En mécanique quantique, le principe d'incertitude de Heisenberg empêche un observateur externe de mesurer à la fois la position et la vitesse (appelée quantité de mouvement) d'une particule en même temps. Ils ne peuvent connaître qu'avec un haut degré de certitude l'un ou l'autre, contrairement à ce qui se passe à grande échelle où les deux sont connus. Pour identifier les caractéristiques d'une particule donnée, les physiciens ont introduit la notion de quasi-distribution de position et de quantité de mouvement. Cette approche était une tentative de concilier l'interprétation à l'échelle quantique de ce qui se passe dans les particules avec l'approche standard utilisée pour comprendre le mouvement à l'échelle normale, un domaine appelé mécanique classique.

Dans une nouvelle étude publiée dans EPJ ST , Dr J.S. Ben-Benjamin et ses collègues de la Texas A&M University, ETATS-UNIS, inverser cette approche; en commençant par les règles de la mécanique quantique, ils explorent comment dériver un nombre infini de quasi-distributions, imiter l'approche de la mécanique classique. Cette approche est également applicable à un certain nombre d'autres variables trouvées dans les particules à l'échelle quantique, y compris le spin des particules.

Par exemple, de telles quasi-distributions de position et de quantité de mouvement peuvent être utilisées pour calculer la version quantique des caractéristiques d'un gaz, appelé deuxième coefficient du viriel, et l'étendre pour dériver un nombre infini de ces quasi-distributions, afin de vérifier s'il correspond à l'expression traditionnelle de cette entité physique comme une distribution conjointe de position et de quantité de mouvement en mécanique classique.

Cette approche est si robuste qu'elle peut être utilisée pour remplacer les quasi-distributions de position et de quantité de mouvement par des distributions de temps et de fréquence. Cette, notent les auteurs, fonctionne pour les deux scénarios bien déterminés où les quasi-distributions temporelles et fréquentielles sont connues, et pour les cas aléatoires où la moyenne de temps et la moyenne de fréquence sont utilisées à la place.