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Máster y doctorado

Operadores y mecánica cuántica

Un estado cuántico describe cómo predecir resultados; un observable especifica qué medimos. No son el mismo objeto. Empezaremos con dos coordenadas complejas, calculando probabilidades que sumen uno. Después veremos por qué una matriz es solo el caso más sencillo y por qué el dominio importa al trabajar con derivadas.

1. Las coordenadas del estado son amplitudes, no probabilidades

Un estado puro se representa por ψ de norma uno en un Hilbert complejo. En una base ortonormal, ψ=(a₁,…,aₙ) cumple la suma de |a_{i}|² igual a uno. Los a_{i} son amplitudes; sus módulos al cuadrado dan probabilidades para la medición asociada a esa base.

Multiplicar todas las amplitudes por una misma fase eⁱᶿ no cambia el estado físico puro. Cambiar la fase de una sola coordenada sí puede cambiarlo. Para calcular productos internos usamos conjugación en la primera entrada: \langle u,v\rangle=\sum_i\overline{u_i}v_i.

Normalizar un vector complejo

Partimos de v=(2,i).

  1. Norma

    ‖v‖²=|2|²+|i|²=4+1=5.
  2. Dividir

    ψ=(2,i)/√5 tiene norma uno.
  3. Probabilidades

    En esta base son 4/5 y 1/5, y suman uno.

Resultado

La coordenada imaginaria también aporta probabilidad positiva.

Lo comprobamos

No elevamos i al cuadrado sin tomar el módulo.

Fase global frente a relativa

ψ=(1,1)/√2.

  1. Global

    iψ=(i,i)/√2 es el mismo estado puro.
  2. Relativa

    φ=(1,−1)/√2 no es un múltiplo global de ψ.
  3. Comprobar

    Ambos dan probabilidades 1/2 y 1/2 en esta base; eso no basta para identificar el estado.

Resultado

Una sola medición de base no recoge todas las fases relativas.

Lo comprobamos

La normalización no obliga a que las amplitudes sean reales.

2. Un observable requiere autoadjunción y un dominio

En dimensión finita, A* es la conjugada traspuesta y A=A* caracteriza una matriz hermítica. Sus autovalores son reales y admite una base ortonormal de autovectores. En dimensión infinita, una fórmula diferencial no define por sí sola el operador: también se declara un dominio denso D(A).

Simétrico significa \langle u,Av\rangle=\langle Au,v\rangle para u,v del dominio.

Autoadjunto exige además A=A* con D(A)=D(A*).

Las condiciones de frontera pueden cambiar el adjunto, el espectro y la evolución, aunque la expresión −i·d/dx parezca idéntica.

Conjugar y transponer

A tiene filas (2,i) y (−i,3).

  1. Conjugar

    i pasa a −i y −i pasa a i.

  2. Transponer

    Intercambiamos filas y columnas: recuperamos A.

  3. Conclusión

    A*=A.

    En cambio la matriz con filas (0,1) y (0,0) no es hermítica.

Resultado

La simetría sin conjugación no es el criterio complejo correcto.

Lo comprobamos

La diagonal de una matriz hermítica es real.

La frontera cambia los momentos permitidos

P=−i·d/dx en [0,L], con dominio H¹ y f(L)=eⁱᶿf(0).

  1. Candidato

    f(x)=eⁱᵏˣ cumple Pf=kf.
  2. Frontera

    eⁱᵏᴸ=eⁱᶿ exige kL=θ+2πn.
  3. Espectro

    k=(θ+2πn)/L.

    Estos dominios definen realizaciones autoadjuntas distintas.

Resultado

Para θ=0 y θ=π los valores permitidos son diferentes.

Lo comprobamos

Imponer f(0)=f(L)=0 al operador de primer orden da un dominio simétrico que no es autoadjunto.

3. Una proyección reúne la probabilidad de un resultado

Para A autoadjunto, el teorema espectral asigna proyecciones E_A(B) a conjuntos borelianos de resultados reales.

\Pr_\psi(A\in B)=\langle\psi,E_A(B)\psi\rangle.

En dimensión finita, para un autovalor a usamos su proyección \Pi_a: la probabilidad es \|\Pi_a\psi\|^2.

Resultados posibles y probabilidades de medición
A=diag(2,−2)Probabilidad103/41/42−2Media: 2·3/4−2·1/4=1Un resultado es 2 o −2.La media 1 no es otro resultado.
Dos barras representan la distribución del observable diagonal dos menos dos en el estado raíz de tres sobre dos, i sobre dos. La primera barra, en el resultado dos, tiene probabilidad tres cuartos; la segunda, en menos dos, un cuarto. El eje vertical mide probabilidad de cero a uno, no amplitud. Las probabilidades suman uno. La esperanza es uno, situado entre los dos resultados y sin ser un resultado permitido. El segundo momento es cuatro, la varianza tres y la desviación típica raíz de tres. La fase imaginaria de la segunda amplitud no convierte su probabilidad en negativa.

Si varias direcciones tienen el mismo autovalor, pertenecen al mismo resultado medido y se suman sus probabilidades. Se proyecta sobre todo el autoespacio, no sobre un autovector arbitrariamente elegido dentro de él.

Dos resultados

A=diag(2,−2), ψ=(√3/2,i/2).

  1. Normalizar

    3/4+1/4=1.
  2. Primer resultado

    Π₂ψ=(√3/2,0), probabilidad 3/4.
  3. Segundo

    Π₋₂ψ=(0,i/2), probabilidad 1/4.
Resultado

Los resultados posibles son dos y menos dos.

Lo comprobamos

Las barras del dibujo indican probabilidades, no amplitudes.

Un resultado degenerado

A=diag(2,2,−1), ψ=(1,i,√2)/2.

  1. Norma

    1/4+1/4+2/4=1.
  2. Resultado dos

    Las dos primeras direcciones juntas aportan 1/2.

  3. Resultado menos uno

    La tercera aporta 1/2.

Resultado

Hay dos resultados distintos aunque el espacio tenga tres coordenadas.

Lo comprobamos

No contamos dos veces el autovalor dos como si fueran dos números diferentes.

4. La esperanza y la dispersión resumen una distribución de resultados

En dimensión finita, \langle A\rangle_\psi=\langle\psi,A\psi\rangle es la suma de resultados por sus probabilidades. Puede quedar entre autovalores sin ser un resultado posible. Para operadores no acotados, ψ∈D(A) es una condición suficiente para estas cuentas.

La varianza es (\Delta A)^2=\|(A-\langle A\rangle_\psi I)\psi\|^2. Para matrices también es ⟨A²⟩−⟨A⟩². En un autoestado vale cero: todas las mediciones del observable dan el mismo autovalor.

Media que no se mide

A=diag(2,−2) y las probabilidades del dibujo son 3/4 y 1/4.

  1. Media

    2·3/4−2·1/4=1.
  2. Segundo momento

    4·3/4+4·1/4=4.
  3. Varianza

    4−1²=3; ΔA=√3.
Resultado

Uno es la media de repeticiones, no un tercer resultado.

Lo comprobamos

La varianza es tres; la desviación típica es su raíz.

Cancelación frente a certeza

El mismo A, primero ψ=(1,1)/√2 y después φ=(1,0).

  1. Equilibrado

    Media cero y varianza cuatro: resultados dos o menos dos.

  2. Autoestado

    Media dos y varianza cero.

  3. Distinguir

    Media cero no significa medir siempre cero.

Resultado

La dispersión informa de lo que la media oculta.

Lo comprobamos

La incertidumbre depende también del estado, no solo de A.

5. El espectro continuo se describe integrando probabilidades

En posición, una función de onda ψ∈L² normalizada da \Pr(X\in B)=\int_B|\psi(x)|^2\,dx. |ψ|² es una densidad, no la probabilidad de un punto. La suma de todos los intervalos se sustituye por una integral.

Una posición exacta ideal o una onda plana extendida por toda la recta no es un vector L² normalizado. Se usan objetos generalizados cuando corresponde. Autoadjunción no implica tener una lista discreta de autovectores normalizables que cubra todos los estados.

Densidad uniforme en un intervalo

ψ(x)=1 en [0,1] y cero fuera.

  1. Normalizar

    La integral de |ψ|² es uno.

  2. Intervalo

    La probabilidad de [1/5,1/2] es su longitud: 3/10.

  3. Punto

    La probabilidad de {1/2} es cero.

Resultado

Densidad uno no significa probabilidad uno de cada posición.

Lo comprobamos

Este estado L² basta para posición; no se supone que tenga derivada L².

Una onda plana en toda la recta

ψ(x)=eⁱᵏˣ.

  1. Módulo

    |ψ(x)|²=1 en cada x.
  2. Norma

    La integral sobre toda la recta es infinita.

  3. Interpretación

    No se normaliza multiplicando por una constante no nula; es un modo generalizado.

Resultado

No todos los símbolos de estado son vectores físicos normalizados de la misma clase.

Lo comprobamos

En un dominio periódico finito el problema y su normalización son distintos.

6. Una evolución unitaria conserva norma y puede cambiar otras probabilidades

Con H autoadjunto e independiente del tiempo, U(t)=e^{-itH/\hbar} se define por cálculo espectral y es un grupo unitario fuertemente continuo. Si el dato está en D(H), satisface i\hbar\psi^{\prime}=H\psi. En matrices se puede trabajar directamente con sus autovalores.

U*U=I implica ‖Uψ‖=‖ψ‖.

Eso conserva la suma de probabilidades, no cada probabilidad de cada observable. Las probabilidades espectrales de H permanecen constantes; otro observable puede cambiar si no conmuta con la dinámica.

Una fase relativa que evoluciona

ℏ=1, H=diag(0,2) y ψ₀=(1,1)/√2.

  1. Evolución

    ψ(t)=(1,e⁻²ⁱᵗ)/√2.
  2. Norma

    Los dos módulos siguen siendo 1/√2.

  3. Medir en dirección +

    Para |+⟩=(1,1)/√2, la probabilidad es |(1+e⁻²ⁱᵗ)/2|²=cos²t.
Resultado

La suma de probabilidades se conserva mientras esta probabilidad oscila.

Lo comprobamos

Los resultados de H mantienen probabilidades 1/2 y 1/2.

Comparar dos instantes

En el ejemplo anterior, mide la proyección sobre |+⟩.

  1. t=0

    cos²0=1: el estado coincide con |+⟩.
  2. t=π/2

    cos²(π/2)=0: el estado es (1,−1)/√2.
  3. Energía

    Su media sigue siendo 0·1/2+2·1/2=1.
Resultado

Norma conservada y energía conservada no impiden toda evolución observable.

Lo comprobamos

Se ha fijado un Hamiltoniano sin dependencia temporal.

7. Robertson relaciona dispersiones del mismo estado

Para A y B y un estado en dominios que permitan los productos y momentos usados, centramos a=(A−⟨A⟩I)ψ y b=(B−⟨B⟩I)ψ. Cauchy–Schwarz y la parte imaginaria de ⟨a,b⟩ dan \Delta A\,\Delta B\ge\tfrac12|\langle[A,B]\rangle|.

En el marco adecuado de posición y momento, [X,P]=iℏI da ΔX·ΔP≥ℏ/2.

Es una relación de dispersiones del estado. No identifica automáticamente errores de instrumentos ni asigna al tiempo el mismo tipo de operador que a la posición.

Un ejemplo matricial exacto

A tiene filas (0,1),(1,0); B tiene filas (0,−i),(i,0); ψ=(1,0).

  1. Medias

    ⟨A⟩=⟨B⟩=0 y A²=B²=I.
  2. Desviaciones

    ΔA=ΔB=1.
  3. Conmutador

    [A,B]=2i·diag(1,−1).
    La cota vale |2i|/2=1 y se alcanza.
Resultado

Los productos matriciales comprueban todos los pasos.

Lo comprobamos

Los autovalores de A y B son ±1, no coordenadas espaciales.

Una cota puede dar cero

Con las mismas A y B, toma ψ=(1,1)/√2.

  1. A

    Es autoestado con autovalor uno: ΔA=0.
  2. Conmutador

    La esperanza de diag(1,−1) es cero.

  3. Cota

    Ambos lados de Robertson valen cero.

Resultado

No conmutar no obliga a una cota estrictamente positiva para todo estado.

Lo comprobamos

La esperanza del conmutador también depende de ψ.

8. Una mezcla se representa con una matriz positiva de traza uno

En dimensión finita, ρ≥0 y trρ=1 describe un estado, con \langle A\rangle=\operatorname{tr}(\rho A).

Un estado puro tiene ρ=ψψ*.

Una mezcla de preparaciones con pesos p_{j} se escribe \rho=\sum_j p_j\psi_j\psi_j^*, sin sumar sus amplitudes como si fueran coherentes.

Una segunda medición distingue superposición y mezcla
Misma diagonal, distinto estadoSuperposiciónMezcla1/21/21/21/21/2001/2Medición: proyección sobre +Probabilidad de ese resultado11/2Base original: 1/2 y 1/2 en ambas.Las coherencias cambian otra medida.
Dos matrices de densidad de dimensión dos. La primera, pura, tiene las cuatro entradas iguales a un medio y corresponde al estado más, uno uno sobre raíz de dos. La segunda es la identidad por un medio y representa una mezcla equilibrada de los dos vectores coordenados. Comparten diagonal y dan probabilidades un medio y un medio al medir en la base original. Al medir la proyección sobre el estado más, la primera da probabilidad uno y la mezcla un medio, representados en barras con la misma escala. Las entradas fuera de la diagonal no son probabilidades individuales; codifican coherencia.

Para un subsistema se toma la traza parcial. Aunque el conjunto evolucione unitariamente, el subsistema puede tener un estado mixto y una dinámica que no sea unitaria por sí sola. Describir sistemas abiertos requiere operaciones y condiciones adicionales.

Mismas probabilidades en una base, estados distintos

Compara ρ₊=(1/2)·[[1,1],[1,1]] con ρ_mix=(1/2)I.

  1. Medir coordenadas

    Las diagonales de ambas dan 1/2 y 1/2.

  2. Proyectar en +

    Para P₊=ρ₊, tr(ρ₊P₊)=1; tr(ρ_mixP₊)=1/2.
  3. Distinguir

    La primera es una superposición pura; la segunda una mezcla equilibrada.

Resultado

Las coherencias fuera de la diagonal pueden cambiar otra medición.

Lo comprobamos

Una mezcla no se construye promediando vectores normalizados.

Un subsistema de un par

Estado conjunto (|00⟩+|11⟩)/√2.

  1. Puro conjunto

    Su matriz tiene traza uno y es un proyector de rango uno.

  2. Traza parcial

    Al ignorar el segundo sistema, queda ρ₁=I/2.
  3. Pureza

    tr(ρ₁²)=1/2, mientras una matriz pura cumple tr(ρ²)=1.
Resultado

El estado reducido es mixto aunque el conjunto sea puro.

Lo comprobamos

No se ha convertido el vector conjunto en dos vectores independientes.

Ahora lo resolvemos de principio a fin.

EJEMPLO RESUELTO 1

Estado equilibrado

Para ψ=(1,1)/√2 y A=diag(1,−1), calcula probabilidades y esperanza.

  1. Estado

    ψ=(1,1)/√2 tiene norma al cuadrado 1/2+1/2=1.
  2. Observable

    A=diag(1,−1) mide resultados uno o menos uno.

  3. Probabilidades

    Cada proyección tiene norma al cuadrado 1/2.

  4. Media

    1·1/2+(−1)·1/2=0.
  5. Interpretación

    En repeticiones equilibradas se cancelan contribuciones positivas y negativas.

  6. Comprobar

    Las probabilidades suman uno; cero no es un autovalor de A.

Resultado

La esperanza es 0.

Lo comprobamos

Las probabilidades suman 1, pero ningún resultado individual es 0.

EJEMPLO RESUELTO 2

Estado sesgado

Para ψ=(√3/2,1/2), calcula la esperanza del mismo A.

  1. Normalizar

    3/4+1/4=1.
  2. Primer resultado

    La amplitud √3/2 aporta probabilidad 3/4 para uno.

  3. Segundo

    La amplitud 1/2 aporta 1/4 para menos uno.

  4. Ponderar

    ⟨A⟩=1·3/4−1·1/4.
  5. Restar

    La esperanza es 1/2.

  6. Comprobar

    Usar las amplitudes directamente daría una media que no corresponde a la distribución.

Resultado

La esperanza es 1/2.

Lo comprobamos

Se usa módulo al cuadrado, no amplitud directamente.

Los símbolos que hemos usado

H
Espacio de Hilbert complejo de estados, según el sistema.
ψ
Vector de norma uno que representa un estado puro salvo fase global.
A=A*
Autoadjunción, que incluye igualdad de dominios en dimensión infinita.
E_A(B)
Proyección espectral del observable A en el conjunto de resultados B.
〈A〉ψ
Esperanza del observable en el estado, cuando existe.
ΔA
Desviación típica de sus resultados.
Hamiltoniano
Observable que genera la evolución temporal del sistema cerrado.

Ahora te toca a ti.

Tienes cinco ejercicios. Inténtalos; las pistas te ayudan si te atascas.

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