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本帖最后由 ygpotsyyz 于 2020-7-27 09:51 编辑 量子力学经典基础数学一则 薛定谔波的方程求解 世界经典引用的数学原理为多变量齐次偏微分方程,即描述波的时空函数的薛定谔方程,其求解为特色解法,按变量数,利用分开因子把其分解为此数个的常微分方程即可,各个独立解出。 (内容原文页码附图如下,参照一致。) 11. 量子力学在原子理论中的应用 Pg. 187 虽然上一章讨论的一维问题是有指导意义的,而且往往是有用的例子,但人们会期望量子力学在三维世界中找到它最广泛的应用。 在这里,重要的是确定相互作用的对称性,因为这是决定特定问题的“空间”的原因。 通过选择合适的坐标系统,可以使问题的数学复杂性最小化。 例如,对于线性链分子,人们期望使用上一章的一维方法;圆柱形波导器通常用圆柱坐标处理;具有球形符号的原子最好用球面坐标来描述。 1. 氢原子 氢原子是一个双体问题,在一个“缓和坐标系中具有球形对称性,其原点固定在其中一个物体上。 唯一的是库仑力,它是物体之间距离的函数。 第7章(见问题7-10)指出,对于较轻的物体,即电子的质量,用方程7.31中给出的约化质量可以忽略较重的物体,质子在这种情况下的运动。 由于我们只考虑氢原子的束缚态(能级),而不是整个原子的动能,所以我们将在整个讨论中使用减少的质量。 要解决的本征能量方程是 。。。?(-h**2/2uv-**2+V)u/=eu/,?。。。 (11.1) 这是简单的方程9.17推广到三维。 这里V是库仑势能, 。。。?V=-ke**2/r(11.2)?。。。 (11.2) 如方程7.23所示。 但是,现在必须表达拉普拉斯操作符V-**2 *********************** Pg.188 在球面坐标中如下: 。。。?v-**2=(d**2/dr**2+2/rd/dr)+1/r**2[1/sinod/do(sinod/do)+1/sin**2od**2/do/**2]。?。。。 (11.3) 乍一看,这似乎是一种不必要的复杂情况,但学者应该记住,这将有助于分离为获得解决方案所需的变量。如果?V-**2以方程9.3的简单形式保留,那么方程11.2中的?r将不得不写为。。。?r=(x**2+y**2+z**2)**-1/2?。。。,并且变量不可分离。 为了分离问题的径向和角部分,让我们写一个解,作为角和径向函数乘积的形式 。。。?U/(r,o/,o/)=R(r)*Y(0/,o/)。?。。。 (11.4) 此外,让我们用?R表示拉普拉斯算子的径向部分,用?L**2表示角部分,从而方程11.3成为 。。。?V/**2=R+1/r**2L**2?。。。 (11.5) 使用方程11.4和11.5,方程11.1可分如下: 。。。?r**2RR(r)/R(r)+2ur**2/h**2(E+ke**2/r)=-L**2Y(o,o/)/Y(o/,O/)?。。。(11.6) 如果用?A表示分离常数,我们得到以下两个方程: 。。。?RR(r)+2u/h**2(E+ke**2/r)R(r)=A/r**2R(r)?。。。 (11.7) 和 。。。?L2Y(o/,O/)=-AY(o/,O/)。?。。。 (11.8) 由于我们知道微分算子?L**2和?R,这两个方程可以用常微分方程的标准技术求解。 径向方程的解有形式. 。。。?~rnl(r/na0)**l*e**-r/na0*ln+l**2l+1,?。。。 (11.9) 其中?Ln+l**2l+1是相关的拉盖尔多项式。 这里n和L是叫做量子数的整数. 主量子数n表示壳,对应于初等玻尔理论中的轨道。 量子数n的积分值为1,2,3.. 分离常数?A结果由L(L+1)表示,其中L称为角动量量子数。它之所以得名,是因为?L(L+1)h**2是电子总轨道角动量的平方。允许的L值为L=0,1,2,...,n-1。方程11.9中的常数?ao是方程7.21给出的玻尔半径。 方程11.8的解是称为球面谐波的函数。他们有表格 ***************************** Pg.189-1 2. 氢原子中的能量级和电子概率密度 。。。?Yl**m~Pl**m(coso/)*e**imo/,?。。。 (11.10) 这里?Pl**m(cos 0/)是关联的勒让德函数。 注意量子数?l再次出现,同时一个新的量子数?m。后者 称为磁量子数,并且其取值为?0,+-1,+-2,...+-l?. 现在可能列出氢原子的一个通解,其格式明显出现三个量子数(n,l,m): 。。。?U/n,l,m~(r/na0)**l*e**-2...(算式)*e**imo/.?。。。 (11.11) 氢的少数规范化波函数列表如下: 。。。?(算式1,2,3,4,5)?。。。 (11.12) ***************************** 原文页码附图如下: |
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