通常,考虑电子“被困”在一个封闭空间中是方便的,例如在具有与其周围环境之间存在较大带隙的半导体材料中。这种电子陷阱称为“势阱”。理论上最简单的例子是一维无限势阱,其中电子完全受限且永远无法逃逸,因为这样做需要无限的能量。
我们稍后将将其扩展到更多维度以及更现实的有限势阱,其中电子可以逃逸。
现在,考虑一个被困在宽度为L的无限势阱中的电子(右图)。该系统的势能由下式给出
在该区域之外找到电子的概率为零。根据波函数条件,该势阱中电子的波函数必须是连续的,因此我们需要寻找一个在x=0和x=L处为零的ψ(x)解。如果不是这样,我们将在这里有一个不连续性。
我们需要求解薛定谔方程来找到ψ(x)
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由于在这个区间上V(x)为零,我们可以写成
- .
重新排列,
回想一下,能量由下式给出
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将E代入我们的微分方程,得到
这是一个标准形式的二阶微分方程。其通解为:
应用第一个边界条件
因此,B=0。
应用第二个边界条件
因此,kL必须是π的倍数。
我们称A为归一化系数,ψ0。它的存在是为了确保在整个空间中找到电子的概率为1。此外,当n=0时,整个方程变为零,电子存在的概率为零,因此,一维盒子中粒子的薛定谔方程的解从n=1开始。
因为我们在x方向上工作,所以我们将索引号称为nx。这被称为波数。与上述解相关的能量由下式给出:
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这里要注意两点。
- 只有当波数n为整数时,才能得到满足薛定谔方程的波函数。
- 每个波函数(本征函数)都与其特定的能量(本征值)相关联。该能量与波数的平方成正比,并与n=1、E1时的波函数能量成正比。
下图显示了波数为1、2和3的波函数,并相对于E1绘制了相应的能量。
一旦找到波函数,就可以很容易地找到概率密度 - 只需取模数(对于复波函数)并平方即可。这将导致如下所示的概率密度。
我们可以利用电子一定存在于量子阱中的知识,以及概率密度函数下的面积为 1 的知识来求归一化系数 ψ0
因此,对于我们的波函数,,
由于正弦曲线在一个完整周期的面积为零,所以我们有
结果表明,这与波数无关,因此我们得到一维无限势阱中电子的归一化波函数在阱外为零,而在阱内由以下方程给出:
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在阱内,相关的能量由以下公式给出:
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