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lectures:変数分離

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lectures:変数分離 [2020/08/24 15:47] kimilectures:変数分離 [2022/08/23 13:34] (現在) – 外部編集 127.0.0.1
行 36: 行 36:
 \end{align} \end{align}
 $$ $$
-なわち+これを整理ると
 $$\begin{align} $$\begin{align}
 &\left( &\left(
行 53: 行 53:
 \end{align} \end{align}
 $$ $$
 +両辺を$\varphi_x(x)\varphi_y(y)\varphi_z(z)$で割ると 
 +$$ 
 +\begin{align} 
 +&\left( 
 +-\frac{\hbar^2}{2m}\frac{1}{\varphi_x(x)}\frac{\partial^2\varphi_x(x)}{\partial x^2} 
 ++V_x(x) 
 +\right)\\ 
 +&+\left( 
 +-\frac{\hbar^2}{2m}\frac{1}{\varphi_y(y)}\frac{\partial^2\varphi_y(y)}{\partial y^2} 
 ++V_y(y) 
 +\right)\\ 
 +&+\left( 
 +-\frac{\hbar^2}{2m}\frac{1}{\varphi_z(z)}\frac{\partial^2\varphi_z(z)}{\partial z^2} 
 ++V_z(z) 
 +\right) 
 +=E 
 +\end{align} 
 +$$ 
 +この第一、第二、第三の各項はそれぞれ $x$,$y$, $z$ だけの関数であり、それらの和が定数にな 
 +るためにはそれぞれが定数でなければならない。そこでその定数をそれぞれ$E_x$, $E_y$, $E_z$と 
 +おく、すなわち 
 +$$ 
 +\begin{align} 
 +-\frac{\hbar^2}{2m}\frac{1}{\varphi_x(x)}\frac{\partial^2\varphi_x(x)}{\partial x^2} 
 ++V_x(x)&=E_x\\ 
 +-\frac{\hbar^2}{2m}\frac{1}{\varphi_y(y)}\frac{\partial^2\varphi_y(y)}{\partial y^2} 
 ++V_y(y)&=E_y\\ 
 +-\frac{\hbar^2}{2m}\frac{1}{\varphi_z(z)}\frac{\partial^2\varphi_z(z)}{\partial z^2} 
 ++V_z(z)&=E_z\\ 
 +\end{align} 
 +$$ 
 +とおくと、$E=E_x+E_y+E_z$ となる。 
 +また、上式はそれぞれ 
 +$$ 
 +\begin{align} 
 +-\frac{\hbar^2}{2m}\frac{\partial^2\varphi_x(x)}{\partial x^2} 
 ++V_x(x)\varphi_x(x)&=E_x\varphi_x(x)\\ 
 +-\frac{\hbar^2}{2m}\frac{\partial^2\varphi_y(y)}{\partial y^2} 
 ++V_y(y)\varphi_y(y)&=E_y\varphi_y(y)\\ 
 +-\frac{\hbar^2}{2m}\frac{\partial^2\varphi_z(z)}{\partial z^2} 
 ++V_z(z)\varphi_z(z)&=E_z\varphi_z(z)\\ 
 +\end{align} 
 +$$ 
 +と書き直すことができ、これらは座標ごとの一次元の時間に依存しないシュレディンガー方程式に 
 +なっている。
lectures/変数分離.1598251647.txt.gz · 最終更新: 2022/08/23 13:34 (外部編集)

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