分类:量子非平衡统计基本问题
研究背景和问题
平衡态统计力学从Boltzman正则系统(或者巨正则系统)的平衡态分布开始,[math]\displaystyle{ \rho=e^{-\beta H}\frac{1}{Z} }[/math]。其中[math]\displaystyle{ {Z}=tr\left(e^{-\beta H}\right) }[/math]是归一化因子。这个分布函数的正确性是可以由实验检验的。那么,理论上,这个分布函数能不能证明,在什么条件下,系统会处在这样一个平衡态上?这就是平衡态统计力学的基本问题。目前并没有得到回答。
来到非平衡,首先,我们连这样的能够通过实验检验的经验公式都没有。其次,由于我们不知道上面的平衡分布的条件和推导过程,我们也没有办法通过修改相应的条件来得到非平衡分布。尽管,我们还有有一个大概的图景的:当系统处在一个热浴(具有一个温度、一个化学势,热浴能够和系统交换能量和粒子)的时候,系统的长时状态是热平衡;当系统连着两个热浴的时候,系统的长时状态是非平衡定态,系统内部存在能量或者物质的流。可是,我们并不知道如何运用这样的图景。另外,还有一个逻辑上的根本问题,那个热浴又怎么来的——本身是一个具有特定宏观参数(温度、化学势)的平衡大系统?难道通过另一个更大的系统,那那个系统的平衡态又是如何保证的?
因此,这平衡统计力学的基本问题和非平衡定态的统计力学基本问题这两个问题是联系在一起的,目前来说,都没有得到解决。解决了条件和推导的问题,我们至少就有了一个能够在给定的情况下,计算出来非平衡定态的框架,就可以做实验检验了。
另一条部分解决问题的思路
在我们自己的工作里,我们先不去回答上面的根本问题,而是直接用上面的大概图景:能不能在假定一个热浴的情况下把平衡态分布函数推导出来,然后对两个热浴的情形用同样的推导,来得到非平衡定态。这个技术叫做投影算符技术(参考[1]及其文献)。
我们先用简单的系统——完全能够解析上求出来本征态的系统——来从理论上尝试了这样的道路,发现:在单个热浴的时候确实能够把平衡态计算出来,并且在推广到两个热浴的时候,仍然能够完成这个计算。当然,这个想法在我们自己的工作之前就已经被提出来和实现[2](更多文献综述请参考[1])。
接着,当我们用同样的思路来解决更加一般的系统的非平衡定态的计算的时候,我们遇到了计算技术的问题:具有相互作用的不能通过解析方法求出来本征态的系统的非平衡定态的计算,需要求解一个非常高维的方程。例如对于一个[math]\displaystyle{ N }[/math]个自旋的量子系统,我们需要求解一个[math]\displaystyle{ 4^{N}\times 4^{N} }[/math]的矩阵的本征向量问题或者矩阵逆问题。在一般的量子力学里面,计算任务是求解一个[math]\displaystyle{ 2^{N} \times 2^{N} }[/math]的矩阵的本征值问题。因此,计算的难度比通常的量子力学问题还要整整翻一番(其实是翻两番)。
于是,理论问题就成了计算问题。联系到高维量子力学系统的求解,我们在这里同样把量子态的演化和定态的问题,变成了Green函数的演化和定态的问题。于是,我们发现,之前的通过无相互作用系统来求解相互作用系统Green函数的方法,在这里,都可以迁移过来了。因此,实际上,这个计算问题就成了非平衡系统的Green函数计算问题[1]。
在完成这个工作之后,我们注意到,实际上,求解量子方程除了Green函数,还有另一种方法:把量子算符方程转化为经典随机微分方程。于是,我们同样把量子算法的非平衡定态的演化方程转化成了随机经典微分方程。做了初步的探索,发现计算量大大减少了,能够得到近似正确的值[1]。
进一步工作
参考文献
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