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Sandbox Physics

多算轨迹,能把误差消掉吗

非绝热方法基准台

轨迹越多,反应概率就一定越接近量子结果吗? 先固定哈密顿量、初始波包和出口窗口,再比较三种方法。加密网格检验量子参考,增加轨迹压低抽样噪声。这些检查之后仍然稳定的差别,才反映该观测量上的近似误差。

把量子、Ehrenfest 和最少切换表面跳跃放在同一组条件下,比较出口概率、抽样误差和计算时间。保存每次结果,增加轨迹数,看哪些差异仍然留下。

交互模型非绝热方法基准台
t=0t=0

只有一个核坐标。高度表示电子能量,带宽另表示概率密度。青色为低面,珊瑚色为高面。

在共同终止时刻

把抽样涨落与方法偏差分开

出口窗从交叉两侧四玻尔处开始。各通道计入远处吸收层移走的出射概率,并分别保存留存与吸收部分。尚在两窗之间的概率单独列出。

量子高面出口00
跳跃与量子之差00
跳跃抽样标准误差00
量子未出窗概率00

四个出口概率

柱高使用同一个概率刻度。细误差线表示轨迹估计的一倍抽样标准误差。

已保存估计及其抽样误差

保存同一物理制备下的计算,比较不同轨迹数。横线是量子值,金点是已保存的跳跃估计。

范数、能量、通量与实测耗时
仍在网格上的概率00
出口外已吸收的概率00
范数加吸收概率00
量子能量漂移00
最大轨迹能量漂移00
出口窗净向外通量00
量子/平均力/跳跃毫秒数00

净向外通量扣除了从左侧窗流入的部分。初态波包在窗外:末态窗外概率加吸收损失,等于初态窗外概率加净向外通量。三角插值把概率流算在准确的出口位置;分数网格积分计算窗内密度。

耗时只计当前设备上的传播,不含快照、绘图与下载。量子能量漂移应在吸收发生前解读;吸收层从距中心十九玻尔处开始移走概率。

模型与数值范围

量子解使用四十八玻尔宽的周期 Fourier 网格,共 512 点,Strang 时间步不超过 0.8 原子时间单位。局部双态矩阵采用精确指数,外侧加吸收层,每步不重新归一化。离线基准把时间步减半、网格加倍。

Ehrenfest 轨迹跟随电子平均力。最少切换轨迹每次沿一个绝热面运动,电子振幅保持相干;允许的跳跃重标动量,能量不足的跳跃拒绝,速度不反向。不另加退相干修正。

阅读基准方法

物理教程

非绝热方法基准台

背景把量子、Ehrenfest 和最少切换表面跳跃放在同一组条件下,比较出口概率、抽样误差和计算时间。保存每次结果,增加轨迹数,看哪些差异仍然留下。

为什么值得理解电子态一换,原子核受到的力也会变。不同近似处理这两种变化的办法各不相同。

先抓重点

核心问题
轨迹越多,反应概率就一定越接近量子结果吗?
一句话直觉
增加轨迹只能压低抽样涨落,近似本身与量子解的差异仍可能留下。

核心数学模型

一个核坐标与两个电子态

H=−12M∂x2I+(z(x)w(x)w(x)−z(x)),M=2000H=-\frac{1}{2M}\partial_x^2 I+\begin{pmatrix}z(x)&w(x)\\w(x)&-z(x)\end{pmatrix},\quad M=2000

原子单位把约化普朗克常数取为一。位置单位是玻尔,能量单位是哈特里,时间采用原子时间单位。矩阵的两个本征值就是绝热能量。

原始的简单避免交叉模型

z(x)=0.01 sgn⁡(x)(1−e−1.6∣x∣),w(x)=0.005c e−x2z(x)=0.01\,\operatorname{sgn}(x)(1-e^{-1.6|x|}),\qquad w(x)=0.005c\,e^{-x^2}

“电子耦合”乘在原始非对角元上,取一时就是 Tully 原模型。波包从低绝热面出发。

共同的高斯初态

χ(x)∝e−(x+8)2/(4σx2)+ip0x,σp=12σx\chi(x)\propto e^{-(x+8)^2/(4\sigma_x^2)+ip_0x},\quad \sigma_p=\frac{1}{2\sigma_x}

两种经典方法都从这个最小不确定度波包的正 Wigner 分布独立抽样。初始电子态取当地低能本征矢。

常见难点

占据不等于出口概率

容易误解知道电子态占据,就知道反应产率。

正确理解出口还要求核波包到达指定空间区域。动画前期左侧还有入射波包;表格采用共同终止时刻,并另列尚未到达出口的概率。

动手实验

  1. 01

    看分裂

    选“分成两路”,播放演化。在同一时刻比较三行。

    你会看到: 量子密度分布到两条能量曲线上。跳跃轨迹按所在面分开;平均力轨迹的能量可以落在两面之间。
  2. 02

    关上一个出口

    选“高能出口关闭”,查看后期的通道概率。

    你会看到: 到达高能渐近面需要足够总能量。有限宽量子波包有能量分布,高能尾部可能仍有少量概率通过。
  3. 03

    分清涨落与偏差

    展开“系综与种子”,增加“轨迹数”,并保存几个独立种子的结果。比较末态估计与它的标准误差。

    你会看到: 轨迹越多,重复估计越集中;各方法与量子结果的差距却未必缩小。

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