Корреляционные функции

Мы дадим определение корреляционных функций, записав их в представлении первичного квантования и выразив через многочастичную волновую функцию системы, где - координаты частиц. Мы рассмотрим предел нулевой температуры и обозначим волновую функцию основного состояния как .

Одночастичная матрица плотности описывает пространственные корреляции между двумя точками . В однородной системе зависит только от разности :

    (4.1)

где - погонная плотность.

Функция нормирована таким образом, чтобы ее значение в нуле было единичным . Как мы убедимся позже, на больших расстояниях одночастичная матрица плотности одномерной однородной системы при нулевой температуре затухает полиномиально быстро, что свидетельствует об отсутствии бозе-конденсата в такой системе.

Функция парного распределения дает вероятность того, что одна частица будет найдена в положении в то время как другая находится в

    (4.2)

На больших расстояниях выходит на и стремится к единичному значению в термодинамическом пределе .

Значение в нуле трехчастичной матрицы плотности дает вероятность обнаружить три частицы в одном и том же месте:

    (4.3)

Зависимость этой величины от плотности представляет большой практический интерес, т.к. она позволяет предсказать потерю частиц из конденсата за счет трехчастичной рекомбинации.

Фурье-преобразование связывает изложенные функции с не менее интересными функциями. А именно, импульсное распределение связано с одночастичной матрицей плотностью (4.1):

    (4.4)

а статический структурный фактор прямо связан с функцией парного распределения (4.2):

    (4.5)

Информация об импульсном распределении может быть получена из наблюдения за скоростью расширении конденсата после выключения ловушки. Статический структурный фактор может быть измерен при помощи метода бреговской спектроскопии.

Энергетический спектр случайных сигналов
При спектральных измерениях случайных последовательностей встречается ряд трудностей. Во-первых, обычно интерес представляет энергетический спектр (определение энергетического спектра еще не было дано). Во-вторых, измерения должны быть статистически устойчивыми в том смысле, что, какая бы оценка ни рассматривалась, при увеличении интервала измерения она должна сходиться к вполне конкретной величине. Простое и удобное условие сходимости сводится к тому, чтобы дисперсия оценки стремилась к нулю при увеличении интервала измерения. Известно, что при работе с энергетическим спектром весьма удобно пользоваться корреляционной функцией сигнала. В связи с этим в данном разделе будут кратко рассмотрены понятия корреляционной функции и энергетического спектра и связывающие их соотношения. Затем будут проанализированы с точки зрения эффективности вычислений два хорошо известных метода расчета энергетического спектра случайных сигналов. До сих пор использовалось довольно общее определение спектра. Он определялся как значение z-преобразования в одной или ряде точек в z-плоскости. В связи с этим возникает следующий вопрос: можно ли энергетический спектр сигнала определить >в таком же общем виде? По-видимому, разумным подходом является следующий: если задана спектральная плотность мощности на некоторой кривой в z-плоскости (по обязательно на единичной окружности),

Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: