在介质-光相互作用系统中,介质的耗散性质,才是导致复数折射率的关键。
关于题主的问题,我想在其他的答主以及其引用中可以得到详尽的答复了。但我想,作为一个学物理的,总要讲一讲”物”理吧。首先我们咬文嚼字,并先给出结论:复数折射率包括四个部分,正实部是正常折射,负实部是反常折射;正虚部是能量增益;负虚部是能量耗散,在这里我们只讨论负虚部,其他的情况可以参阅[2]。
众所周知,无论是电动力学还是光学,对介质的处理都是尽可能的唯象;
在冰冰 @白如冰 的答案中,我们默认了导体Maxwell方程,由此从Maxwell方程预言了广义极化率可以是复数;这里,我们考虑到为了保证Maxwell方程的形式不变,定义了广义电极化率。
在 q神@qfzklm 的答案中,我们考虑到线性微分方程形式解的性质,预言了广义极化率可以是复数;这里,我们考虑到形式解的形式不变性,定义了广义波矢量,进而得到了广义极化率。
得到了广义极化率之后,得到折射率的过程是显然的。
在这里,我们通过考虑一些更加”基本的“物理事实去讨论为什么折射率可以是复数(甚至可以是纯的负实数等等);即我们定义广义极化率是物质——光相互作用的线性响应理论给出的:
这个定义在很多领域都适用——我们在凝聚态物理中学到这个系数 以及其傅里叶变换 有一个很好听的名字叫做susceptibility,这是一类重要的可观测量。在光学、电动力学中,介质对电场的线性响应就是电极化率。
在量子力学中, 又和原子的密度矩阵元息息相关,从物质和场的演化,我们有一套自洽方法[1]去求解所谓的suspectibility,这往往依赖数值计算:
但从解析情况看来,从物质的角度,在假设光场是慢变的情况下,对于最简单的二能级原子,广义极化率一个显式的表达式是:
进而和跃迁算符的期待值有联系上:
所有具体的推导在参考文献[1,2]中均有体现,具体的推导留给有兴趣的读者。
了解了我们物理学对物质——光相互作用系统的基本处理手段之后,我们回到题目,为什么折射率是复数
注意到,算符的期待值不一定是纯实数的,我们在量子力学中已经学到了,只有厄米(保守的)量子系统观测量的本征值才是实数,非厄米的(耗散的)系统观测量的本征值不一定是实数——因为原子系统是一个耗散系统,介质的耗散性质,才是导致复数折射率的关键。
援引参考文献[1]中的对于三能级系统某个特殊情况的结果:
其中 是光频率和原子固有频率的差频, 是描述原子耗散的参数,显然地有
一般的三能级系统也有这个结果。
我们可以从经典理论重新认识这个事情,从冰冰的推导,导体就是典型的耗散介质;
而从Q神的推导中,导体的耗散已经全部唯象的引入倒了电场中——我们无法再回归物理本质了。
我们理应从更加广泛的统计力学来考虑这个问题,刚好我这个学期正在学习统计力学——按照统计力学线性响应理论的精神,susceptibility的虚部:
其中被扰动的能级是分立的而且处于热平衡态[3], ,显然,在没有耗散加持的情况下,当且仅仅当扰动频率和原子频率差相关,susceptibility才会出现虚部,对于绝大部分的扰动频率,susceptibility都是0。
而只有当我们唯象的引入一个系统的耗散
才有:
于是,有了耗散的性质之后,任何频率下都会有一个虚部了。
我们还是给一个模拟吧。。。三能级体系的EIT的折射透射。。考虑的是是用刘维尔算符的稳态(进而体系是一个耗散体系)
[1]Quantum Optics, Marlan O. Scully, etc, Cambridge Press.
[2]Fast Light, Slow Light and Left-Handed Light, P W Milonni, IOP press.
[3]
https://www.fys.ku.dk/~jjensen/Book/echap3.pdf
[4]python code:
from qutip import *
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
u = basis(3,0)
g = basis(3,1)
e = basis(3,2)
sigma_ee = e*e.dag()
sigma_uu = u*u.dag()
sigma_gg = g*g.dag()
sigma_ue = u*e.dag()
sigma_ge = g*e.dag()
Delta_min = -3.0
Delta_max = 3.0
step = 300
Delta_list = np.linspace(Delta_min,Delta_max,step)
gamma_eu = 5
gamma_eg = 0.1
c_o = [np.sqrt(gamma_eg)*sigma_ge,np.sqrt(gamma_eu)*sigma_ue]
phi = 0
Omega1 = 0.1
Omega2 = 0.5
result = []
for Delta in Delta_list:
H = -Delta*(sigma_ee-sigma_gg) + phi*(sigma_ee-sigma_uu)+ Omega1*(sigma_ge+sigma_ge.dag())+Omega2*(sigma_ue+sigma_ue.dag())
rhoss = steadystate(H,c_o)
result.append(expect(sigma_ge.dag(),rhoss))
fig,ax = plt.subplots()
plt.plot(Delta_list,[i.real for i in result],label = 'Real Part')
plt.plot(Delta_list,[i.imag for i in result],'-.',label = 'Imaginary Part')
plt.xlabel(r'\Delta')
plt.ylabel(r'\sigma_{ge}')
plt.legend()
来源:知乎 www.zhihu.com
作者:浅斟低唱
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