Quantenmechanik – die besten Beiträge

Ist genau definiert, was man in der Quantenmechanik unter Messung versteht?

Ich wiederhole gerade ein wenig Quantenmechanik, da ich eine Vorlesung über Quantencomputing belegt habe: dabei tauchen Fragen auf, die ich mir in meinem Studium (wo ich einfach durch musste) nicht gestellt habe, nun aber ziemlich vordergründig erscheinen.

Eine davon ist das ur-alte Thema "Messung" bzw. "Kollaps des Zustandes": Ich habe das NIE in der Tiefe verstanden...Das Thema Messung wurde in meinem Studium irgendwo zwischen den Zeilen stillschweigend hineingeschummelt, ohne je darüber zu reden, was darunter zu verstehen sei (ich denke sogar, dass Fragen dazu dem damaligen Professor unangenehm waren, denn er wich immer aus, wenn das Thema angesprochen wurde).

Besteht nun eigentlich wissenschaftlicher Konsens darüber, was man in der Quantenmechanik unter "Messung" verstehen soll? Scheinbar wird ja postuliert, dass ein makroskopischer Messaparat A

  1. sich mit dem zu messenden Zustand Ψ auf wundersamerweise verschränkt, und
  2. daraufhin ein Kollaps des Zustandes auf einen Eigenzustand des Instruments + Messobjekt |Ai>|Ψi> stattfindet.

Letzterer wird oft auf Dekohärenz aufgrund Wechselwirkungen mit der Umgebung zurückgeführt, aber es könnte ja auch sein, dass makroskopische Objekte sich tatsächlich in einem Überlagerungszustand befinden. Aus der zeitlichen unitären Entwicklung eines Zustandes folgt keineswegs, dass es zu einem Kollaps kommen muss. Warum kommt es aber dazu? Gibt es dafür eine plausible Erklärung? Ich verstehe zumindest nicht, wie Dekohärenz das Thema zufriedenstellend erklären soll. Alle Erklärungen die ich bisher gefunden habe sind meiner Ansicht nach Zirkelschlüsse (auch in den Arbeiten von Zeh finde ich leider nicht die ultimative Erleuchtung).

Weiß jemand mehr? Bin für Litereturempfehlungen dankbar.

Physik, Quantenmechanik

Quantenverschränkung: wo ist mein Brett vor dem Kopf?

Angenommen ich habe den verschränkten Zustand |Ψ> der Qubits A, B , mit den Räumen

H(A)={|0>, |1>},

H(B)={|u>, |v>}

|Ψ> = |0u> + |1v>

Der Dichteoperator von (A,B) ist somit (ich lasse alle Normierungsfaktoren weg!)

ρ(A,B) = |Ψ><Ψ| = |0u><0u| + |1v><0u| + |0u><1v|+ |1v><0u| + |1v><1v|

Der reduzierte Dichteoperator ρ(B) ergibt sich durch Spurbildung über die Zustände A:

ρ(B) = ... = |u><u| + |v><v|

(Stimmt das? Ich komme immer wieder auf das)

Dieser beschreibt die Information, die B über sein Teilsystem hat.

Nun soll A aber eine Messung an einem Teilsystem durchführen und beispielsweise durch das Ergebnis 0 den Zustand auf |Ψ>'=|0u> reduzieren. Nach der Messung ist der neue gesamte Dichteoperator

ρ' = |Ψ'><Ψ'| = |0u><0u|

Der neue reduzierte Dichteoperator ρ'(B) ist dann (ich lasse Einheitsoperatoren weg)

ρ'(B) = ... = <0|0u><0u|0> + <1|0u><0u|1> = <0|0u><0u|0> = |u><u|

(Stimmt das? Ich komme auch hier immer wieder auf das)

Irgendwo muss aber ein Fehler in der Überlegung sein, denn A und B können beliebig weit entfernt sein und B kann ja nicht mitbekommen, ob A eine Messung gemacht hat oder nicht. Für ihn hat sich aber die Kenntnis über sein Teilsystem verändert (ρ'(B) <> ρ(B)). Das wäre ja eine Verletzung des No-Communication-Theorems, wonach Operationen an einem Teilsystem nicht durch das andere Teilsystem festgestellt werden können. Das wäre ja Spooky Action at a Distance.

Wo ist mein Denkfehler? Ich vermute, ich habe ρ'(B) falsch angegangen, habe aber ein Brett vor dem Kopf.

Physik, Quantenmechanik

Python und Physik: Harmonischer Oszillator graphisch bis n= 4?

Ich würde gerne die Vorlesungen nacharbeiten von der Uni. Wir hatten das Thema Harmonischer Oszillator und ich würde gerne so ein Plot erstellen, was ungefähr so aussieht

Allerdings bis n=4. Also einmal die stationären (psi_n(x)) und einmal die Aufenthaltswahrscheinlichkeit |psi_n(x)|^2

Wobei die Parabel das Potential darstellen soll.

Das problem ist, dass ich das irgendwie nicht richtig gesplottet kriege. Meine Graphen sehen immer wieder komisch aus und weiß einfach nicht warum. Kann jemand mir helfen das zu Plotten?

Also bis jetzt sieht mein Code so aus:

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from scipy.special import hermite

# Konstanten

e = 1.602176634e-19 # Elementarladung [C]

m = 9.10938356e-31 # Masse des Elektrons

hq = 1.0545718e-34 # Wirkungsquantum

# Parameter

x0 = 1e-10 # Klassischer Umkehrpunkt in m

V0 = 7 * e # Potential bei einer Auslenkung um x0

NN = 4 # Anzahl von Wellenfunktionen

N = np.arange(NN)

c = V0 / x0**2 # Kraftkonstante Oszillators

omega = np.sqrt(c / m) # Frequenz des Oszillators

# Maximales benötigtes x

xmax = np.sqrt(2 * hq / (m * omega) * (NN + 1/2))

x = np.linspace(-xmax, xmax, 200)

y = np.sqrt(m * omega / hq) * x

# Potential

V = 0.5 * c * x**2

plt.figure(figsize=(7, 10))

plt.plot(x * 1e10, V / e, linewidth=1.5)

plt.xlabel('x [Angstrom]', fontsize=20)

plt.ylabel('V [eV]', fontsize=20)

plt.grid(True)

# Energieeigenwerte

E = np.zeros((NN, len(x)))

for n in N:

E[n, :] = (n + 0.5) * hq * omega / e

plt.plot(x * 1e10, E[N, :].T, 'g', linewidth=1.5)

plt.ylim(0, E[-1, 0] * 1.2)

#geraden Potenzreihen

a = np.zeros((len(N) + 2, len(N) + 1))

for n in range(0, len(N), 2):

a[0, n] = 1

for j in range(0, len(N), 2):

a[j + 2, n] = 1

# ungerade Potenzreihen

for n in range(1, len(N), 2):

a[1, n] = 1

for j in range(1, len(N), 2):

a[j + 2, n] = 1

# Wellenfunktionen psi(n,y)

psi = np.zeros((len(N) + 1, len(x)))

for n in range(len(N)):

psi[n, :] = 0

for j in range(len(N)):

psi[n, :] += a[j, n] * hermite(j)(y)

psi[n, :] *= np.exp(-y**2 / 2)

# Normierung der Wellenfunktionen

dx = x[1]-x[0]

psi[n, :] /= np.sqrt(dx * np.sum(psi[n, :]**2))

# Skalierung der Wellenfunktionen

dE = E[1, 0] - E[0, 0]

psi_max = np.max(psi)

fact = dE / psi_max / 2

plt.plot(x * 1e10, fact * psi[N, :].T + E[N, :].T, 'r', linewidth=2)

# Aufenthaltswahrscheinlichkeit

plt.figure(figsize=(7, 10))

plt.plot(x * 1e10, V / e, linewidth=1.5)

plt.xlabel('x [Angstrom]', fontsize=20)

plt.ylabel('V [eV]', fontsize=20)

plt.grid(True)

plt.ylim(0, E[-1, 0] * 1.2)

plt.plot(x * 1e10, E[N, :].T, 'g', linewidth=1.5)

# Skalierung der Aufenthaltswahrscheinlichkeiten

fact = dE / psi_max**2 / 1.2

plt.plot(x * 1e10, fact * (psi[N, :].T)**2 + E[N, :].T, 'k', linewidth=2)

plt.show()

(Bitte ignoriert erstmal die Zeilenabstände. )

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