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アニメーション (第4回)

今回はブラケット記法あるいはDiracの記法と呼ばれるものを学ぶ。 これは、ベクトルを Ψ と書く代わりに |Ψ と書く記法である。


4-1. 基底

正規直交完全系 (= 長さが1で、自分以外との内積が0で、どんなベクトルでも展開できる基底たち) {|e1,|e2} があるとしよう。 ベクトル |Ψ を、係数 c1,c2 を用いて |Ψ=c1|e1+c2|e2, と展開できる。 係数 c1,c2 は、|Ψ|e1 あるいは |Ψ|e2 の内積を取ってやれば、 c1=e1|Ψ,c2=e2|Ψ, と求めることができる。 この様子を示したのが下図である。 この基底を取った人にとっては、ベクトル |Ψ|Ψ=(0.480.64), と見えている。 少し別の言い方をすれば、|Ψ の中に |e1e1|Ψ=0.48 だけ、|e2e2|Ψ=0.64 だけ存在する、ということである。

しかし、物の見方というのはいくつもある。 別の正規直交完全系 {|e1,|e2} を使いたい人もいるだろう。 その人にとって |Ψ|Ψ=c1|e1+c2|e2, であり、係数 c1,c2 は先程と同じように c1=e1|Ψ,c2=e2|Ψ, で与えられる。 この様子を示したのが下図である。 この基底を取った人にとっては、ベクトル |Ψ|Ψ=(0.690.40), と見えている。 ベクトル |Ψ 自身は全く変わっていないことに注意してほしい。 先程と同じ言い方をすれば、|Ψ の中に |e1e1|Ψ=0.69 だけ、|e2e2|Ψ=0.40 だけ存在する、ということである。


4-2. 波動関数とは

さて、我々は前回まで波動関数 Ψ(t,x) をひたすら計算してきたわけだが、あれは一体何だったのだろうか。 いきなり答えを言おう。 まず、「系の状態」というのは何らかの抽象的なベクトルで表されるとする。 それを |Ψ としよう。 位置 x が引数に入っていないことからわかる通り、これは x とは関係ない概念である。 空間が1次元や3次元だからといって |Ψ が1次元だったり3次元だったりするわけではない。 |Ψ はあくまで抽象的なベクトルである。

次に、この |Ψ を表示するための基底を用意する。 そのために無限個のベクトル {|x} を用意しよう。 無限個だからといって心配する必要はない。 空間を細かく区切って {,x1,x0,x1,x2,} とし、それぞれの位置に対応するベクトル {,|x1,|x0,|x1,|x2,} を用意したと思えば良い。 これらはお互いに直交しているとする。

そして、波動関数 Ψ(t,x) というのは、|Ψ を基底 {|x} で表示したときの係数 x|Ψ である。 先程までと同じ言い方をすれば、波動関数 Ψ(t,x)=x|Ψ とは |Ψ の中に |x がどれだけ存在するかである。 以下のアニメーションを見てほしい。 直交するベクトルが無限個あるので表示しきれないが、それぞれの |xi,|xj (ij) は直交している。 そして、|Ψ の中にどれくらい |x があるかを x|Ψ で見積もることができる。 これが波動関数 Ψ(t,x) である。

時間依存性はどこに行ったのか?と思うかもしれない。 実は、|Ψ は抽象的なベクトル空間の中で |Ψ(t) と時間発展をしている。 この時間発展を記述するのがSchrödinger方程式である。 これについては次回学ぶことにしよう。

ところで、基底の取り方には任意性があった。 別に {|x} を選ぶ必要はないのである。 例えば、運動量 {|p} を基底に選んでも良い。 そうすると、運動量表示の波動関数 Ψ(t,p)=p|Ψ を得ることができる。 これは一番初めの例で基底を {|e1,|e2} と選んでも {|e1,|e2} と選んでも良いことに対応している。


(おまけ) Fourier変換のこころ

Fourier変換よりも少し簡単な例で考えてみよう。 例えば次の図のような関数があったとする。

この関数形を他の人に伝えるにはどうしたらいいだろうか。 一番素直には、それぞれの x でこの関数がどういう値を持つか、逐一伝えればよい。 今の場合、x=1,2,3,4,5,6,7,8f(x)=0,2,4,2,2,4,2,0 である。

実は別の方法がある。 異なる波数 k の波が何個あるかで伝える方法である。

どちらの伝え方でも相手には同じ情報が伝わる。 Fourier変換の考え方も基本的に同じである。 f(x) を各 x の値に対する f(x) の値の集まりとして表してもいいし、波数 k の波 eikx が各 k についてどれくらいあるかで表してもいい。 f(x)eikx がどれくらいあるかを表す量である f~(k) は、その複素共役 eikxf(x) に「問い合わせ」るとわかる f~(k)=12πdx f(x)eikx. 元の f(x) は、波 eikx にその存在量 f~(k) を掛けて、k について足し合わせれば再現できる f(x)=12πdk f~(k)eikx.


(おまけ) Fourier変換の例

上の説明だけだと抽象的なので、具体例を見てみよう。 関数 f(x)f(x)={x(1<x<1)0(otherwise), としよう。 これは下図の黒線で、不連続点があるのがわかる。 こんな非自明な関数をFourier変換は再現できるのだろうか。 実はこの例では f~(k) を解析的に求めることができる f~(k)=12πdx f(x)eikx==i2πkcosksinkk2. これが「f(x) の中に eikx がどれくらいあるか」である。 元の関数を再現する様子を見るために、積分範囲を k[kmax,kmax] として、 f~~(x)=12πkmaxkmaxdk f~(k)eikx,kmax でもとの関数になるかどうか調べてみよう。 下図は kmax を大きくしたときの f~~(x) の振る舞いである。 kmax が大きくなるにつれて元の関数 f(x) が再現されていく様子がわかる。