tecktom.com

Mott の公式

2026年10月15日3分で読めますAI生成教科書『基礎理論』第5部 第6章 Coulomb 散乱(Mott と Rutherford)

AI 生成・木下が未勉強

場の量子論入門 第5部 第6章 §5.6.2 ★★ スピン因子 1−β2sin⁡2(θ/2)1-\beta^2\sin^2(\theta/2) が付く

例題 6.2(Mott の断面積 ★★)

オリジナル∣M∣2‾\overline{|\mathcal{M}|^2} を計算し、微分断面積がdσdΩ=Z2α24∣p∣2β2sin⁡4(θ/2)(1−β2sin⁡2(θ/2))\dfrac{\mathrm{d}\sigma}{\mathrm{d}\Omega}=\dfrac{Z^2\alpha^2}{4|\bm{p}|^2\beta^2\sin^4(\theta/2)} \bigl(1-\beta^2\sin^2(\theta/2)\bigr) となることを示せ。

解答

まずスピン和を取る。始状態の電子スピンを平均、終状態を和として

12∑s,s′∣uˉ(p′)γ0u(p)∣2=12Tr⁡[(̸p′+m)γ0(p̸+m)γ0]\frac12\sum_{s,s'}\bigl|\bar u(p')\gamma^0u(p)\bigr|^2 =\frac12\operatorname{Tr}\bigl[(\not p'+m)\gamma^0(\not p+m)\gamma^0\bigr]

である。γ\gamma 行列を奇数個含む項は消えるので

Tr⁡[̸p′γ0p̸γ0]+m2Tr⁡[γ0γ0]=4(2p′0p0−p⋅p′)+4m2.\operatorname{Tr}\bigl[\not p'\gamma^0\not p\gamma^0\bigr]+m^2\operatorname{Tr}\bigl[\gamma^0\gamma^0\bigr] =4\bigl(2p'^0p^0-p\cdot p'\bigr)+4m^2 .

第1項ではトレース公式 Tr⁡[γαγ0γβγ0]=4(ηα0ηβ0−ηαβη00+ηα0η0β)\operatorname{Tr}[\gamma^\alpha\gamma^0\gamma^\beta\gamma^0] =4(\eta^{\alpha0}\eta^{\beta0}-\eta^{\alpha\beta}\eta^{00}+\eta^{\alpha0}\eta^{0\beta}) を使った。弾性散乱なので p0=p′0=Ep^0=p'^0=E、∣p′∣=∣p∣|\bm{p}'|=|\bm{p}| であり、p⋅p′=E2−∣p∣2cos⁡θp\cdot p'=E^2-|\bm{p}|^2\cos\theta だから

2E2−p⋅p′+m2=E2+m2+∣p∣2cos⁡θ=2E2−∣p∣2(1−cos⁡θ)=2E2(1−β2sin⁡2θ2)2E^2-p\cdot p'+m^2=E^2+m^2+|\bm{p}|^2\cos\theta =2E^2-|\bm{p}|^2\bigl(1-\cos\theta\bigr)=2E^2\Bigl(1-\beta^2\sin^2\frac\theta2\Bigr)

となる(E2=∣p∣2+m2E^2=|\bm{p}|^2+m^2、1−cos⁡θ=2sin⁡2(θ/2)1-\cos\theta=2\sin^2(\theta/2)、β=∣p∣/E\beta=|\bm{p}|/E を使った)。よって

12∑∣uˉγ0u∣2=12⋅4⋅2E2(1−β2sin⁡2θ2)=4E2(1−β2sin⁡2θ2).\frac12\sum\bigl|\bar u\gamma^0u\bigr|^2=\frac12\cdot4\cdot2E^2\Bigl(1-\beta^2\sin^2\frac\theta2\Bigr) =4E^2\Bigl(1-\beta^2\sin^2\frac\theta2\Bigr).

これに外場の因子を掛ける。∣M∣2‾=e2(A~0)2×4E2(1−β2sin⁡2(θ/2))\overline{|\mathcal{M}|^2}=e^2\bigl(\tilde A^0\bigr)^2\times4E^2(1-\beta^2\sin^2(\theta/2))であり、A~0=Ze/∣q∣2\tilde A^0=Ze/|\bm{q}|^2、∣q∣2=4∣p∣2sin⁡2(θ/2)|\bm{q}|^2=4|\bm{p}|^2\sin^2(\theta/2)(弾性散乱の運動学)だから

dσdΩ=116π2⋅Z2e4∣q∣4⋅4E2(1−β2sin⁡2θ2)=Z2α2E24∣p∣4sin⁡4(θ/2)(1−β2sin⁡2θ2)\frac{\mathrm{d}\sigma}{\mathrm{d}\Omega}=\frac{1}{16\pi^2}\cdot\frac{Z^2e^4}{|\bm{q}|^4}\cdot4E^2 \Bigl(1-\beta^2\sin^2\frac\theta2\Bigr) =\frac{Z^2\alpha^2E^2}{4|\bm{p}|^4\sin^4(\theta/2)}\Bigl(1-\beta^2\sin^2\frac\theta2\Bigr)

となる(e4=16π2α2e^4=16\pi^2\alpha^2 を使った)。∣p∣=βE|\bm{p}|=\beta E を使って E2/∣p∣4=1/(∣p∣2β2)E^2/|\bm{p}|^4=1/(|\bm{p}|^2\beta^2) と書けば

 dσdΩ∣Mott=Z2α24∣p∣2β2sin⁡4(θ/2)(1−β2sin⁡2θ2) \boxed{\ \frac{\mathrm{d}\sigma}{\mathrm{d}\Omega}\bigg|_{\rm Mott} =\frac{Z^2\alpha^2}{4|\bm{p}|^2\beta^2\sin^4(\theta/2)}\Bigl(1-\beta^2\sin^2\frac\theta2\Bigr)\ }

を得る。■\blacksquare

木下の勉強ステータス

木下はまだこの記事を勉強していません。

AI(Claude)が書いた教材を、木下が勉強しながら公開しています。式と数値は検算していますが、誤りが残っているかもしれません。誤りのご指摘・削除のご依頼をいただければ直します。 連絡先:support@tecktom.com

← AI生成教科書『基礎理論』の記事一覧へ