A szóródási amplitúdó a reakció esélyét adja meg, amelyet a következő képlettel lehet kifejezni: . Általánosabban a szóródási amplitúdó az egyenlettel adható meg: , ahol és azok a kvantumszámok, amelyek a végső és a kezdeti állapotokat jellemzik. A normalizált állapotok esetében a modulus négyzetére a reakció valószínűségét adja.
A kapcsolódás, amely összeköti a valószínűséget és a keresztmetszetet, részletesebben olvasható a [1] hivatkozásban. Az -mátrixot a "bemeneti" és "kimeneti" állapotok segítségével lehet leírni: , ahonnan az egyenletek következnek. Ebből az is kiderül, hogy az -operátor a kimeneti alapot a bemeneti alapra alakítja át, tehát , ami azt jelenti, hogy az -mátrix unitáris, tehát .
A unitáris -mátrix a következő eredménnyel is jár: a valószínűségek összege, azaz a reakciók végső állapotainak összesített valószínűsége, egységnyi kell legyen, azaz . Ezt az összesített valószínűséget a szóródási kísérlet során a kimeneti állapotok teljes halmaza adja.
A kapcsolat a Heisenberg-képviselés és az interakciós képviselés között a következő képlettel van bemutatva: és egyaránt az időbeli koherenciát biztosítják, függetlenül a specifikus képviseléstől. A és a szóródás esetén az inkoming és outgoing állapotok közötti átmenetet fejezik ki.
Az -mátrixok és a mezők kapcsolata, mint például az aszimptotikus mezők, fontos szerepet játszanak az ilyen típusú szóródási folyamatok megértésében. A mezők és állapotai a Heisenberg-képviselésben alapvetőek, hogy megértsük, hogyan változnak az állapotok a végtelen időhatárokon (). Az ilyen típusú feltételezés, amit aszimptotikus hipotézisnek nevezünk, biztosítja, hogy a mező viselkedése ezen határok mellett a szabad mezőhöz hasonló legyen, amely a klasszikus mechanikában egy fázistér-trajektóriához hasonlítható.
Ezek a mezők, és , a kvantumállapotok között terjednek, és amikor alkalmazzuk őket a vákuumra, létrehozhatják a kimeneti és bemeneti állapotokat. A alkalmazása a vákuumra sok-pontú, nem-interakciós állapotokat eredményez , és ugyanez igaz a bemeneti mezőre is a megfelelő határidőkkel.
A szóródási folyamatok mélyebb megértéséhez fontos figyelembe venni az aszimptotikus mezők megfelelő normalizálását. A mezők kifejezésére és inverziójára használt operátorok az interakciós reprezentációban a normál kanonikus kommutációs szabályokat követik. Az ilyen típusú kifejezések alkalmazásával az operátorok megerősítik, hogy a kimeneti és bemeneti állapotok között az interakciók fokozatosan elérhetik a szabad mezőkhez közeli állapotokat.
A szóródás és az -mátrix összekapcsolása tehát nemcsak a kvantumállapotok közötti átmeneteket adja meg, hanem a valószínűségek és az alapvető mezőtheoretikai törvények alkalmazását is elősegíti, hogy meghatározhassuk a rendszer viselkedését az időbeli határok közelében.
Hogyan határozzuk meg a négypontos Green-függvényeket a λφ⁴ elméletben?
A négypontos Green-függvények a kvantumelméletekben, különösen a kölcsönhatások kezelésében, kulcsfontosságú szerepet játszanak. Ezek a függvények leírják a részecskék közötti interakciókat, és segítenek megérteni, hogyan viselkednek az alapvető kölcsönhatások a részecskefizikában. A λφ⁴ elméletben a négypontszerű Green-függvények a legfontosabb eszközei a folyamatok leírásának, és megértésük alapvető a perturbációs elmélet alkalmazásához.
Az S-mátrix, amely a kvantumtérelméletekben az átmeneti állapotok közötti kapcsolatot reprezentálja, grafikus formában, Feynman-diagramokkal ábrázolható. A kapcsolódó négypontos Green-függvények azzal a feltétellel képződnek, hogy minden egyes külső vonal 1PI (egyszeri részecske-interakciós) a külső vonalak mentén. Az ilyen típusú diagramok a részecskék közötti kölcsönhatásokat reprezentálják, ahol a vertexek és az interne vonalak különféle tényezőket tartalmaznak.
A kapcsolódó négypontszerű Green-függvények szétbontásakor az egyik legfontosabb elem az integrálás a pillanatok és a koordináták felett. A külső vonalak egy-egy részecske koordinátáit képviselik, míg az interne vonalak a közvetítő mezőket vagy kölcsönhatásokat. Az egyes Feynman-diagramokban szereplő belső vonalak általánosan az alaptípusú propagátorokkal (például az iΔF(x−y, m₀) propagátorral) és a koherens állapotokat reprezentáló integrálokkal jelennek meg.
A külső vonalak momentumát gyakran az S-mátrix formulákban egy −i(p² − m²) faktorra történő szorzással kell figyelembe venni, ami kiválasztja az egyes pólusokat a megfelelő reziduumokhoz. Ez a módszer segít a mérhető kvantummechanikai mennyiségek kiszámításában, amelyek később felhasználhatók a fizikai modellekhez.
A Feynman-diagramok felhasználásával a szórási amplitúdókat is könnyen kiszámíthatjuk. A példánkban a két részecske szórásának amplitúdója a következő egyszerű diagrammal ábrázolható: az egyik diagramban az S-mátrix kifejezésében szereplő összes δ-függvény biztosítja az energia- és impulzusmegmaradást a részecskék között. Az integrálás során ezeket a δ-függvényeket felhasználva egyszerűsítjük a kifejezésben szereplő szorzatokat és elimináljuk azokat az integrálokat, amelyek a belső pillanatokra vonatkoznak.
A Feynman-diagramok használata mellett, ha komplexebb folyamatokat szeretnénk vizsgálni, figyelembe kell vennünk a divergenciákat is, amelyek a perturbációs elméletben gyakran előfordulnak. A rendszeres divergenciák, amelyek például a nagy q1 impulzusokkal járó integrálokban jelentkeznek, logaritmikus növekedést mutatnak, és szükség van azok kezelésére, például a renormalizációs eljárások alkalmazásával. Az ilyen típusú divergenciák kezelésére különböző módszerek léteznek, amelyek célja a végtelenek kiküszöbölése, valamint a fizikai állandók, például a renormalizált tömeg és a kölcsönhatási állandó, pontos meghatározása.
Az S-mátrix elemek és a Feynman-diagramok segítségével végzett számítások alapvető fontosságúak a kvantumtérelméleti modellek és az interakciók alapos megértésében. Az ilyen típusú elemzések segítenek abban, hogy megalapozzuk a részecskefizikai kísérletek elméleti előrejelzéseit és pontos számításait. A renormalizációs folyamatok alkalmazásával pedig lehetővé válik a kísérleti adatokkal való összevetés, és a fizikai modellek finomhangolása a valós világra vonatkozóan.
Hogyan használjunk függvényeket és alprogramokat többváltozós számításokban?
Hogyan alkalmazzuk a Metropolis mintavételi sémát és az előjelzéses mintavételt a Markov-láncok segítségével?
A közpénzek és a magánfinanszírozás hatása a politikai demokráciára
Hogyan ismerjük fel és kezeljük a bőrbetegségeket, mint a melasma, a Merkel-sejtes karcinóma és a mycosis fungoides?
Hogyan alakítja a kínai piac a globális technológiai óriások stratégiáját, különösen az Apple esetében?

Deutsch
Francais
Nederlands
Svenska
Norsk
Dansk
Suomi
Espanol
Italiano
Portugues
Magyar
Polski
Cestina
Русский