Grupo: André Luis Della Valentina, Lucas dos Santos Assmann, Vinícius Bayne Müller
Introdução
A equação de Dirac descreve uma partícula relativística de spin , como o elétron, com estrutura análoga a da equação de Schrödinger. Ela surgiu inicialmente como tentativa de explicar discrepâncias entre experimentos e teoria para o espectro do átomo de hidrogênio, possibilitando correções para o cálculo da energia do elétron em diferentes níveis (as chamadas correções de estrutura fina). Além disso, por meio dela foi possível prever a existência de antimatéria: descrevendo o elétron, ela também descreve o pósitron.
A fim de compatibilizar a Mecânica Quântica com a Relatividade Especial, a equação diferencial parcial é de primeira ordem tanto no tempo quanto no espaço (diferentemente da equação de Schrödinger, que é de segunda ordem no espaço). A equação de Dirac pode ser escrita de diversas formas; aqui, apresentamo-la explicitamente como um sistema de EDPs acopladas, mais conveniente para os propósitos do trabalho.
Assim como a equação de Schrödinger, a construção da equação de Dirac vem a partir do operador Hamiltoniano, que descreve a evolução temporal do estado quântico em questão:
onde, como anteriormente, os autovalores de correspondem aos valores possíveis de energia que o sistema pode assumir.
A mudança com relação à Mecânica Quântica não relativística acontece quando consideramos a energia relativística da partícula:
Assim, o Hamiltoniano é modificado para representar a medida da energia relativística total.
Diferentemente da equação de Schrödinger, aqui não representa apenas uma função de onda, mas sim um conjunto de quatro delas. Usando a notação
,
as componentes de representam as funções de onda associadas ao elétron e ao pósitron: () representa a função de onda do elétron com spin up (down), e () representa a função de onda do pósitron com spin up (down). O objeto é chamado de spinor.
Dedução da equação de Dirac em uma e duas dimensões
Consideraremos neste trabalho a equação de Dirac em uma e duas dimensões, e . A escolha dessas coordenadas se dá pela conveniência do acoplamento das EDPs: nesse caso, as quatro equações acopladas passam a ser acopladas duas a duas, facilitando o estudo do sistema.
Construção do Hamiltoniano completo
Consideremos uma partícula sob ação de um potencial (onde ), que afeta a energia potencial da partícula, e de um potencial "escalar" , que afeta a massa de repouso da mesma. Seguindo uma das propostas possíveis para o Hamiltoniano, temos
onde ; e são matrizes 4x4 adimensionais e é o vetor momento linear da partícula.
Pode-se mostrar que e devem satisfazer certos vínculos, limitando as escolhas possíveis para essas matrizes. A escolha mais simples e usualmente adotada consiste em tomar
Sendo , podemos escrever o produto escalar como
Portanto, em notação matricial o Hamiltoniano pode ser escrito como
Unidades naturais e redução para duas dimensões
A fim de simplificar o formalismo, adotamos as chamadas "unidades naturais", onde . Note que isso equivale a reescalar as quantidades físicas do problema por um fator adequado. Ao fazer , também assumimos que a partícula está no limite relativístico.
Além disso, queremos estudar o problema em duas dimensões. Observamos que ; logo, . Portanto, temos o Hamiltoniano simplificado
Forma explícita final
Retornando ao problema original, queremos resolver
Novamente utilizando a notação matricial, obtemos
Realizando a multiplicação matricial, pode-se ver que se obtém dois sistemas acoplados: com e com . Escolhendo o sistema de com :
Simplificando e isolando a derivada temporal, obtemos por fim
Por fim, a equação em uma dimensão () é facilmente obtida: basta fazer
Discretização
A equação de Dirac 1D pode ser escrita, na forma matricial, como
onde e é matriz identidade de dimensão 2. As matrizes de Pauli são escritas, aqui, como e .
Para discretizar uma equação diferencial parcial como essa, é necessário discretizar o espaço e o tempo. Convenciona-se como um passo finito de tempo e como um passo finito no espaço, de tal forma que , onde são números inteiros. Define-se a notação e também . Discretiza-se as derivadas parciais explicitamente com uma expansão em série de taylor da própria função:
Considerando uma derivada discretizada e truncando na primeira ordem:
O processo é completamente análogo para a derivada espacial, porém para facilitar a aplicação do método mantém-se o espaço centrado em , em outras palavras faz-se uma expansão em torno de , obtendo:
Com isso, obtém-se uma equação para um método explícito no tempo da equação de Dirac 1D.
Pode-se também desenvolver um método implícito no tempo fazendo a expansão de em torno de , obtendo:
Ao aplicar esta aproximação na equação discretizada basta dar um passo a frente em todos os elementos, obtendo um método implícito no tempo, já que há dependência com .
Método de Crank-Nicolson
O método de Crank-Nicolson (CN) consiste em uma média entre um método explícito e outro implícito no espaço. Utilizar-se-á a notação para representar justamente a média entre ambos os métodos, ou seja:
Define-se a notação:
Dessa maneira, enuncia-se o método CN para a equação de Dirac 1D como:
,
onde são as discretizações explícitas das derivadas.
Para que seja possível aplicar e estudar o método, é necessário passar da notação matricial para escalar:
Isolando cada tempo em um lado da igualdade:
Abrindo as matrizes e e operando-as sobre o vetor na equação, tem-se:
Pode-se realizar as operações matriciais e escrever duas equações escalares. Para facilitar a notação, utiliza-se e :
Tem-se então um número de equações onde é o número de elementos do espaço discretizado. Portanto o primeiro termo das duas equações gera uma matriz diagonal, pois multiplica os termos espaciais dependentes de ; já o segundo termo gera uma matriz tridiagonal com diagonal principal nula. Nota-se que os primeiros termos dos dois lados da igualdade são o conjugado um do outro: define-se, portanto, e .
Considerando que o potencial é só função da posição, escreve-se o método como:
,
onde
.
Por fim, pode-se escrever o método resolvendo o sistema
,
onde , , , , e .
Com isso, e com condições iniciais e de contorno bem estabelecidas, já é possível aplicar o método, dado que todas essas matrizes dependem somente dos parâmetros do sistema.
Estabilidade Crank-Nicolson
Utilizar-se-á o método de von Neumann para analisar a estabilidade do método de Crank-Nicolson para a equação de Dirac unidimensional. Para tanto, supõe-se que a função pode ser dada pela série de Fourier
Devido à independência linear de cada termo do somatório, ao substituir na equação do método haverá uma equação para cada ente do somatório. Se , então pode-se dizer que o método estável, já que dessa forma garante-se uma não divergência.
Aplica-se um termo geral da série de índice no método CN para a equação de Dirac 1D:
Divide-se tudo por e isola-se :
Nota-se que os termos que multiplicam o fator são o conjugado um do outro. Define-se como a componente l escalarda multiplicação da matriz pelo vetor :
,
onde é sempre diferente de zero, visto que a parte real é dada por uma matriz identidade constante.
Mostra-se, portanto, que a razão entre os coeficientes da série de Fourier nunca diverge, ou seja, o método é incondicionalmente estável.
Simulações em Julia
Fez-se simulações do método de Crank-Nicholson para a equação de Dirac unidimensional em três configurações de potenciais diferentes: Nulo (Partícula Livre), Poço Infinito, Oscilador Harmônico Simples.
Para todos os casos utilizou-se uma condição inicial de um pacote gaussiano de desvio padrão sob uma das componentes de e outra nula, o quadrado deste deve ter área unitária dentro da malha utilizada, por isso a constante de normalização deve ser .
Segue trecho do código comum a todos as simulações realizadas, a única diferença é que em um caso do OHS o pacote gaussiano é deslocado do meio da malha para a posição:
using Plots
using LaTeXStrings
using LinearAlgebra
using Integrals
function init(x, sigma)
arg1 = @. ((-(x-25)^2)/(2*sigma^2))
arg2 = 1/sqrt(sqrt(pi)*sigma)
return arg2*exp.(arg1) ##Inicializo com um pacote gaussiano
end
function OHS(V,x, k)
V = @. 0.5*k*(x-25)^2
return V
end
function poco(V, h)
#Quero colocar nas posições 18 e 32
V[round(Int64, 18/h)] = 100000
V[round(Int64, 32/h)] = 100000
return V
end
##Matrizes do método de Crank-Nicholson
function matriz(dt,h,L, V)
A = Diagonal(ones(L).*(1 .+ im*dt*0.5.*(V.+1)))
B = LinearAlgebra.Tridiagonal(ones(L-1).*(-dt/(4*h)), zeros(L), ones(L-1).*(dt/(4*h)))
C = Diagonal(ones(L).*(1 .+ im*dt*0.5.*(V.-1)))
A = Array(A)
B = Array(B)
C = Array(C)
A_i = inv(A)
B_i = inv(B)
C_i = inv(C)
AiB = A_i*B
CiB = C_i*B
D = B_i*conj(A) + CiB
E = I(L) + C_i*conj(C)
F = B_i*A -CiB
G = A_i*conj(A) + I(L)
H = AiB + B_i*conj(C)
J = AiB - B_i*conj(C)
F_i = inv(F)
J_i = inv(J)
K = F_i*D
L = F_i*E
M = J_i*G
N = J_i*H
return K, L, M, N
end
function CN(size, h, tsize, V, dt, ci)
f = zeros(Complex, tsize, size) #Cada linha representa vetor posição em um tempo diferente. ## phi 1
g = zeros(Complex, tsize, size) ##phi 4
A, B, C, D = matriz(dt, h, size, V) #Matrizes do método Crank-Nicholson
f[1, :] = ci ##Condição Inicial
g[1, :] = zeros(size)
##Condições de Contorno
f[:, 1] = zeros(tsize)
f[:, end] = zeros(tsize)
g[:, 1] = zeros(tsize)
g[:, end] = zeros(tsize)
i=2 #Não interfiro nos contornos
while i<tsize
f[i, :] = A*f[i-1, :] - B*g[i-1, :]
g[i, :] = C*f[i-1, :] - D*g[i-1, :]
i+=1
end
return f, g
end
Partícula Livre
Aplicou-se o código demonstrado com potencial nulo para simular o caso da partícula livre, segue abaixo código utilizado para gerar a animação:
function main()
L = 50 #Dimensão espacial matriz
k=0.1 #"Constante Elástica" do oscilador harmônico
sigma = 1 #Largura do pacote gaussiano
dt = 0.02
size= 10*L
h = L/size ##Passo espacial
tmax = 15
tsize = round(Int64, tmax/dt) #Tamanho do vetor tempo
t = LinRange(0, tmax, tsize)
x = LinRange(0, L, size)
V = zeros(size)
xi = init(LinRange(0, L, size), sigma) #Condição inicial pacote gaussiano
f,g =CN(size,h,tsize, V, dt,xi)
i=1
anim = @animate while i<=tsize
f_real = real(f[i, :])
f_imag = imag(f[i, :])
g_real = real(g[i, :])
g_imag = imag(g[i, :])
probf = abs2.(f[i, :])
probg = abs2.(g[i, :])
prob = probf + probg
p=plot(x, probf, label=L"$|\phi_1|^2$", legendfont=font(15))
plot!(x, probg, label=L"$|\phi_4|^2$", legendfont=font(15))
titulo = "Partícula Livre"*", "*L"$\sigma=$"*string(sigma)*", "* L"$dt=$"*string(dt)* ", " *L"$t=$" * string(round(t[i], digits=3))
plot!(title=titulo,
xlabel = "x",
xlim=(0,50),
xticksfont = font(13),
ticksfontsize = 10,
ylim=(0,1),
yticksfont=font(13),
)
i+=1
end
arquivo = "diracfree.gif"
gif(anim, arquivo, fps=30)
end
main()
Nota-se que mesmo que seja nula no início, a existência da partícula já gera a outra. O comportamento é de dispersão, ou seja, a tendência é que a posição fique cada vez menos definida pois esta vai à uma velocidade constante (Potencial nulo). Nota-se que as bordas estão longe o suficientes na escala de tempo utilizada, o que faz com que elas não afetem a simulação.
Poço Infinito
Referências
- The quantum theory of the electron. Proceedings of the Royal Society of London A, v. 117, n. 778, p. 610–624, fev. 1928.
- SAKURAI, J. J. Mecânica quântica moderna. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2012.
- BAO, W. et al. Numerical Methods and Comparison for the Dirac Equation in the Nonrelativistic Limit Regime. Journal of Scientific Computing, v. 71, n. 3, p. 1094–1134, jun. 2017.
- SOFF, G. et al. Solution of the Dirac Equation for Scalar Potentials and its Implications in Atomic Physics. Zeitschrift für Naturforschung A, v. 28, n. 9, p. 1389–1396, 1 set. 1973.
- THALLER, B. The Dirac equation. Berlin: Springer, 2010.