- •Московский государственный институт электронной техники (Технический Университет).
- •§2. Метод статистической физики(элементы теории вероятностей)
- •§3. Микро- и макро- параметры системы.
- •§4. Свойство эргодичности системы.
- •§5. Два способа усреднения в статистической физике
- •§6. Понятие ансамбля систем
- •§7. Эргодическая гипотеза
- •§8. Равновесное состояние системы
- •§10. Квазизамкнутость и статистическая независимость подсистем
- •§11. Принцип равновероятности микросостояний
- •§12. Статистический вес макросостояния
- •§13. Статистическая энтропия
- •§14. Теорема Лиувилля
- •§9. Время релаксации
- •§15. Микроканоническое распределение Гиббса
- •§16. Каноническое распределение Гиббса
- •§17. Принцип возрастания энтропии
- •§18. Микроканоническое распределение Гиббса (продолжение)
- •§19. Каноническое распределение Гиббса
- •§25. Квазиклассическое приближение в статистической физике
- •§26. Распределение Максвелла как следствие канонического распределения Гиббса
- •§27. Использование распределения Максвелла для расчёта средних:,,,
- •§28. Статистическое описание системы невзаимодействующих частиц.
- •§29. Большое каноническое распределение
- •§30. Термодинамический потенциал Гиббса
- •§32. Распределение Ферми-Дирака
- •§33. Распределение Бозе-Эйнштейна
- •§34. Ферми и Бозе газы элементарных частиц
- •§35. Плотность одночастичных состояний в - пространстве
- •§36. Расчёт импульса Ферми для электронного газа при
- •§37. Расчёт энергии электронного газа при
- •§38. Уравнение состояния идеального электронного газа при . Критерий идеальности электронного газа
- •§39. Числовые оценки параметров ,,,,и
- •Решение задач по курсу “Статистическая физика”
- •Гамма-функция Эйлера
- •Решение дополнительных задач по курсу “Статистическая физика”
- •Экзаменационные вопросы по курсу “Статистическая физика”
- •Экзаменационные задачи по курсу “Статистическая физика”
- •Дополнительные задачи по курсу “Статистическая физика”
§3. Микро- и макро- параметры системы.
Каждое состояние системы описывается
набором динамических переменных
и
.
В ансамблях таких систем, из большого
числа параметров, которые можно построить
на переменных
и
,
можно выделить небольшое число параметров,
которые являются наиболее важными для
описания системы.
Введём такой параметр:
![]()
Выясняется, что эта величина в зависимости
от
может принимать различные значения,
т.е. является функцией от
.
Параметр, определяемый динамическими
переменными называется микропараметром.
На ряду с этой величиной вводится
параметр аналогичный, который определяется
в более длительный момент времени и
характеризует систему в целом –
макропараметр.
Будем рассматривать в этом курсе
стационарные явления или стационарные
системы - системы, свойства которых не
зависят от времени. То есть, если
рассмотреть ось
,
то для стационарных сред начало наблюдения
за системой можно выбрать в любой точке
оси
:

![]()
И для таких процессов начальные условия динамических переменных не оказывают влияние на результат, т.е. начальные условия могут быть отброшены, так как часы пускаем в любой момент времени.
Итак, в стационарных системах:
время начала отсчёта
можно перемещать по оси времени.начальные условия выкидываются
граничные условия, оказывается, не влияют на систему (если система стационарная).
Через границу вешнее воздействие проникает и через некоторое время действует на систему. Действие идёт через точки, находящиеся в очень узком приграничном слое. Т.к. количество этих точек мало, по сравнению с точками системы, то граничные условия можно не учитывать. Это обстоятельство можно использовать при рассмотрении двух подсистем. Взаимодействие подсистем в достаточно малом промежутке времени не оказывает влияние на подсистемы, так как на границе точек пренебрежимо мало по сравнению с подсистемами.
Выясняется, что микро и макро параметры
,
если наблюдать за ними в течение большого
промежутка времени, то в большей части
этого промежутка времени, система
обладает конкретными или близкими к
нему параметрами. Если усреднить этот
параметр, то он не будет отличаться от
конкретного параметра.
В качестве результата наблюдения
,
принимается значение среднего по времени
от
:

Если
- время наблюдения, то выражение, стоящее
в скобках верно, но т.к.
очень велико, то пишут предел. Это и
предлагают воспринимать как наблюдаемую
величину (в теории).
.
§4. Свойство эргодичности системы.
Итак, мы рассматриваем такие функции:
![]()
Параметр
испытывает флуктуации – отклонения от
некоторого среднего значения в течение
времени. На ряду с зависимостью
от
можно ввести характеристику – вероятность
того, что
лежит в интервале
:
![]()
Как получить эту вероятность? Очевидно, если у нас стоит:
![]()
то мы можем посчитать сумму всех
промежутков времени
,
в течение которых
попадает этот интервал.
![]()
То есть мы подсчитываем длительность
пребывания
в слое
.
О
казывается,
что если все
одинаковые, то
.
Так же оказывается, что
,
где
- время наблюдения.
Тогда:
(*)
Это вероятность того, что случайная
величина
лежит
в пределах
![]()
Плотность вероятности:
![]()
Здесь
- это не случайная величина, а параметр.
Случайной величиной является
.
С помощью (*) мы можем найти среднее по
времени значение наблюдаемой величины.
