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Jueves 16 de febrero de 2012 Novena clase de 1:30 horas. Van 12:00 horas I. Introducción 1.1 La ecuación de Schrödinger 1.2 Problemas unidimensionales 1.2.1 La partícula libre 1.2.2 Pozos 1.2.3 Barreras y tuneleo 1.2.4 El oscilador armónico II. El formalismo de la Mecánica Cuántica III. Descripción cuántica del átomo. IV. Interacción semiclásica átomo-radiación. Sea E un espacio euclidiano T :V E E T lineal Si † T x , y x , T y para todo x, y V es la transformación adjunta o hermitiana de T Sea E un espacio euclidiano T :V E E T lineal Si T x , y x, T y para todo x, y V la transformación T es hermitiana Sea E un espacio euclidiano T :V E E T lineal Si T x , y x, T y la transformación T es para todo x, y V antihermitiana f : a, b C f es infinitamente diferenciable y f a f b b Producto escalar: f , g f x g * x dx a es un espacio euclidiano Definimos la transformación lineal: D: D f f f : a, b C f es infinitamente diferenciable y f a f b b f , g f x g * x dx Producto escalar: D f f D: a * d D f , g dx f x g x dx a b * d f b g b f a g a f x g x dx dx a b * * * d f x g x dx f , D g dx a b Sea E un espacio euclidiano T :V E E T lineal es un valor propio y x es el vector propio. a) Si T es hermitiana, es real: b) Si T es antihermitiana, es imaginario puro: Sea e1 ,..., en una base ortonormal de V E Sea T : V E E lineal Sea A aij la representación matricial de T respecto a la base e1 ,..., en a) T es hermitiana si y sólo si aij a*ji para toda i y para toda j b) T es antihermitiana si y sólo si aij a*ji para toda i y para toda j Sea e1 ,..., en una base ortonormal de V E Sea T : V E E lineal Sea A aij la representación matricial de T respecto a la base e1 ,..., en a) T es hermitiana si y sólo si A es autoadjunta o ó hermitiana, es decir, A† A b) T es antihermitiana si y sólo si A es antihermitiana, es decir, A† A Sea E un espacio euclidiano T :V E E T lineal Si T es hermitiana ó antihermitiana, y y son valores propios distintos con vectores propios x y y, entonces x y y son ortogonales: x, y 0 Sea E un espacio euclidiano T :V E E T lineal y dimV n Si T es hermitiana ó antihermitiana, entonces existen n vectores propios u1 ,..., un de T , que forman una base ortonormal de V . Sea E un espacio euclidiano T : V E E T lineal y dimV n Si T es hermitiana ó antihermitiana, entonces existen n vectores propios u1 ,..., un de T , que forman una base ortonormal de V . La matriz de T relativa a esta base es =diag 1,..., n donde k es el valor propio correspondiente al vector propio uk Toda matriz cuadrada A aij hermitiana o antihermitiana es similar a la matriz diagonal =diag 1 ,..., n de sus valores propios. Toda matriz cuadrada A aij hermitiana o antihermitiana es similar a la matriz diagonal =diag 1 ,..., n de sus valores propios. 1 La matriz C que la diagonaliza, C AC , es i) La formada por los vectores propios normalizados ii) La matriz C es no singular y es unitaria, es decir, 1 C C . † Transformaciones lineales Matrices Transformaciones lineales Matrices Sea S eˆ1 ,..., eˆn una base de V . Sea L : V W una transformación lineal. Entonces la matriz asociada a L es: A a1 , a2 , a3 ,..., an donde ai L eˆi Sea S eˆ1 ,..., eˆn una base de V . Sea L : V W una transformación lineal. Entonces la matriz asociada a L es: A a1 , a2 , a3 ,..., an donde ai L eˆi Las columnas de la matriz A, son los transformados de los vectores de la base. F :R R 2 2 F x, y 2 x y , x y Dominio: R 2 Contradominio o codominio: R 2 Imagen o rango: R 2 Este mapeo es lineal F :R R 2 F x, y 2 x y , x y 2 F 1, 0 2,1 F 0,1 1,1 2 1 A 1 1 F x, y 2 x y , x y F : R2 R2 F 1, 0 2,1 1 0 F 0,1 1,1 0 F 1, 0 1 0 2 1 2 1 F 1, 0 0 1 2 1 1 1 0 F 0,1 1 0 1 1 1 0 1 F 0,1 0 1 1 1 1 2 A 1 1 1 F x, y 2 x y , x y F : R2 R2 F 1, 0 2,1 F 0,1 1,1 2 1 0 F 1, 0 1 0 2 1 2 0 1 F 1, 0 0 1 1 1 1 1 0 F 0,1 1 0 1 1 1 0 1 F 0,1 0 1 1 1 2 1 A 1 1 Sea S eˆ1 ,..., eˆn una base de V . Sea L : V W una transformación lineal. Entonces la matriz asociada a L es: A a1 , a2 , a3 ,..., an donde ai L eˆi Las columnas de la matriz A, son los transformados de los vectores de la base. Sea S eˆ1 ,..., eˆn una base de V . Sea L : V W una transformación lineal. Entonces la matriz asociada a L es: A a1 , a2 , a3 ,..., an donde ai L eˆi El escalar eˆ j , ai es el elemento aij de la matriz correspondiente a la transformación L. Sea S eˆ1 ,..., eˆn una base de V . Sea L : V W una transformación lineal. Entonces la matriz asociada a L es: A a1 , a2 , a3 ,..., an donde ai L eˆi El escalar eˆ j , Leˆi es el elemento aij de la matriz correspondiente a la transformación L. I. Introducción 1.1 La ecuación de Schrödinger 1.2 Problemas unidimensionales 1.2.1 La partícula libre 1.2.2 Pozos 1.2.3 Barreras y tuneleo 1.2.4 El oscilador armónico II. El formalismo de la Mecánica Cuántica III. Descripción cuántica del átomo. IV. Interacción semiclásica átomo-radiación. Advanced Quantum Theory Paul Roman Addison-Wesley, 1965 ISBN 0201064952 Quantum Mechanics, Concepts and Applications N. Zettili; Wiley 2001 Quantum mechanics. Second edition V.G. Thankappan. New Age, 1993. 9788122425000 Quantum Physics F. Scheck. Springer, 2007 Essential Quantum Mechanics Gary E. Bowman, 2008, Oxford University Press 0199228922 Introduction to Quantum Mechanics D. Griffiths. Prentice Hall 1995. ISBN 0131244051 Principles of quantum mechanics. Second edition R. Shankar 0306447908 1. A cada estado de un sistema físico le corresponde una función de onda x , t . La función de onda es un vector en un espacio de Hilbert. 3. (La hipótesis de Born) El cuadrado de la función de onda, x, t x, t x, t 2 es la densidad de probabilidad del sistema. 3. El cuadrado de la función de onda, x, t x, t x, t 2 es la densidad de probabilidad del sistema. x, t 2 Probabilidad de encontrar a la partícula dx entre x y x dx, al tiempo t Para una partícula en un estado , la probabilidad de que esté entre a y b es entonces b Prob(a x b) t x, t dx a 2 Para una partícula en un estado , la probabilidad de que esté b entre a y b es entonces Prob(a x b) t x, t dx 2 a Es claro, que se tiene que tener Prob x x, t 2 dx 1 Un espacio de Hilbert es un espacio euclidiano completo. 1. Es un espacio vectorial 2. Tiene un producto escalar 3. Es completo 4. Es separable 2 L aa, b f : a, b R C b f x a 2 dx Sean f : R C entonces y g:R C f g ( x) f x g x Sea c C, entonces cf ( x) cf x b 2 2 L aa, b f : a, b R C f x dx a L a, b es un espacio vectorial 2 Sean f , g L aa, b , 2 definimos b f , g f x g x dx * a Sean f , g L2 aa, b ,definimos b * f , g f x g x dx a Sean f L aa, b , 2 b b f , f f x f x dx f x * a a 2 dx En un espacio euclidiano V , todos los productos escalares satisfacen la desigualdad de Cauchy-Schwarz x, y 2 x , x y, y para todos los x y y en V La igualdad se cumple si y sólo si x y y son dependientes. En un espacio euclidiano V , todos los productos escalares satisfacen la desigualdad de Cauchy-Schwarz x, y 2 x , x y, y para todos los x y y en V . Sean f , g L2 aa, b , f ,g 2 b b f x g x dx f x * a a 2 b dx g x dx a 2 b 2 2 L aa, b f : a, b R C f x dx a es un espacio vectorial Con la definición de producto escalar b f , g f x g x dx * a es un espacio euclidiano b 2 2 L aa, b f : a, b R C f x dx a b es un espacio euclidiano con f , g f * x g x dx a ¿Es este espacio completo? El teorema de Riesz-Fischer lo afirma 2 L aa, b f : a, b R C b f x a b con el producto escalar f , g f a es un espacio de Hilbert * 2 dx x g x dx Para este tipo de espacio de Hilbert se puede encontrar una base ortonormal infinita numerable i ; i 1, 2,3, es decir, b k , l k x l x dx kl * a ; Si f L aa, b , entonces 2 f k k k 1 donde b k k , f x f x dx * k a n Sea f n k k . Entonces k 1 f k k k 1 si f f n para n N Si f kk k 1 para toda f en el espacio entonces se dice que el conjunto i ; i 1, 2,3, es completo. Si f L aa, b , entonces 2 f k k k 1 donde b k k , f x f x dx * k a Si f L2 aa, b , entonces f x kk x k 1 b donde k k , f k* x ' f x ' dx ' a k , f k , j j x j 1 j 1 j 1 j k , j j jk k Si f L2 aa, b ,entonces f x kk x k 1 b donde k k , f k* x ' f x ' dx ' a b b a a k 1 l 1 * * * f , g f x g x dx kk x ll x dx b k* l k* x l x dx k 1 l 1 a l kl k k 1 l 1 * k k 1 * k Si f L aa, b , entonces f x kk x 2 k 1 b donde k k , f k* x ' f x ' dx ' a b k 1 k 1 a f x kk x k* x ' f x ' dx 'k x b f x ' k 1 a b * k x ' k x dx ' f x ' x x ' dx ' x ' x x x ' k 1 * k k a Se dice que un conjunto ortonormal de funciones es completo, si se satisface la relación x ' x x x ' k 1 * k k x 0 x0 x0 x 0 x0 x0 x dx 1 f x x x dx f x 0 0 Hˆ E 2 V r r E r 2m 2 2 2 V r r E r 2m Una dimensión y V 0 d x E x 2 2m dx 2 2 d x 2 2 2m dx 2 E x d x 2 k x 2 dx 2 1 x Ae ikx 2 x Be ikx 1 x Aeikx x x dx * k k A 2 e 2 x Beikx ikx ik x e En particular, si k k tenemos x x dx * k k A 2 dx dx A 2 e i k k x dx Si el rango sobre el cual el espacio está definido es infinito x el espacio de Hilbert no es separable; es decir, no existe una base infinita numerable. Si el rango sobre el cual el espacio está definido es infinito x el espacio de Hilbert no es separable; es decir, no existe una base infinita numerable. En ese caso denotaremos las funciones base como k; donde k es continuo y varía de a . Si el rango sobre el cual el espacio está definido es infinito x el espacio de Hilbert no es separable; es decir, no existe una base infinita numerable. En el punto x el valor de las funciones de la base k; se denotará k; x . Si el rango sobre el cual el espacio está definido es infinito x el espacio de Hilbert no es separable; es decir, no existe una base infinita numerable. La condición de completez se escribe k ; x k ; x ' dk x x ' * En este caso las funciones de onda no se pueden normalizar. Se normalizan en el sentido de la delta de Dirac k ; , k ; k ; x k '; x dx k k ' * Sea f una función del espacio. Entonces f k k ; dk donde k k ; , f k ; x f x dx * f * k k ; dk ; k k ; , f k; x f x dx k ; , f k ; , k ' k '; dk ' dk k ' k '; k ; * dk ' k ' dk k ; k '; * dk ' k ' k ' k k dk ' f g * k k ; dk ; k k ; , f k ; x f x dx * k k ; dk ; k k ; , g k ; x g x dx f , g k k dk * f * k k ; dk ; k k ; , f k; x f x dx f , f k k dk k * 2 dk 1 x Aeikx x x dx * k k A 2 e 2 x Beikx ikx ik x e En particular, si k k tenemos x x dx * k k A 2 dx dx A 2 e i k k x dx Transformada de Fourier: F F f 1 2 f xe i x dx Transformada inversa de Fourier: f x F 1 F 1 2 F e i x d f x A exp x 2 ; A 1 1 xR f x A exp x 2 ; Transformada de Fourier: F F F F f A 2 xR f e 1 2 f x ei x dx x2 i x e dx f x A exp x 2 ; Transformada de Fourier: F F F F f A 2 e x 2 2 x i x x i 2 2 x i 2 4 2 i x xR f e dx A 2 1 2 f x ei x dx e x 2 i x dx 2 2 2 x x i x 2 4 4 f x A exp x 2 ; Transformada de Fourier: F F A F F f 2 A F 2 e e x 2 i x xR f 1 2 A e dx 2 x 2 i x 2 4 Ae dx 2 e f x ei x dx e x 2 i x x i 2 2 dx dx f x A exp x 2 ; Transformada de Fourier: F F e x i 2 xR f 1 2 f x ei x dx 2 dx xi 2 e 2 d ; d dx f x A exp x 2 ; Transformada de Fourier: F F 2 4 Ae 2 2 4 Ae 2 e xR f x i 2 1 2 2 dx 2 4 Ae 2 f x ei x dx f x A exp x 2 ; Transformada de Fourier: F F F A exp x 2 xR f 1 2 f x ei x dx exp 2 4 A 2 La transformada de Fourier de una gaussiana es otra gaussiana F F exp x 2 2 exp 2 4 1 F F exp 10 x 2 2 exp 20 40 1 F F exp 100 x 2 2 exp 200 400 1 F F exp 1000 x 2 2 exp 2000 4000 1 x x x dx x 0 0 F x F 1 2 1 2 Nota: Estas "funciones" no satisfacen las condiciones que hemos impuesto para la existencia de la transformada de Fourier. No son funciones, son distribuciones.