- •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”
§9. Время релаксации
Если система выведена из состояния
равновесия, то время, в течение которого
она, оставленная без воздействия извне,
переходит в равновесное состояние,
называется временем релаксации
.
Если говорят о достаточно больших
временах (малых), то обязательно в
сравнении с временем
.
Достаточно большая макросистема может быть разбита на подсистемы. Так как подсистемы меньше системы, то время релаксации подсистемы меньше времени релаксации всей системы. Так же можно ввести частичные времена релаксации, т.е. времена релаксации по какому-то параметру системы (например, по температуре, по плотности и т.п.).
Можем иметь неполное или частичное
равновесие, если рассматриваемы интервал
времени
:
![]()
Здесь
- наименьшее из частичных времен
релаксации системы, а
- наибольшее из частичных времен
релаксации системы.
Неполное равновесие – система по каким-то параметрам пришла в равновесие, а по другим параметрам ещё не пришла в равновесие.
§10. Квазизамкнутость и статистическая независимость подсистем
Р
ассмотрим
систему состоящую из некоторого числа
подсистем.
Даны две подсистемы и их область контакта. Взаимодействие между подсистемами идёт через границу, через приграничный слой в который проникает взаимодействие.
Чем больше время наблюдения, тем глубже проникает взаимодействие в подсистемы. Чем меньше время, тем уже этот слой.
Если слой очень узок, то взаимодействием можно пренебречь, в течение достаточно малого промежутка времени. Такие системы называются квазизамкнутыми.
С точки зрения теории вероятностей вводят понятие статистической независимости.
- обладает свойством мультипликативности,
т.е. её можно разбить на произведение
элементарных объёмов подсистем:
![]()
Здесь
- это подсистемы.
В общем случае
- немультипликативна. Но для статистически
независимых подсистем
тоже мультипликативна:
![]()
На языке средних:
![]()
Здесь
- это функция координат
-той
подсистемы, тогда:
![]()
Тогда можно усреднять параметры, относящиеся к переменным данной подсистемы.
Вероятность
,
тогда
тоже разбивается на
.
Статистическую независимость обычно
рассматривают при
.
§11. Принцип равновероятности микросостояний
Бывает необходимо подсчитать число микросостояний, которые отвечают данному макросостоянию. Принцип равновероятности говорит, что все микросостояния, реализующие данное макросостояние, равновероятны (иногда в этом определении добавляют – для замкнутой системы).
§12. Статистический вес макросостояния
Статистический вес макросостояния – это число микросостояний, реализующих данное макросостояние.
§13. Статистическая энтропия
Вводится понятие энтропии:
- на языке плотности вероятности.
- на языке функции распределения.
Оказывается, что
![]()
где
- статистический вес макросостояния.
§14. Теорема Лиувилля
Утверждается, что функция
есть интеграл движения:
![]()
С помощью этой теоремы далее делаются
выводы, которые приводят к получению
функции
или
.
Если рассматривается случай квантовой статистики, то:
,
где
(
- это номер состояния)
А среднее:
,
где![]()
Из теоремы Лиувилля извлечём свойство:
Так как
- интеграл движения, то она может быть
представлена через комбинацию имеющихся
у системы интегралов движения , т.е.
число интегралов движения – конечное
число.
Для простоты часто рассматривают так называемое микроканоническое распределение.
В случае квазизамкнутых статистически независимых систем для плотности вероятностей мы писали:
,
- число подсистем
И для
:
-это
следствие статистической независимости
подсистем.
Для квантового случая пишут
,
-индекс
подсистемы,
- номер квантового состояния.
Тогда
,
т.е. логарифм от
есть величина аддитивная.
Из теоремы Лиувилля имеем:
,
- интеграл движения
т.е.
можно получить как суперпозицию
интегралов движения. Для квазизамкнутых
систем (в частном случае) имеем:
- интеграл движения,
- аддитивная величина.
Тогда
можно представить как суперпозицию
аддитивных интегралов движения.
В большинстве случаев ограничиваются
одним из семи интегралов движения, а
именно энергией. Для
-ой
системы можем записать:
![]()
В этом выражении 7 интегралов движения: один в энергии, три в импульсе и три в моменте импульса.
Когда систему помещают в жёсткий ящик,
где она не может ни вращаться, ни
перемещать, то зависимость
от
и
пропадает, и остаётся:
![]()
здесь
и
- произвольные константы.
В силу макроскопичности системы, влияния граничных условий ящика на общее термодинамическое состояние нет, есть лишь влияние в тонком приграничном слое.
В квантовом случае,
можно взять равной
,
где
- это коэффициенты разложения волновой
функции по собственным функциям оператора
Гамильтониана (оператора энергии).
