Solución de la ecuación de Schrödinger usando el método de Ritz

Nicolás Guarín-Zapata

2017-07-11 19:04

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En esta publicación describimos la solcuión de la ecuación de Schrödinger usando el método de Ritz y base de funciones de Esta base parece ser una buena elección para la ecuación de Schrödinger ya que es una base ortogonal sobre \((-\infty, \infty)\).

Transformando la ecuación en una algebraica

Queremos resolver la ecuación de Schrödinger independiente del tiempo

\begin{equation*} \left[-\frac{1}{2}\nabla^2 + V(x)\right] \psi = E\psi\, , \end{equation*}

donde estamos usando unidades naturales ya que son una buena elección para cálculos numéricos.

Resolver esta ecuación es equivalente a resolver la siguiente ecuación variacional

\begin{equation*} \delta \Pi[\psi] = 0\, , \end{equation*}

con

\begin{equation*} \Pi[\psi] = \frac{1}{2} \langle \nabla \psi, \nabla\psi\rangle + \langle \psi, V(x) \psi\rangle - E\langle \psi, \psi\rangle \, , \end{equation*}

con \(\psi\) la función de onda, \(V(x)\) el potencial y \(E\) la energía. Esta formulación variacional es equivalente a la ecuación de Schrödinger independiente del tiempo, y \(E\) funciona como un multiplicador de Lagrange que garantiza que la probabilidad sobre todo el dominio sea 1.

Podemos expandir la función de onda en la base ortogonal

\begin{equation*} \psi = \sum_{n=0}^N c_n u_n(x)\, , \end{equation*}

donde \(u_n(x) \equiv \mu_n H_n(x) e^{-x^2/2}\) es una función de Hermite normalizada, \(\mu_n\) es el inverso de la magnitud del \(n\)-ésimo polinomio de Hermite

\begin{equation*} \mu_n = \frac{1}{\sqrt{\pi^{1/2} n! 2^n}}\, , \end{equation*}

y \(c_n\) son los coeficientes de la expansión. Esta representación es exacta en el límite \(N \rightarrow \infty\).

Si remplazamos la expansión en el funcional, obtenemos

\begin{equation*} \Pi_N = \sum_{m=0}^N\sum_{n=0}^N c_m c_n\left[ \frac{1}{2} \langle \nabla u_m, \nabla u_n\rangle + \langle u_m, V(x) u_n\rangle - E^N \delta_{mn}\right]\, . \end{equation*}

El integrando que involucra las dos derivadas sería

\begin{align*} u_m' u_n' =& \left[2m \frac{\mu_{m-1}}{\mu_m}u_{m-1} - x u_m\right] \left[2n \frac{\mu_{n-1}}{\mu_n}u_{n-1} - x u_n\right]\\ =& 4mn\frac{\mu_{m-1} \mu_{n-1}}{\mu_m \mu_n} u_{n-1} u_{m-1} - 2m\frac{\mu_{m-1}}{\mu_{m}}x u_{m-1} u_n\\ &- 2n\frac{\mu_{n-1}}{\mu_{n}}x u_{n-1} u_m + x^2 u_m u_n \end{align*}

Entonces, el término de la energía cinética sería

\begin{align*} \langle \nabla u_m, \nabla u_n \rangle =& 4mn\frac{\mu_{m-1} \mu_{n-1}}{\mu_m \mu_n} \langle u_{n-1}, u_{m-1}\rangle - 2m\frac{\mu_{m-1}}{\mu_{m}} \langle u_{m-1}, x u_n\rangle\\ &- 2n\frac{\mu_{n-1}}{\mu_{n}} \langle u_{m}, x u_{n - 1}\rangle + \langle u_m, x^2 u_n\rangle\\ =& 4mn \frac{\mu_{m-1}^2}{\mu_m^2}\delta_{mn} - 2m \frac{\mu_{m-1}}{\mu_m} \alpha_{m-1, n} - 2n \frac{\mu_{n-1}}{\mu_n} \alpha_{m, n-1} + \beta_{mn} \, , \end{align*}

con

\begin{equation*} \alpha_{m,n} \equiv \langle u_{m}, x u_n\rangle = \begin{cases} \sqrt{\frac{n + 1}{2}} & m=n +1\\ \sqrt{\frac{n}{2}} & m=n - 1\\ 0 & \text{otherwise}\end{cases}\, , \end{equation*}

\begin{equation*} \beta_{m,n} \equiv \langle u_{m}, x^2 u_n\rangle = \begin{cases} \frac{\sqrt{n(n-1)}}{2} & m = n - 2\\ \frac{2n + 1}{2} & m = n \\ \frac{\sqrt{(n+1)(n+1)}}{2} & m = n + 2 \\ 0 & \text{otherwise}\end{cases}\, . \end{equation*}

El funcional se reescribe como

\begin{align*} \Pi_N =& \sum_{m=0}^N \sum_{n=0}^N c_m c_n \left[2mn \frac{\mu^2_{m-1}}{\mu^2_m}\delta_{mn} - m\frac{\mu_{m-1}}{\mu_m}\alpha_{m - 1, n} - n\frac{\mu_{n-1}}{\mu_n}\delta_{m, n-1} \right.\nonumber \\ &\left. - \frac{1}{2}\beta_{mn} + \langle u_m, V(x) u_n\rangle - E^N \delta_{mn}\right] \, . \end{align*}

Tomando la variación

\begin{equation*} \delta \Pi_N = 0\, , \end{equation*}

que en este caso es equivalente a

\begin{equation*} \frac{\partial \Pi_N}{\partial c_i} = 0\quad \forall i=0, 1, \cdots N\, , \end{equation*}

lleva a

\begin{equation*} [H]\lbrace c\rbrace = E^N\lbrace c\rbrace \, , \end{equation*}

donde las componentes de la matriz \([H]\) están dadas por

\begin{equation*} H_{mn} = 2mn \frac{\mu^2_{m-1}}{\mu^2_m}\delta_{mn} - m\frac{\mu_{m-1}}{\mu_m}\alpha_{m - 1, n} - n\frac{\mu_{n-1}}{\mu_n}\delta_{m, n-1} - \frac{1}{2}\beta_{mn} + \langle u_m, V(x) u_n\rangle\, . \end{equation*}

La última integral se puede calcular usando la cuadratura de Gauss-Hermite. Y necesitaremos más puntos de Gauss si queremos integrar polinomios de orden alto. Este método funciona bien para funciones que pueden ser aproximadas por polinomios.

Ejemplos

Una implementación en Python de este método se puede encontrar en este repo.

Para todos los ejemplos usamos las siguientes importaciones

from __future__ import division, print_function
import numpy as np
from hermite_QM import *

Oscilador armónico cuántico

En este caso el potencial (normalizado) está dado por

\begin{equation*} V(x) = \frac{1}{2} x^2 \end{equation*}

y los valores propios exactos normalizados son

\begin{equation*} E_n = n + \frac{1}{2} \end{equation*}

El siguiente bloque de código calcula los primeros 10 valores propios y grafica los estados propios correspondientes

potential = lambda x: 0.5*x**2
vals, vecs = eigenstates(potential, nterms=11, ngpts=12)
print(np.round(vals[:10], 6))
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
plot_eigenstates(vals, vecs, potential);

con resultados

[ 0.5  1.5  2.5  3.5  4.5  5.5  6.5  7.5  8.5  9.5]

Potencial de valor absoluto

potential = lambda x: np.abs(x)
vals, vecs = eigenstates(potential)
print(np.round(vals[:10], 6))
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
plot_eigenstates(vals, vecs, potential, lims=(-8, 8));

con resultados

[ 0.811203  1.855725  2.57894   3.244576  3.826353  4.38189   4.895365
  5.396614  5.911591  6.421015]

Potencial cúbico

potential = lambda x: np.abs(x/3)**3
vals, vecs = eigenstates(potential)
print(np.round(vals[:10], 6))
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
plot_eigenstates(vals, vecs, potential, lims=(-6, 6));

con resultados

[ 0.180588  0.609153  1.124594  1.681002  2.272087  2.889805  3.530901
  4.191962  4.871133  5.566413]

Oscilador armónico con perturbación cuártica

potential = lambda x: 0.5*x**2 + 0.1*x**4
vals, vecs = eigenstates(potential, nterms=20, ngpts=22)
print(np.round(vals[:10], 6))
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
plot_eigenstates(vals, vecs, potential, lims=(-5, 5))

con resultados

[  0.559146   1.769503   3.138624   4.628884   6.220303   7.899789
   9.658703  11.489094  13.38638   15.361055]

Un notebook de Jupyter con los ejemplos se puede encontrar acá.

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