méthode

méthode variationnelle

The variational method is an approximation technique used to estimate ground state energies in quantum systems.
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Description

La méthode variationnelle est une puissante technique d'approximation, largement utilisée en physique et en mathématiques appliquées. Elle consiste à minimiser ou maximiser une fonctionnelle – une règle associant un nombre à une fonction. En mécanique quantique, la fonctionnelle est généralement l'énergie moyenne. On propose une fonction d'onde d'essai avec des paramètres ajustables et l'on cherche les valeurs de ces paramètres qui minimisent l'énergie. Selon le principe variationnel, l'énergie obtenue n'est jamais inférieure à celle de l'état fondamental exact ; en enrichissant la fonction d'essai (en augmentant le nombre de paramètres), on peut approcher la vérité d'aussi près que souhaité. Une approche analogue est employée en théorie de l'élasticité, en hydrodynamique et en apprentissage automatique, où les auto-encodeurs variationnels apprennent à compresser et reconstruire les données.

Histoire

Les racines de la méthode remontent au XVIIe siècle avec le problème de la brachistochrone, résolu par Johann Bernoulli. Le calcul des variations a été systématiquement développé dans les travaux de Leonhard Euler et Joseph-Louis Lagrange. En 1908, Walter Ritz a publié une méthode de fonctions d'essai pour résoudre des problèmes aux limites, et en 1928 il l'a appliquée à l'atome d'hélium en mécanique quantique, obtenant des valeurs d'énergie proches des résultats expérimentaux. Plus tard, la méthode a été généralisée en un puissant outil de calcul avec l'avènement des ordinateurs. En physique statistique, l'approche variationnelle a été développée par Richard Feynman.

Comment ça marche

Pour un système quantique, on se donne une fonction d'onde d'essai ψ(α; x) avec des paramètres variationnels α = (α1, α2, ...). On calcule la fonctionnelle E(α) = ∫ ψ* H ψ dτ / ∫ |ψ|^2 dτ, où H est l'hamiltonien. Ensuite, on minimise E(α) : ∂E/∂α_i = 0. La solution donne les α optimaux et une estimation de l'énergie E0 ≤ E_exact. La convergence est assurée par le théorème de complétude : si la famille d'essai est dense dans l'espace fonctionnel approprié, la limite E_min coïncide avec l'énergie exacte. En inférence bayésienne variationnelle, on minimise la divergence de Kullback-Leibler entre l'approximation et la vraie distribution a posteriori.

En pratique

Les chimistes quantiques calculent ainsi la forme des molécules, et les ingénieurs la trajectoire optimale d'une fusée avec une consommation minimale de carburant.

Anecdote

Le sentier que les gens tracent à travers une pelouse est souvent le chemin le plus court – une manifestation naturelle du principe variationnel : la trajectoire minimise l'effort.

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