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物理 大学生・専門学校生・社会人

物性物理学の本を読んでいて、質問があります。 本では, 量子力学による1電子原子の電子状態の記述について 添付のように述べていて, (1.12)式までは良いのですが, 赤枠で囲ったところの式(1.13)の導出過程が知りたいです。 よろしくお願いいたします。

$1.2 1電子原子の電子状態 1 p° = 2me 2 a 1 V= 2m。 2m。(r+ r dr 原子においては,原子核を中心としてそのまわりの半径10-10m程度の領 の形となる。ここでAは次のような角度に関する微分演算子である。* 域を電子が運動している。原子の構造を理解するためには,この電子の振舞 1 sin 0 d0 1 を調べなくてはならない。まず最も単純な場合として,Ze の正電荷をもった A= - (sin 0 sin' 0 核のまわりを,1個の電子が運動している場合を考える。Z=1であればこ 1電子原子のハミルトニアンがこのように具体的に与えられた.このハミル れは水素原子そのものであり,Z =2であれば He* イオンということにな トニアンに対するシュレーディンガー方程式(1.9) は2階の微分方程式の形 る。 をしている。これを満たす解として波動関数T(r, 0, φ) が求まれば,1電 原子の質量のほとんどは核に集中しているので、そこを重心として座標の 子原子における電子の分布の様子がわかる。ところで,原子に属する電子の 原点にとってさしつかえなかろう。電子は -e の電荷をもち,核の正電荷 波動関数は,核から十分遠方(r→0)ではゼロに収束するはずである。こ Ze とクーロン相互作用をもつ。そのポテンシャルエネルギーは電子と核の のような境界条件の下で(1.9)式を考えると,電子のエネルギー固有値 E が 間の距離rに反比例し, 離散的な特定の値をとるときのみ解が存在する。これは量子力学系の顕著な Ze? V(r) = - 特徴である。 4TE0ア 最も低いエネルギー固有値を与える解は球対称で、次の形をしている。 である。* これは万有引力と同じ形をもつので,古典的に考えれば,地球が 17Z/2 ( exp(-) 太陽のまわりを回るように電子は核のまわりを楕円軌道を描いて回ると考え 『(r) = たくなる。しかしながら,このような極微の世界まで古典ニュートン力学が ただし,ここで そのまま成立するわけではない,電子の振舞を正しく理解することは,今世 4TEh An = mee? =0.529 A 紀初頭登場した量子力学をもってはじめて可能となった。量子力学によると, 電子の存在確率は波動関数 『(r)の絶対値の2乗に比例する。定常状態では 『(r)は次のシュレーディンガー方程式を満たすというのが量子力学の骨子 はボーア半径とよばれる。 である。 H V (r) = ET (r) ここで はハミルトニアンで,電子の運動エネルギーとポテンシャルエネ ルギーの和であり, 1 p°+ V(r) 2m。 H = の形をもつ。** 第2項のポテンシャル項は方向によらず,核からの距離のみ に依存するので,全体を極座標を用いて表した方が都合がよい。このとき, 第1項の運動エネルギーの部分は Eo = 8.8542 × 10-12 F/m は真空の誘電率。 m。は電子の質量,p= - iAVは運動量オペレータである。ただし,▽はナプラと読 み,直交座標系では 定,立,えを直交する単位ペクトルとして、V= -+ の形をもつ微分演算子である。カ = h= 6.626× 10-4JSはプランク定数。

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英語 高校生

ある長文の日本語訳です。波線部で言ってる意味が分かりません💦どういうことでしょうか...!

段落展開 全文 訳 0 砂浜の上を、1匹のアリが、あちこちと曲がりくねった道筋をたどりながら せかせかと進んでいる。アリは右に曲がり、左に曲がり、後退し、それから立ち 止まり、再び前へ向かって進む。アリが選んだ道筋の複雑さを、私たちはどのよ うに説明できるだろうか。アリの脳の中に、その複雑な行動を説明するかもしれ ない精巧なプログラムがあるのだと思いつくかもしれないが、それではうまく説 明できないとわかるだろう。アリの脳についてあれこれ思いを巡らせる努力の中 で私たちが見過ごしているのは、アリの置かれた環境である。風と波によって形 作られた砂浜の構造、つまり小さな山や谷、そして障害物がアリの道筋を形成し ているのだ。アリの行動の見かけの複雑さは、 アリの頭脳というよりも、その置 かれた環境の複雑さを反映しているのだ。このアリは、次のような単純なルール に従っているだけかもしれない。「砂山や棒切れのような障害物を登ってエネル ギーを浪費することなく、日差しから逃れ、できるだけ早く巣まで戻ること」 複雑な行動をしているからといって、複雑で知的な戦略を意味しているわけでは ないのだ。 2 心理学者がT型迷路と呼んでいる模型の中を、ただ1匹の空腹状態のラッ トが駆け巡っている。ラットは左右のどちらにも曲がることができる。もし左に 曲がれば、10回のうち8回食べ物が見つかる。もし右に曲がれば、10回のうち 2回しか食べ物は入っていない。発見する食べ物の量が少ないため、ラットは迷 路を何度も繰り返し駆け抜ける。様々な条件の下で実験してみたところ、どのラッ トもだいたい左に曲がるという結果になり、これは予想通りとも言える。だが時 には、悪い方の選択肢であるにもかかわらず右に曲がることもあり、このことは 幾多の研究者を悩ませる。「最大化」 と呼ばれる論理原則に従うなら、ラットは 常に左に曲がるはずである。そうすれば 80パーセントの確率で食べ物が期待で きるからだ。時に、 ラットは約80% の場合しか左に曲がらず、20% の場合は右 に曲がることがある。そこで、このような行動は、80% 対 20%という確率を反 映していることから、「確率マッチング [確率対応]」と呼ばれる。しかし、結果 として(得られる)食べ物の量は減ってしまい、期待値(ラットの行動で得られ ると予想される食べ物の収支を平均した数値)は68%にしかならない。このラッ トの行動は不合理に思われる。進化の過程で、このかわいそうな動物は脳を誤っ た造りにされたのだろうか。それとも単にラットは愚かなだけなのだろうか? 3 ラットの行動は、その小さな脳の中をのぞき込むのではなく、その自然環境 を調べればすぐに理解できる。自然の条件の下でのエサあさりでは、多くの他の ラットや動物たちと食べ物の獲得競争になる。もレ全部が食べ物の最も多い地点 に行けば、それぞれがわずかな分け前しか得られないだろう。時に次善の区画を 選ぶような突然変異的な生物は、競争に直面することが少なく、より多くの食べ 物を得て、その結果自然海汰に妊まれる [自然淘汰によって生き残る見込みが増 える]だろう。ゆえに、 ラットが頼っていると思われる戦略は、競争の多い環境 でうまく機能するものであって、個体が周囲から孤立された状態に置かれる、実 験を行う環境にはうまく適合しないということなのだ。 の アリの話とラットの話には共通点がある。行動を理解するためには、脳や知 性を調べるだけではなく、物理的、社会的環境の構造も調べる必要があるのだ。 1~3例示 0複雑な道を進むアリ 脳の働きではなく、置かれて いる環境が複雑な行動を取ら せている >複雑な行動が複雑な知性によ る戦略を意味しているわけで はない 2T型迷路のラット 彼らの選択は「最大化」の原 則から外れ、「確確率マッチング」 へと収束する 3 ラットを取り巻く自然環 境 彼らはより生き残れる選択を しているだけだ >実験室の状況だけでは、 生物 の複雑な行動の理由を説明で きない n.e -ban b ④ 結論 2つの話の共通点 >行動を理解するためには、 脳 だけでなく、物理的、 社会的 環境の構造も調べる必要があ る 百字要約 oooa pd 1コ 生物の複雑な行動の理由を、 その脳の働きだけに求めるのは不十分だ。 行動の決定には、 生物が置かれた物理的、社 会的環境も影響している。 よって、実験室の環境の中で生物の本当の行動原理を理解できるとは限らない。 (100字) It is not enough to look for the reasons for an organism's behavior in the workings of its brain. The physical and social environments in which it is placed also influence its behavioral decisions. Thatis why it is difficult to understand true behavioral principles of organisms in a laboratory environment. (51 words)

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