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2.21 本征向量和本征值

2.21 本征向量和本征值

作者: 莎野椰 | 来源:发表于2020-06-15 20:33 被阅读0次

https://www.youtube.com/watch?v=5sHCGsEYtLE&list=PL65jGfVh1ilueHVVsuCxNXoxrLI3OZAPI&index=35&t=4s

前言

还记得学量子化学时每次本征值本征值的搞的我都头都大了,这节我们就来复习一下线性数学中最重要的本征向量和本征值是啥?然后看看它在量子力学中的重要应用。

1. 一个坐标变换中的特殊向量

  • 假设一个正方形(左图)向一个平行四边形变换(右图)


    image.png
    • 黄色向量方向没变,长度变长
    • 蓝色向量方向变了,长度变长
    • 存在粉色向量,方向不变,长度也不变;(神奇)

那么以上的向量中粉色和黄色为本征向量本征eigen来源德语,它的意思是自身的,或固有的,独特的

2. 本征值和本征向量

思考量子力学中的常用表达式:
\hat T |\alpha \rangle = \lambda |\alpha \rangle

  • 写成线性代数中的形式:
    Ta=\lambda a
    Ta - \lambda a = 0
    (T-\lambda 1) a = 0

  • 其中\lambda为本征值a就是本征向量

  • 计算本征值
    \underbrace{(T-\lambda 1)}_{A}a = 0

  • 假设A矩阵是可逆的,那么
    A^{-1}A a = A^{-1} 0 \Rightarrow a =0,搞了半天向量是0,全都是0,这就没啥意思了。所以A一定要是不可逆的,即det(T-\lambda 1) = 0

  • 利用上述公式可以计算得到本征值\lambda的取值

    • 假如行列式是n×n矩阵\rightarrown阶行列式
    • 得到n个本征值(不一定都不相同)
  • 举例
    求下列矩阵的本征值\begin{pmatrix} 1 & -i\\ i & -1 \\ \end{pmatrix}
    根据上面的推导得到行列式如下:\begin{pmatrix} 1-\lambda & -i \\ i & -a-\lambda \\ \end{pmatrix}=0
    \Rightarrow -(1-\lambda)(1+\lambda) - (i)(-i) = 0
    \Rightarrow -1+\lambda^2 -a = 0
    \Rightarrow \lambda = \pm \sqrt2

  • 以上就是本征值的求法,那么如何求本征向量呢
    \lambda = \sqrt 2带入上面的等式中(A-\lambda 1) a =0中:
    \begin{pmatrix} 1-\sqrt2 & -i \\ i & -a-\sqrt2 \\ \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x\\ y\\ \end{pmatrix}= \begin{pmatrix} 0\\ 0\\ \end{pmatrix}
    \Rightarrow \begin{cases} (1-\sqrt2)x - iy = 0 \ \ \ \ \ \ (1) \\ ix - (1+\sqrt 2)y = 0 \ \ \ \ \ \ (2) \\ \end{cases}
    求解上述二元一次方程组:

    • 根据方程组2得到:x = -i(1+\sqrt2)y带入方程组1,得到iy-iy=0(没啥意义)(所以通过求解方程组仅得到了x与y的关系)
    • 当\lambda = \sqrt 2 时,本征向量等于(x, -i(1- \sqrt 2)x)
    • 同理也可以得到当\lambda = \sqrt 2 时的本征向量

3. 对角化

  • 回忆一下上节讲的那个坐标系变换:

    • 算符\hat A用basis1可以表示成矩阵A,也可以用本征基矢表示成A' = \begin{pmatrix} \lambda_1 & 0 \\ 0 & \lambda_2 \\ \end{pmatrix}
      image.png
  • 那么根据上节推导:

A'=S^{-1}AS =\begin{pmatrix} \lambda_1 & \cdots & 0 \\ 0 & \lambda_2 & \vdots\\ 0 & \cdots & \lambda_n \\ \end{pmatrix}

  • 看到这想必有人和我一样懵了:为啥矩阵对角化出来的就一定是本征值呢?

    • 于是我开始查资料发现一篇知乎上的文章解决了我的疑惑,结合本人的理解,整理如下:

      知乎托比欧
    • 关于为什么矩阵A可以乘到矩阵S里面去:
      矩阵的乘法可以理解成坐标变换,比如两个矩阵A 和S 相乘: AS 代表的是,先将坐标按照矩阵S进行一个坐标变换,然后再按矩阵A再进行一次坐标变化。(注意顺序是从右往左)

      image.png
    • 接下来上述方程可以接着化为:

image.png
  • 即:AS = S A' \\ \Rightarrow A' = S^{-1} A S
  • 注意了,上式说明:矩阵可以对角化的前提是S有逆矩阵,S有逆矩阵的前提是det(S) \neq 0, S的行列式非零的前提条件是特征向量(S中的每一竖列)非线性相关,即特征值都不相同。

4. 厄米变换

  • 回忆一下:厄米变换的本质就是转置加共轭后矩阵不变

    • 矩阵沿中间线对称

    • 复数都分布在中间线两边对称位置(符号相反)

  • 厄米变换的特性:

    • a^{+} A b \Rightarrow [A^+ a ] b\\ 即 \langle \alpha | \hat A \beta \rangle = \langle \hat A \alpha | \beta \rangle
    • 这样理解:
      • 你看下图,两边a和A行列相乘,当A的转置(共轭)都相等的时候,其实本质是一样的。


        image.png
  • 根据上面的特性可以得到厄米矩阵的一般性质:
    其中\hat T | \alpha \rangle = \lambda | \alpha \rangle

    • 如果A为厄密矩阵,A的本征值为实数
      证明:首先

    \langle \alpha | \hat T \alpha \rangle = \langle \alpha | \lambda \alpha \rangle = \lambda \langle \alpha | \alpha \rangle

    其次
    \langle \alpha | \hat T \alpha \rangle = \langle \hat T \alpha | \alpha \rangle = \langle \lambda \alpha | \alpha \rangle = \lambda^* \langle \alpha | \alpha \rangle
    就是说:由于厄米矩阵的转置共轭等于自己本身,所以根据这个性质推导出来: \lambda \langle \alpha | \alpha \rangle = \lambda^* \langle \alpha | \alpha \rangle,只有实数的共轭等于自身呀,所以\lambda肯定是实数。

    • A的不同本征向量(对应的本征值也不同)是相互正交的
      这就不打字了,看下图,就是说只有当\alpha 和 \beta正交,下面的等式才能成立! image.png

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