mir.pe (일반/어두운 화면)
최근 수정 시각 : 2024-04-17 04:18:05

각운동량 연산자

양자역학
Quantum Mechanics
{{{#!wiki style="margin:0 -10px -5px;min-height:2em"
{{{#!folding [ 펼치기 · 접기 ]
{{{#!wiki style="margin:-6px -1px -11px"
<colbgcolor=#c70039> 배경 흑체복사 · 이중슬릿 실험 · 광전효과 · 콤프턴 산란 · 보어의 원자 모형 · 물질파 · 데이비슨-저머 실험 · 불확정성 원리 · 슈테른-게를라흐 실험 · 프랑크-헤르츠 실험
이론 체계 <colbgcolor=#c70039> 체계 플랑크 상수( 플랑크 단위계) · 공리 · 슈뢰딩거 방정식 · 파동함수 · 연산자( 해밀토니언 · 선운동량 · 각운동량) · 스핀( 스피너) · 파울리 배타 원리
해석 코펜하겐 해석( 보어-아인슈타인 논쟁) · 숨은 변수 이론( EPR 역설 · 벨의 부등식 · 광자 상자) · 다세계 해석 · 앙상블 해석 · 서울 해석
묘사 묘사( 슈뢰딩거 묘사 · 하이젠베르크 묘사 · 디랙 묘사) · 행렬역학
심화 이론 이론 양자장론( 비상대론적 양자장론) · 양자 전기역학 · 루프 양자 중력 이론 · 게이지 이론( 양-밀스 질량 간극 가설 · 위상 공간) · 양자색역학( SU(3))
입자· 만물이론 기본 입자{ 페르미온( 쿼크) · 보손 · ( 둘러보기)} · 강입자( 둘러보기) · 프리온 · 색전하 · 맛깔 · 아이소스핀 · 표준 모형 · 기본 상호작용( 둘러보기) · 반물질 · 기묘체 · 타키온 · 뉴트로늄 · 기묘한 물질 · 초끈 이론( 초대칭 이론 · M이론 · F이론) · 통일장 이론
정식화 · 표기 클라인-고든 방정식 · 디랙 방정식 · 1차 양자화 · 이차양자화 · 경로적분( 응용 · 고스트) · 파인만 다이어그램 · 재규격화( 조절)
연관 학문 천체물리학( 천문학 틀 · 우주론 · 양자블랙홀) · 핵물리학( 원자력 공학 틀) · 응집물질물리학 틀 · 컴퓨터 과학 틀( 양자컴퓨터 · 양자정보과학) · 통계역학 틀 · 양자화학( 물리화학 틀)
현상 · 응용 양자요동 · 쌍생성 · 쌍소멸 · 퍼텐셜 우물 · 양자 조화 진동자 · 오비탈 · 수소 원자 모형 · 쌓음 원리 · 훈트 규칙 · 섭동( 스핀 - 궤도 결합 · 제이만 효과 · 슈타르크 효과) · 선택 규칙 · 변분 원리 · WKB 근사법 · 시간 결정 · 자발 대칭 깨짐 · 보스-아인슈타인 응집 · 솔리톤 · 카시미르 효과 · 아로노프-봄 효과 · 블랙홀 정보 역설 · 양자점
기타 군론 · 대칭성 · 리만 가설 · 매듭이론 · 밀도행렬 · 물질 · 방사선( 반감기) · 라플라스의 악마 · 슈뢰딩거의 고양이( 위그너의 친구) · 교재 }}}}}}}}}

1. 개요2. 상세
2.1. 고윳값과 고유함수
2.1.1. 사다리 연산자2.1.2. 고윳값
2.1.2.1. 사다리 연산자의 고윳값
2.1.3. 궤도 각운동량 연산자의 고유함수
2.2. 확률 분포2.3. 기댓값2.4. 불확정성 원리
3. 추가 논의
3.1. 궤도 각운동량 연산자의 교환자 관계
3.1.1. 운동 에너지 연산자와의 교환자 관계
3.2. 궤도 각운동량 기대치의 시간 변화3.3. 회전 연산자3.4. 다시 찾아본 각운동량 보존3.5. 궤도 각운동량의 덧셈
3.5.1. 총 각운동량의 덧셈
3.6. 구면좌표계에서의 기술
3.6.1. 자유입자3.6.2. 중심력장에 구속된 입자
3.7. 지름 파동 함수와 지름 확률 밀도 함수
4. 스핀 각운동량5. 관련 문서

1. 개요

angular momentum operator

양자역학에서 각운동량은 입자의 회전에 의한 궤도 각운동량과 입자에 내재된 각운동량인 스핀 각운동량, 이 둘의 합인 총 각운동량으로 나눌 수 있다. 이 문서에서는 궤도 각운동량을 주로 설명한다.

2. 상세

양자역학에서 (궤도) 각운동량은 다른 물리량과 같이 연산자로 정의된다.

[math(\displaystyle \mathbf{\hat{L}}=\mathbf{\hat{r}} \times \mathbf{\hat{p}} )][1]

이때, [math(\mathbf{\hat{r}})], [math(\mathbf{\hat{p}})]는 각각 위치 연산자, 운동량 연산자이다. [math(\mathbf{\hat{p}}=-i \hbar \boldsymbol{\nabla })]임을 이용하면, 아래와 같이 쓸 수 있다.

[math(\displaystyle \mathbf{\hat{L}}=-i \hbar {\mathbf{r}} \times \boldsymbol{\nabla } \quad \Rightarrow \quad \begin{cases} \displaystyle \hat{L}_x = -i\hbar \left(y {\partial\over \partial z} - z {\partial\over \partial y} \right) \\ \displaystyle \hat{L}_y = -i\hbar \left(z {\partial\over \partial x} - x {\partial\over \partial z}\right) \\ \displaystyle \hat{L}_z = -i\hbar \left(x {\partial\over \partial y} - y {\partial\over \partial x} \right) \end{cases} )]


주어진 궤도 각운동량은

[math(\displaystyle \hat{L}_{i}=\sum_{j,\,k}\varepsilon_{ijk}\hat{x}_{j}\hat{p}_{k} )]

으로 쓸 수 있고 ([math(\varepsilon_{ijk})]는 레비치비타 기호이다.)

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{L}_{i}^{\dagger}&=\sum_{j,\,k} \varepsilon_{ijk}(\hat{x}_{j}\hat{p}_{k})^{\dagger} \\&= \sum_{j,\,k} \varepsilon_{ijk}\hat{p}_{k}^{\dagger}\hat{x}_{j}^{\dagger} \end{aligned} )]

위치 연산자와 운동량 연산자는 자기 수반 연산자(hermitian operator)이므로

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{L}_{i}^{\dagger}&= \sum_{j,\,k} \varepsilon_{ijk}\hat{p}_{k}\hat{x}_{j} \end{aligned} )]

한편, [math(k=j)]인 경우는 연산에 기여하지 않으므로[2] 무시하고, 그렇게 되면 위치 연산자와 운동량 연산자는 다른 축에 대한 것만 남으므로 교환 가능하다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{L}_{i}^{\dagger}&= \sum_{j,\,k} \varepsilon_{ijk}\hat{x}_{j}\hat{p}_{k} \\&=\hat{L}_{i} \end{aligned} )]

따라서 각운동량 연산자는 자기 수반성을 띰을 알 수 있다. 이는 다음을 의미한다.
좀 더 일반적으로 각운동량 연산자[3] [math(\displaystyle \mathbf{\hat{J}}=(\hat{J}_{x},\,\hat{J}_{y},\,\hat{J}_{z}) )]는 다음의 교환자 관계를 만족시키는 연산자를 의미한다.

[math(\displaystyle [\hat{{J}}_{k},\,\hat{{J}}_{l}]=\sum_{m} i\hbar \varepsilon_{klm}\hat{J}_{m} )]

각각의 성분에 대하여 다음이 성립한다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{J}_{x},\,\hat{J}_{y}]&=i\hbar \hat{J}_{z} \\ [\hat{J}_{y},\,\hat{J}_{z}]&=i\hbar \hat{J}_{x} \\ [\hat{J}_{z},\,\hat{J}_{x}]&=i\hbar \hat{J}_{y} \end{aligned} )]

이로써 알 수 있는 것은 양자역학적으로 각운동량의 각각의 성분은 동시 가측량이 아니라는 것이다. 각운동량 크기의 제곱 연산자 [math(\hat{J}^{2}=\hat{J}_{x}^{2}+\hat{J}_{y}^{2}+\hat{J}_{z}^{2})]을 고려하면, 위 교환자 관계에 의하여

[math(\displaystyle [\hat{{J}}^{2},\,\hat{{J}}_{k}]=0 )]

이 되어 각운동량 크기의 제곱과 한 축에 대한 각운동량의 성분은 동시 가측량이다. 종종 위와 같은 관계를 다음과 같이 한 번에 나타내기도 한다.

[math(\displaystyle i\hbar \mathbf{\hat{J}}=\mathbf{\hat{J}} \times \mathbf{\hat{J}} )]


고전역학으로 각운동량을 이해하여 보자. 중심이 원점에 고정된 (매우 작은) 원판이 회전한다고 생각할 때, 양자역학적 상태를 잘 나타내는 것은 무엇인가? 위에서 교환자 관계를 보았던 것을 쓰면, 각운동량의 한 성분 [math(L_{z})](여기서는 [math(z)]축이라고 놓겠다.)과 각운동량의 크기 제곱 [math(L^{2})]은 동시 가측량이라고 했다. 그 외의 정보를 얻기 위해선 계의 정보를 파괴하지 않은 얻을 수 없다. 따라서 이러한 것을 잘 나타내는 것은 각운동량의 크기는 일정하면서 [math(z)]축 성분 또한 일정한 상태이다. 즉, 아래와 같이 [math(z)]축을 축으로 세차 운동하는 경우이다.

파일:namu_양자_각운동량.svg

이 경우 위 그림처럼 각운동량 [math(\mathbf{L})]은 빗변의 길이가 [math(L=\sqrt{\mathbf{L} \boldsymbol{\cdot}\mathbf{L}}=\sqrt{L^{2}})]이고, 높이가 [math(L_{z})]인 원뿔에 연속적으로 나타나게 된다.

2.1. 고윳값과 고유함수

2.1.1. 사다리 연산자

우선 고윳값을 구하기 이전 양자 조화 진동자에서 했던 것 처럼 유용한 연산자를 도입하자.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{J}_{+} :=\hat{J}_{x} +i\hat{J}_{y} \\ \hat{J}_{-} :=\hat{J}_{x} -i\hat{J}_{y} \end{aligned} )]

이때, [math(\hat{J}_{-}=\hat{J}_{+}^{\dagger})]의 관계[4]가 있으며, 각각을 상하 순으로 올림 연산자(raising operator), 내림 연산자(lowering operator)라 부르며, 이들을 모두 지칭해 사다리 연산자(ladder operator)라 부른다. 또한 이전에 살펴봤던 교환자 관계에 의해

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{J}_{z},\,\hat{J}_{\pm}]&=\pm \hbar \hat{J}_{\pm} \\ [\hat{J}^{2},\,\hat{J}_{\pm}]&=0 \end{aligned} )]

을 만족시킨다. 또한,
[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{J}_{\pm}\hat{J}_{\mp}&=(\hat{J}_{x} \pm i\hat{J}_{y})(\hat{J}_{x} \mp i\hat{J}_{y}) \\ &=\hat{J}_{x}^{2} \mp i (\hat{J}_{x}\hat{J}_{y}-\hat{J}_{y}\hat{J}_{x})+\hat{J}_{y}^{2} \\ &=\hat{J}_{x}^{2} \mp i [\hat{J}_{x},\,\hat{J}_{y}]+\hat{J}_{y}^{2} \\ &=\hat{J}_{x}^{2} \pm \hbar \hat{J}_{z}+\hat{J}_{y}^{2} &&(\because [\hat{J}_{x},\,\hat{J}_{y}]=i\hbar \hat{J}_{z}) \\ &=\hat{J}^{2}-\hat{J}_{z}^{2} \pm \hbar \hat{J}_{z} &&(\because \hat{J}^{2}=\hat{J}_{x}^{2}+\hat{J}_{y}^{2}+\hat{J}_{z}^{2}) \end{aligned} )]
이므로 나중에 요긴하게 쓸 관계식

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{J}^{2}=\hat{J}_{\pm}\hat{J}_{\mp}+\hat{J}_{z}^{2} \mp \hbar \hat{J}_{z} \end{aligned} )]

를 얻는다. 이외에도 위 결과를 약간 변형하면 다음의 관계식이 성립함이 알려져 있다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{J}_{+},\,\hat{J}_{-} ]&=2 \hbar \hat{J}_{z} \\ 2(\hat{J}^{2}-\hat{J}_{z}^{2})&=\hat{J}_{+}\hat{J}_{-}+\hat{J}_{-}\hat{J}_{+} \end{aligned} )]

2.1.2. 고윳값

본격적으로 고윳값으로 들어가기 전에 다음을 가정하자.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{J}_{z} \varphi_{m}=m \hbar \varphi_{m} \end{aligned} )]

[math(m)]은 밝혀내야 할 고윳값이고, [math(\varphi_{m})]은 고윳값 [math(m)]에 대응하는 고유함수이다. 우선 사다리 연산자가 어떠한 역할을 하는지 살펴보기 위해 고유함수에 사다리 연산자를 취하여 [math(L_{z})]를 측정해보자.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{J}_{z} \hat{J}_{\pm}\varphi_{m}&=(\hat{J}_{\pm}\hat{J}_{z} \pm \hbar \hat{J}_{\pm } )\varphi_{m} \\&=(m \pm 1) \hbar \hat{J}_{\pm}\varphi_{m} \end{aligned} )]

이것은 사다리 연산자를 취한 고유함수 또한 [math(\hat{J}_{z})]에 대한 고유함수임을 나타내며, 사다리 연산자는 고윳값을 1만큼 올려주거나 내려준다. 따라서 다음과 같이 쓸 수 있다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{J}_{\pm}\varphi_{m}& \propto \varphi_{m \pm 1} \end{aligned} )]

이때, 사다리 연산자의 고윳값을 제외하고 쓰기 위해 비례 표시로 나타냈다. 사다리 연산자를 연속적으로 취한다면

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{J}_{\pm}^{n}\varphi_{m}& \propto \varphi_{m \pm n} \end{aligned} )]

위 논의는 [math(L_{z})]가 양자화되어 있음을 보여준다.

교환자 관계 [math([\hat{J}^{2},\,\hat{J}_{z}]=0)]을 기억한다면, 두 연산자에 대한 고유함수는 공유함을 알 수 있다.[5] 다음을 또한 가정하자.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{J}^{2} \varphi_{m}=\hbar^{2} k^{2} \varphi_{m} \end{aligned} )]

[math(\hat{J}_{z})]와의 고유함수의 공유성 때문에 사다리 연산자를 취한 [math(\hat{J}_{z})]에 대한 고유함수 또한 해당 연산자의 고유함수가 된다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{J}^{2} \hat{J}_{\pm} \varphi_{m}&= \hat{J}_{\pm} \hat{J}^{2} \varphi_{m} \\&=\hbar^{2}k^{2} \hat{J}_{\pm} \varphi_{m} \end{aligned} )]

따라서 [math(\hat{J}^{2})]의 교윳값은 사다리 연산자의 연산에 무관하다.

이제 목적은 [math(m)]과 [math(k)]는 어떠한 관계가 있는지 밝히는 것이다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \langle {J}^{2} \rangle &=\langle \varphi_{m}| \hat{J}^{2} \varphi_{m} \rangle \\ &=\hbar^{2}k^{2} \langle \varphi_{m}| \varphi_{m} \rangle \\ &=\hbar^{2}k^{2} \\ \langle {J}_{z}^{2} \rangle &=\langle \varphi_{m}| \hat{J}_{z}^{2} \varphi_{m} \rangle \\ &=\langle \varphi_{m}| \hat{J}_{z} \hat{J}_{z} \varphi_{m} \rangle \\ &=m \hbar\langle \varphi_{m}| \hat{J}_{z} \varphi_{m} \rangle \\ &=\hbar^{2}m^{2} \langle \varphi_{m}| \varphi_{m} \rangle \\&=\hbar^{2}m^{2} \end{aligned} )]

이때, 이상 및 이하의 평균은 [math(m)]일 때 취한 것이다. 한편,

[math(\displaystyle \begin{aligned} \langle {J}^{2} \rangle =\langle {J}_{x}^{2} \rangle +\langle {J}_{y}^{2} \rangle+ \langle {J}_{z}^{2} \rangle \quad \to \quad \hbar^{2}k^{2}=\langle {J}_{x}^{2} \rangle +\langle {J}_{y}^{2} \rangle +\hbar^{2}m^{2} \end{aligned} )]

인데, 일반적으로 [math(\langle {J}_{x}^{2} \rangle \geq 0)], [math(\langle {J}_{y}^{2} \rangle \geq 0)]를 만족하므로

[math(\displaystyle \begin{aligned} k^{2} \geq m^{2} \quad \to \quad |k| \geq |m| \end{aligned} )]

사다리 연산자를 적용한 결과에서 [math(k)]값 하나에 여러 [math(m)]값을 갖는다고 보는 것이 합당하므로

[math(\displaystyle \begin{aligned} -|k| \leq m \leq |k| \end{aligned} )]

를 만족시켜야 한다. 즉, [math(m)]은 [math(-|k|)]와 [math(|k|)] 사이의 값을 갖는다. 한편, [math(m)]이 가질 수 있는 최댓값을 [math(m_{\sf{max}})], 최솟값을 [math(m_{\sf{min}})] 그렇다면, 이들에게 사다리 연산자를 적용했을 때 고윳값이 0이 나오게 하여 고윳값 방정식을 만족시키지 않게 함으로써 가질 수 있는 상태를 제한할 수 있다. 즉,

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{J}_{+}\varphi_{m_{\sf{max}} }&=0 \\ \hat{J}_{-}\varphi_{m_{\sf{min}} }&=0 \end{aligned} )]

첫 번째 식에 내림 연산자를 적용해보자.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{J}_{-}\hat{J}_{+}\varphi_{m_{\sf{max}} }&=0 \end{aligned} )]

그런데 윗 문단에서 논의한 관계식으로부터

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{J}_{-}\hat{J}_{+}\varphi_{m_{\sf{max}} }&=(\hat{J}^{2}-\hat{J}_{z}^{2}-\hbar \hat{J}_{z})\varphi_{m_{\sf{max}} } \\ &=\hbar^{2}(k^{2}-m_{\sf{max}}^{2}-m_{\sf{max}})\varphi_{m_{\sf{max}} } \end{aligned} )]

우변은 모두 동일해야 하므로

[math(\displaystyle \begin{aligned} k^{2}=m_{\sf{max}}^{2}+m_{\sf{max}} \end{aligned} )]

마찬가지의 방법으로 아래 식에 대하여 행하면

[math(\displaystyle \begin{aligned} k^{2}=m_{\sf{min}}^{2}-m_{\sf{min}} \end{aligned} )]

위 식으로부터

[math(\displaystyle \begin{aligned} m_{\sf{max}}^{2}+m_{\sf{max}}=m_{\sf{min}}^{2}-m_{\sf{min}} \end{aligned} )]

이 방정식을 풂으로써 [math(m_{\sf{max}}=-m_{\sf{min}})]임을 얻고, [math(m_{\sf{max}}=j)]라 놓는다면, [math(k^{2}=j(j+1))]이다.

이때까지의 논의를 종합하면, [math(j)]값이 정해지면, 각운동량 크기의 제곱의 값 또한 정해지며, 이러한 각운동량 크기를 갖는 상태에서 한 축에 대한 성분은 [math(j)], [math(j-1)], [math(j-2)], [math(\cdots)], [math(-j)]의 [math(\hbar)]배 만큼의 값만 가질 수 있다.

그런데 조금 더 생각해보면, [math(j)], [math(j-1)], [math(j-2)], [math(\cdots)], [math(-j)]는 초항이 [math(j)]이고, 공차가 [math(-1)]인 등차수열이므로 이 과정을 [math(N)]번 하여 [math(-j)]에 도달했다고 하면,

[math(\displaystyle \begin{aligned} j+(N-1)(-1)=-j \end{aligned} )]

이때, 다음을 만족시켜야 함을 알 수 있다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} 2j=N-1 \quad \to \quad j=\frac{N-1}{2} =\frac{n}{2} \end{aligned} )]

한편, [math(n)]은 0을 포함한 자연수이므로 [math(j)]가 가질 수 있는 형태는 [math(1/2)]의 음이 아닌 정수배이다. 즉,

[math(\displaystyle \begin{aligned} j=0,\,\frac{1}{2},\,1,\,\frac{3}{2},\, 2,\,\frac{5}{2},\,\cdots \end{aligned} )]

만 가능하다. 일반적으로 궤도 각운동량의 경우 [math(j)]는 0을 포함한 자연수만, 스핀 각운동량은 모두 가능한 것으로 알려져 있다. 또한, 위 관계식으로부터 한 [math(j)]에 가능한 [math(m_{j})]의 값의 개수는 다음과 같음을 알 수 있다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} N=2j+1 \end{aligned} )]


이상에서 각운동량에 대한 고유 상태를 기술하기 위해선 두 양자수 [math(j)]와 [math(m_{j})] ([math(m_{j}=)][math(j)], [math(\cdots)], [math(-j)])가 필요하며, 두 연산자에 대한 고윳값은 아래와 같이 주어진다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{J}_{z} \varphi_{j,\,m_{j}}&=m_{j} \hbar \varphi_{j,\, m_{j}} \\ \hat{J}^{2} \varphi_{j,\, m_{j}}&=j(j+1) \hbar^{2} \varphi_{j,\, m_{j}} \end{aligned} )]


아래는 [math(l=3)], 즉, [math(L^{2}=12 \hbar^{2})]일 때, 가질 수 있는 궤도 각운동량 [math(\mathbf{L}_{m_{l}})]을 나타낸 것이다. 아래와 같이 이 경우 [math(L_{z}=\pm 3 \hbar)], [math(\pm 2 \hbar)], [math(\pm \hbar)], [math(0)]으로 총 7가지이다. 또, 위에서도 밝혔듯 [math(\mathbf{L}_{m_{l}})]은 고정되지 못하고, 원뿔 겉에서 연속적으로 나타나게 된다.

파일:namu_양자_각운동량_궤도_예시.svg
2.1.2.1. 사다리 연산자의 고윳값
올림 연산자의 고윳값을 [math(C_{m})]이라 하고, 고유함수 [math(\varphi_{m}=| m \rangle)]의 ket-vector로 간단히 나타내자.

[math(\displaystyle \begin{aligned} | \hat{J}_{+} m \rangle=C_{m} | m+1 \rangle \end{aligned} )]

양변에 복소 공액을 취하면,

[math(\displaystyle \begin{aligned} \langle \hat{J}_{+} m |=\langle m+1 | C_{m}^{\ast} \end{aligned} )]

이 결과를 처음의 ket-vector에 곱하면 좌변은

[math(\displaystyle \begin{aligned} \langle \hat{J}_{+} m | \hat{J}_{+} m \rangle &=\langle m | \hat{J}_{+}^{\dagger}\hat{J}_{+} m \rangle \\ &=\langle m | \hat{J}_{-}\hat{J}_{+} m \rangle \\ &=\langle m |\hat{J}^{2}-\hat{J}_{z}^{2}-\hbar \hat{J}_{z} | m \rangle \\&=\hbar^{2}(k^{2}-m^{2}-m)\langle m |m \rangle \\ &=\hbar^{2}(k^{2}-m^{2}-m) \end{aligned} )]

이고, 우변은

[math(\displaystyle \begin{aligned} \langle m+1 | C_{m}^{\ast} C_{m} | m+1 \rangle = |C_{m}|^{2} \end{aligned} )]

이상에서

[math(\displaystyle \begin{aligned} C_{m}=\hbar \sqrt{k^{2}-m^{2}-m} \end{aligned} )]

윗 문단에서 나오는 양자수를 이용하여 다음과 같이 쓸 수 있다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} C_{m}&=\hbar [j(j+1)-m_{j}^{2}-m_{j}]^{1/2} \\&=\hbar[(j-m_{j})(j+m_{j}+1) ]^{1/2} \end{aligned} )]

이를 이용하여 올림 연산자에 대한 고유치 방정식은 아래와 같이 쓸 수 있다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{J}_{+} | j,\,m_{j} \rangle=\hbar[(j-m_{j})(j+m_{j}+1) ]^{1/2} | j,\,m_{j}+1 \rangle \end{aligned} )]


마찬가지의 방법을 통해 내림 연산자의 고유치 방정식은 다음과 같음을 알 수 있다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{J}_{-} | j,\,m_{j} \rangle=\hbar[(j+m_{j})(j-m_{j}+1) ]^{1/2} | j,\,m_{j}-1 \rangle \end{aligned} )]

2.1.3. 궤도 각운동량 연산자의 고유함수

회전 운동은 직각 좌표계가 아닌 곡면 좌표계에서 다루는 것이 편리하다. 이에 각 연산자를 구면 좌표계에 맞게 유도해보자. 직각 좌표계와 구면 좌표계의 변환 공식

[math(\displaystyle \begin{aligned} x&=r\sin{\theta} \cos{\phi} \\y&=r\sin{\theta}\sin{\phi} \\ z&=r\cos{\theta} \end{aligned} )]

를 통해 다음을 유도할 수 있다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{L}_{x}&=i\hbar \left(\sin{\phi}\frac{\partial}{\partial \theta}+\cot{\theta}\cos{\phi} \frac{\partial}{\partial \phi} \right) \\ \hat{L}_{y}&=i\hbar \left(-\cos{\phi}\frac{\partial}{\partial \theta}+\cot{\theta}\sin{\phi} \frac{\partial}{\partial \phi} \right) \\ \hat{L}_{z}&=-i \hbar \frac{\partial}{\partial \phi} \\ \hat{L}^{2}&=-\hbar^{2} \left[ \frac{1}{\sin{\theta}}\frac{\partial}{\partial \theta} \left( \sin{\theta} \frac{\partial}{\partial \theta} \right)+\frac{1}{\sin^{2}\theta}\frac{\partial^{2}}{\partial^{2} \phi} \right] \end{aligned} )]

찾는 [math(\hat{L}_{z})], [math(\hat{L}^{2})]의 고유함수를 구해보자. [math(\hat{L}_{z})]의 고유치 방정식

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{L}_{z} \varphi_{l,\,m_{l}}=m_{l}\hbar \varphi_{l,\,m_{l}} \end{aligned} )]

[math(\varphi_{l,\,m_{l}}=\Theta(\theta) \Phi(\phi))]의 두 독립한 변수의 함수들의 곱으로 이루어져 있다고 가정하면

[math(\displaystyle \begin{aligned} -i \hbar \Theta(\theta) \frac{{\rm d}\Phi(\phi)}{{\rm d} \phi}&=m_{l}\hbar \Theta(\theta)\Phi(\phi) \\\frac{{\rm d}\Phi(\phi)}{{\rm d} \phi}&=im_{l}\Phi(\phi) \end{aligned} )]

변수 분리를 통해 미분 방정식을 풀면

[math(\displaystyle \begin{aligned} \Phi(\phi) \propto e^{i m_{l} \phi} \end{aligned} )]

구면 대칭성 때문에 정수 [math(n)]에 대하여 [math( \Phi(\phi)= \Phi(\phi+2n \pi))]를 만족시켜야 하므로 [math(m_{l})]은 정수이다.

다행히도 두 연산자에 대한 고유함수는 공유하기 때문에 이 결과를 가지고, 그대로 [math(\hat{L}^{2})]의 고유치 방정식

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{L}^{2} \varphi_{l,\,m_{l}}=l(l+1)\hbar^{2} \varphi_{l,\,m_{l}} \end{aligned} )]

에 대입해도 된다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} -\hbar^{2} \left[ \frac{1}{\sin{\theta}}\frac{{\rm d} }{{\rm d} \theta} \left( \sin{\theta} \frac{{\rm d} \Theta(\theta)}{{\rm d} \theta} \right)-\frac{m_{l}^{2}}{\sin^{2}\theta} \Theta(\theta) \right]e^{im_{l}\phi}&=l(l+1)\hbar^{2}\Theta(\theta)e^{im_{l}\phi} \\ \frac{1}{\sin{\theta}}\frac{{\rm d} }{{\rm d} \theta} \left( \sin{\theta} \frac{{\rm d} \Theta(\theta)}{{\rm d} \theta} \right)-\frac{m_{l}^{2}}{\sin^{2}\theta} \Theta(\theta) &=-l(l+1)\Theta(\theta) \end{aligned} )]

[math(\cos{\theta}=x)]라 놓으면

[math(\displaystyle \begin{aligned} \frac{{\rm d} }{{\rm d} \theta}=\frac{{\rm d}x }{{\rm d} \theta}\frac{{\rm d} }{{\rm d} x} =-\sin{\theta}\frac{{\rm d} }{{\rm d} x} \end{aligned} )]

이므로

[math(\displaystyle \begin{aligned} \frac{{\rm d} \Theta}{{\rm d} x} \left[ (1-x^{2}) \frac{{\rm d} \Theta}{{\rm d} x} \right]+ \left[ l(l+1)-\frac{m_{l}^{2}}{1-x^{2}} \right] \Theta &=0 \\ (1-x^2)\frac{{\rm d}^{2} \Theta}{{\rm d} x^{2}}-2x\frac{{\rm d} \Theta}{{\rm d} x} + \left[ l(l+1)-\frac{m_{l}^{2}}{1-x^{2}} \right] \Theta &=0 \end{aligned} )]

이 방정식은 버금 르장드르 함수를 해로 갖는 방정식이므로

[math(\displaystyle \begin{aligned} \Theta(x) \propto P_{l}^{m_{l}}(x) \end{aligned} )]

이다.

위 결과를 종합하면

[math(\displaystyle \begin{aligned} \varphi_{l, \, m_{l}}=| l,\,m_{l} \rangle\propto P_{l}^{m_{l}}(\cos{\theta}) e^{i m_{l} \phi} \end{aligned} )]

인데, 위와 같은 꼴의 함수를 구면 조화 함수라 부른다. 하지만 우리는 이 함수에 대하여 규격화를 하지 않았기에 비례 표시를 제거할 수 없다.

이 함수는 입체각에 대하여 규격화를 한다. 즉,

[math(\displaystyle \begin{aligned} \oint_{\Omega} \langle l, \, m_{l}|l, \, m_{l} \rangle\,{\rm d}\Omega=1 \end{aligned} )]

[math(\oint_{\Omega})]는 전체 입체각에 대한 적분을 의미한다. 따라서 규격화 상수를 [math(A)]라 놓으면

[math(\displaystyle \begin{aligned} |A|^{2} \int_{0}^{2 \pi} \int_{0}^{\pi} [P_{l}^{m_{l}}(\cos{\theta}) e^{i m_{l} \phi}]^{\ast}[P_{l}^{m_{l}}(\cos{\theta}) e^{i m_{l} \phi}]\,\sin{\theta}\,{\rm d } \theta {\rm d } \phi=1 \end{aligned} )]


이것을 만족하는 상수는 알려져있으며, 이것을 고려하면 규격화된 고유함수는 아래와 같음을 얻는다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} | l,\,m_{l} \rangle=\sqrt{\frac{2l+1}{4\pi} \frac{(l-m_{l})!}{(l+m_{l})!}}P_{l}^{m_{l}}(\cos{\theta}) e^{i m_{l} \phi} :=Y_{l}^{m_{l}}(\theta,\,\phi) \end{aligned} )]


아래에서 [math(|Y_{l}^{m_{l}}|^{2})]의 그래프의 개형을 볼 수 있다. 단, 실제 크기가 아닌 한 정사각형의 가로 혹은 세로 길이에 규격화돼 있음에 유의하자. 물리학적으로 [math(|Y_{l}^{m_{l}}|^{2})]은 곧 입자의 편각과 방위각이 각각 [math((\theta,\,\phi))]인 곳의 미소 입체각에서 입자가 발견될 확률 밀도 함수를 나타낸다. 고전 역학과 달리 입자가 많이 발견되는 방위각과 편각이 존재함을 알 수 있다.
{{{#!folding [ 그래프 펼치기 · 접기 ]
파일:구면조화함수_그래프_namu_2.svg
}}}

참고로, 스핀 각운동량의 경우 행렬 역학을 사용하기에 고유함수가 행렬로 나타난다.

나머지 축에 대한 각운동량은 어떻게 될까? 초급적으로 다가가보고자 한다. 우선 연산자 관계를 다시 생각해보자.

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{{L}}_{k},\,\hat{{L}}_{l}]&=\sum_{m} i\hbar \varepsilon_{klm}\hat{L}_{m} \\ [\hat{{L}}^{2},\,\hat{{L}}_{k}]&=0 \end{aligned} )]

이것을 동시에 만족시키게 하는 방법은 무엇일까? 결국 [math(l)]이 같은 구면 조화 함수의 결합이 곧 각 축에 대한 고유함수가 된다는 것이다. 이렇게 되어야 임의의 축과 각운동량 크기의 제곱이 동시 가측량이 되고, 해당 연산자들의 함수가 공유하게 되면서도 각 축의 성분에 대한 고유함수들은 공유하지 않는 상태가 된다.

즉, [math(\hat{L}_{x})]의 고유함수 [math(X_{l}^{\alpha})]는 [math(\hat{L}^{2})]의 고유함수의 결합

[math(\displaystyle \begin{aligned} X_{l}^{\alpha}=\sum_{m_{l}=-l}^{l} a_{m_{l}} Y_{l}^{m_{l}} \end{aligned} )]

으로 쓸 수 있다. 이때,

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{L}_{x}X_{l}^{\alpha}=\alpha \hbar X_{l}^{\alpha} \end{aligned} )]

를 만족시킬 것이다. 이때, [math(z)]축 성분과 동일한 형태의 고윳값을 갖는 것은 축이 달라진다고 해서 그 형태가 다르게 되면, 같은 물리 상황에 대해 축만 바꿨을 뿐인데 그 물리량이 달라지는 물리적 상황과 거리가 먼 상황이 연출되기 때문이다. 결국 이는 [math(\alpha)] 또한 [math(m_{l})]과 같은 제한 조건을 가짐을 암시하고 있다.

[math(\hat{L}_{y})]의 고유함수와 고윳값도 동일하다.

2.2. 확률 분포

예를 들어 어떠한 상태에 있는 (스핀 각운동량이 없는) 한 입자에 대하여 한 축에 대한 각운동량 [math(3\hbar)]를 측정할 확률은 어떻게 구하는가? 또, 한 입자에 대하여 각운동량 크기가 [math(\sqrt{12}\hbar)]로 측정될 확률은 얼마인가? 이런 것을 다뤄보고자 한다.

일반적으로 입자의 상태에 대한 상태는 고유 함수의 중첩으로 설명될 수 있다.

[math(\displaystyle \psi=\sum_{l=0}^{\infty}\sum_{|m_{l}| \leq l} a_ {l,\,m_{l}} | l,\,m_{l} \rangle )]

이때, [math(a_ {l,\,m_{l}})]은 다음과 같은 내적

[math(\displaystyle a_ {l,\,m_{l}}= \langle l,\,m_{l}|\psi \rangle )]

로 구할 수 있다. 즉,

[math(\displaystyle \psi=\sum_{l=0}^{\infty}\sum_{|m_{l}| \leq l} | l,\,m_{l} \rangle \langle l,\,m_{l}|\psi \rangle )]


만약 이 상태에 있는 입자에 대하여 [math(L^{2}=\hbar^{2} \alpha(\alpha+1))]을 관측할 확률 [math(P[ \hbar^{2} \alpha(\alpha+1) ] )]은 다음과 같다.

[math(\displaystyle P[ \hbar^{2} \alpha(\alpha+1) ] =\sum_{|m| \leq l} |\langle \alpha,\,m_{l}|\psi \rangle |^{2} )]

[math(L_{z}=m\hbar )]을 관측할 확률 [math(P[ m\hbar ] )]은 다음과 같다.

[math(\displaystyle P[ m\hbar ] =\sum_{ l=|m|}^{\infty} |\langle l,\,m|\psi \rangle |^{2} )]

2.3. 기댓값

입자의 각운동량이 [math(L=\hbar \sqrt{l(l+1)})], [math(L_{z}=m_{l}\hbar )]인 상태에 있다고 해보자. 이 경우 다음은 명백하다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \langle L_{z} \rangle &= m_{l}\hbar \\ \langle L^{2} \rangle &= \hbar^{2} l(l+1) \end{aligned} )]

그렇다면 나머지 축에 대한 물리량의 기댓값은 어떻게 될까?

[math(\displaystyle \begin{aligned} \langle L_{x} \rangle &= \langle l,\,m_{l} | \hat{L}_{x} | l,\,m_{l} \rangle \end{aligned} )]

여기서 [math(| l,\,m_{l} \rangle)]이 [math(\hat{L}_{x})]의 고유상태가 아니기 때문에 위 값을 구하기 어려울 것으로 보이지만 다행히도 사다리 연산자가 존재하기 때문에 조금 다가가볼 수 있을 것으로 기대된다. 사다리 연산자는 해당 상태의 고유상태가 되기 때문이다. 다음과 같이 쓰자.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{L}_{x} &= \frac{1}{2}(\hat{L}_{+}+\hat{L}_{-}) \end{aligned} )]

고유함수의 직교성에 따라 직접 계산해보지 않더라도

[math(\displaystyle \begin{aligned} \langle L_{x} \rangle &=0 \end{aligned} )]

이다. 이는 계산 과정에 양자수가 다른 상태의 고유함수의 내적이 포함되기 때문이다. 마찬가지의 이유로

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{L}_{y} &= \frac{1}{2i}(\hat{L}_{+}-\hat{L}_{-}) \end{aligned} )]

로 쓸 수 있고, 이것 또한 양자수가 다른 상태의 고유함수의 내적이 포함된다는 점에서

[math(\displaystyle \begin{aligned} \langle L_{y} \rangle &= \langle l,\,m_{l} | \hat{L}_{y} | l,\,m_{l} \rangle \\& =0 \end{aligned} )]

위 결과는 [math(L)]과 [math(L_{z})]가 측정되었을 때 나머지 축에 대한 성분은 결정할 수 없음을 내포하고 있다.

[math(\langle L_{x}^{2} \rangle)], [math(\langle L_{y}^{2} \rangle)]를 구해보자.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \langle L_{x}^{2} \rangle &= \langle l,\,m_{l} | \hat{L}_{x}^{2} | l,\,m_{l} \rangle \end{aligned} )]

인데,

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{L}_{x}^{2} &= \left[ \frac{1}{2} (\hat{L}_{+}+\hat{L}_{-}) \right]^{2}=\frac{1}{4}(\hat{L}_{+}^{2}+\hat{L}_{+}\hat{L}_{-}+{L}_{-}\hat{L}_{+}+\hat{L}_{-}^{2}) \end{aligned} )]

위에서 유도한 [math(\hat{L}^{2}=\hat{L}_{\pm}\hat{L}_{\mp}+\hat{L}_{z}^{2} \mp \hbar \hat{L}_{z} )]에 의해 가운데 두 항은 [math(2(\hat{L}^{2}-\hat{L}_{z}^{2}))]이고, 1항과 4항은 서로 다른 양자수의 고유함수의 내적을 포함시키므로 무시하면,

[math(\displaystyle \begin{aligned} \langle L_{x}^{2} \rangle &= \langle l,\,m_{l} | \hat{L}_{x}^{2} | l,\,m_{l} \rangle \\&= \biggl\langle l,\,m_{l} \biggl| \frac{1}{2}(\hat{L}^{2}-\hat{L}_{z}^{2}) \biggr| l,\,m_{l} \biggr\rangle \\&=\frac{\hbar^{2}}{2}[l(l+1)-m_{l}^{2}] \end{aligned} )]

마찬가지의 방법으로

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{L}_{y}^{2} &= \left[ \frac{1}{2i} (\hat{L}_{+}-\hat{L}_{-}) \right]^{2}=-\frac{1}{4}\{\hat{L}_{+}^{2}-(\hat{L}_{+}\hat{L}_{-}+{L}_{-}\hat{L}_{+})+\hat{L}_{-}^{2}\} \end{aligned} )]

이므로

[math(\displaystyle \begin{aligned} \langle L_{y}^{2} \rangle &= \frac{\hbar^{2}}{2}[l(l+1)-m_{l}^{2}] \end{aligned} )]

이상에서 [math(\langle L_{x}^{2} \rangle=\langle L_{y}^{2} \rangle)]임을 얻는다.

2.4. 불확정성 원리

일반적으로 자기 수반인 두 연산자 [math(\hat{A})], [math(\hat{B})]에 대한 각각의 불확정성 [math(\Delta A)], [math(\Delta B)]는 다음과 같이 주어진다. (증명은 불확정성 원리 문서를 참조하자.)

[math(\displaystyle \Delta A \Delta B \geq \left| \frac{1}{2i} \langle \psi | [\hat{A},\,\hat{B}] | \psi \rangle \right| )]

[math(\psi)]가 [math(\hat{L}^{2})], [math(\hat{L}_{z})]에 대한 공통 고유 함수라 가정해보자.[6] 교환자 관계에 의해 [math([\hat{L}_{x},\,\hat{L}_{y}]=i\hbar \hat{L}_{z})]이므로

[math(\displaystyle \Delta L_{x} \Delta L_{y} \geq \frac{\hbar}{2} | \langle L_{z} \rangle | =\frac{\hbar}{2}(|m_{l}|\hbar) )]

이다.

위 문단에서 다뤘던 것에서

[math(\displaystyle \begin{aligned} \Delta L_{x}&=\sqrt{\langle L_{x}^{2} \rangle -\langle L_{x} \rangle^{2} } \\ &= \frac{\hbar}{\sqrt{2}}[l(l+1)-m_{l}^{2}]^{1/2} \\ \Delta L_{y}&=\sqrt{\langle L_{y}^{2} \rangle -\langle L_{y} \rangle^{2} } \\ &= \frac{\hbar}{\sqrt{2}}[l(l+1)-m_{l}^{2}]^{1/2} \\ \therefore \Delta L_{x} \Delta L_y &=\frac{\hbar^{2}}{2}[l(l+1)-m_{l}^{2}] \\&=\frac{\hbar}{2} \cdot {\hbar} [l(l+1)-m_{l}^{2}] \end{aligned} )]

한편, 이것이 불확정성 원리를 만족시키는지 검증하려면, [math(l(l+1)-m_{l}^{2} \geq |m_{l}|)]임을 증명하면 된다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} l(l+1)-m_{l}^{2}-|m_{l}|&=l(l+1)-|m_{l}|^{2}-|m_{l}| \\ &=(l-|m_{l}|)(l+|m_{l}|+1) \end{aligned} )]

양자수 조건에서 [math(|m_{l}| \leq l)]이므로 위 항은 0보다 같거나 크다. 즉, [math(l(l+1)-m_{l}^{2} \geq |m_{l}|)]이다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \Delta L_{x} \Delta L_y &=\frac{\hbar}{2} \cdot {\hbar} [l(l+1)-m_{l}^{2}] \\& \geq \frac{\hbar}{2}(|m_{l}| \hbar) \\&=\frac{\hbar}{2} | \langle L_{z} \rangle| \end{aligned} )]

으로 불확정성 원리를 만족시킨다.

3. 추가 논의

3.1. 궤도 각운동량 연산자의 교환자 관계

궤도 각운동량 연산자의 교환자 관계는 궤도 각운동량을 다루면서 중요하게 다뤄지기 때문에 한 번씩은 유도해보는 편이 도움이 된다. 이 문단의 증명 과정에서 아인슈타인 합 규약이 사용(즉, 합의 기호에 대한 생략)되었다.

본 문단은 크로네커 델타 레비치비타 기호, 합의 기호, 교환자 연산에 대해서 완벽히 이해하고 있다는 가정하에 작성되었다. 미숙한 독자들은 해당 문서들을 선수로 읽고 오는 것을 추천한다.

이 문단을 나가기 전 크로네커 델타와 레비치비타 기호, 교환자의 중요한 연산을 되짚어보고자 한다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \delta_{ij}a_{j}&=a_{i} \\ \varepsilon_{ijk}\varepsilon_{ilm} &=\delta_{jl}\delta_{km}-\delta_{jm}\delta_{kl} \\ [AB,\,C]&=A[B,\,C]+[A,\,C]B \end{aligned} )]

  1. [math(\displaystyle [\hat{{L}}_{k},\,\hat{{L}}_{l}]= i\hbar \sum_{m} \varepsilon_{klm}\hat{L}_{m} )]

궤도 각운동량 연산자의 정의로부터

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{L}_{i}=\varepsilon_{ijk} \hat{x}_{j}\hat{p}_{k} \end{aligned} )]

이므로

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{{L}}_{k},\,\hat{{L}}_{l}]&=[\varepsilon_{kab} \hat{x}_{a}\hat{p}_{b},\,\varepsilon_{lcd} \hat{x}_{c}\hat{p}_{d}] \\&=\varepsilon_{kab}\varepsilon_{lcd} [\hat{x}_{a}\hat{p}_{b}, \,\hat{x}_{c}\hat{p}_{d} ] \\&=\varepsilon_{kab}\varepsilon_{lcd} ( \hat{x}_{a} [\hat{p}_{b},\, \hat{x}_{c}\hat{p}_{d}]+[\hat{x}_{a},\,\hat{x}_{c}\hat{p}_{d}]\hat{p}_{b} ) \\&=-\varepsilon_{kab}\varepsilon_{lcd} \{\hat{x}_{a}(\hat{x}_{c} [ \hat{p}_{d},\,\hat{p}_{b}]+[\hat{x}_{c},\,\hat{p}_{b}]\hat{p}_{d})+(\hat{x}_{c}[\hat{p}_{d},\,\hat{x}_{a}]+[\hat{x}_{c},\,\hat{x}_{a}]\hat{p}_{d})\hat{p}_{b} \} \end{aligned} )]

교환자 관계

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{p}_{i},\,\hat{p}_{j}]&=[\hat{x}_{i},\,\hat{x}_{j}]=0 \\ [\hat{x}_{i},\,\hat{p}_{j}]&=i \hbar \delta_{ij} \end{aligned} )]

를 사용하면

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{{L}}_{k},\,\hat{{L}}_{l}]&=-i \hbar\varepsilon_{kab}\varepsilon_{lcd} (\delta_{cb}\hat{x}_{a}\hat{p}_{d}-\delta_{da}\hat{x}_{c}\hat{p}_{b} ) \\ &=i \hbar\varepsilon_{kab}\varepsilon_{lcd} (\delta_{da}\hat{x}_{c}\hat{p}_{b}-\delta_{cb}\hat{x}_{a}\hat{p}_{d} ) \\ &=i \hbar [ \varepsilon_{kab}\varepsilon_{lca} \hat{x}_{c}\hat{p}_{b} -\varepsilon_{kab}\varepsilon_{lbd}\hat{x}_{a}\hat{p}_{d} ]\\ &=i \hbar [ \varepsilon_{abk}\varepsilon_{alc} \hat{x}_{c}\hat{p}_{b} -\varepsilon_{bka}\varepsilon_{ bdl}\hat{x}_{a}\hat{p}_{d} ] \\ &=i \hbar [ ( \delta_{bl}\delta_{kc}-\delta_{bc} \delta_{kl} ) \hat{x}_{c}\hat{p}_{b} - ( \delta_{kd}\delta_{al}-\delta_{kl} \delta_{ad} ) \hat{x}_{a}\hat{p}_{d} ] \\ &=i \hbar ( \hat{x}_{k}\hat{p}_{l} - \hat{x}_{b}\hat{p}_{b} - \hat{x}_{l}\hat{p}_{k}+\hat{x}_{a}\hat{p}_{a} ) \\ &=i \hbar ( \hat{x}_{k}\hat{p}_{l} - \hat{x}_{l}\hat{p}_{k} ) \\&= i \hbar (\delta_{ek}\delta_{fl}-\delta_{el}\delta_{fk}) \hat{x}_{e}\hat{p}_{f} \\ &=i \hbar \varepsilon_{mef} \varepsilon_{mkl}\hat{x}_{e}\hat{p}_{f} \\&=i\hbar \varepsilon_{mkl} [ \varepsilon_{mef} \hat{x}_{e}\hat{p}_{f}] \\&=i\hbar \varepsilon_{mkl} \hat{L}_{m} \\&=i\hbar \varepsilon_{klm} \hat{L}_{m} \end{aligned} )]

}}} ||
  1. [math([\hat{L}^{2},\,\hat{L}_{k}]=0)]

각 성분의 제곱에 대한 연산자는 성분의 연산자와는 교환 관계가 어떻게 되는지 알아보자.

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{L}_{l}^{2},\,\hat{L}_{k}]&=[\hat{L}_{l}\hat{L}_{l},\,\hat{L}_{k}]\\&=\hat{L}_{l}[\hat{L}_{l},\,\hat{L}_{k}]+[\hat{L}_{l},\,\hat{L}_{k}]\hat{L}_{l}\\&=i\hbar \varepsilon_{lkm} [\hat{L}_{l}\hat{L}_{m}+ \hat{L}_{m}\hat{L}_{l}] \\&=i\hbar \varepsilon_{kml} [\hat{L}_{m}\hat{L}_{l}+\hat{L}_{l}\hat{L}_{m} ] \end{aligned} )]

특히 [math(l=k)]일 때, [math([\hat{L}_{k}^{2},\,\hat{L}_{k}]=0)]이다. 단, [math(l)]이 결정된 상태이기 때문에 [math(m)]에 대한 합이라는 것에 유의한다.

이를 통해 중요한 연산자 관계 [math([\hat{L}^{2},\,L_{k}]=0)]를 유도할 수 있다. [math(\displaystyle \hat{L}^2=\sum_{l} \hat{L}_{l}^{2})]임을 이용하자.

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{L}^{2},\,\hat{L}_{k}]&= \left[\sum_{l}\hat{L}_{l}^{2},\hat{L}_{k}\right]\\&=\sum_{l}[\hat{L}_{l}^{2},\hat{L}_{k}] \\&=i\hbar \sum_{l} \varepsilon_{kml} [\hat{L}_{m}\hat{L}_{l}+\hat{L}_{l}\hat{L}_{m} ] \\&=0 \end{aligned} )]

따라서 각운동량 크기의 제곱 연산자와 각 축의 성분에 대한 연산자는 교환하므로 동시 가측량이자, 공통된 고유함수를 공유한다. 다만, 각 축에 대한 성분의 연산자 끼리는 교환하지 않으므로 이들 모두가 동시 가측량과 고유함수를 공유한다고 생각하면 안 된다.
}}}||
  1. [math(\displaystyle[\hat{x}_{k},\, \hat{L}_{l}]=i \hbar \sum_{m} \varepsilon_{klm}\hat{x}_{m})]

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{x}_{k},\, \hat{L}_{l}]&=[\hat{x}_{k},\, \varepsilon_{lab} \hat{x}_{a}\hat{p}_{b}] \\&=\varepsilon_{lab} [\hat{x}_{k},\, \hat{x}_{a}\hat{p}_{b}] \\&=- \varepsilon_{lab} (\hat{x}_{a}[\hat{p}_{b},\,\hat{x}_{k}]+[\hat{x}_{a},\,\hat{x}_{k}]\hat{p}_{b}) \\&=i \hbar \varepsilon_{lab}\delta_{bk}\hat{x}_{a} \\&=i \hbar \varepsilon_{lak}\hat{x}_{a} \\&=i \hbar \varepsilon_{klm}\hat{x}_{m} \end{aligned} )]

즉, 각운동량과 위치는 같은 축에 대해서가 아닌 이상 동시 가측량이 아니다.
}}}||
  1. [math(\displaystyle[\hat{p}_{k},\, \hat{L}_{l}]=i \hbar \sum_{m} \varepsilon_{klm}\hat{p}_{m})]

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{p}_{k},\, \hat{L}_{l}]&=[\hat{p}_{k},\, \varepsilon_{lab} \hat{x}_{a}\hat{p}_{b}] \\&=\varepsilon_{lab} [\hat{p}_{k},\, \hat{x}_{a}\hat{p}_{b}] \\&=- \varepsilon_{lab} (\hat{x}_{a}[\hat{p}_{b},\,\hat{p}_{k}]+[\hat{x}_{a},\,\hat{p}_{k}]\hat{p}_{b}) \\&=-i \hbar \varepsilon_{lab}\delta_{ak}\hat{p}_{b} \\&=-i \hbar \varepsilon_{lkb}\hat{p}_{b} \\&=i \hbar \varepsilon_{klm}\hat{p}_{m} \end{aligned} )]

위치 연산자와 동일하다.
}}}||
  1. [math(\displaystyle[\hat{p}_{k}^{2},\, \hat{L}_{l}]=2i \hbar \sum_{m} \varepsilon_{klm} \hat{p}_{k}\hat{p}_{m})]

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{p}_{k}^{2},\, \hat{L}_{l}]&=[\hat{p}_{k}\hat{p}_{k},\, L_{l}] \\&=\hat{p}_{k}[\hat{p}_{k},\, L_{l}]+[\hat{p}_{k},\, L_{l}]\hat{p}_{k} \\&=i \hbar \varepsilon_{klm} [\hat{p}_{k}\hat{p}_{m}+\hat{p}_{m}\hat{p}_{k}]\\&=2i \hbar \varepsilon_{klm} \hat{p}_{k}\hat{p}_{m} \end{aligned} )]

}}}||
  1. [math([\hat{p}_{k}^{2},\, \mathbf{\hat{L}}]=\mathbf{0} )]

[math(\mathbf{\hat{L}}=\displaystyle \sum_{l} \hat{L}_{l} \mathbf{e}_{l} )]이므로

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{p}_{k}^{2},\, \mathbf{\hat{L}}]&= \left[\hat{p}_{k}^{2},\, \sum_{l} \hat{L}_{l} \mathbf{e}_{l} \right] \\&=\sum_{l}\mathbf{e}_{l}[\hat{p}_{k}^{2},\, \hat{L}_{l}] \\&=2i \hbar\sum_{l}\varepsilon_{klm} \mathbf{e}_{l} \hat{p}_{k}\hat{p}_{m} \\&=\mathbf{0} \end{aligned} )]

}}}||
  1. [math([\hat{p}^{2},\,\hat{L}_{l}]=0)]

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{p}^{2},\,\hat{L}_{l}]&=\sum_{k}[\hat{p}_{k}^{2},\,\hat{L}_{l}] \\&=2i \hbar \sum_{m,\,k} \varepsilon_{klm} \hat{p}_{k}\hat{p}_{m} \\&=2i \hbar \sum_{m,\,k} \varepsilon_{lmk} \hat{p}_{k}\hat{p}_{m} \\&=-2i \hbar \sum_{m,\,k} \varepsilon_{lkm} \hat{p}_{k}\hat{p}_{m} \end{aligned} )]

그런데, [math(m)], [math(k)]는 더미 변수이기 때문에

[math(\displaystyle \begin{aligned} \sum_{m,\,k} \varepsilon_{lmk} \hat{p}_{k}\hat{p}_{m} =- \sum_{m,\,k} \varepsilon_{lmk} \hat{p}_{k}\hat{p}_{m} \end{aligned} )]

이 성립하므로 이것은 곧 위 식의 값이 0임을 말한다.
}}}||
  1. [math([\hat{p}^{2},\,\hat{L}^{2}]=0)]

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{p}_{k}^{2},\, \hat{L}_{l}^{2}]&=\hat{L}_{l}[\hat{L}_{l},\,\hat{p}_{k}^{2}]+[\hat{L}_{l},\,\hat{p}_{k}^{2}]\hat{L}_{l}\\ &=\hat{L}_{l}\hat{p}_{k}[\hat{p}_{k},\,\hat{L}_{l}]+\hat{L}_{l}[\hat{p}_{k},\,\hat{L}_{l}]\hat{p}_{k}+\hat{p}_{k}[\hat{p}_{k},\,\hat{L}_{l}]\hat{L}_{l}+[\hat{p}_{k},\,\hat{L}_{l}]\hat{p}_{k}\hat{L}_{l} \\&=i\hbar \varepsilon_{klm}[ \hat{L}_{l}\hat{p}_{k}\hat{p}_{m}+\hat{L}_{l}\hat{p}_{m}\hat{p}_{k}+\hat{p}_{k}\hat{p}_{m}\hat{L}_{l}+ \hat{p}_{m}{p}_{k} \hat{L}_{l} ] \\&=2i\hbar \varepsilon_{klm} [ \hat{L}_{l}\hat{p}_{k}\hat{p}_{m}+\hat{p}_{k}\hat{p}_{m}\hat{L}_{l} ]\\&=-2\hbar^{2} \varepsilon_{klm}\varepsilon_{lab} [ \hat{x}_{a}\hat{p}_{b} \hat{p}_{k}\hat{p}_{m}+\hat{p}_{k}\hat{p}_{m}\hat{x}_{a}\hat{p}_{b} ] \\ &=-2\hbar^{2} \varepsilon_{lmk}\varepsilon_{lab} [ \hat{x}_{a}\hat{p}_{b} \hat{p}_{k}\hat{p}_{m}+\hat{p}_{k}\hat{p}_{m}\hat{x}_{a}\hat{p}_{b} ] \\ &=-2\hbar^{2}(\delta_{ma}\delta_{kb}-\delta_{mb}\delta_{ka})[ \hat{x}_{a}\hat{p}_{b} \hat{p}_{k}\hat{p}_{m}+\hat{p}_{k}\hat{p}_{m}\hat{x}_{a}\hat{p}_{b} ] \\ &=-2\hbar^{2}\sum_{m \neq k}[ \hat{x}_{m}\hat{p}_{k} \hat{p}_{k}\hat{p}_{m}-\hat{x}_{k}\hat{p}_{m} \hat{p}_{k}\hat{p}_{m}+\hat{p}_{k}\hat{p}_{m}\hat{x}_{m}\hat{p}_{k}-\hat{x}_{k}\hat{p}_{m} \hat{p}_{k}\hat{p}_{m} ] \\ &=-2\hbar^{2}\sum_{m \neq k}[ \hat{x}_{m}\hat{p}_{k} \hat{p}_{k}\hat{p}_{m}-\hat{x}_{m}\hat{p}_{k} \hat{p}_{k}\hat{p}_{m}+\hat{p}_{k}\hat{p}_{m}\hat{x}_{m}\hat{p}_{k}-\hat{p}_{k}\hat{p}_{m}\hat{x}_{m}\hat{p}_{k} ] \\&=0 \\ \\ [\hat{p}^{2},\,\hat{L}_{l}^{2}]&=\sum_{k}[\hat{p}_{k}^{2},\,\hat{L}_{l}^{2}] \\&=0 \\ \\ \therefore [\hat{p}^{2},\,\hat{L}^{2}]&=\sum_{l}[\hat{p}^{2},\,\hat{L}_{l}^{2}] \\&=0 \end{aligned} )]

}}}||
  1. [math([\hat{p}^{2},\,\mathbf{\hat{L}}]=\mathbf{0})]

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{p}^{2},\, \mathbf{\hat{L}}]&= \sum_{k}[\hat{p}_{k}^{2},\, \mathbf{\hat{L}}] \\&=\mathbf{0} \end{aligned} )]

}}}||

3.1.1. 운동 에너지 연산자와의 교환자 관계

운동 에너지 연산자

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{T}=\frac{\hat{p}^{2}}{2m}\end{aligned} )]

이 성립하고, 위 문단으로부터

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{p}^{2},\,\hat{L}^{2}]=[\hat{p}^{2},\,\hat{L}_{l}]=0 \end{aligned} )]

임을 증명한 바 있으므로

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{T},\,\hat{L}^{2}]=[\hat{T},\,\hat{L}_{l}]=0 \end{aligned} )]

즉, 각운동량 제곱 연산자와 각운동량의 한축에 대한 성분 연산자는 운동 에너지 연산자와 교환하며, 이들은 동시 가측량이자 공통의 고유함수를 가진다. 한편, 자유입자의 경우 퍼텐셜은 없기 때문에 해밀토니언 연산자는 운동 에너지 연산자와 같으므로

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{\mathcal{H}},\,\hat{L}^{2}]=[\hat{\mathcal{H}},\,\hat{L}_{l}]=0 \end{aligned} )]

이 성립한다.

또한 윗 문단에서 [math([\hat{p}^{2},\,\mathbf{\hat{L}}]=\mathbf{0})]임을 증명했으므로 위와 같은 논리로

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{T},\,\mathbf{\hat{L}}]=\mathbf{0} \end{aligned} )]

자유입자의 경우 [math([\hat{\mathcal{H}},\,\mathbf{\hat{L}}]=\mathbf{0})]이다.

3.2. 궤도 각운동량 기대치의 시간 변화

스핀이 없는 3차원상의 자유입자를 생각하자. 이 입자에 대한 해밀토니언 연산자에 대하여

[math(\displaystyle \begin{aligned} [ \hat{\mathcal{H}},\, \mathbf{\hat{L}}]=\mathbf{0} \end{aligned} )]

임을 위에서 증명했다.

양자역학에서 기대치의 시간 전개는 다음과 같이 주어진다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \frac{{\rm d}\langle A \rangle}{{\rm d}t}=\frac{i}{\hbar}\langle [\hat{\mathcal H},\,\hat{A}] \rangle +\biggl\langle \frac{\partial \hat{A}}{\partial t} \biggr\rangle \end{aligned} )]

각운동량 연산자는 시간에 의존하지 않기 때문에 [math({\partial \mathbf{\hat{L}}}/{\partial t}=\mathbf{0})]이므로

[math(\displaystyle \begin{aligned} \frac{{\rm d}\langle \mathbf{L} \rangle}{{\rm d}t}= \mathbf{0} \end{aligned} )]

고전역학에서 봤던 외력(외부 토크)이 없는 입자의 각운동량이 보존된다는 것과 유사한 결과를 얻었다.

허나, 고전역학의 경우 각운동량이 보존될 때, 운동은 한 평면에 기술된다는 결과를 얻었으나, 양자역학에서는 그러한 결론을 낼 수 없음에 유의해야 한다.

3.3. 회전 연산자

양자역학적으로 상태를 회전시키는 연산자가 존재하는가? 연산자 문서에 나와있듯 그러한 연산자는 존재한다. 다만, 여기서는 간단한 초급적인 수학을 이용해서 그 연산자를 유도해보고자 한다. 회전은 각운동량과 관련이 있으므로 이 연산자가 포함될 것으로 기대된다.

파일:namu_회전연산자_1.svg

어떠한 축과 평행한 단위벡터 [math(\mathbf{\hat{n}})]을 고려하자.(이때 오른손 법칙을 만족하게 잡는다.) 이때, 축과 수직한 평면에서 무한소의 각만큼의 각 변화 [math(\delta \phi)]를 일으켰다고 하자.[7] 다음을 약속한다.

[math(\displaystyle \delta \boldsymbol{\phi} := \delta \phi \,\mathbf{n} )]

한편, 이에 따른 변위

[math(\displaystyle \delta \mathbf{r} = \delta \boldsymbol{\phi} \times \mathbf{r} )]

로 주어진다.

어떠한 상태 [math(f(\mathbf{r}))]을 고려했을 때, 이러한 회전이 이루어지고 난 후의 상태는 [math(f(\mathbf{r}-\delta \mathbf{r}))]이다. [math(\delta r)]이 매우 작기 때문에 1차항까지 전개하면

[math(\displaystyle \begin{aligned} f(\mathbf{r}-\delta \mathbf{r}) &= f(\mathbf{r})-\boldsymbol{\nabla}f(\mathbf{r}) \boldsymbol{\cdot} \delta \mathbf{r} \\ &=f(\mathbf{r})-\boldsymbol{\nabla}f(\mathbf{r}) \boldsymbol{\cdot} (\delta \boldsymbol{\phi} \times \mathbf{r}) \\ &=f(\mathbf{r})+ \delta \boldsymbol{\phi} \boldsymbol{\cdot} (\mathbf{r} \times \boldsymbol{\nabla}f(\mathbf{r}) ) \end{aligned})]

한편, 각운동량 연산자

[math(\displaystyle {\begin{aligned} \mathbf{\hat{L}}&=\mathbf{\hat{r}} \times \mathbf{\hat{p}} \\ &=-i\hbar \mathbf{\hat{r}} \times \boldsymbol{\nabla} \end{aligned}} \quad \Leftrightarrow \quad \mathbf{\hat{r}} \times \boldsymbol{\nabla}=\frac{i}{\hbar} \mathbf{\hat{L}} )]

이것을 사용하면,

[math(\displaystyle \begin{aligned} f(\mathbf{r}-\delta \mathbf{r})&=f(\mathbf{r})+ \delta \boldsymbol{\phi} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{L}} f(\mathbf{r}) \\&=\left(\hat{I}-\frac{i}{\hbar} \delta \boldsymbol{\phi} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{L}} \right)f(\mathbf{r}) \end{aligned})]

[math(\hat{I})]는 항등 연산자, 즉 자기 자신을 내놓는 연산자이다. 이때 좌변은 곧 상태를 [math(\delta \phi)]만큼 회전시키는 연산자라 볼 수 있다.

그렇다면 [math(\Delta \phi:=\Phi \gg 1 )]만큼 회전시키는 나타내는 연산자는 어떻게 구해야 할까? 무한소각 [math(\delta \phi)]를 다음과 같이 쓰자.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \delta \phi=\lim_{N \to \infty} \frac{\Phi}{N} \end{aligned})]

또한 무한소각만큼의 회전을 무한히 반복하면 곧 일반적인 각 만큼의 회전에 도달할 것으로 기대되므로 구하는 연산자는 무한소각만큼 회전시키는 연산자를 무한히 상태에 작용시켜야 한다. 즉,

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{R}&=\lim_{N \to \infty} \left(\hat{I}-\frac{i}{\hbar} \frac{\boldsymbol{\Phi}}{N} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{L}} \right)^{N} \\&= \lim_{N \to \infty} \left(\hat{I}-\frac{i}{\hbar} \boldsymbol{\Phi} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{L}} \cdot \frac{1}{N} \right)^{N} \end{aligned})]

자연로그의 밑의 정의를 사용하면

[math(\displaystyle \begin{aligned} e^{a}=\lim_{x \to \infty} \left( 1+\frac{a}{x} \right)^{x} \end{aligned})]

이기 때문에 다음을 얻는다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{R}=\exp{\biggl(-\frac{i}{\hbar} \boldsymbol{\Phi} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{L}} \biggr)} \end{aligned})]

이때,

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{R} \neq \exp{\biggl(-\frac{i}{\hbar} \Phi_{x} \hat{L}_{x} \biggr)} \exp{\biggl(-\frac{i}{\hbar} \Phi_{y} \hat{L}_{y} \biggr)} \exp{\biggl(-\frac{i}{\hbar} \Phi_{z} \hat{L}_{z} \biggr)} \end{aligned})]

임에 유의해야 한다. 그 이유는 위 연산이 연산자에 관한 것이라는 점과 각 축의 성분에 대한 각운동량 연산자는 서로 교환하지 않는 점 때문이다.

간단한 경우로 [math(\boldsymbol{\Phi}=\mathbf{e}_{z}\phi )]인 경우를 고려하면,

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{R}=\exp{\biggl(-\frac{i}{\hbar} \phi \hat{L}_{z} \biggr)} \end{aligned})]

이것은 상태를 [math(z)]축을 회전축으로 하여 회전시키는 연산자가 된다.

쉽게 생각하기 위해서 회전축이 [math(z)]축인 경우에 한해서 생각해보자. 이때 역회전은 무엇일까? [math(-\phi)] 만큼 회전시키는 것과 같을 것이다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{R}^{-1}=\exp{\biggl(\frac{i}{\hbar} \phi \hat{L}_{z} \biggr)} \end{aligned})]

이것은 곧

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{R}^{-1}\hat{R}=\hat{I} \end{aligned})]

를 의미한다. 한편,

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{R}^{\dagger}&=\sum_{k} \frac{1}{k!} \left[ \left( -\frac{i}{\hbar}\phi \hat{L}_{z} \right)^{k} \right]^{\dagger} \\&=\sum_{k} \frac{1}{k!} \left[ \left( -\frac{i}{\hbar}\phi \hat{L}_{z} \right)^{\dagger} \right]^{k} \\&= \sum_{k} \frac{1}{k!} \left[ \left( \frac{i}{\hbar}\phi \hat{L}_{z}^{\dagger} \right)\right]^{k} \end{aligned})]

이때, [math(\hat{L}_{z})]는 자기 수반이므로

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{R}^{\dagger}&= \sum_{k} \frac{1}{k!} \left[ \left( \frac{i}{\hbar}\phi \hat{L}_{z} \right)\right]^{k} \\&= \exp{\biggl(\frac{i}{\hbar} \phi \hat{L}_{z} \biggr)} \\&=\hat{R}^{-1} \end{aligned})]

따라서 다음이 성립한다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{R}^{\dagger} \hat{R}=\hat{I} \end{aligned})]

이러한 연산자를 유니터리 연산자(unitary operator)라 한다. 유사한 논의를 거쳐 다음 또한 성립함을 알 수 있다.

[math(\displaystyle \begin{aligned}\hat{R} \hat{R}^{\dagger} =\hat{I} \end{aligned})]

쉬운 유도를 위해 특수한 경우만을 생각했지만 실제론 임의의 축에 대한 회전 연산자 또한 성립한다.

이 문단은 엄밀하게 유도되거나 증명된 것은 아니다. 깊게 파고들면 곧 군론과 맞닥뜨리게 되고, 생각보다 깊은 수준의 선형대수학이 필요하다.

3.4. 다시 찾아본 각운동량 보존

아무 것도 없는 우주상에서 (자유) 입자를 관측한다고 생각해보자. 회전 연산자를 상태에 가하면 이 상태는 한 축을 기준으로 회전이 가해지게 된다.

회전하기 전 기술되는 상태를 [math(| \mathbf{r} \rangle )]이라 해보자. 이때, 해밀토니언은

[math(\displaystyle \begin{aligned} \langle \mathcal H \rangle = \langle \mathbf{r} |\hat{\mathcal H}| \mathbf{r} \rangle \end{aligned})]

이다. 그런데 약간의 (무한소각의) 회전을 했다고 한 순간에 했다고 생각해보자. 공간이 등방적이기 때문에 해밀토니언은 회전(관찰자가 관측하는 "회전 상태"가 아니다.)에 무관해야 한다.[8][9] 즉,

[math(\displaystyle \begin{aligned} \langle \mathcal H \rangle = \langle \mathbf{r}+\delta \mathbf{r} |\hat{\mathcal H}| \mathbf{r}+\delta \mathbf{r} \rangle \end{aligned})]

한편,

[math(\displaystyle \begin{aligned} | \mathbf{r}+\delta \mathbf{r} \rangle &= \hat{R} | \mathbf{r} \rangle \\ \langle \mathbf{r}+\delta \mathbf{r} | &= \langle \hat{R} \mathbf{r} | \\&=\langle \mathbf{r} | \hat{R}^{\dagger} \end{aligned})]

이므로 위 식을 다음과 같이 쓸 수 있다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \langle \mathcal H \rangle = \langle \mathbf{r} |\hat{R}^{\dagger}\hat{\mathcal H} \hat{R} | \mathbf{r} \rangle \end{aligned})]

이상에서

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{\mathcal H} = \hat{R}^{\dagger}\hat{\mathcal H} \hat{R} \end{aligned})]

[math(\hat{R})]은 유니터리 연산자이기 때문에 [math(\hat{R}\hat{R}^{\dagger}=\hat{I})]이므로 양변에 [math(\hat{R})]을 곱하고 정리하면,

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{\mathcal H} \hat{R}-\hat{R} \hat{\mathcal H} =[\hat{\mathcal H},\,\hat{R}]=0 \end{aligned})]

그런데

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{R}=\hat{I}-\frac{i}{\hbar} \delta\boldsymbol{\phi} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{L}} \end{aligned})]

항등 연산자는 해밀토니언 연산자와 교환하며, 이에 따라

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{\mathcal H},\,\delta\boldsymbol{\phi} \boldsymbol{\cdot}\mathbf{\hat{L}}]=\delta\boldsymbol{\phi} \boldsymbol{\cdot} [\hat{\mathcal H},\,\mathbf{\hat{L}}]=0 \end{aligned})]

를 만족시켜야 하는데, 임의의 회전을 고려하므로

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{\mathcal H},\,\mathbf{\hat{L}}]=0 \end{aligned})]

이것은 곧 다음을 의미한다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \frac{{\rm d}\langle \mathbf{L} \rangle}{{\rm d}t}= \mathbf{0} \end{aligned} )]

즉, 공간의 등방성은 각운동량의 보존을 이끌어낸다는 것이 양자역학에서도 확인된 것이다.

3.5. 궤도 각운동량의 덧셈

스핀이 없는 입자가 두 개 있는 경우를 생각해보자. (물론, 여러 개 있는 경우도 가능할 것이나 수준상 두 개인 경우만 다루도록 하자.) 두 입자는 상호작용하지 않는다고 가정하자.

이 계의 총 각운동량은

[math(\displaystyle \begin{aligned} \mathbf{L}=\mathbf{L}_{1}+\mathbf{L}_{2} \end{aligned} )]

로 나타낼 수 있을 것이므로 연산자 연산 또한

[math(\displaystyle \begin{aligned} \mathbf{\hat{L}}=\mathbf{\hat{L}}_{1}+\mathbf{\hat{L}}_{2} \end{aligned} )]

으로 나타낼 수 있다. 한편, 서로 다른 입자에 대한 연산자는 서로 교환한다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{L}_{j1},\,\hat{L}_{j2}]=0 \end{aligned} )]


교환자 관계

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{L}^{2},\,\hat{L}_{z}]=[\hat{L}^{2},\,\hat{L}_{z1}]+[\hat{L}^{2},\,\hat{L}_{z2}] \end{aligned} )]

를 조사해보자. 한편,

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{L}^{2}&=\mathbf{\hat{L}} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{L}} \\ &=(\mathbf{\hat{L}}_{1}+\mathbf{\hat{L}}_{2}) \boldsymbol{\cdot} (\mathbf{\hat{L}}_{1}+\mathbf{\hat{L}}_{2}) \\&=\hat{L}_{1}^{2}+\hat{L}_{2}^{2}+2\mathbf{\hat{L}}_{1} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{L}}_{2} \end{aligned} )]

각 각운동량 연산자는 궤도 각운동량의 기본적인 교환자 관계를 만족한다. 즉, 계산에 기여하는 것은

[math(\displaystyle \begin{aligned} 2 \{ [\mathbf{\hat{L}}_{1} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{L}}_{2},\,\hat{L}_{z1}]+[\mathbf{\hat{L}}_{1} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{L}}_{2},\,\hat{L}_{z2}] \}&=2 \{ [\mathbf{\hat{L}}_{1} ,\,\hat{L}_{z1}]\boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{L}}_{2}+\mathbf{\hat{L}}_{1} \boldsymbol{\cdot}[ \mathbf{\hat{L}}_{2},\,\hat{L}_{z2}] \} \end{aligned} )]

다음을 이용하면,

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\mathbf{\hat{L}}_{1} ,\,\hat{L}_{z1}]&=\mathbf{e}_{x}[\hat{L}_{x1},\,\hat{L}_{z1}]+\mathbf{e}_{y}[\hat{L}_{y1},\,\hat{L}_{z1}]+\mathbf{e}_{z}[\hat{L}_{z1},\,\hat{L}_{z1}] \\&=i\hbar \{ -\mathbf{e}_{x} \hat{L}_{y1} + \mathbf{e}_{y} \hat{L}_{x1} \} \\ [\mathbf{\hat{L}}_{2} ,\,\hat{L}_{z2}]&=i\hbar \{- \mathbf{e}_{x} \hat{L}_{y2} + \mathbf{e}_{y} \hat{L}_{x2} \} \end{aligned} )]

아래와 같이 나오게 된다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{L}^{2},\,\hat{L}_{z}]=0 \end{aligned} )]

즉, 계의 각운동량 연산자 또한 기본적인 궤도 각운동량의 교환자 관계를 만족시킨다. 또한,

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{L}_{k} ,\,\hat{l}_{m}]&=[\hat{L}_{k1}+\hat{L}_{k2} ,\,\hat{L}_{l1}+\hat{L}_{l2}] \\ &=[\hat{L}_{k1} ,\,\hat{L}_{l1}]+[\hat{L}_{k2} ,\,\hat{L}_{l2}]+[\hat{L}_{k1} ,\,\hat{L}_{l2}]+[\hat{L}_{k2} ,\,\hat{L}_{l1}] \\&=i\hbar \sum_{m} \varepsilon_{lmn} ( \hat{L}_{m1}+\hat{L}_{m2} ) \qquad (\because [\hat{L}_{i1},\,\hat{L}_{j2}]=0) \\&= i\hbar \sum_{m} \varepsilon_{lmn} \hat{L}_{m} \end{aligned} )]

으로 각운동량의 정의에 부합한다.[10] 따라서 다음과 같이 쓸 수 있다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{L}^{2} | l,\,m,\,l_{1},\,l_{2} \rangle &=\hbar^{2}l(l+1)| l,\,m,\,l_{1},\,l_{2} \rangle \\ \hat{L}_{z} | l,\,m,\,l_{1},\,l_{2} \rangle &=m\hbar| l,\,m,\,l_{1},\,l_{2} \rangle \end{aligned} )]


아래는 증명치 않겠지만 모두 교환하는 교환자의 집합이다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \{ \hat{L}^{2},\,\hat{L}_{z},\,\hat{L}_{1}^{2},\,\hat{L}_{2}^{2} \},\,\{ \hat{L}_{1}^{2},\,\hat{L}_{2}^{2},\,\hat{L}_{z1},\,\hat{L}_{z2} \} \end{aligned} )]

따라서 이 계를 기술하는데 [math(\{ l,\,m,\,l_{1},\,l_{2} \})], [math(\{ l_{1},\,m_{1},\,l_{2},\,m_{2} \})]는 각각 계를 기술하기 좋은 양자수가 된다. 그런데 우리는 단일 계의 상태에 대해서만 아는 상태이므로 후자를 사용하도록 하자. 즉, 해당 계는 [math(\{ l_{1},\,m_{1},\,l_{2},\,m_{2} \})]를 사용하여 기술할 수 있다. 마찬가지로 증명은 생략하지만 이 경우 계의 기저는 본래 단일 계의 직접곱(direct product)을 사용,

[math(\displaystyle \begin{aligned} |l_{1} ,\,m_{1} \rangle \otimes |l_{2} ,\,m_{2} \rangle \equiv | l_{1},\,l_{2},\,m_{1},\,m_{2} \rangle \end{aligned} )]

로 선택할 수 있다. 이때, 단일 계의 경우 차원이 [math(2l_{j}+1)]이므로 해당 계의 차원은 [math((2l_{1}+1)(2l_{2}+1))]이다. 다만 주의해야 할 것은 두 좋은 양자수의 집합에 대한 기저는 동일한 상태를 나타내는 기저는 아니다. 우리가 찾고자 하는 공간의 기저(결합된 상태)를 알고 있는 공간의 기저(결합되지 않는 상태)로 나타내고자 하는 것이 포인트이다.

벡터 공간에서 한 기저는 다른 기저로 전개할 수 있다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} | l,\,m,\,l_{1},\,l_{2} \rangle=\sum_{m_{1},\, m_{2}} | l_{1},\,l_{2},\,m_{1},\,m_{2} \rangle \langle l_{1},\,l_{2},\,m_{1},\,m_{2} | l,\,m,\,l_{1},\,l_{2} \rangle \end{aligned} )]

이때 나온 계수

[math(\displaystyle \begin{aligned} \langle l_{1},\,l_{2},\,m_{1},\,m_{2} | l,\,m,\,l_{1},\,l_{2} \rangle \equiv C_{m_{1},\,m_{2}} \end{aligned} )]

클렙슈-고르단 계수(Clebsch-Gordan coefficient)라 한다.

위치표현에서 파동함수의 형태는 두 입자의 좌표 [math((\theta_{1},\,\phi_{1}))], [math((\theta_{2},\,\phi_{2}))]에 대한 사영을 사용하여

[math(\displaystyle \begin{aligned} \langle \theta_{1},\,\phi_{1},\,\theta_{2},\,\phi_{2}| l,\,m,\,l_{1},\,l_{2} \rangle &=\sum_{m_{1},\, m_{2}}C_{m_{1},\,m_{2}} \langle \theta_{1},\,\phi_{1}| l_{1},\,m_{1} \rangle \otimes \langle \theta_{2},\,\phi_{2}| l_{2},\,m_{2} \rangle \\&=\sum_{m_{1},\, m_{2}}C_{m_{1},\,m_{2}} Y_{l_{1}}^{m_{1}}(\theta_{1},\,\phi_{1})Y_{l_{2}}^{m_{2}}(\theta_{2},\,\phi_{2}) \end{aligned} )]

으로 구할 수 있다.

이제부터는 [math(l)], [math(m)], [math(m_{1})], [math(m_{2})]의 관계를 보자.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{L}_{z}| l,\,m,\,l_{1},\,l_{2} \rangle &=m\hbar | l,\,m,\,l_{1},\,l_{2} \rangle \\&= \sum_{m_{1},\, m_{2}} m\hbar | l_{1},\,l_{2},\,m_{1},\,m_{2} \rangle \langle l_{1},\,l_{2},\,m_{1},\,m_{2} | l,\,m,\,l_{1},\,l_{2} \rangle \\ \\ \hat{L}_{z}| l,\,m,\,l_{1},\,l_{2} \rangle &=\sum_{m_{1},\, m_{2}} \hat{L}_{z}| l_{1},\,l_{2},\,m_{1},\,m_{2} \rangle \langle l_{1},\,l_{2},\,m_{1},\,m_{2} | l,\,m,\,l_{1},\,l_{2} \rangle \\&=\sum_{m_{1},\, m_{2}} (\hat{L}_{z1}+\hat{L}_{z2}) | l_{1},\,l_{2},\,m_{1},\,m_{2} \rangle \langle l_{1},\,l_{2},\,m_{1},\,m_{2} | l,\,m,\,l_{1},\,l_{2} \rangle \\&=\sum_{m_{1},\, m_{2}} \hbar(m_{1}+m_{2}) | l_{1},\,l_{2},\,m_{1},\,m_{2} \rangle \langle l_{1},\,l_{2},\,m_{1},\,m_{2} | l,\,m,\,l_{1},\,l_{2} \rangle \end{aligned} )]

두 결과로부터

[math(\displaystyle \begin{aligned} \sum_{m_{1},\,m_{2}}\{ m-(m_{1}+m_{2}) \}| l_{1},\,l_{2},\,m_{1},\,m_{2} \rangle \langle l_{1},\,l_{2},\,m_{1},\,m_{2} | l,\,m,\,l_{1},\,l_{2} \rangle =0 \end{aligned} )]

고려하는 [math(| l_{1},\,l_{2},\,m_{1},\,m_{2} \rangle)]은 선형독립인 기저이므로 등식이 되려면 다음을 만족시켜야 한다.

[math(\displaystyle \begin{aligned}\{ m-(m_{1}+m_{2}) \}\langle l_{1},\,l_{2},\,m_{1},\,m_{2} | l,\,m,\,l_{1},\,l_{2} \rangle =0 \end{aligned} )]

그런데 [math(\langle l_{1},\,l_{2},\,m_{1},\,m_{2} | l,\,m,\,l_{1},\,l_{2} \rangle =0)]인 항은 전개에 기여하지 않으므로

[math(\displaystyle \begin{aligned} \therefore m=m_{1}+m_{2} \end{aligned} )]

이다.

두 계의 각운동량의 합을 계산하는 것이기에 단일 계 처럼 [math(l)] 값이 단일로 존재하지 않는다는 것을 직감할 수 있다. [math(m \leq l)], [math(m_{1} \leq l_{1})], [math(m_{2} \leq l_{2})]을 만족하므로 최대의 [math(l_{\sf{max}}=m_{1}+m_{2})]이 된다. 이 경우 차원을 살펴보자. [math( |m_{1}| \leq l_{1} )], [math( |m_{2}| \leq l_{2} )]에서 가능한 [math(l)]은 [math(2l+1=2(l_{1}+l_{2})+1)]개이다. 허나, 이것은 위에서 지적했던 복합계의 기저의 차원 [math((2l_{1}+1)(2l_{2}+1))]이 아니므로 다음의 가능성 [math(l=l_{1}+l_{2}-1)]을 고려해보자. 이 경우 차원은

[math(\displaystyle \begin{aligned} 2(l_{1}+l_{2}-1)+1 \end{aligned} )]

둘을 더해도 [math((2l_{1}+1)(2l_{2}+1))]이 아니므로 다음 가능성 [math(l=l_{1}+l_{2}-2)]를 고려하고, [math(\cdots)], [math(l_{\sf{min}}=x)]를 그 차원의 합이 [math((2l_{1}+1)(2l_{2}+1))]이 될 때까지 생각한다. 이는 초항이 [math(2(l_{1}+l_{2})+1)]이고, 공차가 -2인 등차수열이므로 [math(N)]항일 때, [math(l_{\sf{min}}=x)]이라면

[math(\displaystyle \begin{aligned} 2(l_{1}+l_{2})+1-2(N-1)=2x+1 \end{aligned} )]

이것을 정리함으로써

[math(\displaystyle \begin{aligned} N=(l_{1}+l_{2})+1-x \end{aligned} )]

를 얻는다. 등차수열의 합 공식에 의하여

[math(\displaystyle \begin{aligned} \frac{1}{2}[(l_{1}+l_{2})+1-x][\{2(l_{1}+l_{2})+1\}+(2x+1) ]=(2l_{1}+1)(2l_{2}+1) \end{aligned} )]

[math(2l_{1}+1 =a)], [math(2l_{1}+1 =b)]로 치환하면

[math(\displaystyle \begin{aligned} \frac{1}{2}\left\{\frac{1}{2} (a+b )-x \right\}(a+b+2x)&=ab \\ \{(a+b)-2x \}(a+b+2x)&=4ab \\ (a+b)^{2}-4x^2&=4ab \\ \frac{1}{4}(a-b)^{2}&=x^{2} \\ \frac{1}{4}(2l_{1}-2l_{2})^{2}&=x^{2} \\(l_{1}-l_{2})^{2}&=x^{2} \end{aligned} )]

[math(2l=n)]([math(n)]은 음이 아닌 정수)라는 조건으로부터 [math(x \geq 0)]이므로 그 해는 [math(x=|l_{1}-l_{2}|)]이다. 즉, 가능한 [math(l)]은

[math(\displaystyle \begin{aligned} l_{1}+l_{2},\,l_{1}+l_{2}-1,\,l_{1}+l_{2}-2,\, \cdots ,\, |l_{1}-l_{2}| \end{aligned} )]

이다.

아래의 그림의 [math(\rm (a))]는 결합 전 각운동량 상태를, [math(\rm (b))]는 결합 후 각운동량 상태를 모식도로 나타낸 것이다.

파일:namu_각운동량_결합.svg

결합 후에는 [math(L_{z1})]과 [math(L_{z2})]는 더 이상 보존되지 않는다. 이 의미를 알아보자. 우리가 단일계에서 각운동량의 한 축에 대한 성분이나 크기를 얻을 수 있었던 것은 각 물리량이 보존이 되기 때문이었다.

어떤 상태에 있는 두 입자계에서 각각의 입자의 각운동량의 한 축의 성분을 측정 후엔 [math(|l_{1},\,m_{1},\,l_{2},\,m_{2} \rangle)]의 상태, 즉 그림 (a)와 같은 상태로 남을 것이다. 하지만 이 상태에서 계의 총 각운동량의 크기 또는 한 축의 성분을 측정한다고 생각해보자. 이 상태에서 [math(|l_{1},\,m_{1},\,l_{2},\,m_{2} \rangle)]의 상태는 측정에 대하여 고유상태가 아니기 때문에 계의 정보가 파괴돼버리고, 해당 물리량들이 결정된 후 상태는 [math(|l,\,m,\,l_{1},\,l_{2} \rangle)], 즉 (b)와 같이 바뀌게 된다. 이 상태에서는 각각의 각운동량의 한 성분에 대한 측정에 대하여 고유상태가 아니므로 이들을 계의 정보를 파괴하지 않는 한 얻을 수 없다. 즉, 단일계에서 한 축이 아닌 다른 물리량은 보존되지 않아 결정할 수 없었던 것을 생각해보면 이는 본 그림과 같이 각 성분이 보존되지 않아야 함을 암시하고 있다. 이때, 전자를 비결합 표현(uncoupled representation), 후자를 결합 표현(coupled representation)이라 한다. 따라서 양자역학에서는 계의 물리량을 측정하는지 계의 구성원 각각의 물리량을 측정하는지에 따라 계의 상태가 파괴될 수 있다.

3.5.1. 총 각운동량의 덧셈

이론은 완전히 동일하다. 즉,

[math(\displaystyle \begin{aligned} \mathbf{\hat{J}}=\mathbf{\hat{J}}_{1}+\mathbf{\hat{J}}_{2} \end{aligned} )]

이고, 고유치 방정식은 다음과 같다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{J}^{2}| j,\,m,\,j_{1},\,j_{2} \rangle&=\hbar^{2}j(j+1) | j,\,m,\,j_{1},\,j_{2} \rangle \\ \hat{J}_{z}| j,\,m,\,j_{1},\,j_{2} \rangle&=m \hbar | j,\,m,\,j_{1},\,j_{2} \rangle\end{aligned} )]

[math(\{ j,\,m,\,j_{1},\,j_{2} \})], [math(\{ j_{1},\,m_{1},\,j_{2},\,m_{2} \})]는 그 연산자의 교환관계에 따라 계를 기술하기 좋은 양자수가 되어,

[math(\displaystyle \begin{aligned} | j,\,m,\,j_{1},\,j_{2} \rangle &=\sum_{m_{1},\, m_{2}} | j_{1},\,j_{2},\,m_{1},\,m_{2} \rangle \langle j_{1},\,j_{2},\,m_{1},\,m_{2} | j,\,m,\,j_{1},\,j_{2} \rangle \\&=\sum_{m_{1},\, m_{2}} C_{m_{1},\,m_{2}} | j_{1},\,j_{2},\,m_{1},\,m_{2} \rangle \end{aligned} )]

로 전개 가능하며, 다음을 만족시킨다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} m=m_{1}+m_{2} \end{aligned} )]

또한, 궤도 각운동량 때와 마찬가지로 가능한 [math(j)]값은 다음과 같다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} j=j_{1}+j_{2},\,j_{1}+j_{2}-1,\,j_{1}+j_{2}-2,\,\cdots,\,|j_{1}-j_{2}| \end{aligned} )]

3.6. 구면좌표계에서의 기술

고전역학적으로 주어진 각운동량을 제곱함으로써 다음을 얻는다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} L^{2}&=(\mathbf{r} \times \mathbf{p}) \boldsymbol{\cdot} (\mathbf{r} \times \mathbf{p}) \\&=r^{2}p^{2}-(\mathbf{r} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{p})^{2} \\&= r^{2}p^{2}-r^{2}(\mathbf{e}_{r} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{p})^{2} \end{aligned} )]

이것을 다시쓰면

[math(\displaystyle \begin{aligned} p^{2}=(\mathbf{e}_{r} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{p})^{2}+\frac{L^{2}}{r^{2}} \end{aligned} )]

이때, [math(\mathbf{e}_{r} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{p}=p_{r})], 즉 운동량의 지름 성분이라 생각할 수 있고, 약간의 조작을 거치면

[math(\displaystyle \begin{aligned} \frac{p^{2}}{2m}=\frac{p_{r}^{2}}{2m}+\frac{L^{2}}{2mr^{2}} \end{aligned} )]

으로 운동 에너지를 얻을 수 있다. 즉, 운동 에너지를 지름 방향의 운동의 것과 회전에 의한 운동의 것으로 나눈 것이다. 즉, 입자의 해밀토니언은 퍼텐셜 [math(V)]를 도입하여

[math(\displaystyle \begin{aligned} H=\frac{p_{r}^{2}}{2m}+\frac{L^{2}}{2mr^{2}}+V \end{aligned} )]


얼핏 보면 양자역학에서도 이것이 가능할 것처럼 보인다. 즉,

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{\mathcal{H}}=\frac{\hat{p}_{r}^{2}}{2m}+\frac{\hat{L}^{2}}{2mr^{2}}+\hat{V} \end{aligned} )]

으로 쓸 수 있을 것으로 기대되는데, 여기서 나온

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{p}_{r}=\frac{1}{\hat{r}}\mathbf{\hat{r}} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{p}} \end{aligned} )]

으로 주어질 것이다. 하지만 이 연산자는 치명적인 문제가 있는데,

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{p}_{r}^{\dagger}=\mathbf{\hat{p}}\boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{r}}\frac{1}{\hat{r}} \neq \hat{p}_{r} \end{aligned} )]

위에서 볼 수 있듯, 자기 수반이 아니다. 즉, 해당 연산자로 측정을 하면 얻기를 원하는 운동량의 지름 성분이 측정되지 않는다.

이 문제를 해결하기 위해서 각운동량 연산자의 제곱을 구하는 과정부터 다시 해보자.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{L}^{2} &=(\mathbf{\hat{r}} \times \mathbf{\hat{p}}) \boldsymbol{\cdot} (\mathbf{\hat{r}} \times \mathbf{\hat{p}}) \\&=(\varepsilon_{jkl}\hat{x}_{k}\hat{p}_{l})(\varepsilon_{jmn}\hat{x}_{m}\hat{p}_{n} ) \\&=(\varepsilon_{jkl}\hat{x}_{k}\hat{p}_{l})(\varepsilon_{jmn}\hat{x}_{m}\hat{p}_{n} ) \\&=\varepsilon_{jkl}\varepsilon_{jmn}\hat{x}_{k}\hat{p}_{l}\hat{x}_{m}\hat{p}_{n} \\&=(\delta_{km}\delta_{ln}-\delta_{kn}\delta_{lm})\hat{x}_{k}\hat{p}_{l}\hat{x}_{m}\hat{p}_{n} \\&=\hat{x}_{k}\hat{p}_{l}\hat{x}_{k}\hat{p}_{l}-\hat{x}_{k}\hat{p}_{l}\hat{x}_{l}\hat{p}_{k} \end{aligned} )]

중요한 것은 위치 연산자와 운동량 연산자가 교환하지 않기 때문에 조금의 조작을 거쳐야 한다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{L}^{2}&=\hat{x}_{k}(\hat{x}_{k}\hat{p}_{l}-i\hbar \delta_{kl} )\hat{p}_{l}-(\hat{p}_{l}\hat{x}_{k}+i\hbar \delta_{kl})\hat{x}_{l}\hat{p}_{k} \\ &=\hat{x}_{k}\hat{x}_{k}\hat{p}_{l}\hat{p}_{l}-i\hbar \hat{x}_{k}\hat{p}_{k}-\hat{p}_{l}\hat{x}_{k}\hat{x}_{l}\hat{p}_{k}-i\hbar \hat{x}_{k}\hat{p}_{k} \\&=\hat{x}_{k}\hat{x}_{k}\hat{p}_{l}\hat{p}_{l}-\hat{p}_{l}\hat{x}_{k}\hat{x}_{l}\hat{p}_{k}-2i\hbar \hat{x}_{k}\hat{p}_{k} \\&=\hat{x}_{k}\hat{x}_{k}\hat{p}_{l}\hat{p}_{l}-\hat{p}_{l}\hat{x}_{l}\hat{x}_{k}\hat{p}_{k}-2i\hbar \hat{x}_{k}\hat{p}_{k} \\&=\hat{x}_{k}\hat{x}_{k}\hat{p}_{l}\hat{p}_{l}-(\hat{x}_{l}\hat{p}_{l}-i \hbar)\hat{x}_{k}\hat{p}_{k}-2i\hbar \hat{x}_{k}\hat{p}_{k} \\&=\hat{x}_{k}\hat{x}_{k}\hat{p}_{l}\hat{p}_{l}-\hat{x}_{l}\hat{p}_{l}\hat{x}_{k}\hat{p}_{k}+3i \hbar\hat{x}_{k}\hat{p}_{k}-2i\hbar \hat{x}_{k}\hat{p}_{k} \qquad \biggl( \because \sum_{k=1}^{3}\sum_{l=1}^{3} \hat{x}_{k}\hat{p}_{k} =3\sum_{k=1}^{3} \hat{x}_{k}\hat{p}_{k} \biggr) \\&=\hat{x}_{k}\hat{x}_{k}\hat{p}_{l}\hat{p}_{l}-\hat{x}_{l}\hat{p}_{l}\hat{x}_{k}\hat{p}_{k}+i \hbar\hat{x}_{k}\hat{p}_{k} \\ \\ \therefore \hat{L}^{2}&=\hat{r}^{2} \hat{p}^{2}-(\mathbf{\hat{r}} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{p}})^{2}+i\hbar (\mathbf{\hat{r}} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{p}}) \end{aligned} )]


위에서 나온 각 항에 대하여 다음을 계산해보자.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \langle \mathbf{r} |\hat{r}^{2} \hat{p}^{2}| f \rangle &= \langle \hat{r}^{2}\mathbf{r} | \hat{p}^{2}| f \rangle \\ &=r^{2}\langle \mathbf{r} | \hat{p}^{2}| f \rangle \\ &=-r^{2} \hbar^{2} \nabla^{2} \langle \mathbf{r} | f \rangle \\&=-r^{2} \hbar^{2} \nabla^{2} f(\mathbf{r}) \\ \\ \langle \mathbf{r} |(\mathbf{\hat{r}} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{p}})^{2}| f \rangle &= \biggl( \frac{\hbar}{i} \biggr)^{2} (\mathbf{r} \boldsymbol{\cdot} \boldsymbol{\nabla})(\mathbf{r} \boldsymbol{\cdot} \boldsymbol{\nabla}) \langle \mathbf{r} | f \rangle \\&=-\hbar^{2} r \frac{\partial}{\partial r}\biggl( r \frac{\partial}{\partial r} \biggr)\langle \mathbf{r} | f \rangle \\&=-\hbar^{2} r \frac{\partial}{\partial r}\biggl( r \frac{\partial f(\mathbf{r})}{\partial r} \biggr) \\&=-\hbar^{2}r \biggl(r\frac{\partial^{2} f(\mathbf{r})}{\partial r^{2}}+\frac{\partial f(\mathbf{r})}{\partial r} \biggr) \\ &=-\hbar^{2}r^{2} \biggl(\frac{\partial^{2} f(\mathbf{r})}{\partial r^{2}}+\frac{1}{r}\frac{\partial f(\mathbf{r})}{\partial r} \biggr) \\ \\ \langle \mathbf{r}|i\hbar (\mathbf{\hat{r}} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{p}}) | f \rangle&=\hbar^{2}(\mathbf{r} \boldsymbol{\cdot} \boldsymbol{\nabla}) \langle \mathbf{r} | f \rangle \\&=\hbar^{2} r^{2} \biggl(\frac{1}{r} \frac{\partial f(\mathbf{r})}{\partial r} \biggr) \end{aligned} )]

이상에서 다음과 같은 결과를 얻는다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} -\langle \mathbf{r} |(\mathbf{\hat{r}} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{p}})^{2}| f \rangle+ \langle \mathbf{r}|i\hbar (\mathbf{\hat{r}} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{p}}) | f \rangle &= \hbar^{2} r^{2}\biggl(\frac{\partial^{2} f(\mathbf{r})}{\partial r^{2}}+\frac{2}{r}\frac{\partial f(\mathbf{r})}{\partial r} \biggr) \\&=\hbar^{2} r^{2} \cdot \frac{1}{r} \frac{\partial^{2}}{\partial r^{2}}(r f(\mathbf{r})) \\&= -r^{2} \cdot \frac{\hbar}{i} \frac{1}{r} \frac{\partial}{\partial r} r \cdot \frac{\hbar}{i} \frac{1}{r} \frac{\partial}{\partial r} rf(\mathbf{r}) \end{aligned} )]

이때, 연산자

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{\mathcal{P}}_{r}&=\frac{\hbar}{i}\frac{1}{r} \frac{\partial}{\partial r} r \\&=\frac{\hbar}{i}\biggl(\frac{1}{r}+\frac{\partial}{\partial r} \biggr) \end{aligned} )]

로 정의하자. 이것의 의미는 후술하기로 한다.

위치 공간에서 각 연산자의 표현을 검토하여

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{p}_{r}&=\frac{1}{\hat{r}}\mathbf{\hat{r}} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{p}} \\&=\frac{1}{r} \mathbf{r} \boldsymbol{\cdot} \biggl(\frac{\hbar}{i} \boldsymbol{\nabla} \biggr) \\&=\frac{\hbar}{i}\frac{1}{r} \cdot r \cdot \frac{\partial}{\partial r} \\&=\frac{\hbar}{i}\frac{\partial}{\partial r} \\ \\ \hat{p}_{r}^{\dagger}&=\mathbf{\hat{p}} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{\hat{r}}\frac{1}{\hat{r}} \\&= \biggl(\frac{\hbar}{i} \boldsymbol{\nabla} \biggr)\boldsymbol{\cdot} \mathbf{r} \cdot \frac{1}{r} \\&=\frac{\hbar}{i} \cdot (\boldsymbol{\nabla}\boldsymbol{\cdot} \mathbf{r}) \cdot \frac{1}{r} \\&=\frac{\hbar}{i}\frac{1}{r^{2}} \frac{\partial}{\partial r} r^{2} \cdot r \cdot \frac{1}{r} \\&=\frac{\hbar}{i}\frac{1}{r^{2}} \frac{\partial}{\partial r} r^{2} \\&=\frac{\hbar}{i} \biggl( \frac{2}{r}+\frac{\partial}{\partial r} \biggr) \\ \\ \therefore \hat{p}_{r}+\hat{p}_{r}^{\dagger}&=2\cdot \frac{\hbar}{i} \biggl( \frac{1}{r}+\frac{\partial}{\partial r} \biggr) \quad \Rightarrow \quad \hat{\mathcal{P}}_{r}=\frac{1}{2} (\hat{p}_{r}+\hat{p}_{r}^{\dagger}) \end{aligned} )]

를 얻는다. 이것이 양자역학적으로 표현된 지름 방향의 운동량(연산자)이다.

따라서

[math(\displaystyle \begin{aligned} \langle \mathbf{r} |\hat{L}^{2} | f \rangle&={r}^{2} \langle \mathbf{r} |\hat{p}^{2} | f \rangle -r^{2}\langle \mathbf{r} |\hat{\mathcal{P}}_{r}^{2} | f \rangle \\ \langle \mathbf{r} |\hat{p}^{2} | f \rangle =& \langle \mathbf{r} |\hat{\mathcal{P}}_{r}^{2} | f \rangle +\frac{1}{r^{2}}\langle \mathbf{r} |\hat{L}^{2} | f \rangle \\ \langle \mathbf{r} |\hat{p}^{2} | f \rangle =& \langle \mathbf{r} |\hat{\mathcal{P}}_{r}^{2} | f \rangle +\biggl\langle \frac{1}{\hat{r}^{2}} \mathbf{r} \biggl|\hat{L}^{2} \biggr| f \biggr\rangle \\ \\ \therefore \langle \mathbf{r} |\hat{p}^{2} | f \rangle =& \langle \mathbf{r} |\hat{\mathcal{P}}_{r}^{2} | f \rangle +\biggl\langle \mathbf{r} \biggl| \frac{1}{\hat{r}^{2}} \hat{L}^{2} \biggr| f \biggr\rangle \end{aligned} )]

이상에서

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{p}^{2}=\hat{\mathcal{P}}_{r}^{2}+\frac{1}{\hat{r}^{2}}\hat{L}^{2} \end{aligned} )]

그런데 위치 표현에서는 일반적으로 [math(\hat{L}(\theta,\,\phi))]이고, [math(\hat{r}^{-2}(r)=r^{-2})]이므로 다음과 같이 써도 무관하다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{p}^{2}=\hat{\mathcal{P}}_{r}^{2}+\frac{\hat{L}^{2}}{{r}^{2}} \end{aligned} )]

양자역학에서도 고전역학과 비슷하게 위치 표현에서 해밀토니언 연산자를 다음과 같이 쓸 수 있음을 얻는다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{\mathcal{H}}=\frac{\hat{\mathcal{P}}_{r}^{2}}{2m}+\frac{\hat{L}^{2}}{2mr^{2}}+\hat{V} \end{aligned} )]

3.6.1. 자유입자

자유입자의 경우 [math(\hat{V}=0)]이므로 해밀토니언 연산자는

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{\mathcal{H}}=\frac{\hat{\mathcal{P}}_{r}^{2}}{2m}+\frac{\hat{L}^{2}}{2mr^{2}} \end{aligned} )]

이미 자유입자에 대하여 다음을 증명한 바 있다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{\mathcal{H}},\,\hat{L}^{2}]=[\hat{\mathcal{H}},\,\hat{L}_{z}]=0 \end{aligned} )]

따라서 해밀토니언 연산자에 대한 고유함수는 각운동량 제곱 연산자와 공유하고, 이것은 또 한 축의 각운동량 성분에 대한 연산자와 공유한다. 이에 해밀토니언 연산자에 대한 고유함수를 다음 꼴로 쓸 수 있다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \varphi(r,\,\theta,\,\phi)=R(r)Y_{l}^{m}(\theta,\,\phi) \end{aligned} )]

이것을 이용하면

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{\mathcal{H}}\varphi(r,\,\theta,\,\phi)&=\frac{1}{2m} \biggl[ \hat{\mathcal{P}}_{r}^{2}R(r)Y_{l}^{m}(\theta,\,\phi)+\frac{\hat{L}^{2}}{r^{2}}R(r)Y_{l}^{m}(\theta,\,\phi)\biggr] \\ &=\frac{1}{2m} \biggl[ Y_{l}^{m}(\theta,\,\phi)\hat{\mathcal{P}}_{r}^{2}R(r)+\frac{R(r)}{r^{2}}\hbar^{2}l(l+1) Y_{l}^{m}(\theta,\,\phi) \biggr] \\&=E \varphi(r,\,\theta,\,\phi) \end{aligned} )]

정리하면

[math(\displaystyle \begin{aligned} \frac{1}{r} \frac{\partial^{2}}{\partial r^{2}} (rR(r))-l(l+1)\frac{R(r)}{r^{2}}&=-\frac{2mE}{\hbar^{2}}R(r) \\ \frac{1}{r} \frac{\partial^{2}}{\partial r^{2}} (rR(r))-\biggl[\frac{l(l+1)}{r^{2}}-k^{2} \biggr]R(r) &=0 \qquad \biggl(\frac{2mE}{\hbar^{2}} \equiv k^{2} \biggr) \\ r^{2}\frac{\partial^{2}R(r)}{\partial r^{2}}+2r\frac{\partial R(r)}{\partial r}+[r^{2}k^{2}-l(l+1) ]R(r)&=0 \\ x^{2}\frac{\partial^{2}R(x)}{\partial x^{2}}+2x\frac{\partial R(x)}{\partial x}+[x^{2}-l(l+1) ]R(x)&=0 \end{aligned} )]

이것은 구면 베셀 방정식이고, 제2종 구면 베셀 함수는 [math(x\to 0)]에서 발산하는 문제가 있기에 제1종 구면 베셀 함수만 그 해로 택하여

[math(\displaystyle \begin{aligned} \varphi(r,\,\theta,\,\phi)=| l,\,k,\,m \rangle=j_{l}(kr)Y_{l}^{m}(\theta,\,\phi) \end{aligned} )]

수학적으로 다음과 같음이 알려져있다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \langle l,\,k,\,m| l',\,k',\,m' \rangle=\frac{\pi}{2k^{2}}\delta_{ll'}\delta_{mm'}\delta(k-k') \end{aligned} )]


직교 좌표계에서 자유입자의 고유함수를 구하면 아래와 같음이 알려져있다.

[math(\displaystyle \begin{aligned} \psi=\frac{1}{(2\pi)^{3/2}} e^{i \mathbf{k} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{r}} \end{aligned} )]

이 상태에서 운동량과 해밀토니언을 측정하면 각각 [math(\mathbf{p}=\hbar \mathbf{k})], [math(\mathcal{H}=\hbar^{2} k^{2}/2m)]을 준다. 만일 [math(\mathbf{k}=k \mathbf{e}_{r}+\alpha \mathbf{e}_{\theta}+\beta \mathbf{e}_{\phi})]일 때, 위 상태에서 각운동량과 관계된 물리량을 측정하면 어떠한 상태가 되는가? 이것은 위의 상태는 선운동량과 해밀토니언에 대하여 결정된 상태임을 이해하면 쉽게 결론을 내릴 수 있다. 이것을 각운동량과 해밀토니언의 고유함수들로 중첩된 상태

[math(\displaystyle \begin{aligned} e^{i \mathbf{k} \boldsymbol{\cdot} \mathbf{r}}=4\pi \sum_{l=0}^{\infty}\sum_{m=-l}^{l}i^{l} Y_{l}^{m\ast}(\alpha,\,\beta) | l,\,k,\,m \rangle \end{aligned} )]

으로 생각하면 그 답이 나온다.

3.6.2. 중심력장에 구속된 입자

앞서 나온 과정 처럼 운동 에너지 연산자와 각운동량 연산자는 서로 교환한다. 즉,

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{T},\,\hat{L}_{z}]=[\hat{T},\,\hat{L}^{2}]=0 \end{aligned} )]

중심력장의 경우 [math(\hat{V}=V(r))]이 성립한다. 그렇다면

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{\mathcal{H}},\,\hat{L}^{2}]=[\hat{T},\,\hat{L}^{2}]+[\hat{V},\,\hat{L}^{2}] \end{aligned} )]

인데, 위치 표현에서 [math(\hat{L}^{2}(\theta,\,\phi))]이므로 우변의 제 2항 또한 0이다. 이는 [math(\hat{L}_{z})]일 때도 마찬가지로 성립한다. 즉, 중심력장 또한

[math(\displaystyle \begin{aligned} [\hat{\mathcal{H}},\,\hat{L}_{z}]=[\hat{\mathcal{H}},\,\hat{L}^{2}]=0 \end{aligned} )]

이므로 [math(\{ \hat{\mathcal{H}},\,\hat{L}^{2},\,\hat{L}_{z} \})]는 서로 교환하는 연산자의 집합이다.

이 계의 고유함수는 위 점을 고려하면

[math(\displaystyle \begin{aligned} \varphi(r,\,\theta,\,\phi)=R(r)Y_{l}^{m}(\theta,\,\phi) \end{aligned} )]

로 나타낼 수 있다. (규격화 상수는 무시하도록 하겠다.) 구면좌표계에서 해밀토니언 연산자는 앞서 조사한 것과 같이

[math(\displaystyle \begin{aligned} \hat{\mathcal{H}}=\frac{\hat{\mathcal{P}}_{r}^{2}}{2m}+\frac{\hat{L}^{2}}{2mr^{2}}+V(r) \end{aligned} )]

고유함수를 대입하면

[math(\displaystyle \begin{aligned} \frac{\hbar^{2}}{2m}\frac{1}{r} \frac{\partial^{2}}{\partial r^{2}} (rR(r))-\frac{\hbar^{2}l(l+1)}{2mr^{2}}R(r)-V(r)R(r)&=-ER(r) \\ \frac{\hbar^{2}}{2m}\frac{1}{r} \frac{\partial^{2}}{\partial r^{2}} (rR(r))-\left[\frac{\hbar^{2}l(l+1)}{2mr^{2}}+V(r) \right]R(r)&=-ER(r) \end{aligned} )]

위 식이 중심력장에 대한 지름 방향의 파동 방정식이다. 여기서 나온

[math(\displaystyle \begin{aligned} V_{\sf{eff}}(r)=\frac{\hbar^{2}l(l+1)}{2mr^{2}}+V(r) \end{aligned} )]

을 유효 퍼텐셜(effective potential)로 정의한다.

여기서

[math(\displaystyle \begin{aligned} V(r)=-\frac{1}{4\pi \varepsilon_{0}}\frac{Ze^{2}}{r} \end{aligned} )]

로 놓은 것이 수소형 원자의 경우이다. 자세한 내용은 수소 원자 모형 문서를 참조한다.

3.7. 지름 파동 함수와 지름 확률 밀도 함수

위 논의에서 자유입자이거나 중심력장에 구속된 입자에 대한 지름 파동 방정식은

[math(\displaystyle -\frac{\hbar^{2}}{2m}\frac{1}{r} \frac{\partial^{2}}{\partial r^{2}} (rR(r))+V_{\sf{eff}}(r)R(r)=ER(r) )]

으로 구할 수 있고, 입자를 기술하는 파동함수는

[math(\displaystyle \varphi(r,\,\theta,\,\phi)= R(r) Y_{l}^{m_{l}}(\theta,\,\phi) )]

형태였다.

따라서 입자를 구면 좌표계의 미소 부피에서 발견할 확률은 다음과 같이 구할 수 있을 것이다.

[math(\displaystyle P(r,\,\theta,\,\phi)\,{\rm d}V=\varphi^{\ast}(r,\,\theta,\,\phi)\varphi(r,\,\theta,\,\phi)\,r^{2}\,{\rm dr} {\rm d}\Omega )]

규격화는

[math(\displaystyle \int_{0}^{\infty} |R(r)|^{2} \,r^{2}{\rm d}r\oint_{\Omega} Y_{l}^{m_{l}\ast}(\theta,\,\phi)Y_{l}^{m_{l}}(\theta,\,\phi)\,{\rm d}\Omega=1 )]

인데, 구면 조화 함수는 모든 입체각에 대한 적분이 1이다. 즉

[math(\displaystyle \int_{0}^{\infty} |R(r)|^{2} \,r^{2}{\rm d}r=1 )]

인데, 이것이 지름 파동 함수에 대한 규격화 조건이다. 이것을 다시 쓰면

[math(\displaystyle \int_{0}^{\infty} |rR(r)|^{2} {\rm d}r=1 )]

즉, 입자를 [math(r)]과 [math(r+{\rm d}r)] 사이의 구각에서 발견할 확률 [math(P(r)\,{\rm d}r = |rR(r)|^{2}\, {\rm d}r)]이다. 즉, 직각 좌표계처럼 파동함수의 제곱이 확률 밀도 함수가 되지 않고, 가중 함수가 붙어야 확률 밀도 함수가 된다.

참고로 [math(u(r) \equiv rR(r))]로 정의하여 지름 파동 방정식에 대입하면

[math(\displaystyle -\frac{\hbar^{2}}{2m}\frac{\partial^{2}u(r)}{\partial r^{2}} +V_{\sf{eff}}(r)u(r)=Eu(r) )]

1차원 시간에 무관한 슈뢰딩거 방정식과 같은 꼴이 나오게 된다.

4. 스핀 각운동량

파일:상세 내용 아이콘.svg   자세한 내용은 스핀(물리학) 문서
번 문단을
부분을
참고하십시오.

5. 관련 문서


[1] 여기서 hat([math(\hat{\,\:})])은 단위 벡터를 표시하는 것이 아닌 연산자를 나타내는 표기이다. [2] 레비치비타 기호의 특성 때문이다. [3] 궤도 각운동량 [math(\mathbf{L})], 스핀 각운동량 [math(\mathbf{S})], 총 각운동량 [math(\mathbf{J})] 모두 포함된다. [4] 따라서 이들은 에르미트 행렬이 아니므로 관측 가능한 값을 내놓지 않는다. [5] 일반적으로 교환하는 두 연산자에 대한 고유함수는 공유한다. 자세한 것은 교환자 문서를 참조하라. [6] 즉, 입자의 상태함수가 구면 조화 함수로 주어지는 경우. [7] 무한소 회전을 생각하는 이유는 회전을 벡터로 다루기 위함이다. [8] 공간의 어디 방향으로 보나 똑같은 상황이다. 그런데 입자의 (관측자 입장에서 관측한) 위치가 변한다고 해서 입자의 에너지가 달라지겠는가? [9] 회전 연산자는 곧 회전변환의 일종이다. 해밀토니언은 스칼라이기 때문에 이러한 변환에 불변이다. [10] 사실 각운동량의 합은 총 각운동량의 일종이므로 증명하지 않아도 이렇게 됨을 쉽게 예상할 수 있다.



파일:CC-white.svg 이 문서의 내용 중 전체 또는 일부는
문서의 r66
, 번 문단
에서 가져왔습니다. 이전 역사 보러 가기
파일:CC-white.svg 이 문서의 내용 중 전체 또는 일부는 다른 문서에서 가져왔습니다.
[ 펼치기 · 접기 ]
문서의 r66 ( 이전 역사)
문서의 r205 ( 이전 역사)