해밀턴 역학에 대해서 소개한 지난 포스팅의 결론은 "해밀턴의 방식으로 문제를 풀어야 하는 이유를 아직은 모르겠다" 였습니다. 라그랑주 방정식을 통해서 풀면 간단하게 풀리는 문제를 굳이 왜 더 복잡한 (손이 많이 가는) 방법을 통해서 풀어야 하는지에 대한 이유를 지난 포스팅에서는 할 수 없었습니다. 지난 포스팅에서 이어 다시 한 번 설명하지만, 해밀턴 방정식은 개별 문제를 푸는데는 사실 큰 도움이 되지 않습니다. 해밀턴 역학은 고전 역학의 "수학적 체계"를 이해하고 이를 통해서, 뉴턴 역학이나 라그랑주 역학에서는 다룰 수 없었던 정리를 발굴하는데 적합한 역학의 방법론 이라고 할 수 있습니다.
이번 포스팅에서는 해밀턴 역학을 공부하는데 가장 기초적이면서 핵심적인 개념인 정준 변환 Canonical transformation에 대해서 알아 보도록 하겠습니다. 네이버 영어 사전에서 "canonical" 이라는 단어를 검색하면 "(수학에서) 기준이 되는" 이라는 의미가 나옵니다. 국어 사전에서 "정준" 의 단어를 검색하면 여러 동음 이의어가 뜨는데, 그 중에서 定準은 "정해진 표준" 이라는 의미가 나옵니다. 또한 이 단어는 수학과 물리학에서 정준 변환 이외의 용례에서는 거의 사용되지 않는 단어이기도 합니다. 어쨌든 정준 변환은 "기준이 되는 변환"이라는 뜻으로 그 뜻 만 살펴 보더라도 매우 중요한 의미를 갖는 변환이라는 것은 짐작할 수 있습니다.
해밀턴 운동 방정식이 변하지 않는 좌표 변환
변환 이라는 것은 말 그대로 변화를 시켜준다는 것인데, 정준 변환의 변환은 좌표 변환 (coordinate transformation)의 일부 입니다. 즉, 정준 변환은 "특정한 성질을 만족 시키는 좌표 변환"입니다. 여기서 "특정한 성질"은 "해밀턴 운동 방정식을 변하지 않게 하는" 을 뜻 하고, "좌표"는 "위상 공간에서의 좌표"를 뜻 합니다. 이 둘 중에서는 위상 공간이 더 쉬운 개념이니, 우선 위상 공간에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
위상 공간
고전 역학계를 명확하게 기술하기 위해서는 각 자유도에 해당하는 값을 명확하게 표현하면 됩니다. 예를 들어, 가장 간단하게 3차원 공간상에 하나의 질점이 있는 시스템이라면, 이 시스템을 기술하기 위해서는 질점의 3차원 상의 공간 좌표
위에서의 설명은 정지된 시스템에 대한 기술에 해당합니다. 일반적으로 물제(질점)은 위치 뿐 아니라 속도를 갖고 있기 때문에 속도를 추가적으로 기술해야 합니다. 따라서 하나의 질점의 상태를 명확히 기술하기 위해서는 공간상에서 질점의 위치
위상 공간은 위에서와 같이 시스템을 명확하기 기술 하기 위해 준비된 공간이라 할 수 있습니다. 계속 해서 1개의 질점으로 이루어진 시스템을 생각하면
위상 공간에서의 좌표 변화
공간을 정의 했으니, 이 공간에서의 좌표 변환을 정의하는 것은 자연스럽습니다. 좌표 변환은 말 그대로 시스템을 기술하는 좌표의 체계를 바꾸는 것인데, 물리 문제를 풀이 위해서 자주 도입하는 직교좌표에서 극좌표로의 좌표 변환은 좋은 예시 입니다. 위상 공간도 좌표 공간의 하나이니, 변환을 생각할 수 있고 (별다른 이유가 없으면 1개의 질점으로 이루어진 1차원 시스템을 생각하도록 하겠습니다),
좌표 변환의 일반적인 형태는
해밀턴 운동 방정식을 위상 공간에서 표현하기 (해밀턴 운동 방정식을 다시 쓰기)
해밀턴 운동 방정식
와 같이 쓸 수 있습니다. 여기서 조금 더 간단히(추상적으로) 식을 쓰기 위해서
와 같이 표현 됩니다. 운동 방정식을 단 한 줄의 식으로 쓸 수 있게 된 것 입니다. 여기서 중요한 것은

1계 미분 방정식은 개념적으로 생각하기 매우 쉬운 미분 방정식인데,
따라서, 시간
좌표 변환에 의한 운동 방정식의 변화
위상 공간에서 일반적인 좌표 변환
일반적으로
가 됩니다. 이 식을 야코비 행렬(Jacobian Matrix)
와 같고,
를 얻습니다.
이제는
와 같고, 앞에서와 같이 야코비 행렬
가 됩니다. 위 식을 앞에서 구한
를 얻습니다. 이것이 위상 공간에서 좌표 변환
특정 조건을 만족시키는 좌표 변환만을 고려하자
좌표 변환
일반적인 좌표 변환을 고려하지 않고,
정준 변환 : 위상 공간의 좌표 변환
따라서, 위상 공간에서 좌표 변환
가 됩니다. 여기서
정준 변환의 예시 1) 위치와 운동량의 역할 바꾸기
간단하면서도 개념적으로 중요한 예시를 하나 들어 보도록 하겠습니다. 변환,
를 생각해 보도록 하겠습니다. 이 변환은 위치를 운동량으로, 운동량을 위치로 바꾸는 변환입니다. 운동량을 위치로 바꾸는 과정에서 마이너스 부호가 있습니다. 위 변환의 야코비 행렬을 구하면,
이 되고,
따라서 이 변환은 정준 변환이 됩니다. 새로운 좌표에서
정준 변환의 예시 2) 단조화진동자 문제를 간단히 풀기
물리계에서 가장 간단하면서도 가장 중요한 단조화진동자 시스템에 대해서 생각해 보도록 하겠습니다. 논의의 편의를 위해서 해밀토니안을
와 같이 정의하면, 이 변환은 정준 변환이 됩니다. 변환의 야코비 행렬을 구한 뒤, 직접 계산을 하면 이 변환이 정준 변환이 됨을 확인할 수 있습니다. 이 변환에 의해서 해밀토니안
가 됩니다. 해밀토니안 = 운동량이 되었습니다. 이 해밀토니안으로 기술되는 시스템이 어떤 시스템인지는 모르겠으나, 수학적으로는 이와 같은 변환이 얻어졌습니다.
으로 매우 간단한 방정식을 얻습니다.

위 미분 방정식의 해는
를 최종 답으로 얻습니다. 위 답은 단조화진동자를 뉴턴의 방법이나 라그랑주의 방법으로 구한 답과 당연히 동일 합니다. 여기서
이 예시의 핵심은 정준 변환을 통해서 변환된 좌표의 해밀토니안을 매우 간단하게 변환할 수 있다 입니다. 해밀토니안이 매우 간단해 지면, 운동 방정식을 통해서 해를 찾는 과정이 매우 간단해 집니다. 위 예제에서는
좋은 변환을 쉽게 찾는 방법은 없을까?
위 예시와 논의의 결론은 좋은 변환을 취하면 해밀토니안이 매우 단순해지기 때문에, 운동 방정식을 풀리가 매우 쉬워진다. 그러나 임의의 문제에서 좋은 변환을 찾는 어려움이 있다 입니다. 일반적인 해밀토니안에 대해서 좋은 정준 변환을 찾는 방법은 없을까요? 그 방법만 찾는다면, 모든 문제를 매우 쉽게 풀 수 있습니다.
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