{E n ( k 0 ) + h2 2m (k2 k 2 0 )}δ nn + h m ( k k 0 ) p nn. c nn = E n ( k)c nn (1) gdzie ( r)d 3 r

Podobne dokumenty
u nk = n c nn u n 0 wyznacza siȩ empirycznie (elementy przejść) lub próbuje oszacować w obliczeniach typu ab initio Rachunek zaburzeń Löwdina

Metody obliczeniowe chemii kwantowej oparte na funkcji falowej. Dla uk ladu N elektronów i K j ader atomowych hamiltonian przyjmuje postać:

Oddzia lywania miedzycz. jony molekularne lub atomy. edzy A i B:

Sterowalność liniowych uk ladów sterowania

CHEMIA KWANTOWA MONIKA MUSIA L. Ćwiczenia. mm

OPTYKA KWANTOWA Wykład dla 5. roku Fizyki

Monika Musia l. METODA MIESZANIA KONFIGURACJI Configuration Interaction (CI) (ujȩcie wyznacznikowe)

Mnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym

Metody obliczeniowe chemii teoretycznej

Równania różniczkowe cz astkowe rzȩdu pierwszego

Przekształcanie równań stanu do postaci kanonicznej diagonalnej

Dyskretne modele populacji

Liczby zespolone, liniowa zależność i bazy Javier de Lucas. a d b c. ad bc

Dyskretne modele populacji

P (x, y) + Q(x, y)y = 0. g lym w obszrze G R n+1. Funkcje. zania uk ladu (1) o wykresie przebiegaja

Wzory Viete a i ich zastosowanie do uk ladów równań wielomianów symetrycznych dwóch i trzech zmiennych

STYSTYSTYKA dla ZOM II dr inż Krzysztof Bryś Wykad 1

Zaawansowane metody numeryczne

Struktura elektronowa czasteczek. przybliżenie Borna-Oppenheimera. równania Schrödingera dla elektronów przy ustalonym po lożeniu jader

CHEMIA KWANTOWA MONIKA MUSIA L METODA HÜCKLA. Ćwiczenia. mm

Mnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym

Zadania o liczbach zespolonych

Teoria funkcjona lu g Density Functional Theory (DFT)

Ekonomia matematyczna i dynamiczna optymalizacja

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego

w = w i ξ i. (1) i=1 w 1 w 2 :

STATYSTYKA MATEMATYCZNA dla ZPM I dr inż Krzysztof Bryś wyk lad 1,2 KLASYCZNY RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA

celu przyjmijmy: min x 0 = n t Zadanie transportowe nazywamy zbilansowanym gdy podaż = popyt, czyli n

po lożenie cz astki i od czasu (t). Dla cz astki, która może poruszać siȩ tylko w jednym wymiarze (tu x)

TEORIA FUNKCJONA LÓW. (Density Functional Theory - DFT) Monika Musia l

wartość oczekiwana choinki

Sterowanie optymalne dla uk ladów nieliniowych. Zasada maksimum Pontriagina.

Foliacje symetralnymi w zespolonej przestrzeni hiperbolicznej

y 1 y 2 = f 2 (t, y 1, y 2,..., y n )... y n = f n (t, y 1, y 2,..., y n ) f 1 (t, y 1, y 2,..., y n ) y = f(t, y),, f(t, y) =

Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach. Określenie wyznacznika

Podstawowe metody i przybliżenia: metoda wariacyjna, rachunek zaburzeń

Modele kp wprowadzenie

ci agi i szeregi funkcji Javier de Lucas Ćwiczenie 1. Zbadać zbieżność (punktow a i jednostajn a) ci agu funkcji nx 2 + x

Pierwsze kolokwium z Matematyki I 4. listopada 2013 r. J. de Lucas

Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera

Funkcje wielu zmiennych

[ A i ' ]=[ D ][ A i ] (2.3)

MATEMATYKA REPREZENTACJA LICZB W KOMPUTERZE

Matematyka A, klasówka, 24 maja zania zadań z kolokwium z matematyki A w nadziei, że pope lni lem wielu b le. rozwia

Suma i przeciȩcie podprzestrzeń, suma prosta, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas

Własności wyznacznika

Wyk lad 5 W lasności wyznaczników. Macierz odwrotna

II. POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ W JĘZYKU WEKTORÓW STANU. Janusz Adamowski

Funkcje wielu zmiennych

Kondensat Bosego-Einsteina okiem teoretyka

Rozdział 22 METODA FUNKCJONAŁÓW GĘSTOŚCI Wstęp. Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI 1

Symbol termu: edu (sumy ca lkowitego orbitalnego momentu edu i ca lkowitego spinu) Przyk lad: 2 P 3. kwantowa

WEKTORY I WARTOŚCI WŁASNE MACIERZY. = λ c (*) problem przybliżonego rozwiązania zagadnienia własnego dla operatorów w mechanice kwantowej

Wyk lad 7 Metoda eliminacji Gaussa. Wzory Cramera

PODSTAWOWE W LASNOŚCI W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH

WNIOSKOWANIE W MODELU REGRESJI LINIOWEJ

Suma i przeciȩcie podprzestrzeni, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas

po lożenie cz astki i od czasu (t). Dla cz astki, która może poruszać siȩ tylko w jednym wymiarze (tu x)

FUNKCJE LICZBOWE. x 1

KADD Minimalizacja funkcji

A. Kasperski, M. Kulej, BO -Wyk lad 5, Optymalizacja sieciowa 1

Obliczenia naukowe Wykład nr 8

Liczba 2, to jest jedyna najmniejsza liczba parzysta i pierwsza. Oś liczbowa. Liczba 1, to nie jest liczba pierwsza

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl. krzywej zamknietej

Rozdział 23 KWANTOWA DYNAMIKA MOLEKULARNA Wstęp. Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI 1

5. Obliczanie pochodnych funkcji jednej zmiennej

Krótkie wprowadzenie do macierzy i wyznaczników

2. Równania nieliniowe i ich uk lady

Niezb. ednik matematyczny. Niezb. ednik matematyczny

edzi (local edge detectors) Lokalne operatory wykrywania kraw

Zaawansowane metody numeryczne

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Kondensacja Bosego-Einsteina

Pierwiastki arytmetyczne n a

; B = Wykonaj poniższe obliczenia: Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję wyniki. Mam nadzieję, że umiesz mnożyć macierze...

176 Wstȩp do statystyki matematycznej = 0, 346. uczelni zdaje wszystkie egzaminy w pierwszym terminie.

Równanie Schrödingera

0.1 Sposȯb rozk ladu liczb na czynniki pierwsze

ODPOWIEDZI I SCHEMAT PUNKTOWANIA ZESTAW NR 2 POZIOM ROZSZERZONY. S x 3x y. 1.5 Podanie odpowiedzi: Poszukiwane liczby to : 2, 6, 5.

g liczb rzeczywistych (a n ) spe lnia warunek

Wersja testu A 15 lutego 2011 r. jest, że a) x R y R y 2 > Czy prawda. b) y R x R y 2 > 1 c) x R y R y 2 > 1 d) x R y R y 2 > 1.

Rozwiązywanie układów równań liniowych metody dokładne Materiały pomocnicze do ćwiczeń z metod numerycznych

Tydzień nr 9-10 (16 maja - 29 maja), Równania różniczkowe, wartości własne, funkcja wykładnicza od operatora - Matematyka II 2010/2011L

= a (a c-c )x(3) 1/2. Grafit i nanorurki węglowe Grafen sieć rombowa (heksagonalna) z bazą dwuatomową. Metody wytwarzania

Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana , 0 A 2

liniowych uk ladów sterowania

= a (a c-c )x(3) 1/2. Grafit i nanorurki węglowe Grafen sieć rombowa (heksagonalna) z bazą dwuatomową

Niezmienniki i pó lniezmienniki w zadaniach

LOGIKA ALGORYTMICZNA

OPTYKA KWANTOWA Wykład dla 5. roku Fizyki

(U.14) Oddziaływanie z polem elektromagnetycznym

METODA MIESZANIA KONFIGURACJI Configuration Interaction (CI)

Przykładowe zadania z teorii liczb

Przykładowy zestaw zadań nr 2 z matematyki Odpowiedzi i schemat punktowania poziom rozszerzony

C h można przedstawić w bazie wektorów bazowych grafenu (*) (**) Nanorurki węglowe (jednościenne)

Po wprowadzeniu zmiennych uzupe lniaj acych otrzymamy równoważny mu problem w postaci kanonicznej:

Wyznaczniki, macierz odwrotna, równania macierzowe

w teorii funkcji. Dwa s lynne problemy. Micha l Jasiczak

Pisemny egzamin dyplomowy. na Uniwersytecie Wroc lawskim. na kierunku matematyka. zadania testowe. 22czerwca2009r. 60 HS-8-8

Transkrypt:

to w pobliżu dna (lub szczytu) pasma (k k 0 ) zależność E(k) jest paraboliczna ale z mas a m m 0 Jeśli pasma nie s a energetycznie dobrze separowalne lub energetycznie zdegenerowane (kwazizdegenerowane) to ich wzajemny wp lyw musi być uwzglȩdniony wariacyjnie n {E n ( k 0 ) + h2 2m (k2 k 2 0 )}δ nn + h m ( k k 0 ) p nn c nn = E n ( k)c nn (1) gdzie p nn = u.c. u n k 0 ( r) pu n k 0 ( r)d 3 r wyznacza siȩ empirycznie (elementy przejść) lub próbuje oszacować w obliczeniach typu ab initio Rachunek zaburzeń Löwdina * przestrzeń wszystkich pasm dzielimy na 2 grupy: (A) bliskie energetycznie (B) energetycznie odleg le w stosunku do grupy (A) grupȩ (A) traktuje siȩ wariacyjnie; odleg le pasma modyfikuj a elementy macierzowe uk ladu wariacyjnego 1

powyższe równanie można zapisać operatorowo: (przyjmuj a dla uproszczenia k 0 = 0) gdzie {Ĥ0 + h m k p + h2 2m k2 }u nk ( r) = E n ( k)u nk ( r) (2) H 0 u n0 ( r) = E n (0)u n0 ( r) u nk ( r) = n c nn u n 0( r) zobaczmy jak to wygl ada dla trywialnego przypadku gdy (A) - jedno pasmo (B) jedno pasmo H aa H ab H ab H bb c 1 c 2 = E c 1 c 2 szukamy takiej transformacji, która zdiagonalizuje H do H H aa 0 0 Hbb znajduj ac pierwiastki równania sekularnego, z dok ladnpści a do wyrazów II-rzȩdu w rozwiniȩciu ma lego H ab dostaniemy: H aa = H aa H 2 ab (H bb H aa ) to równanie jest prawdziwe tak dla reprezentacji macierzowej operatora H jak i dla postaci operatorowej (2), i wtedy w rachunku zaburzeń 2

(bo to przypomina II rz ad RZ) trzeba po lożyć H aa E a (0), H bb E b (0) zobaczmy czym jest ta poprawka dla H = h m k p + h2 2m k2 (drugi wyraz jest diagonalny i jest już uwzglȩdniony w H aa ) dostajemy poprawkȩ operatorow a d H 0 h 2 m 2 a k p b b k p a E b E a jeśli stanów w grupie (B) jest wiȩcej to pojawi siȩ suma po (b) w sensie macierzowym, jako poprawka do wyrazu E a (0) + h2 2m k2 daje dok ladnie poprawkȩ do masy efektywnej pochodz ac a od odleg lych pasm. proces ten nazywa siȩ renormalizacj a masy gdy w (A) zawartych jest wiȩcej pasm, które na ogól s a w k o zdegenerowane to: H aa = H aa H ab H ba E b (0) E a (0) 3

te wklady do elementów macierzowych czȩści (A) hamiltonianu traktowane s a jako empiryczne parametry zwi azane z mierzonymi masami efektywnymi mog a być też obliczane z zasad pierwszych (szacowane) PRZYBLIŻENIE FUNKCJI OBWIEDNI (EFA) metoda kp pozwala znaleźć zależność dyspersyjn a E n (k) dla interesuj acych nas pasm w pobliżu punktów ekstremalnych k EFA pozwala znaleźć kwazidyskretne lub ca lkowicie dyskretne poziomy energetyczne w pobliżu den pasm w przypadku przestrzennego ograniczenia materia lu litego (bulk) do rozmiarów mezoskopowych - albo dla domieszek (lokalne zaburzenie periodyczności) - albo w obecności zewnȩtrznych pól (globalne zaburzenie periodyczności) IDEA formalnie do hamiltonianu H 0 do l aczamy potencja l zaburzaj acy U( r): { p2 2m + V per( r) + U( r)}ψ( r) = Eψ( r) (3) k - przestaje być dobr a liczb a kwantow a w obliczu zaburzenia periodyczności kryszta lu 4

zatem: Ψ( r) = n,k e i k r c n ( k)u n,0 ( r) = n f n( r)u n,0 ( r) gdzie f n ( r) = k e i k r c n ( k) po wstawieniu do równania Hψ = Eψ i pamiȩtaj ac, że H 0 u n,0 ( r) = E n (0)un, 0( r) dostajemy {u n,0( r)[e n (0) E + p2 n 2m ]f n( r) + 1 m ( pu n,0)( pf n )} = 0 (4) mnoż ac z lewej strony przez f n u n,0 i ca lkuj ac po obj. dostajemy: Ω ca lego uk ladu n ( Ω u n,0u n,0 f n [E n(0) E+ p2 2m ]f nd 3 r+ 1 m Ω {(u n,0 pu n,0 )(f n pf n)}d 3 r) = 0 pod ca lkami mamy iloczyny funkcji wolno i szybko zmiennych (5) zobaczmy jak możemy takie ca lki przybliżyć to przybliżenie jest PODSTAWA metody EFA rozważmy sytuacjȩ I = Ω f( r)u( r)d3 r 5

gdzie f - wolnozmienna (na obszarze kom.elem. Ω 0 a u - okresowa z periodyczności a V p er( r) u( r) można przedstawić w postaci rozwiniȩcia Weierstrassa na funkcje okresowe (opuszczam wektory dla uproszczenia) U(r) = g u(g)eigr gdzie {g} to wektory sieci odwrotnej; a to jest rozk lad Fourierowski, zatem u(g) = 1 Ω Ω u(r)e igr d 3 r ale u(r) jest identyczne w każdej kom.elem. i N Ω = 1 Ω 0 to = 1 Ω 0 Ω 0 u(r)e igr d 3 r zatem I = Ω g u(g)f(r)eigr d 3 r = g u(g) Ω f(r)eigr d 3 r tȩ ostatni a ca lkȩ można roz lożyć na szereg ca lek po kom.element. R i Ω i d 3 ρf(r i + ρ)e igρ gdzie ρ przebiega tylko po obj. kom.elem. 6

ale f(r) ma być wolno zmienna w ramach Ω i, f(r i + ρ) f(r i ) to I = g u(g) R i f(r i ) Ω i e igr d 3 r ostatnia ca lka przeżywa tylko dla g = 0, zatem I = u(0) R i f(r i ) u(0) Ω f(r)d3 r ale u(0) = 1 Ω u(r)d 3 r zatem I 1 Ω Ω u(r)d3 r Ω f(r)d3 r wracaj ac do równania (5) możemy teraz rozdzielić ca lkowania funkcji u( r) i f( r), a pamiȩtaj ac, że u n,0( r)u n,0 ( r)d 3 r = δ n,n u n,0( r) pu n,0 ( r)d 3 r = p n,n 7

możemy równanie (5) zapisać jako Ω d3 rf n [ n {[E n(0) E + p2 2m ]δ n,n + 1 m p n,n p}f n( r)] = 0 n =... to bȩdzie spe lnone gdy {[E n(0) E + p2 n 2m ]δ n,n + 1 m p n,n p}f n( r) = 0 (6) to jest uk lad sprzȩżonych równań na funkcje obwiedni f n ( r), a pamiȩtamy, że ca la funkcja ψ( r) = n f n( r)u n,0 ( r) Zauważmy podobieństwo tego równania do równania (1) przy k 0 = 0 jeśli tylko zast apić w (1) k j i δ, j = x, y, z (7) δj Podobnie, jeśli elementy hamiltonianu kp zosta ly zrenormalizowane poprawk a na oddzia lywanie odleg lych pasm to tutaj też ona siȩ pojawi w postaci 1 1 ( p 2m 2 n b p nb p)( + E n E b b 1 E n E b ) 8