ⟩ = t r [ F ^ ( 1 ) ρ ^ ( 1 ) ] (0.2.33) \braket{\hat{F}(1)} = tr \left[\hat{F}(1)\hat{\rho}(1)\right] \tag{0.2.33} ⟨ F ^ ( 1 ) ⟩ = t r [ F ^ ( 1 ) ρ ^ ( 1 ) ] ( 0 . 2 . 3 3 )
\quad 同理,粒子2 2 2 的约化密度算符ρ ^ ( 2 ) \hat{\rho}(2) ρ ^ ( 2 ) 为:
ρ ^ ( 2 ) = t r 1 ( ρ ^ ) = ∑ i ⟨ φ i ∣ ρ ^ ∣ φ i ⟩ (0.2.34) \hat{\rho}(2) = tr_1(\hat{\rho}) = \sum_i \braket{\varphi_i|\hat{\rho}|\varphi_i} \tag{0.2.34} ρ ^ ( 2 ) = t r 1 ( ρ ^ ) = i ∑ ⟨ φ i ∣ ρ ^ ∣ φ i ⟩ ( 0 . 2 . 3 4 )
粒子2 2 2 的物理量F ^ ( 2 ) \hat{F}(2) F ^ ( 2 ) 平均值为:
⟨ F ^ ( 2 ) ⟩ = t r [ F ^ ( 2 ) ρ ^ ( 2 ) ] (0.2.35) \braket{\hat{F}(2)} = tr \left[\hat{F}(2)\hat{\rho}(2)\right] \tag{0.2.35} ⟨ F ^ ( 2 ) ⟩ = t r [ F ^ ( 2 ) ρ ^ ( 2 ) ] ( 0 . 2 . 3 5 )
# 连续谱\quad 大多数时候所考虑的可观测量都是被假定具有分立的本征值谱。然而,在量子力学中有一些可观测量具有连续的本征值。例如,位置算符r ^ \hat{r} r ^ 的本质值就是连续的,它能取(一定范围内的)任何实数。\quad 对于一些分立本征值谱对应的本征态,可以把它们作为基,张成一个表象空间,这可能是有限维的(例如单粒子自旋算符s ^ z \hat{s}_z s ^ z 的本征值就只有两个),也有可能是无穷维的(例如简谐振子的本质值就有分立的无穷多个)。而对于连续本征谱对应的本征态。它所张成的空间明显是无穷维的。很多时候有限维空间的结论是可以直接推广到无穷维空间中去的,但也有不可以的时候,这是值得注意的。
\quad 下面稍微来讲以下连续谱的一些写法。它的本征方程和分立谱的区别不大,都是
ξ ^ ∣ ξ ′ ⟩ = ξ ′ ∣ ξ ′ ⟩ (0.3.1) \hat{\xi} \ket{\xi'} = \xi' \ket{\xi'} \tag{0.3.1} ξ ^ ∣ ξ ′ ⟩ = ξ ′ ∣ ξ ′ ⟩ ( 0 . 3 . 1 )
对于某一态矢∣ α ⟩ \ket{\alpha} ∣ α ⟩ ,若用一组分立谱的基底叠加而成,用求和的形式;但若用一组连续谱的基底叠加,则要把求和改为积分:
∣ α ⟩ = ∑ i ⟨ a i ∣ α ⟩ ∣ a i ⟩ ⟶ ∣ α ⟩ = ∫ ⟨ ξ ′ ∣ α ⟩ ∣ ξ ′ ⟩ d ξ ′ (0.3.2) \ket{\alpha} = \sum_i \braket{a_i|\alpha} \ket{a_i} \ \longrightarrow \ \ket{\alpha} = \int \braket{\xi'|\alpha} \ket{\xi'} d\xi' \tag{0.3.2} ∣ α ⟩ = i ∑ ⟨ a i ∣ α ⟩ ∣ a i ⟩ ⟶ ∣ α ⟩ = ∫ ⟨ ξ ′ ∣ α ⟩ ∣ ξ ′ ⟩ d ξ ′ ( 0 . 3 . 2 )
其内积也要从求和改为积分:
∑ i ∣ ⟨ a i ∣ α ⟩ ∣ 2 = 1 ⟶ ∫ ∣ ⟨ ξ ′ ∣ α ⟩ ∣ 2 d ξ ′ (0.3.3) \sum_i |\braket{a_i|\alpha}|^2 = 1 \ \longrightarrow\ \int |\braket{\xi'|\alpha}|^2 d\xi' \tag{0.3.3} i ∑ ∣ ⟨ a i ∣ α ⟩ ∣ 2 = 1 ⟶ ∫ ∣ ⟨ ξ ′ ∣ α ⟩ ∣ 2 d ξ ′ ( 0 . 3 . 3 )
总之,抓住求和改积分就行啦!ᖘ ❛‿˂̵✧
⟨ β ∣ α ⟩ = ∑ i ⟨ β ∣ a i ⟩ ⟨ a i ∣ α ⟩ ⟶ ⟨ β ∣ α ⟩ = ∫ ⟨ β ∣ ξ ′ ⟩ ⟨ a i ξ ′ ∣ α ⟩ d ξ ′ (0.3.4) \braket{\beta|\alpha} = \sum_i \braket{\beta|a_i} \braket{a_i|\alpha} \ \longrightarrow\ \braket{\beta|\alpha} = \int \braket{\beta|\xi'} \braket{a_i\xi'|\alpha} d\xi' \tag{0.3.4} ⟨ β ∣ α ⟩ = i ∑ ⟨ β ∣ a i ⟩ ⟨ a i ∣ α ⟩ ⟶ ⟨ β ∣ α ⟩ = ∫ ⟨ β ∣ ξ ′ ⟩ ⟨ a i ξ ′ ∣ α ⟩ d ξ ′ ( 0 . 3 . 4 )
⟨ a j ∣ A ^ ∣ a i ⟩ = a i δ i , j ⟶ ⟨ ξ ′ ∣ ξ ^ ∣ ξ ′ ′ ⟩ = ξ ′ ′ δ ( ξ ′ − ξ ′ ′ ) (0.3.5) \braket{a_j|\hat{A}|a_i} = a_i \delta_{i,j} \ \longrightarrow\ \braket{\xi'|\hat{\xi}|\xi''} = \xi'' \delta(\xi'-\xi'') \tag{0.3.5} ⟨ a j ∣ A ^ ∣ a i ⟩ = a i δ i , j ⟶ ⟨ ξ ′ ∣ ξ ^ ∣ ξ ′ ′ ⟩ = ξ ′ ′ δ ( ξ ′ − ξ ′ ′ ) ( 0 . 3 . 5 )
# 平移# 无穷小平移的具体形式\quad 现在,我们引入非常重要的平移或空间位移的概念。我们定义一个无穷小平移算符T ^ ( d r ⃗ ) \hat{\mathcal{T}}(d\vec{r}) T ^ ( d r ) ,它的作用就是
T ^ ( d r ⃗ ) ∣ r ⃗ ⟩ = ∣ r ⃗ + d r ⃗ ⟩ (0.4.1) \hat{\mathcal{T}}(d\vec{r}) \ket{\vec{r}} = \ket{\vec{r}+d\vec{r}} \tag{0.4.1} T ^ ( d r ) ∣ r ⟩ = ∣ r + d r ⟩ ( 0 . 4 . 1 )
上式中,理论上结果应该会有一个相因子,但我们约定,这个相因子为 1。\quad 用位置本征态把任意一个态∣ α ⟩ \ket{\alpha} ∣ α ⟩ 展开,可以考查无穷小平移算符对于∣ α ⟩ \ket{\alpha} ∣ α ⟩ 的影响,如下:
T ^ ( d r ⃗ ) ∣ α ⟩ = T ^ ( d r ⃗ ) ∫ ⟨ r ⃗ ∣ α ⟩ ∣ r ⃗ ⟩ d r ⃗ = ∫ ⟨ r ⃗ ∣ α ⟩ ∣ r ⃗ + d r ⃗ ⟩ d r ⃗ = ∫ ⟨ r ⃗ − d r ⃗ ∣ α ⟩ ∣ r ⃗ ⟩ d r ⃗ (0.4.2) \begin{aligned} \hat{\mathcal{T}}(d\vec{r}) \ket{\alpha} &= \hat{\mathcal{T}}(d\vec{r}) \int \braket{\vec{r}|\alpha} \ket{\vec{r}} d\vec{r} \\&= \int \braket{\vec{r}|\alpha} \ket{\vec{r}+d\vec{r}} d\vec{r} \\&= \int \braket{\vec{r}-d\vec{r}|\alpha} \ket{\vec{r}} d\vec{r} \end{aligned} \tag{0.4.2} T ^ ( d r ) ∣ α ⟩ = T ^ ( d r ) ∫ ⟨ r ∣ α ⟩ ∣ r ⟩ d r = ∫ ⟨ r ∣ α ⟩ ∣ r + d r ⟩ d r = ∫ ⟨ r − d r ∣ α ⟩ ∣ r ⟩ d r ( 0 . 4 . 2 )
上式是因为积分是对全空间进行的,而r ⃗ \vec{r} r 只是个积分变量。这表明,平移态T ^ ( d r ⃗ ) ∣ α ⟩ \hat{\mathcal{T}}(d\vec{r}) \ket{\alpha} T ^ ( d r ) ∣ α ⟩ 可以通过把⟨ r ⃗ ∣ α ⟩ \braket{\vec{r}|\alpha} ⟨ r ∣ α ⟩ 中的r ⃗ \vec{r} r 替换成r ⃗ − d r ⃗ \vec{r}-d\vec{r} r − d r 得到。
\quad 下面,我们列举一下这种无穷小平移算符 “理所应当” 满足的性质。
无穷小平移算符T ^ ( d r ⃗ ) \hat{\mathcal{T}}(d\vec{r}) T ^ ( d r ) 应当是幺正的。对于一个态矢∣ α ⟩ \ket{\alpha} ∣ α ⟩ ,我们很自然要求平移前后它都是满足归一条件的: ⟨ α ∣ α ⟩ = ⟨ T ^ ( d r ⃗ ) α ∣ T ^ ( d r ⃗ ) α ⟩ = ⟨ α ∣ T ^ † ( d r ⃗ ) T ^ ( d r ⃗ ) α ⟩ = 1 ⇓ T ^ † ( d r ⃗ ) T ^ ( d r ⃗ ) = I ^ (0.4.3) \begin{aligned} \braket{\alpha|\alpha} = \braket{\hat{\mathcal{T}}(d\vec{r})\alpha|\hat{\mathcal{T}}(d\vec{r})\alpha} &= \braket{\alpha|\hat{\mathcal{T}}^\dagger(d\vec{r})\hat{\mathcal{T}}(d\vec{r})\alpha} = 1 \\ &\Downarrow \\ \hat{\mathcal{T}}^\dagger(d\vec{r})&\hat{\mathcal{T}}(d\vec{r}) = \hat{I} \end{aligned} \tag{0.4.3} ⟨ α ∣ α ⟩ = ⟨ T ^ ( d r ) α ∣ T ^ ( d r ) α ⟩ T ^ † ( d r ) = ⟨ α ∣ T ^ † ( d r ) T ^ ( d r ) α ⟩ = 1 ⇓ T ^ ( d r ) = I ^ ( 0 . 4 . 3 )
我们要求两个相继无穷小的平移 —— 先平移d r ⃗ 1 d\vec{r}_1 d r 1 ,再平移d r ⃗ 2 d\vec{r}_2 d r 2 ,可以等效成一个平移d r ⃗ 1 + d r ⃗ 2 d\vec{r}_1+d\vec{r}_2 d r 1 + d r 2 的单一操作: T ^ ( d r ⃗ 1 ) T ^ ( d r ⃗ 2 ) = T ^ ( d r ⃗ 1 + d r ⃗ 2 ) (0.4.4) \hat{\mathcal{T}}(d\vec{r}_1)\hat{\mathcal{T}}(d\vec{r}_2) = \hat{\mathcal{T}}(d\vec{r}_1+d\vec{r}_2) \tag{0.4.4} T ^ ( d r 1 ) T ^ ( d r 2 ) = T ^ ( d r 1 + d r 2 ) ( 0 . 4 . 4 )
我们要求一个沿相反方向的平移,与沿着原来方向平移的逆是相同的: T ^ ( − d r ⃗ ) = T ^ − 1 ( d r ⃗ ) (0.4.5) \hat{\mathcal{T}}(-d\vec{r}) = \hat{\mathcal{T}}^{-1}(d\vec{r}) \tag{0.4.5} T ^ ( − d r ) = T ^ − 1 ( d r ) ( 0 . 4 . 5 )
当d r ⃗ → 0 d\vec{r}\rightarrow0 d r → 0 时,平移算符约化为恒等算符: lim d r ⃗ = 0 T ^ ( d r ⃗ ) = I ^ (0.4.6) \lim_{d\vec{r}=0} \hat{\mathcal{T}}(d\vec{r}) = \hat{I} \tag{0.4.6} d r = 0 lim T ^ ( d r ) = I ^ ( 0 . 4 . 6 )
\quad 上面这四条性质,无论是从直觉上,还是实际上都应该是必须满足的。而我们发现,如果将无穷小平移算符取成如下形式:
T ^ ( d r ⃗ ) = I ^ − i K ^ ⋅ d r ⃗ (0.4.7) \hat{\mathcal{T}}(d\vec{r}) = \hat{I} - i \hat{K} \cdot d\vec{r} \tag{0.4.7} T ^ ( d r ) = I ^ − i K ^ ⋅ d r ( 0 . 4 . 7 )
解释一下,上式的K ^ \hat{K} K ^ 完整应该写成K ^ = K ^ x e ⃗ x + K ^ y e ⃗ y + K ^ z e ⃗ z \hat{K}=\hat{K}_x\vec{e}_x+\hat{K}_y\vec{e}_y+\hat{K}_z\vec{e}_z K ^ = K ^ x e x + K ^ y e y + K ^ z e z ,并且K ^ \hat{K} K ^ 和它的各个分量K ^ x , K ^ y , K ^ z \hat{K}_x,\hat{K}_y,\hat{K}_z K ^ x , K ^ y , K ^ z 都是厄密的。那么可以验证这样的形式是满足性质 1 的:
T ^ † ( d r ⃗ ) T ^ ( d r ⃗ ) = ( I ^ − i K ^ ⋅ d r ⃗ ) † ( I ^ − i K ^ ⋅ d r ⃗ ) = ( I ^ + i K ^ † ⋅ d r ⃗ ) ( I ^ − i K ^ ⋅ d r ⃗ ) = I ^ − i ( K ^ − K ^ † ) ⋅ d r ⃗ + o [ ( d r ⃗ ) 2 ] ≊ I ^ (对于无穷小平移,可忽略二阶小量) (0.4.8) \begin{aligned} \hat{\mathcal{T}}^\dagger(d\vec{r})\hat{\mathcal{T}}(d\vec{r}) &= (\hat{I} - i \hat{K} \cdot d\vec{r})^\dagger(\hat{I} - i \hat{K} \cdot d\vec{r}) \\&= (\hat{I} + i \hat{K}^\dagger \cdot d\vec{r})(\hat{I} - i \hat{K} \cdot d\vec{r}) \\&= \hat{I} - i(\hat{K}-\hat{K}^\dagger) \cdot d\vec{r} + o[(d\vec{r})^2] \\&\approxeq \hat{I} \\& \text{\small(对于无穷小平移,可忽略二阶小量)} \end{aligned} \tag{0.4.8} T ^ † ( d r ) T ^ ( d r ) = ( I ^ − i K ^ ⋅ d r ) † ( I ^ − i K ^ ⋅ d r ) = ( I ^ + i K ^ † ⋅ d r ) ( I ^ − i K ^ ⋅ d r ) = I ^ − i ( K ^ − K ^ † ) ⋅ d r + o [ ( d r ) 2 ] ≊ I ^ ( 对于无穷小平移,可忽略二阶小量 ) ( 0 . 4 . 8 )
同样也可以验证它满足性质 2:
T ^ ( d r ⃗ 1 ) T ^ ( d r ⃗ 2 ) = ( I ^ − i K ^ ⋅ d r ⃗ 1 ) ( I ^ − i K ^ ⋅ d r ⃗ 2 ) ≊ I ^ − i K ^ ⋅ ( d r ⃗ 1 + d r ⃗ 2 ) = T ^ ( d r ⃗ 1 + d r ⃗ 2 ) (0.4.9) \begin{aligned} \hat{\mathcal{T}}(d\vec{r}_1)\hat{\mathcal{T}}(d\vec{r}_2) &= (\hat{I} - i \hat{K} \cdot d\vec{r}_1)(\hat{I} - i \hat{K} \cdot d\vec{r}_2) \\&\approxeq \hat{I} -i\hat{K}\cdot(d\vec{r}_1+d\vec{r}_2) \\&= \hat{\mathcal{T}}(d\vec{r}_1+d\vec{r}_2) \end{aligned} \tag{0.4.9} T ^ ( d r 1 ) T ^ ( d r 2 ) = ( I ^ − i K ^ ⋅ d r 1 ) ( I ^ − i K ^ ⋅ d r 2 ) ≊ I ^ − i K ^ ⋅ ( d r 1 + d r 2 ) = T ^ ( d r 1 + d r 2 ) ( 0 . 4 . 9 )
而性质 3 和 4 也都不难验证是成立的。
# 无穷小平移算符与位置算符的对易关系\quad 下面,我们再来讨论一下K ^ \hat{K} K ^ 和r ^ \hat{r} r ^ 直接的对易关系。
x ^ T ^ ( d x ) ∣ x ⟩ = x ^ ∣ x + d x ⟩ = ( x + d x ) ∣ x + d x ⟩ (0.4.10) \hat{x} \hat{\mathcal{T}}(dx) \ket{x} = \hat{x} \ket{x+dx} = (x+dx)\ket{x+dx} \tag{0.4.10} x ^ T ^ ( d x ) ∣ x ⟩ = x ^ ∣ x + d x ⟩ = ( x + d x ) ∣ x + d x ⟩ ( 0 . 4 . 1 0 )
T ^ ( d x ) x ^ ∣ x ⟩ = x T ^ ( d x ) ∣ x ⟩ = x ∣ x + d x ⟩ (0.4.11) \hat{\mathcal{T}}(dx) \hat{x} \ket{x} = x \hat{\mathcal{T}}(dx)\ket{x} = x \ket{x+dx} \tag{0.4.11} T ^ ( d x ) x ^ ∣ x ⟩ = x T ^ ( d x ) ∣ x ⟩ = x ∣ x + d x ⟩ ( 0 . 4 . 1 1 )
上两式相减得:
[ x ^ , T ^ ( d x ) ] ∣ x ⟩ = d x ∣ x + d x ⟩ = d x ( ∣ x ⟩ + o ( d x ) ) ≊ d x ∣ x ⟩ (0.4.12) [\hat{x},\hat{\mathcal{T}}(dx)] \ket{x} = dx \ket{x+dx} = dx \left( \ket{x} + o(dx) \right) \approxeq dx \ket{x} \tag{0.4.12} [ x ^ , T ^ ( d x ) ] ∣ x ⟩ = d x ∣ x + d x ⟩ = d x ( ∣ x ⟩ + o ( d x ) ) ≊ d x ∣ x ⟩ ( 0 . 4 . 1 2 )
在上式中,我们忽略了近似中产生的二级小量,由此,得:
[ x ^ , T ^ ( d x ) ] = d x (0.4.13) [\hat{x},\hat{\mathcal{T}}(dx)] = dx \tag{0.4.13} [ x ^ , T ^ ( d x ) ] = d x ( 0 . 4 . 1 3 )
利用( 0.4.7 ) (0.4.7) ( 0 . 4 . 7 ) ,可将( 0.4.13 ) (0.4.13) ( 0 . 4 . 1 3 ) 改写为
[ x ^ , T ^ ( d x ) ] = [ x ^ , I ^ − i K ^ x d x ] = − i d x [ x ^ , K ^ x ] = d x [\hat{x},\hat{\mathcal{T}}(dx)] = [\hat{x},\hat{I} - i \hat{K}_x dx] = -idx[\hat{x},\hat{K}_x] = dx [ x ^ , T ^ ( d x ) ] = [ x ^ , I ^ − i K ^ x d x ] = − i d x [ x ^ , K ^ x ] = d x
⇓ \Downarrow ⇓
[ x ^ , K ^ x ] = i (0.4.14) [\hat{x},\hat{K}_x] = i \tag{0.4.14} [ x ^ , K ^ x ] = i ( 0 . 4 . 1 4 )
同理推广,不难这么有如下对易关系:
[ x ^ j , K ^ l ] = i δ k l (0.4.15) [\hat{x}_j,\hat{K}_l] = i \delta_{kl} \tag{0.4.15} [ x ^ j , K ^ l ] = i δ k l ( 0 . 4 . 1 5 )
# 动量作为平移的生成元\quad 我们虽然在( 0.4.15 ) (0.4.15) ( 0 . 4 . 1 5 ) 式中得到了K ^ \hat{K} K ^ 算符与位置算符r ^ \hat{r} r ^ 的对易关系,但我们从未考虑这个K ^ \hat{K} K ^ 算符究竟是什么。从对易关系来看,它很类似动量算符,只要令:
K ^ = p ^ ℏ (0.4.16) \hat{K} = \frac{\hat{p}}{\hbar} \tag{0.4.16} K ^ = ℏ p ^ ( 0 . 4 . 1 6 )
对易关系就完美地回到位置与动量算符的对易关系。因此,我们不妨就直接把无穷小平移算符写成:
T ^ ( d r ⃗ ) = I ^ − i p ^ ⋅ d r ⃗ / ℏ (0.4.17) \hat{\mathcal{T}}(d\vec{r}) = \hat{I} - i \hat{p} \cdot d\vec{r} /\hbar \tag{0.4.17} T ^ ( d r ) = I ^ − i p ^ ⋅ d r / ℏ ( 0 . 4 . 1 7 )
此时,动量就作为了一个平移的生成元。
\quad 这里我得念叨两句,在这里,我是早就知道了位置算符与动量算符的对易关系,所以直接把K ^ \hat{K} K ^ 变化为动量算符。而实际上,真正的量子力学发展可能并非这样。也许,正确的发展方法是从( 0.4.15 ) (0.4.15) ( 0 . 4 . 1 5 ) 式中,对应到经典力学的无穷小生成元中。因为在经典力学中,无穷小生成元就是动量,把这一概念借助到量子力学中,才得到了动量算符的对易关系,才定义了动量算符。因此,即使假设我前面完全没学过量子力学,完全也不知道动量算符,在这里,我也可以纯粹地把动量算符理解为,定义为一个量子力学中一个无穷小平移的生成元。
# 有限平移\quad 到此为止,我们仅限于无穷小平移,而对于一个有限的平移,即一个有限大小的空间平移移动,可以通过相继地组合无穷平移得到。让我们考虑沿x x x 方向平移一段Δ x \Delta x Δ x 距离的有限平移:
T ^ ( Δ x ) ∣ x ⟩ = ∣ x + Δ x ⟩ (0.4.18) \hat{\mathcal{T}}(\Delta x) \ket{x} = \ket{x+\Delta x} \tag{0.4.18} T ^ ( Δ x ) ∣ x ⟩ = ∣ x + Δ x ⟩ ( 0 . 4 . 1 8 )
通过组合N N N 次无穷小平移,这样得到表征这一有限平移过程的算符表达式:
T ^ ( Δ x ) = ( T ^ ( Δ x N ) ) N = lim N → ∞ ( I ^ − i p ^ x Δ x N ℏ ) N = exp ( − i p ^ x Δ x ℏ ) (0.4.19) \hat{\mathcal{T}}(\Delta x) = \left(\hat{\mathcal{T}}(\frac{\Delta x}{N})\right)^N = \lim_{N \rightarrow \infin} \left( \hat{I}-\frac{i\hat{p}_x\Delta x}{N\hbar} \right)^N = \exp \left(-\frac{i\hat{p}_x\Delta x}{\hbar}\right) \tag{0.4.19} T ^ ( Δ x ) = ( T ^ ( N Δ x ) ) N = N → ∞ lim ( I ^ − N ℏ i p ^ x Δ x ) N = exp ( − ℏ i p ^ x Δ x ) ( 0 . 4 . 1 9 )
这里顺带提一下,指数函数上有一个算符,其实代表的是这样的意思:
exp ( A ^ ) ≡ 1 + A ^ + A ^ 2 2 ! + ⋯ (0.4.20) \exp (\hat{A}) \equiv 1 + \hat{A} + \frac{\hat{A}^2}{2!} + \cdots \tag{0.4.20} exp ( A ^ ) ≡ 1 + A ^ + 2 ! A ^ 2 + ⋯ ( 0 . 4 . 2 0 )
\quad 我们再考虑两种平移过程,一种是先沿x x x 方向平移Δ x \Delta x Δ x ,再沿y y y 方向平移Δ y \Delta y Δ y ;另一种是沿y y y 方向平移Δ y \Delta y Δ y ,再沿x x x 方向平移Δ x \Delta x Δ x 。那么要问,这两种平移有什么不同呢?答案是:当然没有什么不同!从直觉上我们就可以认识到这一点,如下图。
那么从数学上来看,这两个过程的算符分别是
T ^ ( Δ x e ⃗ x ) T ^ ( Δ y e ⃗ y ) = T ^ ( Δ x e ⃗ x + Δ y e ⃗ y ) (0.4.21) \hat{\mathcal{T}}(\Delta x \vec{e}_x) \hat{\mathcal{T}}(\Delta y \vec{e}_y) = \hat{\mathcal{T}}(\Delta x \vec{e}_x + \Delta y \vec{e}_y) \tag{0.4.21} T ^ ( Δ x e x ) T ^ ( Δ y e y ) = T ^ ( Δ x e x + Δ y e y ) ( 0 . 4 . 2 1 )
T ^ ( Δ y e ⃗ y ) T ^ ( Δ x e ⃗ x ) = T ^ ( Δ y e ⃗ y + Δ x e ⃗ x ) (0.4.22) \hat{\mathcal{T}}(\Delta y \vec{e}_y) \hat{\mathcal{T}}(\Delta x \vec{e}_x) = \hat{\mathcal{T}}(\Delta y \vec{e}_y + \Delta x \vec{e}_x) \tag{0.4.22} T ^ ( Δ y e y ) T ^ ( Δ x e x ) = T ^ ( Δ y e y + Δ x e x ) ( 0 . 4 . 2 2 )
如果这两个算符没有任何的不同,那么就要让[ T ^ ( Δ x e ⃗ x ) , T ^ ( Δ y e ⃗ y ) ] ≡ 0 [\hat{\mathcal{T}}(\Delta x \vec{e}_x),\hat{\mathcal{T}}(\Delta y \vec{e}_y)]\equiv0 [ T ^ ( Δ x e x ) , T ^ ( Δ y e y ) ] ≡ 0 ,我们来利用平移算符的表达式来计算一下这个对易子:
[ T ^ ( Δ x e ⃗ x ) , T ^ ( Δ y e ⃗ y ) ] = [ exp ( − i p ^ x Δ x ℏ ) , exp ( − i p ^ y Δ y ℏ ) ] = [ 1 + ( − i p ^ x Δ x ℏ ) + ( − i p ^ x Δ x ℏ ) 2 2 + ⋯ , 1 + ( − i p ^ y Δ y ℏ ) + ( − i p ^ y Δ y ℏ ) 2 2 + ⋯ ] ≊ − Δ x Δ y [ p ^ x , p ^ y ] ℏ 2 ≡ 0 (0.4.23) \begin{aligned} [\hat{\mathcal{T}}(\Delta x \vec{e}_x),\hat{\mathcal{T}}(\Delta y \vec{e}_y)] &= \left[\exp \left(-\frac{i\hat{p}_x\Delta x}{\hbar}\right),\exp \left(-\frac{i\hat{p}_y\Delta y}{\hbar}\right)\right] \\&= \left[ 1+(-\frac{i\hat{p}_x\Delta x}{\hbar})+\frac{(-\frac{i\hat{p}_x\Delta x}{\hbar})^2}{2}+\cdots , 1+(-\frac{i\hat{p}_y\Delta y}{\hbar})+\frac{(-\frac{i\hat{p}_y\Delta y}{\hbar})^2}{2}+\cdots \right] \\&\approxeq - \frac{\Delta x \Delta y [\hat{p}_x,\hat{p}_y]}{\hbar^2} \equiv 0 \end{aligned} \tag{0.4.23} [ T ^ ( Δ x e x ) , T ^ ( Δ y e y ) ] = [ exp ( − ℏ i p ^ x Δ x ) , exp ( − ℏ i p ^ y Δ y ) ] = [ 1 + ( − ℏ i p ^ x Δ x ) + 2 ( − ℏ i p ^ x Δ x ) 2 + ⋯ , 1 + ( − ℏ i p ^ y Δ y ) + 2 ( − ℏ i p ^ y Δ y ) 2 + ⋯ ] ≊ − ℏ 2 Δ x Δ y [ p ^ x , p ^ y ] ≡ 0 ( 0 . 4 . 2 3 )
由于Δ x , Δ y \Delta x,\Delta y Δ x , Δ y 都是任意的,因此要想满足[ T ^ ( Δ x e ⃗ x ) , T ^ ( Δ y e ⃗ y ) ] ≡ 0 [\hat{\mathcal{T}}(\Delta x \vec{e}_x),\hat{\mathcal{T}}(\Delta y \vec{e}_y)]\equiv0 [ T ^ ( Δ x e x ) , T ^ ( Δ y e y ) ] ≡ 0 的要求,必须导致:
[ p ^ x , p ^ y ] = 0 (0.4.24) [\hat{p}_x,\hat{p}_y] = 0 \tag{0.4.24} [ p ^ x , p ^ y ] = 0 ( 0 . 4 . 2 4 )
也不难证明更普遍的形式:
[ p ^ i , p ^ j ] = 0 (0.4.25) [\hat{p}_i,\hat{p}_j] = 0 \tag{0.4.25} [ p ^ i , p ^ j ] = 0 ( 0 . 4 . 2 5 )
这个对易关系是沿不同方向平移相互对易的直接后果。在任何情况下,平移的生成元都是互相对易,相应的群被称为 阿贝尔 (Abel) 群 。三维平移群就是阿贝尔群。在第三章中,我们将会讨论三维转动群,那个就是非阿贝尔群。
# 位置和动量空间中的波函数# 位置空间波函数\quad 很明显,位置算符 x ^ \hat{x} x ^ 的本征谱是一个连续谱,因此我们不难有:
x ^ ∣ x ⟩ = x ∣ x ⟩ (0.5.1) \hat{x}\ket{x}=x\ket{x} \tag{0.5.1} x ^ ∣ x ⟩ = x ∣ x ⟩ ( 0 . 5 . 1 )
⟨ x ′ ∣ x ⟩ = δ ( x ′ − x ) (0.5.2) \braket{x'|x}=\delta(x'-x) \tag{0.5.2} ⟨ x ′ ∣ x ⟩ = δ ( x ′ − x ) ( 0 . 5 . 2 )
而代表一个物理态的态矢量可以有连续本征谱∣ x ⟩ \ket{x} ∣ x ⟩ 来展开:
∣ α ⟩ = ∫ ⟨ x ∣ α ⟩ ∣ x ⟩ d x (0.5.3) \ket{\alpha} = \int \braket{x|\alpha} \ket{x} dx \tag{0.5.3} ∣ α ⟩ = ∫ ⟨ x ∣ α ⟩ ∣ x ⟩ d x ( 0 . 5 . 3 )
而 ∣ ⟨ x ∣ α ⟩ ∣ 2 d x |\braket{x|\alpha}|^2dx ∣ ⟨ x ∣ α ⟩ ∣ 2 d x 代表了在 x x x 附近一个狭窄间隔 d x dx d x 内找到例子的概率。在我们的形式中,内积 ⟨ x ∣ α ⟩ \braket{x|\alpha} ⟨ x ∣ α ⟩ 就是常说的 ∣ α ⟩ \ket{\alpha} ∣ α ⟩ 态在位置表象中的波函数 ψ α ( x ) \psi_\alpha(x) ψ α ( x ) [^3] :
⟨ x ∣ α ⟩ = ψ α ( x ) (0.5.4) \braket{x|\alpha} = \psi_\alpha(x) \tag{0.5.4} ⟨ x ∣ α ⟩ = ψ α ( x ) ( 0 . 5 . 4 )
在我的很多笔记中,往往贪图方便,把一个态的表示∣ ψ k ⟩ \ket{\psi_k} ∣ ψ k ⟩ 写成ψ k \psi_k ψ k 认真来说这样是不对的,但其实大体上也不会有太大的问题,因为接下来我们可以看到,用波函数描述还是用态矢描述都是可以的。不过以后还是会好好地把∣ ⟩ \ket{} ∣ ⟩ 写出来的。QAQ \quad 而两个态矢作内积时,我们也经常会利用位置表象写成下面的形式:
⟨ β ∣ α ⟩ = ∫ d x ⟨ β ∣ x ⟩ ⟨ x ∣ α ⟩ = ∫ ψ β ∗ ( x ) ψ α ( x ) d x (0.5.5) \braket{\beta|\alpha} = \int dx \braket{\beta|x} \braket{x|\alpha} = \int \psi_\beta^*(x) \psi_\alpha(x) \ dx \tag{0.5.5} ⟨ β ∣ α ⟩ = ∫ d x ⟨ β ∣ x ⟩ ⟨ x ∣ α ⟩ = ∫ ψ β ∗ ( x ) ψ α ( x ) d x ( 0 . 5 . 5 )
是不是以前量子力学常用的东西有了更本质的理解了呢?\quad 还没完,我们接着看,不仅态矢的内积可以换成(位置)波函数的内积来描述,态矢的展开也可以。对于一个态矢 ∣ α ⟩ \ket{\alpha} ∣ α ⟩ ,我们可以用一组本征态 ∣ u i ⟩ \ket{u_i} ∣ u i ⟩ 来展开,如下:
∣ α ⟩ = ∑ i ⟨ u i ∣ α ⟩ ∣ u i ⟩ (0.5.6) \ket{\alpha} = \sum_i \braket{u_i|\alpha} \ket{u_i} \tag{0.5.6} ∣ α ⟩ = i ∑ ⟨ u i ∣ α ⟩ ∣ u i ⟩ ( 0 . 5 . 6 )
如果用波函数的来描述就是:
⟨ x ∣ α ⟩ = ∑ i ⟨ u i ∣ α ⟩ ⟨ x ∣ u i ⟩ ⟹ ψ α ( x ) = ∑ i c i ψ u i ( x ) (0.5.7) \braket{x|\alpha} = \sum_i \braket{u_i|\alpha} \braket{x|u_i} \Longrightarrow \psi_\alpha(x) = \sum_i c_i \psi_{u_i}(x) \tag{0.5.7} ⟨ x ∣ α ⟩ = i ∑ ⟨ u i ∣ α ⟩ ⟨ x ∣ u i ⟩ ⟹ ψ α ( x ) = i ∑ c i ψ u i ( x ) ( 0 . 5 . 7 )
\quad 而且,我们计算一个算符的矩阵元 ⟨ β ∣ f ^ ∣ α ⟩ \bra{\beta}\hat{f}\ket{\alpha} ⟨ β ∣ f ^ ∣ α ⟩ 同样可以用波函数来表示。假设有算符 f ^ \hat{f} f ^ 满足:
f ^ ∣ x ⟩ = f ( x ) ∣ x ⟩ (0.5.8) \hat{f}\ket{x} = f(x)\ket{x} \tag{0.5.8} f ^ ∣ x ⟩ = f ( x ) ∣ x ⟩ ( 0 . 5 . 8 )
那么它的矩阵元可以用波函数表示:
⟨ β ∣ f ^ ∣ α ⟩ = ∫ ∫ ⟨ β ∣ x ′ ⟩ ⟨ x ′ ∣ f ^ ∣ x ′ ′ ⟩ ⟨ x ′ ′ ∣ α ⟩ d x ′ d x ′ ′ = ∫ ∫ ψ β ∗ ( x ′ ) f ( x ′ ′ ) δ ( x ′ − x ′ ′ ) ψ α ( x ′ ′ ) d x ′ d x ′ ′ = ∫ ψ β ∗ ( x ) f ( x ) ψ α ( x ) d x (0.5.9) \begin{aligned} \bra{\beta}\hat{f}\ket{\alpha} &= \int \int \braket{\beta|x'} \braket{x'|\hat{f}|x''} \braket{x''|\alpha} dx' dx'' \\&= \int \int \psi_\beta^*(x') f(x'') \delta(x'-x'') \psi_\alpha(x'') dx' dx'' \\&= \int \psi^*_\beta(x) f(x) \psi_\alpha(x) dx \end{aligned} \tag{0.5.9} ⟨ β ∣ f ^ ∣ α ⟩ = ∫ ∫ ⟨ β ∣ x ′ ⟩ ⟨ x ′ ∣ f ^ ∣ x ′ ′ ⟩ ⟨ x ′ ′ ∣ α ⟩ d x ′ d x ′ ′ = ∫ ∫ ψ β ∗ ( x ′ ) f ( x ′ ′ ) δ ( x ′ − x ′ ′ ) ψ α ( x ′ ′ ) d x ′ d x ′ ′ = ∫ ψ β ∗ ( x ) f ( x ) ψ α ( x ) d x ( 0 . 5 . 9 )
看!虽然我之前我把波函数和态矢量认为是一个东西,很多时候想表示态矢量∣ ψ ⟩ \ket{\psi} ∣ ψ ⟩ 时都没加狄拉克 ket,但从上面看来,这样不会导致太大问题,因为态矢量表示的,很多时候也可以等价表示成波函数。不过啊,以后一定要注意,态矢量是态矢量,是一种 “矢量”,而波函数其实是态矢量与态矢量内积后的标量。
# 位置基底中的动量算符\quad 在以前的量子力学课程中,我的第一认知里,动量算符是如下形式的:
p ^ x = − i ℏ ∂ ∂ x (0.5.10) \hat{p}_x = -i\hbar\frac{\partial}{\partial x} \tag{0.5.10} p ^ x = − i ℏ ∂ x ∂ ( 0 . 5 . 1 0 )
但其实这种是作用在波函数上的位置表象中的一种简写。我们现在从更本质的观点出发来看看位置基底中的动量算符。\quad 我们的出发点是动量的定义是作为无穷小平移生成元,即利用到( 0.4.17 ) (0.4.17) ( 0 . 4 . 1 7 ) 式,我们将无穷小平移算符作用到态矢∣ α ⟩ \ket{\alpha} ∣ α ⟩ 上:
T ^ ( Δ x ) ∣ α ⟩ = ( 1 − i p ^ x Δ x ℏ ) ∣ α ⟩ = ∫ d x T ^ ( Δ x ) ∣ x ⟩ ⟨ x ∣ α ⟩ = ∫ d x ∣ x + Δ x ⟩ ⟨ x ∣ α ⟩ = ∫ d x ∣ x ⟩ ⟨ x − Δ x ∣ α ⟩ = ∫ d x ∣ x ⟩ ( ⟨ x ∣ α ⟩ − Δ x ∂ ∂ x ⟨ x ∣ α ⟩ ) = ∣ α ⟩ − ∫ d x ∣ x ⟩ ( Δ x ∂ ∂ x ⟨ x ∣ α ⟩ ) (0.5.11) \begin{aligned} \hat{\mathcal{T}}(\Delta x)\ket{\alpha} &= (1-\frac{i\hat{p}_x\Delta x}{\hbar})\ket{\alpha} \\&= \int dx \hat{\mathcal{T}}(\Delta x) \ket{x} \braket{x|\alpha} \\&= \int dx \ket{x+\Delta x} \braket{x|\alpha} \\&= \int dx \ket{x} \braket{x-\Delta x|\alpha} \\&= \int dx \ket{x} (\braket{x|\alpha}-\Delta x \frac{\partial}{\partial x}\braket{x|\alpha}) \\&= \ket{\alpha} - \int dx \ket{x} (\Delta x \frac{\partial}{\partial x}\braket{x|\alpha}) \end{aligned} \tag{0.5.11} T ^ ( Δ x ) ∣ α ⟩ = ( 1 − ℏ i p ^ x Δ x ) ∣ α ⟩ = ∫ d x T ^ ( Δ x ) ∣ x ⟩ ⟨ x ∣ α ⟩ = ∫ d x ∣ x + Δ x ⟩ ⟨ x ∣ α ⟩ = ∫ d x ∣ x ⟩ ⟨ x − Δ x ∣ α ⟩ = ∫ d x ∣ x ⟩ ( ⟨ x ∣ α ⟩ − Δ x ∂ x ∂ ⟨ x ∣ α ⟩ ) = ∣ α ⟩ − ∫ d x ∣ x ⟩ ( Δ x ∂ x ∂ ⟨ x ∣ α ⟩ ) ( 0 . 5 . 1 1 )
比较上式的左右两边,可得:
p ^ x ∣ α ⟩ = ∫ d x ∣ x ⟩ ( − i ℏ ∂ ∂ x ⟨ x ∣ α ⟩ ) (0.5.12) \hat{p}_x\ket{\alpha} = \int dx \ket{x} (-i\hbar\frac{\partial}{\partial x}\braket{x|\alpha}) \tag{0.5.12} p ^ x ∣ α ⟩ = ∫ d x ∣ x ⟩ ( − i ℏ ∂ x ∂ ⟨ x ∣ α ⟩ ) ( 0 . 5 . 1 2 )
或将上式作用一个⟨ x ′ ∣ \bra{x'} ⟨ x ′ ∣ ,即:
⟨ x ′ ∣ p ^ x ∣ α ⟩ = ∫ d x ⟨ x ′ ∣ x ⟩ ( − i ℏ ∂ ∂ x ⟨ x ∣ α ⟩ ) = − i ℏ ∂ ∂ x ′ ⟨ x ′ ∣ α ⟩ (0.5.13) \braket{x'|\hat{p}_x|\alpha} = \int dx \braket{x'|x} (-i\hbar\frac{\partial}{\partial x}\braket{x|\alpha}) = -i\hbar\frac{\partial}{\partial x'}\braket{x'|\alpha} \tag{0.5.13} ⟨ x ′ ∣ p ^ x ∣ α ⟩ = ∫ d x ⟨ x ′ ∣ x ⟩ ( − i ℏ ∂ x ∂ ⟨ x ∣ α ⟩ ) = − i ℏ ∂ x ′ ∂ ⟨ x ′ ∣ α ⟩ ( 0 . 5 . 1 3 )
由上式,我们就不难得到动量算符p ^ x \hat{p}_x p ^ x 在位置表象下的矩阵元:
⟨ x ′ ∣ p ^ x ∣ x ′ ′ ⟩ = − i ℏ ∂ ∂ x ′ ⟨ x ′ ∣ x ′ ′ ⟩ = − i ℏ ∂ ∂ x ′ δ ( x ′ − x ′ ′ ) (0.5.14) \braket{x'|\hat{p}_x|x''} = -i\hbar\frac{\partial}{\partial x'}\braket{x'|x''} = -i\hbar\frac{\partial}{\partial x'}\delta(x'-x'') \tag{0.5.14} ⟨ x ′ ∣ p ^ x ∣ x ′ ′ ⟩ = − i ℏ ∂ x ′ ∂ ⟨ x ′ ∣ x ′ ′ ⟩ = − i ℏ ∂ x ′ ∂ δ ( x ′ − x ′ ′ ) ( 0 . 5 . 1 4 )
上式才是动量算符在位置表象的具体写法,该式在以后会经常用到!\quad 我们以前往往会这样简写:
p ^ x ψ ( x ) = − i ℏ ∂ ∂ x ψ ( x ) (0.5.15) \hat{p}_x \psi(x) = -i\hbar \frac{\partial}{\partial x}\psi(x) \tag{0.5.15} p ^ x ψ ( x ) = − i ℏ ∂ x ∂ ψ ( x ) ( 0 . 5 . 1 5 )
但,实际上,更加完整的写法应该如下:
p ^ x ψ ( x ) = ⟨ x ∣ p ^ x ∣ ψ ⟩ = ∬ d x ′ d x ′ ′ ⟨ x ∣ x ′ ⟩ ⟨ x ′ ∣ p ^ x ∣ x ′ ′ ⟩ ⟨ x ′ ′ ∣ ψ ⟩ = ∬ d x ′ d x ′ ′ δ ( x − x ′ ) ( − i ℏ ∂ ∂ x ′ δ ( x ′ − x ′ ′ ) ) ψ ( x ′ ′ ) = ∫ d x ′ ′ ( − i ℏ ∂ ∂ x δ ( x − x ′ ′ ) ) ψ ( x ′ ′ ) = − i ℏ ∂ ∂ x ψ ( x ) (0.5.16) \begin{aligned} \hat{p}_x \psi(x) &= \bra{x}\hat{p}_x\ket{\psi} \\&= \iint dx' dx'' \braket{x|x'} \braket{x'|\hat{p}_x|x''} \braket{x''|\psi} \\&= \iint dx' dx'' \delta(x-x') \left(-i\hbar\frac{\partial}{\partial x'}\delta(x'-x'')\right) \psi(x'') \\&= \int dx'' \left(-i\hbar\frac{\partial}{\partial x}\delta(x-x'')\right) \psi(x'') \\&= -i\hbar \frac{\partial}{\partial x} \psi(x) \end{aligned} \tag{0.5.16} p ^ x ψ ( x ) = ⟨ x ∣ p ^ x ∣ ψ ⟩ = ∬ d x ′ d x ′ ′ ⟨ x ∣ x ′ ⟩ ⟨ x ′ ∣ p ^ x ∣ x ′ ′ ⟩ ⟨ x ′ ′ ∣ ψ ⟩ = ∬ d x ′ d x ′ ′ δ ( x − x ′ ) ( − i ℏ ∂ x ′ ∂ δ ( x ′ − x ′ ′ ) ) ψ ( x ′ ′ ) = ∫ d x ′ ′ ( − i ℏ ∂ x ∂ δ ( x − x ′ ′ ) ) ψ ( x ′ ′ ) = − i ℏ ∂ x ∂ ψ ( x ) ( 0 . 5 . 1 6 )
上式的最后一步推导运用到了δ \delta δ 函数的两个性质:
∫ − ∞ + ∞ f ( x ) δ ′ ( x − x 0 ) d x = − f ′ ( x 0 ) (0.5.17) \int^{+\infin}_{-\infin} f(x) \delta'(x-x_0) dx = -f'(x_0) \tag{0.5.17} ∫ − ∞ + ∞ f ( x ) δ ′ ( x − x 0 ) d x = − f ′ ( x 0 ) ( 0 . 5 . 1 7 )
δ ′ ( x − x 0 ) = − δ ′ ( x 0 − x ) (0.5.18) \delta'(x-x_0) = -\delta'(x_0-x) \tag{0.5.18} δ ′ ( x − x 0 ) = − δ ′ ( x 0 − x ) ( 0 . 5 . 1 8 )
看( 0.5.16 ) (0.5.16) ( 0 . 5 . 1 6 ) 式,波函数表示法和态矢表示法又联系在一起啦!
# 动量空间波函数\quad 上面我们都是在位置空间 (位置表象) 中进行的,现在我们在换到动量空间 (动量表象)。为了方便讨论,我们在这一小节中仍然只讨论一维空间,下面所写的 p ^ \hat{p} p ^ 或 p p p 其实更完整地应该写为 p ^ x , p x \hat{p}_x,p_x p ^ x , p x 。\quad 我们将动量算符 p ^ \hat{p} p ^ 的本征态规定为:
p ^ ∣ p ⟩ = p ∣ p ⟩ (0.5.19) \hat{p} \ket{p} = p \ket{p} \tag{0.5.19} p ^ ∣ p ⟩ = p ∣ p ⟩ ( 0 . 5 . 1 9 )
且本征态满足正交归一:
⟨ p ′ ∣ p ′ ′ ⟩ = δ ( p ′ − p ′ ′ ) (0.5.20) \braket{p'|p''} = \delta(p'-p'') \tag{0.5.20} ⟨ p ′ ∣ p ′ ′ ⟩ = δ ( p ′ − p ′ ′ ) ( 0 . 5 . 2 0 )
任意一个态矢∣ α ⟩ \ket{\alpha} ∣ α ⟩ 可以写成动量算符本质态谱的展开:
∣ α ⟩ = ∫ d p ⟨ p ∣ α ⟩ ∣ p ⟩ (0.5.21) \ket{\alpha} = \int dp \braket{p|\alpha} \ket{p} \tag{0.5.21} ∣ α ⟩ = ∫ d p ⟨ p ∣ α ⟩ ∣ p ⟩ ( 0 . 5 . 2 1 )
按照惯例,⟨ p ∣ α ⟩ \braket{p|\alpha} ⟨ p ∣ α ⟩ 就称为动量空间波函数 ,通常记为ψ α ( p ) \psi_\alpha(p) ψ α ( p ) :
ψ α ( p ) = ⟨ p ∣ α ⟩ (0.5.22) \psi_\alpha(p) = \braket{p|\alpha} \tag{0.5.22} ψ α ( p ) = ⟨ p ∣ α ⟩ ( 0 . 5 . 2 2 )
\quad 下面我们想要求出动量表象和坐标表象波函数的相互转化关系。不过,在这之前,我们先来看看动量本征态在坐标表象下的波函数 ⟨ x ∣ p ⟩ \braket{x|p} ⟨ x ∣ p ⟩ 的表达式是什么。为此,我们利用到 ( 0.5.13 ) (0.5.13) ( 0 . 5 . 1 3 ) 式:
⟨ x ∣ p ^ ∣ p ⟩ = − i ℏ ∂ ∂ x ⟨ x ∣ p ⟩ = p ⟨ x ∣ p ⟩ (0.5.23) \braket{x|\hat{p}|p} = -i\hbar \frac{\partial}{\partial x} \braket{x|p} = p \braket{x|p} \tag{0.5.23} ⟨ x ∣ p ^ ∣ p ⟩ = − i ℏ ∂ x ∂ ⟨ x ∣ p ⟩ = p ⟨ x ∣ p ⟩ ( 0 . 5 . 2 3 )
上式是关于 ⟨ x ∣ p ⟩ \braket{x|p} ⟨ x ∣ p ⟩ 的微分方程,可以解出是:
⟨ x ∣ p ⟩ = N exp ( i p x ℏ ) (0.5.24) \braket{x|p} = N \exp(\frac{ipx}{\hbar} \tag{0.5.24}) ⟨ x ∣ p ⟩ = N exp ( ℏ i p x ) ( 0 . 5 . 2 4 )
其中,N N N 是归一化常数。但我们可以看到,上式其实是一个平面波,如果将它规定为全空间都存在,那么很明显这个波函数不存在归一化常数,因为∫ − ∞ + ∞ d x ⟨ x ∣ p ⟩ ⟨ p ∣ x ⟩ = ∫ − ∞ + ∞ d x ∣ N ∣ 2 = 1 \int^{+\infin}_{-\infin}dx\braket{x|p}\braket{p|x}=\int^{+\infin}_{-\infin}dx|N|^2=1 ∫ − ∞ + ∞ d x ⟨ x ∣ p ⟩ ⟨ p ∣ x ⟩ = ∫ − ∞ + ∞ d x ∣ N ∣ 2 = 1 明显要求 N 是无穷小。但如果我们像《固体物理》课程那样,给上周期边界条件,那么 p p p 就会变成伪连续的,此时就可以求出归一化常数是 1 / 2 π ℏ 1/\sqrt{2\pi\hbar} 1 / 2 π ℏ 。因此:
⟨ x ∣ p ⟩ = 1 2 π ℏ exp ( i p x ℏ ) (0.5.25) \braket{x|p} = \frac{1}{\sqrt{2\pi\hbar}} \exp(\frac{ipx}{\hbar} \tag{0.5.25}) ⟨ x ∣ p ⟩ = 2 π ℏ 1 exp ( ℏ i p x ) ( 0 . 5 . 2 5 )
有了上式,我们就可以写出位置表象和动量表象的波函数相互之间的转化关系了:
⟨ x ∣ α ⟩ = ∫ d p ⟨ x ∣ p ⟩ ⟨ p ∣ α ⟩ (0.5.26a) \braket{x|\alpha} = \int dp \braket{x|p} \braket{p|\alpha} \tag{0.5.26a} ⟨ x ∣ α ⟩ = ∫ d p ⟨ x ∣ p ⟩ ⟨ p ∣ α ⟩ ( 0 . 5 . 2 6 a )
⟨ p ∣ α ⟩ = ∫ d x ⟨ p ∣ x ⟩ ⟨ x ∣ α ⟩ (0.5.27b) \braket{p|\alpha} = \int dx \braket{p|x} \braket{x|\alpha} \tag{0.5.27b} ⟨ p ∣ α ⟩ = ∫ d x ⟨ p ∣ x ⟩ ⟨ x ∣ α ⟩ ( 0 . 5 . 2 7 b )
或写出:
傅里叶逆变化: ψ α ( x ) = 1 2 π ℏ ∫ d p exp ( i p x ℏ ) ψ α ( p ) (0.5.28a) \text{傅里叶逆变化:} \psi_\alpha(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\hbar}} \int dp\ \exp(\frac{ipx}{\hbar}) \psi_\alpha(p) \tag{0.5.28a} 傅里叶逆变化: ψ α ( x ) = 2 π ℏ 1 ∫ d p exp ( ℏ i p x ) ψ α ( p ) ( 0 . 5 . 2 8 a )
傅里叶变化: ψ α ( p ) = 1 2 π ℏ ∫ d x exp ( − i p x ℏ ) ψ α ( x ) (0.5.28b) \text{傅里叶变化:} \psi_\alpha(p) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\hbar}} \int dx\ \exp(-\frac{ipx}{\hbar}) \psi_\alpha(x) \tag{0.5.28b} 傅里叶变化: ψ α ( p ) = 2 π ℏ 1 ∫ d x exp ( − ℏ i p x ) ψ α ( x ) ( 0 . 5 . 2 8 b )
我们也可以看见,这种变化其实就是傅里叶变换和逆变换!