Pony of Shadows

Uncertainty is Fascinating.


时间演化算符的形式解

定义演化算符$U(t)$满足: $$ |\psi(t)\rangle=U(t,t_0)|\psi(t_0)\rangle $$ 容易得到下面的结论:

  • $U(t)$是幺正算符。
  • 当$H$不显含时间时,$U(t,t_0)=\mathrm{e}^{-\frac i\hbar (t-t_0)}$

下面我们看$H(t)$显含时间的情况。

将$U(t)$的定义式代入薛定谔方程,可得: $$ i\hbar\frac\partial{\partial t}U(t,t_0) = HU(t,t_0) $$ 上式两边对$t$积分,得:

$$ U(t,t_0)\big|_{t_0}^t = -\frac i\hbar \int_{t_o}^{t}H(t_1)U(t_1,t_0)\mathrm{d}t_1 $$ $$ U(t,t_0) = \hat{I} -\frac i\hbar \int_{t_o}^{t}H(t_1)U(t_1,t_0)\mathrm{d}t_1 $$

$t$可以取一系列值$t\ge t_1\ge t_2 \ge \cdots \ge t_n\ge t_0$, 于是可以按上式从$U(t,t_0)\Leftarrow U(t_1,t_0)$开始不停地迭代到$U(t,t_0)\Leftarrow U(t_0,t_0)=\hat{I}$,得到形式上的解。

下面我们不用纸笔,思考一下这个公式的迭代过程:

  • 积分中的U会在每次迭代被单位I+含U的积分式替换
  • 每次迭代,替换出的I会让全式多出一个含H不含U的项
  • 每次迭代,含U的积分式会被多套一个积分号。
  • 随着n趋向无穷大,$U(t_n,t_0)\rightarrow U(t_0,t_0)=\hat{I}$

那么,我们就能写出迭代的最终结果:

$$ U(t,t_0)=\hat{I}+ \sum_{n=1}^{\infty} \left(-\frac i\hbar\right)^n \int_{t_0}^{t}\mathrm{d}t_1 \int_{t_0}^{t_1}\mathrm{d}t_2 \cdots \int_{t_0}^{t_{n-1}}\mathrm{d}t_n H(t_1)H(t_2)\cdots H(t_n) $$

为了把上面的式子写得更整齐,首先想把积分上限都变成t,引入阶跃函数

$$ \theta(t-t')= \begin{cases} 1, \quad t \ge t' \\ 0, \quad t < t' \end{cases} $$

从而有

$$ \int_{t_0}^{t''}f(t')\mathrm{d}t' = \int_{t_0}^{t}\theta(t''-t')f(t')\mathrm{d}t' $$ $$ U(t,t_0)=\hat{I}+ \sum_{n=1}^{\infty} \left(-\frac i\hbar\right)^n \int_{t_0}^{t}\mathrm{d}t_1 \int_{t_0}^{t}\mathrm{d}t_2 \cdots \int_{t_0}^{t}\mathrm{d}t_n \theta(t_1-t_2)\theta(t_2-t_3)\cdots\theta(t_{n-1}-t_n) H(t_1)H(t_2)\cdots H(t_n) $$
这时候$t\ge t_1 \ge_2 \cdots \ge t_n \ge t_0 $ 的强制规定消失了,$t_1t_2\cdots t_n$现在被积分上下限和所有阶跃函数限制。现在交换其中任何两个$t_i, t_j \ (i,j=1,2,\cdots n)$都不会改变积分值。

定义重排算符$\hat{T}$:

$$ \hat{T}[H(t_1)H(t_2)\cdots H(t_n)]= \sum_{t_1t_2\cdots t_n} \theta(t_1-t_2)\theta(t_2-t_3)\cdots\theta(t_{n-1}-t_n) H(t_1)H(t_2)\cdots H(t_n) $$
上面这个求和对$t_1t_2\cdots t_n$的所有排列(共$n!$个)进行。对一组特定的$t_1t_2\cdots t_n$的特定取值,只有一个求和项不为0。

再看一下上面包含阶跃函数的积分式,由于积分变量交换不改变积分结果,它可以用$\hat{T}$改写成:

$$ U(t,t_0)=\hat{I}+ \sum_{n=1}^{\infty}\frac1{n!} \left(-\frac i\hbar\right)^n \int_{t_0}^{t}\mathrm{d}t_1 \int_{t_0}^{t}\mathrm{d}t_2 \cdots \int_{t_0}^{t}\mathrm{d}t_n \hat{T}[H(t_1)H(t_2)\cdots H(t_n)] $$
至此,我们完成了一堆不同上限积分的相乘到一堆同上限积分相乘的变形。通过交换$\hat{T}$与积分符号,可以进一步简化:
\begin{align} U(t,t_0) &= \hat{I}+\hat{T} \sum_{n=1}^{\infty}\frac1{n!} \left(-\frac i\hbar\right)^n \int_{t_0}^{t}\mathrm{d}t_1 \int_{t_0}^{t}\mathrm{d}t_2 \cdots \int_{t_0}^{t}\mathrm{d}t_n H(t_1)H(t_2)\cdots H(t_n) \\ &= \hat{I}+\hat{T} \sum_{n=1}^{\infty}\frac1{n!} \left(-\frac i\hbar\right)^n \int_{t_0}^{t}\mathrm{d}t_1H(t_1) \int_{t_0}^{t}\mathrm{d}t_2H(t_2) \cdots \int_{t_0}^{t}\mathrm{d}t_nH(t_n) \\ &= \hat{I}+\hat{T} \sum_{n=1}^{\infty}\frac1{n!} \left(-\frac i\hbar\right)^n \left[ \int_{t_0}^{t}H(\tau)\mathrm{d}\tau \right]^n \\ &= \hat{T} \exp\left[ -\frac i\hbar \int_{t_0}^{t}H(\tau)\mathrm{d}\tau \right] \end{align}

参考