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Prueba de la "no existencia" de los marginales de los Husimi $Q$ -función

Hay muchas maneras de considerar a los Husimi ( $Q$ ) función de distribución de cuasiprobabilidad, por ejemplo, como la expectativa del operador de densidad en un estado coherente o como la transformación de Weirstrass de la función Wigner. Voy a utilizar la "medición" de una función de onda por un estado coherente (Dejaré caer todas las constantes de normalización para simplificar) :

$$ Q(x_0, k_0; \sigma ) = | \left\langle \psi | \mathcal {C}(x_0, k_0; \sigma ) \right\rangle |^2 $$

donde el estado coherente es parametrizado por $ \sigma $ (estado exprimido), donde $$ \left\langle x | \mathcal {C}(x_0, k_0; \sigma ) \right\rangle = e^{- \frac {(x - x_0)^2}{4 \sigma ^2}}e^{ik_0x} $$ en la representación de la posición.

En mis estudios sobre las distribuciones de cuasiprobabilidad de las funciones de onda, he encontrado la afirmación:

El $Q$ no permite el cálculo de la marginales es decir, integrar sobre una de las variables del espacio de fase para obtener la función de distribución completa de la otra, a diferencia de la función de Wigner o alguna variante similar. Por ejemplo: el libro "Óptica Cuántica en el Espacio Fásico" de Wolfgang Schleich, capítulo 12.

Cuando calcule a los Husimis de una determinada función de onda, siempre puedo ver esta afirmación y darle sentido. Por ejemplo, la función Husimi de una onda plana $P = \exp (ikx)$ puede ser calculado directamente, $$ Q_P(x_0, k_0; \sigma ) \propto \sigma ^2 e^{-(k-k_0)^2 \sigma ^2} $$

Es inmediatamente claro que el margen sobre $x_0$ no tiene sentido aquí.

Pregunta: ¿Hay alguna prueba general, o alguna forma intuitiva de entender por qué los marginales no tienen sentido para cualquier ¿función de las ondas?

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thierryb Puntos 1269

El material está todo en El trabajo original de Husimi de 1940 pero tienes que trabajar en ello... Así que voy a ilustrar el punto basado en nuestra resumen conciso del material en el destacado tratado de Wolfgang, ecuaciones (1) y (122) aquí. Ignoraré las normalizaciones, y peor aún, estableceré $ \hbar =1$ y $ \sigma =1/4$ para llevar el punto cualitativo a casa.

Así que el Husimi Q es un alisado gaussiano , el filtrado Gaussiano de paso bajo, o la transformación Weierstrass de la función Wigner f , $$ f(x,p) \propto \int\ ! dy~ \psi ^* \left (x- y \right )~e^{-i2yp} ~ \psi \left (x+ y \right ) , \\ Q(x,p)=T(f)= \exp \left ({ 1 \over 4}( \partial_x ^2 + \partial_p ^2 ) \right ) f \\ \propto \int dx' dp' \exp \left ( -{(x'-x)^2-(p'-p)^2 } \right ) ~ f(x',p') . $$

En consecuencia, el p marginal de Q es una integral cuádruple, $$ \int dp ~ Q(x,p) \propto \int dp dy dp'dx' ~ e^{ -{(x'-x)^2-(p'-p)^2 } } ~e^{-i2yp'} ~ \psi ^* \left (x'- y \right ) \psi \left (x'+ y \right ) . $$ Uno puede salir ahora p' solo, y cambiar p por p' y hacer la integral gaussiana desvinculada en p . Luego hacer la integral en p' para obtener un δ(y) , que luego colapsa el y integral, para producir una mera transformación Weierstrass de la densidad de probabilidad espacial, $$ \int dp ~ Q(x,p) \propto\int dx' ~ e^{ - (x'-x)^2 } \psi ^* \left (x' \right ) \psi \left (x' \right )= \int dx' ~ e^{ - (x'-x)^2 } \rho (x'), $$
así que, claramente no es una densidad de probabilidad, a menos que ρ es una función propia de T , así que un gaussiano . Esto está en claro contraste con $ \int\ ! dp ~f(x,p)= \rho (x)$ .

La evidente visualización intuitiva de esto es que (aunque es semidefinido positivo) el Husimi Q no es una simple medida de probabilidad fase-espacio para las funciones, sino que debe multiplicarse con ellas para obtener valores de expectativa. Y, a diferencia del producto Wigner-Moyal $ \star $ el producto estrella de Husimi, $ \circledast $ (124) en nuestro resumen, no puede ser totalmente integrado por partes fuera de la integral $ \langle {{ \mathfrak G}} \rangle = \int\ ! dx dp~ g(x,p) \exp\ ! \left (-{ \hbar\over 4}( \partial_x ^2+ \partial_p ^2 ) \right ) Q(x,p)$ enfatizará y desfatizará partes de Q y lo observable que sólo los visualizadores excepcionales pueden intuir. Esta es la mejor ilustración de la imagen escurridiza que el Husimi proporciona para intuir donde la acción es de probabilidad.

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