Skip to content

一维势阱加势垒:α 衰变图像#

前一篇 delta 壳层把共振做到了三维,但壳是无限薄的——耦合 \(\gamma\) 只有一个数。这一篇换最朴素的几何:左边一个有限深度的方阱关住粒子,右边一道矩形势垒挡住出口。粒子在阱里反复撞墙,每次撞到右墙都有一定概率穿透出去——这就是 Gamow 1928 年解释 α 衰变时画的图像。势垒越宽,穿透越难,寿命越长,复能量平面里的极点越靠近实轴。

全文取 \(\hbar=1\)\(2m=1\)\(E=k^2\)。半线 \(x \geq 0\),原点设硬墙(也可以视为对称双阱的奇宇称投影)。

势的定义#

\[ V(x)=\begin{cases}+\infty,& x<0,\\ -V_0,& 0<x<a,\\ +V_1,& a<x<a+b,\\ 0,& x>a+b,\end{cases} \]

参数 \(V_0=20,\,V_1=8,\,a=1,\,b=2\)\(V_0\) 决定阱深与束缚密度;\(V_1\)\(b\) 决定泄漏率。\(V_1>E_R\) 时为亚阈共振,这是本篇的关注区。

定态薛定谔方程对 \(u(x)=\psi(x)\)(一维不需要 \(u=r\psi\) 替换)

\[ -u''(x)+V(x)u(x)=E\,u(x),\qquad u(0)=0. \]

三个区域里方程都是常系数线性二阶 ODE,只需在 \(x=a\)\(x=a+b\) 处匹配 \(u\)\(u'\)

三段式严格解#

\(q=\sqrt{V_0+E}\)\(\kappa=\sqrt{V_1-E}\)\(k=\sqrt{E}\)

  • 阱内 \((0,a)\)\(u_\text{I}(x)=A\sin(qx)\),已自动满足硬墙边界。
  • 势垒中 \((a,a+b)\)\(u_\text{II}(x)=B\,\mathrm e^{\kappa(x-a)}+C\,\mathrm e^{-\kappa(x-a)}\)
  • 外侧 \((a+b,\infty)\)\(u_\text{III}(x)=\sin(kx+\eta)\)\(\eta(E)\) 是 s 波相移。

\(x=a\)\(u\)\(u'\) 连续给出 \(B+C=A\sin(qa)\)\(B-C=A\,(q/\kappa)\cos(qa)\)。代入 \(u_\text{II}\) 后在 \(x=a+b\) 求对数导数 \(L\equiv u'/u|_{a+b}\)

\[ L(E)=\frac{\kappa\sin(qa)\sinh(\kappa b)+q\cos(qa)\cosh(\kappa b)}{\sin(qa)\cosh(\kappa b)+(q/\kappa)\cos(qa)\sinh(\kappa b)}. \]

外侧 \(u_\text{III}\) 给出 \(u'/u|_{a+b}=k\cot(k(a+b)+\eta)\)。两者相等解出

\[ \boxed{\;\eta(E)=\arctan\!\frac{k}{L(E)}-k(a+b).\;} \]

复能量延拓到第二张面时,写 \(u_\text{III}\) 为入射加出射 \(u_\text{III}\propto\mathrm e^{-ikx}-S(E)\,\mathrm e^{ikx}\),可整理出

\[ S(E)=-\,\mathrm e^{-2ik(a+b)}\,\frac{L(E)-ik}{L(E)+ik}. \]

\(E>0\)\(L\) 为实数,\(|S|=1\),幺正性自动成立——与 S_matrix_and_cross_section.zh.md:229 中的 \(S^\dagger S=\mathbf 1\) 在单通道半线情形完全一致。

共振条件#

\(E\) 走到下半复平面。S 矩阵的极点要求分母 \(L(E)+ik=0\),即

\[ L(E)=-ik. \]

约定 \(k=\sqrt E\) 取上半面分支(物理面),共振极点位于第二张面下半面 \(\mathrm{Im}\,E<0\)。其实部 \(E_R\) 是寿命中心位置,虚部按

\[ E_*=E_R-i\Gamma/2 \]

定义宽度 \(\Gamma>0\)。这一对极点结构在 friedrichsModel.zh.md:551 中被写成 \(z_*-E_d-\Sigma^{\rm II}(z_*)=0\);本篇里 \(L(E)+ik\) 起的就是 \(z-E_d-\Sigma(z)\) 的角色。无穷不可穿透极限 \(b\to\infty\) 时,\(\sinh,\cosh\) 都趋于 \(\frac12 \mathrm e^{\kappa b}\),分母里两项各取 \(\frac12 e^{\kappa b}\) 后比值为 \(\kappa\),得到 \(L\to\kappa\),于是极点条件 \(\kappa+ik=0\) 给纯虚 \(k=i\kappa\),与硬阱内壁外指数衰减边界对应——亚阈共振退化成真束缚态。

WKB 宽度#

亚阈共振的物理内容可以写成 Gamow 公式:粒子在阱内以经典周期 \(T_\text{cl}=2a/v_\text{in}\) 撞右墙,每次穿透概率 \(T_\text{WKB}\approx \mathrm e^{-2\int_a^{a+b}\sqrt{V_1-E_R}\,\mathrm dx}=\mathrm e^{-2b\kappa_R}\)。约定 \(2m=1\)\(v_\text{in}=2k_\text{in}=2\sqrt{V_0+E_R}\),所以

\[ \Gamma_\text{WKB}\approx\frac{1}{T_\text{cl}}\,T_\text{WKB}=\frac{k_\text{in}}{a}\,\mathrm e^{-2b\sqrt{V_1-E_R}}. \]

这里把次轮 WKB 前因子(\(O(1)\) 的连接公式系数)丢掉,只保留指数与最简单的拍频 \(k_\text{in}/a\)。后面的数值对照会显示:在大 \(b\) 极限下 \(\Gamma_\text{num}/\Gamma_\text{WKB}\) 收敛到一个 \(b\)-无关的常数 \(\approx 1.4\),正是被丢掉的 \(O(1)\) 修正。指数依赖完全合拍,这就是 Gamow 计算 α 半衰期与原子核电荷数指数关系的本质。

数值与图#

完整脚本见 07_well_barrier_1d.py。算法走三步:

  • 在实轴扫 \(L(E)\) 数值符号变化得到共振位置初值;
  • \(E\) 平面阻尼 Newton 求 \(L(E)+ik=0\) 的极点;
  • 围绕极点拟合 Breit-Wigner 形式 \(\eta(E)=\eta_\text{bg}+\arctan\!\bigl((E-E_R)/(\Gamma/2)\bigr)\),反提 \(E_R\)\(\Gamma\)

数值结果(\(V_0=20,\,V_1=8,\,a=1,\,b=2\)):

\[ E_R=5.29054,\qquad \Gamma=9.715\times 10^{-3},\qquad \tau=1/\Gamma\approx 103. \]

宽度比共振能量小三个量级,这正是亚阈共振"长寿命"的标志。

def log_deriv(E, b=B):
    q, kap = np.sqrt(V0 + E), np.sqrt(V1 - E)
    s, c = np.sin(q * A), np.cos(q * A)
    em2 = np.exp(-2 * kap * b)
    Cp, Cm = 0.5 * (1 + em2), 0.5 * (1 - em2)
    return (kap*s*Cm + q*c*Cp) / (s*Cp + (q*c/kap)*Cm)

势垒中 \(\sinh(\kappa b)\)\(\cosh(\kappa b)\) 在大 \(\kappa b\) 时各自溢出,但其比值有限。把公因子 \(\mathrm e^{\kappa b}\) 显式抵消(用 \(\mathrm e^{-2\kappa b}\) 表示)让函数在第二张面深处也保持稳定——这一点对扫描复 \(E\) 平面至关重要。

第一张图:势的几何与共振能级。

potential

阱(蓝)深 \(V_0=20\),宽 \(a=1\);势垒(红)高 \(V_1=8\),宽 \(b=2\)。虚线标出共振 \(E_R\approx 5.29\),正好嵌在势垒高度以下,是典型的亚阈准束缚态。

第二张图:相移 \(\eta(E)\) 经过共振时的 \(\pi\) 跳跃及其 BW 拟合。

phase shift across resonance

外圈大尺度上看不到峰,因为宽度太窄(\(\Gamma\sim 10^{-2}\));放大插图里 \(\eta\)\(\pm 8\Gamma/2\) 范围内走完一个 \(\pi\),与 BW 解析曲线几乎完全重合。脚本里直接对 \(\tan(\eta-\eta_\text{bg})\) 做线性最小二乘,反提的 \(E_R\) 与 Newton 极点实部一致到 \(10^{-5}\)\(\Gamma\) 一致到 \(10^{-3}\) 量级。

第三张图:复 \(E\) 平面 \(|S(E)|\) 等高线,标出 Newton 找到的极点。

pole on second sheet

极点正好位于 \(E_R-i\Gamma/2\),即 BW 拟合给出的中心向下半平面的解析延拓。这一极点在物理面(上半平面 \(\mathrm{Im}\,E>0\) 这一支)是缺席的,必须穿过实轴正半轴的连续谱支割延拓到第二张面,才能"看到"——Green_operator.zh.md:468 中"自伴 \(H\) 的复极点只能位于第二张面"那条原理在这里有了像素级实例。

第四张图:第一共振宽度 \(\Gamma\) 随势垒宽度 \(b\) 的变化。

width vs barrier width

数值数据点与 WKB 直线在半对数图上几乎平行,比值 \(\Gamma_\text{num}/\Gamma_\text{WKB}\approx 1.40\)\(b\in[2,3]\) 范围内稳定不变。这条曲线就是 Gamow 在原子核 α 衰变上发现的图像:寿命 \(\tau=1/\Gamma\propto \exp(2b\sqrt{V_1-E_R})\),对原子核而言 \(b\)\(V_1\) 由库仑势的高度与宽度决定,不同核素的 \(\sqrt{V_1-E_R}\) 略有差异就让 \(\log\tau\) 跨十几个量级——Geiger-Nuttall 规则的指数因子正是这里的 \(\mathrm e^{-2b\kappa}\)

sanity checks#

07_well_barrier_1d.pysanity_checks 跑三件事:

  • \(E\)\(|S(E)|=1\)(弹性幺正性),随机 6 组 \(E\) 全通过,绝对误差 \(<10^{-9}\)
  • Newton 极点与 BW 拟合的 \(E_R\) 一致到 \(10^{-3}\)\(\Gamma\) 相对误差 \(<10^{-2}\)
  • 数值 \(\Gamma\) 与 WKB \(\Gamma\)\(b>2\) 时比值在 \([0.5,2]\) 内(实测 \(\approx 1.40\),被丢的 WKB 前因子是 \(O(1)\) 的)。

跑一次约 1 秒,4 张 png 写到 assets/07_well_barrier_1d/

与 Friedrichs 模型的对账#

本篇中的对象 Friedrichs 笔记中的对应
阱内准束缚能级(无穷势垒极限 \(b\to\infty\) 是真束缚) 离散态 \(E_d\)(解耦极限),见 friedrichsModel.zh.md:24
极点条件 \(L(E)+ik=0\) \(z-E_d-\Sigma^{\rm II}(z)=0\),见 friedrichsModel.zh.md:551
第二张面下半面极点 \(E_R-i\Gamma/2\) \(z_*=E_R-i\Gamma/2\)(Gamow 态),见 friedrichsModel.zh.md:580
宽度 \(\Gamma\propto \mathrm e^{-2b\kappa}\) $\Gamma(E)=2\pi
解析结构:实轴上 $ S
实轴幺正 $ S(E)

与 delta 壳层那一篇相比,这里的"耦合"由势垒高度与宽度联合控制:固定 \(V_1\),让 \(b\) 增大,等效地把 \(|g_\text{eff}|^2\) 指数压低,把极点拉向实轴;这是 Friedrichs 模型耦合 \(\to 0\) 极限在三维同样可见的同一现象的一维显式化。delta 壳层里"\(\gamma\) 越大壳越硬"等效 \(|g_\text{eff}|^2\) 越小,本篇里"\(b\) 越大墙越厚"也是同一回事,只是在两套不同的可解模型里给出了同一指数律。

next-step#

  • 多重共振:如果 \(V_0\) 增大让阱内能容纳两个准束缚级(\((n\pi/a)^2-V_0\)\(n=1,2\) 都落在 \((0,V_1)\) 内),可以观察两条 BW 峰分别对应不同 \(n\) 的内态,宽度按 \(n\) 的奇偶性不同——奇宇称内态在 \(a\) 处节点正好阻挡泄漏。
  • 时间域生存振幅 \(\langle\psi_R|\mathrm e^{-iHt}|\psi_R\rangle\):直接对 \(E\) 做傅里叶反变换,预期早时近指数衰减 \(\mathrm e^{-\Gamma t}\),长时被支割贡献的幂律接管,与 friedrichsModel.zh.md:580 节的 Gamow + cut 拆分一一对应。
  • α 衰变常数:把 \(V_0,V_1,a,b\) 换成原子核常数(\(V_0\sim 30\) MeV, \(V_1\sim 20\)\(30\) MeV, \(b\sim 10\) fm),代入本篇公式即可估出 \(^{210}\)Po 等重核 α 半衰期,与实验值在十数量级范围内吻合——Gamow-Condon-Gurney 1928 年的原始计算就建立在这个最简单的一维图像上。

Last update: 2026-05-08
Created: 2026-05-08