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    Il numero infinito di particelle quantistiche fornisce indizi sul comportamento di grandi dimensioni su larga scala

    Credito:CC0 Dominio Pubblico

    Nella meccanica quantistica, il principio di indeterminazione di Heisenberg impedisce a un osservatore esterno di misurare contemporaneamente sia la posizione che la velocità (denominata quantità di moto) di una particella. Possono conoscere solo con un alto grado di certezza l'uno o l'altro, a differenza di quanto accade su larga scala dove entrambi sono noti. Per identificare le caratteristiche di una data particella, i fisici hanno introdotto la nozione di quasi-distribuzione di posizione e quantità di moto. Questo approccio è stato un tentativo di riconciliare l'interpretazione su scala quantistica di ciò che sta accadendo nelle particelle con l'approccio standard utilizzato per comprendere il movimento su scala normale, un campo chiamato meccanica classica.

    In un nuovo studio pubblicato su EPJ ST , Il dottor J.S. Ben-Benjamin e colleghi della Texas A&M University, STATI UNITI D'AMERICA, invertire questo approccio; partendo dalle regole della meccanica quantistica, esplorano come derivare un numero infinito di quasi-distribuzioni, per emulare l'approccio della meccanica classica. Questo approccio è applicabile anche a una serie di altre variabili che si trovano nelle particelle di scala quantistica, compreso lo spin delle particelle.

    Per esempio, tali quasi-distribuzioni di posizione e quantità di moto possono essere utilizzate per calcolare la versione quantistica delle caratteristiche di un gas, denominato secondo coefficiente viriale, ed estenderlo per derivare un numero infinito di queste quasi-distribuzioni, in modo da verificare se corrisponde all'espressione tradizionale di questa entità fisica come distribuzione congiunta di posizione e quantità di moto nella meccanica classica.

    Questo approccio è così robusto che può essere utilizzato per sostituire quasi-distribuzioni di posizione e quantità di moto con distribuzioni di tempo e frequenza. Questo, notano gli autori, funziona sia per scenari ben determinati in cui sono note quasi-distribuzioni di tempo e frequenza, e per i casi casuali in cui vengono invece utilizzate la media del tempo e la media della frequenza.

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