何を近似したか・何の実験の量で確かめるか
AI 生成・木下が未勉強
光学と量子エレクトロニクス 第6章 §6.5 ★★ スカラー近似・Kirchhoff の境界条件・Fresnel 近似・Fraunhofer 近似の4つ。髪の毛の回折で太さを測る実験が、Babinet の原理と Fraunhofer の式をそのまま使う
置いた近似
この章では4つの近似を置いた。1つ目はスカラー近似で、電場の成分どうしの結びつきを無視した。開口が波長より十分大きく、回折の角度が小さい範囲では、偏光の向きによる差は小さい。開口数が に近いレンズの焦点では、光軸の向きの電場の成分が無視できなくなり、偏光で焦点の形が変わる。この効果は第8章で扱う。
2つ目は Kirchhoff の境界条件で、開口の中の場を入射波そのもの、板の上の場を と置いた。本当の開口の場は、板の縁から波長程度の範囲で入射波と違い、その違いは板の材質(金属か黒い吸収体か)と偏光で変わる。この置き換えは、解くべき散乱の問題の未知の量(開口の上の場)を、分かっている量(入射波)で置き換えて問題を閉じたものなので、C 型の近似にあたる。命題 6.2 は の場さえ与えれば厳密なので、近似が入るのはこの境界の値の所だけである。開口が大きい( が小さい)ほど縁の近くの割合が減るので良くなると見込めるが、誤差の一般的な評価はこの章では確かめていない。
近似の裏付け
型 C(閉じる) | 小さいもの 開口の上の場を入射波で置き換える( が小さいほど良いと見込むが、評価の形は確かめていない) | 証明 要確認(縁の近くの場の誤差の一般的な評価) | 行き先 近似の数理 第9章
3つ目は Fresnel 近似で、Rayleigh–Sommerfeld の積分の核の位相を の1次で、振幅を で打ち切った。被積分関数の差は、位相の差 と振幅の差 で押さえられるので、式 (6.11) が成り立つ範囲では積分の差もその程度に収まる。図 6.1 はこの条件が破れる開口の近くで近似が外れる様子を示している。
近似の裏付け
型 B(極限) | 小さいもの 位相の誤差 と ( は開口と観測の範囲の差の最大値) | 証明 条件付き(Kirchhoff の境界の値を与えたとき。被積分関数の差を押さえる初等的な評価) | 行き先 近似の数理 第7章
4つ目は Fraunhofer 近似で、Fresnel 近似の指数から開口の上の位置の2次の項 を落とした。小さいパラメータは開口の Fresnel 数 で、円開口の軸上では、厳密な式 (6.8) を で展開した が、式 (6.19) の中心の強度 にそのまま一致する。
近似の裏付け
型 B(極限) | 小さいもの 開口の Fresnel 数 | 証明 条件付き(開口の上の場を与えたとき、 の漸近形として。誤差は の1次) | 行き先 近似の数理 第7章
何の実験の量で確かめるか:髪の毛の太さを測る
回折の式を確かめる最も手軽な実験は、レーザー光を細い物に当てて、遠くのスクリーンに出る縞の間隔を測ることである。細い髪の毛は、同じ幅のスリットと相補的な板である。Babinet の原理(命題 6.3)から、髪の毛の場 とスリットの場 の和は板が無いときの場で、レーザーのビームは幅が有限なので、遠方でビームが届く狭い中心から外れた所では板が無いときの場は になる。そこでは で、強度は同じになる。したがって、髪の毛の回折の縞は中心の明るい点を除いて、同じ幅のスリットの縞 (6.14) と同じ位置に出る。
例題 6.6 髪の毛の太さをレーザーで測る ★★
オリジナル波長 のレーザー光を髪の毛に当て、 離れたスクリーンで暗い点の間隔を測ると だった。
- (1) 髪の毛の太さを求めよ。
- (2) 髪の毛の Fresnel 数を求め、Fraunhofer 近似が使えることを確かめよ。スクリーンの の範囲を見るとき、式 (6.11) の十分条件は満たされているか。満たされていない場合、測った太さはどの程度の誤差を持つか。
解答
(1) 暗い所は で、隣り合う暗い点の間隔はスクリーンの上で である。。
(2) で、開口(髪の毛)の側の条件は十分に満たされる。観測の範囲 で式 (6.11) の右辺は で、 は境目にあり、十分条件は満たされていない。ただし、落とした4次の項 のうち、開口の上の位置 を含まない部分 は観測点ごとの全体の位相で、強度には現れない。 を含む残りの項は の程度で、 でも ラジアンの桁しかない。強度に残るのは、向き とスクリーンの上の位置 の違いで、端の でも である。測った太さの誤差は縞の間隔の読み取りで決まり、近似による誤差はそれよりずっと小さい。式 (6.11) は、全体の位相まで正しく求めるための十分条件で、強度だけが要る場合には厳しすぎる。
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『虎の巻』の記事一覧へ