La aproximación adiabática permite resolver un problema de la siguiente forma. Considere un Hamiltoniano independiente del tiempo que es función de un parámetro, [math] B [/ math]:
[matemáticas] H = H (B) [/ matemáticas].
Puede resolver sus estados propios y valores propios del sistema en función de este parámetro, por ejemplo, [math] | \ psi_n \ rangle = | \ psi_n (B) \ rangle [/ math] o [math] E_n = E_n (B) [/matemáticas]. Dado que este es un parámetro continuo, puede pensar que sus estados son una función de este parámetro y que puede “seguir” cómo cambian sus estados a medida que varía este parámetro.
Ahora imagine que tiene un sistema donde puede controlar este parámetro, es decir, marcarlo en función del tiempo. La aproximación adiabática le permite resolver para este Hamiltoniano dependiente del tiempo y la respuesta en el límite adiabático extremo (es decir, los parámetros están cambiando asintóticamente lentamente) que los estados propios [matemáticas] | \ psi (t = 0) \ rangle = | \ psi (B (t = 0)) \ rangle [/ math] evoluciona a [math] | \ psi (t = T) \ rangle = | \ psi (B (t = T)) \ rangle [/ math].
Esta aproximación se cumple cuando el estado que está considerando, [math] | \ psi_n \ rangle [/ math] satisface
[matemáticas] \ frac {\ langle \ psi_n | \ dot {H} | \ psi_m \ rangle} {\ langle \ psi_n | \ dot {\ psi} _n \ rangle (E_n – E_m)} [/ math]
para todos los estados [math] | \ psi_m \ rangle \ ne | \ psi_n \ rangle [/ math].
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De una manera más heurística, la aproximación adiabática es válida cuando el cambio en su Hamiltoniano, [matemática] \ Delta H [/ matemática] es menor que [matemática] \ frac {\ hbar} {\ Delta T} [/ matemática], es decir, por largos períodos de tiempo.