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    El número infinito de partículas cuánticas da pistas sobre el comportamiento del panorama general a gran escala

    Crédito:CC0 Public Domain

    En mecánica cuántica, El principio de incertidumbre de Heisenberg evita que un observador externo mida tanto la posición como la velocidad (denominada cantidad de movimiento) de una partícula al mismo tiempo. Solo pueden conocer con un alto grado de certeza uno u otro, a diferencia de lo que sucede a gran escala donde se conocen ambos. Para identificar las características de una partícula determinada, Los físicos introdujeron la noción de cuasi-distribución de posición e impulso. Este enfoque fue un intento de reconciliar la interpretación a escala cuántica de lo que está sucediendo en las partículas con el enfoque estándar utilizado para comprender el movimiento a escala normal. un campo denominado mecánica clásica.

    En un nuevo estudio publicado en EPJ ST , Dr. J.S. Ben-Benjamin y colegas de la Universidad Texas A&M, ESTADOS UNIDOS, invertir este enfoque; comenzando con las reglas de la mecánica cuántica, exploran cómo derivar un número infinito de cuasi-distribuciones, emular el enfoque de la mecánica clásica. Este enfoque también es aplicable a una serie de otras variables que se encuentran en partículas de escala cuántica, incluido el giro de las partículas.

    Por ejemplo, Tales cuasi-distribuciones de posición y momento se pueden usar para calcular la versión cuántica de las características de un gas, referido como el segundo coeficiente virial, y extenderlo para derivar un número infinito de estas cuasi-distribuciones, para comprobar si coincide con la expresión tradicional de esta entidad física como distribución conjunta de posición y momento en la mecánica clásica.

    Este enfoque es tan robusto que se puede utilizar para reemplazar las cuasi distribuciones de posición y momento con distribuciones de tiempo y frecuencia. Esta, los autores señalan, funciona para escenarios bien determinados donde se conocen cuasi-distribuciones de tiempo y frecuencia, y para casos aleatorios en los que en su lugar se utilizan el promedio de tiempo y el promedio de frecuencia.

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