定态薛定谔方程的解法一维无限深势阱与线性谐振子
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第二十七章薛定谔方程§27.1 薛定谔方程§27.2 无限深方势阱中的粒子§27.3 势垒穿透§27.4 一维谐振子*§27.5 力学量算符§27.1 薛定谔方程薛定谔方程是决定粒子波函数演化的方程。
薛定谔方程是量子力学的基本动力学方程,在量子力学中的地位如同牛顿方程在经典力学中的地位。
和牛顿方程一样,薛定谔方程不能由其它的基本原理推导得到,是量子力学的一个基本的假设,其正确性也只能靠实验来检验。
▲薛定谔方程是线性的,满足解的叠加原理。
▲薛定谔方程关于时间是一阶的,经典波动方程关于时间是二阶的。
▲薛定谔方程是量子力学的一个“基本假定”,是非相对论形式的方程。
若和是方程的解,),(1t r Ψ ),(2t r Ψ 则也是方程的解。
),(),(2211t r Ψc t r Ψc ▲方程含有虚数i ,其解是复函数,不可直接测量,是概率密度,可直接测量。
Ψ2||Ψ一. 一维无限深方势阱模型极限理想化U (x )U =U 0U =U 0E U =0x 0§27.2 无限深方势阱中的粒子表面电子运动限于区间aa金属无限深方势阱U =0EU →∞U (x )x 0U →∞-a /2a /2n 很大时,阱内粒子概率分布趋于均匀| n|2E n-a/2a/2玻尔对应原理:大量子数极限下,量子体系行为向经典过渡。
§27.3 势垒穿透一.粒子进入势垒⎩⎨⎧>≤=)0( , )0( ,0 )(0x U x x U 金属与半导体接触处,势能隆起形成势垒。
势垒的物理模型:xII 区I 区U 0U (x )1.一维势垒模型粒子从x = - 处以特定能量E (E < U 0) 入射,xII 区0I 区U 0U (x )2.问题经典图像:量子图像:粒子无法跃上台阶,只能反射。
粒子具有波动性,波不仅被反射,而且能透射进入势垒区,只要U 0有限。
量子力学中一维无限深势阱问题两种解题方法的比较一维无限深势阱是量子力学中一个经典的问题,可以用两种方法进行求解:定态微扰论和定态井底近似。
1. 定态微扰论:定态微扰论是量子力学中解决简单势场问题常用的一种方法。
在无限深势阱问题中,可以将无穷深方势阱视为定态问题的微扰,将该势场加入到系统的哈密顿量中,然后使用微扰论进行求解。
定态微扰论的步骤如下:- 首先,将无限深方势阱问题的哈密顿量记为H0,并找到H0的本征函数和本征能量。
- 然后,将无穷深势阱视为微扰,将微扰项H'加入到哈密顿量。
- 使用微扰论的公式,展开本征函数和本征能量的泰勒级数,得到微扰的一阶修正项。
- 最后,将微扰项的一阶修正项加到H0的本征能量上,得到精确的能级修正。
2. 定态井底近似:定态井底近似是另一种求解一维无限深势阱问题的常用方法。
该方法的核心思想是将无穷深方势阱问题看作是薛定谔方程在势能井底附近的近似解。
定态井底近似的步骤如下:- 首先,将无限深方势阱的势能井底近似为一个宽度为a的矩阵势阱,且矩阵势阱的势垒高度为无穷大。
- 然后,将定态薛定谔方程在矩阵势阱内求解,得到在该势阱内的本征函数和本征能量。
- 最后,将势能井底趋于无穷深,即将势阱的势垒高度取极限使其趋于无穷大,此时得到的本征函数和本征能量就是无限深方势阱问题的精确解。
比较两种方法:- 定态微扰论适用于一般情况下的微扰问题,可以求得很多物理量的修正。
但是在计算过程中需要进行级数展开,需要考虑到每一阶的修正项,计算较为复杂。
- 定态井底近似是一种近似方法,适用于无穷深方势阱问题的求解。
它将无穷深方势阱问题转化为一个简单的矩阵势阱问题,简化了问题的求解过程。
- 在求解一维无限深势阱问题时,定态井底近似更加简单快速,能够直接得到问题的精确解。
而定态微扰论的应用范围更广,在求解一些复杂问题时更具有优势。
综上所述,定态井底近似适用于一维无限深势阱问题的精确解,而定态微扰论适用于更一般的微扰问题,并具有更广泛的应用范围。
一维无限深势阱薛定谔方程求解一维无限深势阱是量子力学中最经典的问题之一,其求解对于理解基本的量子力学原理以及波函数的性质具有重要的意义。
薛定谔方程是描述量子力学体系中粒子的行为的基本方程,通过求解薛定谔方程,我们可以获得系统的波函数及其相应的能级。
让我们来考虑一个无限深势阱,这个系统可以简单地用一个势能函数来描述。
在这个系统中,粒子只能在一个有限的空间区域内运动,而且势能在这个区域内是常数为零的。
首先,我们需要写出薛定谔方程。
对于一维情况,薛定谔方程可以写成:-ħ²/2m * d²ψ(x)/dx²+ V(x)ψ(x) = Eψ(x)。
其中,ψ(x)是系统的波函数,V(x)是势能函数,E是波函数对应的能量。
对于无限深势阱,势能函数在阱内为零,在阱外为无穷大。
因此,V(x)在阱外的值可以视为一个很大的正数。
接下来,我们需要考虑边界条件。
在无限深势阱中,粒子是被约束在一个有限空间内的。
因此,在边界处,粒子的波函数必须为零。
对于一个无限深势阱,边界条件可以写为ψ(0)=ψ(a)=0,其中,a是阱的宽度。
现在,让我们尝试求解薛定谔方程。
由于系统的势能在阱内为零,薛定谔方程可以简化为:-d²ψ(x)/dx² = k²ψ(x),其中,k=√(2mE/ħ²)。
这是一个常微分方程,我们可以通过分离变量和积分来求解。
假设ψ(x)可以分解为两个函数的乘积:ψ(x) = X(x)Y(y)。
将这个假设代入方程中,并整理得:1/X(x) * d²X(x)/dx² = -1/Y(y) * dY(y)/dy = -k²。
我们可以分别对X(x)和Y(y)进行求解,然后将两个解再组合起来得到系统的波函数。
针对常微分方程1/X(x) * d²X(x)/dx² = -k²,我们可以得到其解为X(x) = Asin(kx) + Bcos(kx),其中,A和B是常数。
一维薛定谔方程的定态解西安交通大学徐彬华问题描述对于定态薛定谔方程⎪⎩⎪⎨⎧===−+−0)()(0)()])((2[max min 22x x x E x V m dx d 2ψψψh ,在给定势阱的情况下,求使这个问题有非零解的能量本征值E 及其相应的波函数。
我们给定几种常见的势阱:(1)无限深平底势阱⎪⎩⎪⎨⎧>∞<<−−<∞=.1,;11,0;1,)(x x x x V (2)一维谐振子⎪⎩⎪⎨⎧>∞<<−−<∞=.1,,11,21,1,)(22x x x m x V ω问题分析及算法设计�算法描述我们利用打靶法来求解该本征值问题,打靶法的主要思想如下:本征值问题⎪⎩⎪⎨⎧==−=0)1()0(d d 222φφφφk x 相比边值问题,本征值问题多了一个待定参数k ——本征值。
因此,先猜测一个试验本征值k ,同时任取一个非零参数δ,把微分方程变为初始值问题:⎪⎩⎪⎨⎧=′=−=δφφφφ)0( ,0)0(d d 222k x 再从x =0向前积分产生一个数值解。
如果该数值解在x =1处的值与边条件0)1(=φ在误差范围内不相等,就改变试验本征值的值,再度积分。
重复这个过程,直到最终找到本征值和对应的本征函数。
要注意的是,试验本征值k 是一个可调参数,而由于解的不唯一性,参数δ只是一个任意选定的辅助参数,并不影响本征值的求解,一般来说它可以由本征函数的归一化来确定。
而对于本题所要求解的定态薛定谔方程,我们要求的是束缚态解,因此本征值是负数,从x min 出发向前直接积分,可以产生一个数值解ψ<。
它在经典禁戒的区域内按指数方式增长,并且越过左转折点进入经典容许的区域,在经典容许的区域内振荡。
如果越过右转折点再继续积分下去,那么这个数值解将变得不稳定。
因为即使在一个精确的能量本征值上,也可能混入一个不想要的指数增长的成分,这将导致进入经典禁戒区的积分很可能是不准确的。
6-4-7 定态薛定谔方程的应用(三)线性谐振子其能量是振幅的连续函数一、经典线性谐振子在势场中运动的质量为的微观粒子2221)(x m x U m 二、量子线性谐振子xU 当时,势能谐振子的势能曲线亦为无限深势阱,只不过不是方势阱而已,所以粒子只能作有限的运动,即处于束缚态。
221E m A 2 谐振子在运动中能量守恒定态薛定谔方程1.谐振子的能量, )21()21( h n n E n n = 0, 1, 2, (22)222()1()()22d x m x x E x m dx (1) 能量量子化经典:能量连续(2) 最低能级01E h 2经典:的态对应00 E 0p x 零点能零点能不等于零是量子效应,是微观粒子波粒二相性的表现。
不可能静止E n nh 普朗克谐振子的能量:n = 1, 2, …(3) 能级间隔均匀E h假想存在许多虚构的粒子,其每个的能量为h 这种粒子叫做量子(Quantum )在晶体中,这种量子叫做声子phonon(4) 当n 时,符合玻尔对应原理。
能量量子化 能量连续, 0Δ nE E(1)在E <U 区,概率密度不为0——隧道效应2. 概率密度例如基态位置概率分布在x =0处最大,经典振子在x = 0处概率最小。
(3) n 小时,概率分布与经典谐振子完全不同xn 很大E n E 1E 2E 00U (x )21 2n 22 20 (2) 波函数有n 个零点,在零点处概率为零。
n 为奇数时,x =0处,概率为零。
经典:无零点。
当n 时,符合玻尔对应原理。
量子概率分布 经典概率分布,简谐振子n =11 时的概率密度分布:211 11n x虚线是经典结果(4)只有在n 较大的情况下,有与经典相似。
谐振子的定态薛定谔方程谐振子的能量量子化线性谐振子势函数2221)(x m x U 小结22222()1()()22d x m x x E x m dx , )21()21( h n n E n ,2,1,0 n。