주어진 에르미트 연산자
N
{\displaystyle N}
에 대하여, 연산자
X
{\displaystyle X}
가 다음과 같은 교환 관계를 갖는 경우
X
{\displaystyle X}
를
N
{\displaystyle N}
의 사다리 연산자 라고 한다.
[
N
,
X
]
=
c
X
{\displaystyle [N,X]=cX}
여기서 c 는 어떤 실수이다.
사다리 연산자는 N 에 대한 고윳값 이 n 인 고유벡터 |n 〉의 고유값을 c 만큼 변화시키는 역할을 한다.
N
X
|
n
⟩
=
(
X
N
+
[
N
,
X
]
)
|
n
⟩
=
X
N
|
n
⟩
+
[
N
,
X
]
|
n
⟩
=
X
n
|
n
⟩
+
c
X
|
n
⟩
=
(
n
+
c
)
X
|
n
⟩
.
{\displaystyle {\begin{aligned}NX|n\rangle &=(XN+[N,X])|n\rangle \\&=XN|n\rangle +[N,X]|n\rangle \\&=Xn|n\rangle +cX|n\rangle \\&=(n+c)X|n\rangle .\end{aligned}}}
즉,
X
|
n
⟩
∼
|
n
+
c
⟩
{\displaystyle X|n\rangle \sim |n+c\rangle }
이다. c 가 양수인 경우
X
{\displaystyle X}
는 고유벡터의 고유값을 증가시키기 때문에
X
{\displaystyle X}
를 올림 연산자, c 가 음수인 경우
X
{\displaystyle X}
는 고유벡터의 고유값을 감소시키기 때문에
X
{\displaystyle X}
를 내림 연산자라 한다.
사다리 연산자
X
{\displaystyle X}
의 에르미트 수반 연산자
X
†
{\displaystyle X^{\dagger }}
또한 사다리 연산자이며
[
N
,
X
†
]
=
−
c
X
†
{\displaystyle [N,X^{\dagger }]=-cX^{\dagger }}
고유벡터의 고유값을
X
{\displaystyle X}
의 반대방향인 -c 만큼 변화시키는 역할을 한다.
사다리 연산자가 존재하면,
N
{\displaystyle N}
의 특정 고유벡터로부터 사다리 연산자를 사용해 다른 고유벡터를 유추할 수 있다. 예를 들어,
c
<
0
{\displaystyle c<0}
이며
N
{\displaystyle N}
의 최대 고윳값을 가진 고유벡터
|
n
max
⟩
{\displaystyle |n_{\text{max}}\rangle }
가 알려져 있으면 다른 상태들을 내림 연산자
X
{\displaystyle X}
를 사용하여
|
n
⟩
,
X
|
n
⟩
,
X
2
|
n
⟩
,
⋯
{\displaystyle |n\rangle ,X|n\rangle ,X^{2}|n\rangle ,\cdots }
와 같이 유추할 수 있다. 최소 고윳값의 경우도 반대로 올림 연산자
X
†
{\displaystyle X^{\dagger }}
를 사용하여 마찬가지로 나머지 상태들을 알아낼 수 있다.
사다리 연산자의 가장 단순한 예는 정준 교환 관계
[
x
,
p
]
=
i
{\displaystyle [x,p]=i}
의 표현이다. 이는 하이젠베르크 군 의 리 대수 에 해당한다. 이 경우, 소멸 연산자
a
{\displaystyle a}
와 생성 연산자
a
†
{\displaystyle a^{\dagger }}
및 입자수 연산자
N
{\displaystyle N}
을 다음과 같이 정의하자.
a
=
(
x
+
i
p
)
/
2
{\displaystyle a=(x+ip)/{\sqrt {2}}}
a
†
=
(
x
−
i
p
)
/
2
{\displaystyle a^{\dagger }=(x-ip)/{\sqrt {2}}}
N
=
a
†
a
{\displaystyle N=a^{\dagger }a}
여기서
N
{\displaystyle N}
은 (질량과 각진동수 를 1로 놓은) 양자 조화 진동자 의 진동 모드 수이며,
x
{\displaystyle x}
와
p
{\displaystyle p}
는 그 위치 및 운동량이다. 그렇다면
[
N
,
a
]
=
−
a
{\displaystyle [N,a]=-a}
[
H
,
a
†
]
=
a
†
{\displaystyle [H,a^{\dagger }]=a^{\dagger }}
[
a
,
a
†
]
=
1
{\displaystyle [a,a^{\dagger }]=1}
이다. 따라서,
N
{\displaystyle N}
의 고유벡터
|
n
⟩
{\displaystyle |n\rangle }
이 주어지면
a
†
|
n
⟩
∝
|
n
+
1
⟩
{\displaystyle a^{\dagger }|n\rangle \propto |n+1\rangle }
a
|
n
⟩
∝
|
n
−
1
⟩
{\displaystyle a|n\rangle \propto |n-1\rangle }
N
|
n
⟩
=
n
|
n
⟩
{\displaystyle N|n\rangle =n|n\rangle }
이 된다. 즉, 바닥 상태
|
0
⟩
{\displaystyle |0\rangle }
으로부터 생성 연산자를 가해, 하이젠베르크 군 의 표현 을 지을 수 있다.
H
=
Span
{
|
0
⟩
,
a
†
|
0
⟩
,
(
a
†
)
2
|
0
⟩
,
…
}
{\displaystyle {\mathcal {H}}=\operatorname {Span} \left\{|0\rangle ,a^{\dagger }|0\rangle ,(a^{\dagger })^{2}|0\rangle ,\dots \right\}}
양자역학 에서, 각운동량 의 이론은 회전군 SO(3) 또는 Spin(3)=SU(2) 의 군 표현론 에 의하여 결정된다. 이 경우, 각운동량 연산자
J
1
,
J
2
,
J
3
{\displaystyle J_{1},J_{2},J_{3}}
은 SU(2)의 리 대수
[
J
i
,
J
j
]
=
i
ϵ
i
j
k
J
k
{\displaystyle [J_{i},J_{j}]=i\epsilon ^{ijk}J_{k}}
를 따른다. 이 경우, 다음과 같은 사다리 연산자를 정의한다.
J
+
=
J
1
+
i
J
2
{\displaystyle J_{+}=J_{1}+iJ_{2}}
,
J
−
=
J
1
−
i
J
2
=
(
J
+
)
†
{\displaystyle J_{-}=J_{1}-iJ_{2}=(J_{+})^{\dagger }}
그렇다면 이들은 다음과 같은 대수를 만족시킨다.
[
J
3
,
J
±
]
=
±
J
±
{\displaystyle [J_{3},J_{\pm }]=\pm J_{\pm }}
따라서, 상태들을
J
3
{\displaystyle J_{3}}
의 고유상태
|
m
⟩
{\displaystyle |m\rangle }
로 나타내면,
J
±
|
m
⟩
∝
|
m
±
1
⟩
{\displaystyle J_{\pm }|m\rangle \propto |m\pm 1\rangle }
이 된다. 최고 스핀 상태
|
l
⟩
{\displaystyle |l\rangle }
는
J
+
{\displaystyle J_{+}}
로 상쇄되는 상태이다.
J
+
|
l
⟩
=
0
{\displaystyle J_{+}|l\rangle =0}
그렇다면 최고 스핀 상태로부터 시작하여, 내림 연산자를 가해 SU(2)의 표현 을 지을 수 있다.
H
=
Span
{
|
l
⟩
,
J
−
†
|
0
⟩
,
(
J
−
)
2
|
0
⟩
,
…
}
{\displaystyle {\mathcal {H}}=\operatorname {Span} \left\{|l\rangle ,J_{-}^{\dagger }|0\rangle ,(J_{-})^{2}|0\rangle ,\dots \right\}}
SU(2)의 표현이 유한하며 모든 상태가 양의 노름을 가지려면,
l
{\displaystyle l}
은 정수 또는 반정수이며, 또한
(
J
−
)
2
l
+
1
|
l
⟩
=
0
{\displaystyle (J_{-})^{2l+1}|l\rangle =0}
이 되어야 한다. 즉, SU(2)의 유한 차원 유니터리 표현은 최대 각운동량
2
l
∈
N
{\displaystyle 2l\in \mathbb {N} }
에 의해 결정되며, 그 차원은
2
l
+
1
{\displaystyle 2l+1}
이다.
SU(2)에서의 사다리 연산자 기법은 일반적인 단순 리 군 의 경우로 일반화시킬 수 있다.[ 1] 이 경우, 리 군 의 근계 의 각 단순근 에 대응하는 올림 및 내림 연산자가 있으며, 리 군의 표현은 그 최고 무게 상태 (영어 : highest-weight state )로부터 내림 연산자를 사용하여 지을 수 있다.
등각 대칭 은 등각 장론 이 갖는 시공간 대칭이며, 다음과 같다.
[
D
,
K
μ
]
=
−
i
K
μ
{\displaystyle [D,K_{\mu }]=-iK_{\mu }}
[
D
,
P
μ
]
=
i
P
μ
{\displaystyle [D,P_{\mu }]=iP_{\mu }}
[
K
μ
,
P
ν
]
=
2
i
η
μ
ν
D
−
2
i
M
μ
ν
{\displaystyle [K_{\mu },P_{\nu }]=2i\eta _{\mu \nu }D-2iM_{\mu \nu }}
[
K
μ
,
M
ν
ρ
]
=
i
(
η
μ
ν
K
ρ
−
η
μ
ρ
K
ν
)
{\displaystyle [K_{\mu },M_{\nu \rho }]=i(\eta _{\mu \nu }K_{\rho }-\eta _{\mu \rho }K_{\nu })}
[
P
ρ
,
M
μ
ν
]
=
i
(
η
ρ
μ
P
ν
−
η
ρ
ν
P
μ
)
{\displaystyle [P_{\rho },M_{\mu \nu }]=i(\eta _{\rho \mu }P_{\nu }-\eta _{\rho \nu }P_{\mu })}
[
M
μ
ν
,
M
ρ
σ
]
=
i
(
η
ν
ρ
M
μ
σ
+
η
μ
σ
M
ν
ρ
−
η
μ
ρ
M
ν
σ
−
η
ν
σ
M
μ
ρ
)
{\displaystyle [M_{\mu \nu },M_{\rho \sigma }]=i(\eta _{\nu \rho }M_{\mu \sigma }+\eta _{\mu \sigma }M_{\nu \rho }-\eta _{\mu \rho }M_{\nu \sigma }-\eta _{\nu \sigma }M_{\mu \rho })}
따라서,
−
i
D
{\displaystyle -iD}
에 대하여,
[
−
i
D
,
K
μ
]
=
−
K
μ
{\displaystyle [-iD,K_{\mu }]=-K_{\mu }}
[
−
i
D
,
P
ν
]
=
P
μ
{\displaystyle [-iD,P_{\nu }]=P_{\mu }}
이므로, 특수 등각 변환
K
{\displaystyle K}
는 내림 연산자, 운동량
P
{\displaystyle P}
는 올림 연산자가 된다. 방사 양자화(영어 : radial quantization )의 경우
D
{\displaystyle D}
가 해밀토니언의 역할을 하게 된다.
K
{\displaystyle K}
에 의해 상쇄되는 상태를 일차 상태 (영어 : primary state )라고 하며, 이는
D
{\displaystyle D}
와
M
μ
ν
{\displaystyle M_{\mu \nu }}
에 대한 고유벡터이다. 일차 상태가 주어지면 나머지 상태들을 일차 상태에
P
{\displaystyle P}
를 가해 지을 수 있다. 이러한 나머지 상태들을 이차 상태 (영어 : secondary state )라고 한다.
비라소로 대수 는 2차원 등각 장론 의 시공간 대칭이며, 다음과 같다.
[
L
m
,
L
n
]
=
(
m
−
n
)
L
m
+
n
+
c
12
(
m
+
1
)
m
(
m
−
1
)
δ
m
+
n
(
m
,
n
∈
Z
)
{\displaystyle [L_{m},L_{n}]=(m-n)L_{m+n}+{\frac {c}{12}}(m+1)m(m-1)\delta _{m+n}\quad (m,n\in \mathbb {Z} )}
따라서,
L
0
{\displaystyle L_{0}}
에 대하여,
L
n
{\displaystyle L_{n}}
은 내림 연산자,
L
−
n
{\displaystyle L_{-n}}
은 올림 연산자이다 (
n
>
0
{\displaystyle n>0}
).
[
L
0
,
L
n
]
=
−
n
L
n
{\displaystyle [L_{0},L_{n}]=-nL_{n}}
[
L
0
,
L
−
n
]
=
n
L
−
n
{\displaystyle [L_{0},L_{-n}]=nL_{-n}}
등각 장론에서, 최고 무게 상태는 일차 상태 (영어 : primary state )
|
h
⟩
{\displaystyle |h\rangle }
로 알려져 있으며,
L
0
{\displaystyle L_{0}}
의 고윳값
h
{\displaystyle h}
로 나타내어진다.
L
0
|
h
⟩
=
h
|
h
⟩
{\displaystyle L_{0}|h\rangle =h|h\rangle }
L
n
|
h
⟩
=
0
∀
n
>
0
{\displaystyle L_{n}|h\rangle =0\forall n>0}
일차 상태가 주어지면, 비라소로 대수의 표현의 나머지 상태들은 올림 연산자
L
−
n
{\displaystyle L_{-n}}
을 가하여 만들 수 있다.
H
h
=
Span
{
|
h
⟩
,
L
−
1
|
h
⟩
,
L
−
1
2
|
h
⟩
,
L
−
2
|
h
⟩
,
L
−
1
3
|
h
⟩
,
…
}
{\displaystyle {\mathcal {H}}_{h}=\operatorname {Span} \{|h\rangle ,L_{-1}|h\rangle ,L_{-1}^{2}|h\rangle ,L_{-2}|h\rangle ,L_{-1}^{3}|h\rangle ,\dots \}}
이러한 표현을 비라소로 대수의 베르마 가군 이라고 한다.