第九章第1讲 玻尔兹曼统计
Boltzmann统计PPT演示文稿
d ln t ( ln t / N1 )dN1 ( ln t / N 2 )dN2 ( ln t / N i )dNi
t t m
0
(2)
定位独立粒子体系,限制条件:
Φ 1 Ni N 0
或者
dN1 dN2 dNi 0
(3)
Φ2 Ni i U 0
g
Ni i
t C g C
N1 N N1 1
N2 N N1
g C
N2 2
Nk N N1 Nk 1
⑥式中方程形式都相同,以第一个为例求解: 由①式
ln t N ln N N Ni ln Ni Ni 对N1 求偏导:
1 ( ln t / N1 ) ln Ni Ni 1 ln Ni Ni
代入第一个方程
得到
( ln t / N1 ) β 1 0
则简并度
g 3
当能级有简并时定位体系的Bolzmann最概然分 布的分布数: 能级 简并度 粒子数
Є1 Є2 …… Єi
g1 N1
g2 …… gi N2 …… Ni
假设:每个量子态上分布的粒子数不受限制 则简并度为gi 的i能级上,每个粒子都有gi 个状态 可选,则Ni 个粒子的总微态数为: ∴ 某种分布的微态数为
α、β—Lagrange系数
据Lagrange乘因子法,选择、使公式中任两个括 号中值为零,则余下所有括号中值也都为零:
( ln t / N1 ) 1 0 ( ln t / N 2 ) 2 0
┆
(6)
( ln t / Ni ) i 0
2 h t 2 2 2 ( nx n y nz ) 2/3 8m V
玻尔兹曼统计熵
玻尔兹曼统计熵
玻尔兹曼统计熵(Boltzmann entropy)是一个用于衡量热力学系统复杂性的重要概念。
它是由德国物理学家爱因斯坦在1885年首先提出,由弗朗西斯·玻尔兹曼于1897年给出一种定义,故得名。
玻尔兹曼熵是描述热力学系统状态的一种熵,它用来表示系统中各种状态出现的概率。
熵是指系统混乱度的度量,即系统中各种可能性出现的可能性。
玻尔兹曼熵的定义与热力学的定义非常接近:它用系统内所有能量状态的平均概率来衡量混乱程度,求的的平均概率是用等温条件来求出的。
当外部温度对系统的熵有影响时,熵也会有所增加。
玻尔兹曼熵的变化率可以代表热力学的改变,而不是物理气体的槽容积。
当熵涨落时,就会产生热量。
它揭示了能量的统计性质。
由玻尔兹曼定性也可以说明热力学系统进化的趋势,即热力学势指向熵增加的方向。
总之,玻尔兹曼熵是一种衡量热力学复杂性的重要指标,它可以用来衡量热力学系统的混乱程度和状态的变化,从而揭示能量的统计性质,并有助于预测热力学进化的趋势。
它作为一个重要的概念,在物理和化学研究中有着广泛应用。
玻尔兹曼统计
)(V
b)
RT
范德瓦尔斯方程
V (T, P) V0(T0,0)[1(T T0) P]
简单固体和液 体的状态方程
f (T, H , M ) 0
如:
C M
T Tc
居里 - 外斯定律, 顺 磁系统的状态方程.
当磁介质内部出现自发磁化时, 系统的一种可能的状态方程.
② 根据热力学的理论: 只要了解了系统的状态方程, 就利用
§1 热力学量的统计表达式 §2 理想气体的物态方程 §3 能量均分定理 §4 理想气体的内能与热容量 §5 理想气体的熵
§1 热力学量的统计表达式
一、系统的内能:
内能是系统中粒子无规则运动总能量的统计平均值.
对近独立子系有: U
all
e l ll
其配分函数:
l
l
Z
el l
N
lA
A
lA )alA
l
( ln
alB
lB
B
lB )alB
0
由此可知联合系统的最概然分布应满足:
ln
alA
lA
A
lA
0
ln
alB
lB
B
lB
0
alA
NA ZA
e
A l
A
l
alB
NB ZB
e
B l
B
l
这就是两个互为热平衡的系统达到平衡态时的分布情况.
可见: 处于热平衡的两个系统, 它们中的值是相同的.
2)的应用。
§4 理想气体的内能与热容量
一、 初步分析:
1、单粒子的能量: 平动能量t, 转动能量r, 振动能量v.
t r v
玻尔兹曼统计公式
玻尔兹曼统计公式玻尔兹曼统计公式,这玩意儿在物理学中可有着相当重要的地位。
咱先来说说啥是玻尔兹曼统计公式。
它就像是物理学世界里的一个神奇钥匙,可以帮助我们解开很多关于微观粒子分布的谜题。
这公式长这样:$p_i = \frac{1}{Z} e^{-\epsilon_i/kT}$ ,这里面的每个符号都有它特定的含义。
我记得有一次给学生们讲这个公式的时候,那场景可有意思了。
当时我在黑板上写下这个公式,下面的学生们一个个瞪大了眼睛,满脸的疑惑。
有个小男生直接就举手说:“老师,这看着就像一堆乱码!”我笑了笑,跟他们说:“别着急,咱们一点点来拆解。
”我从最基本的概念开始讲起,先解释了什么是微观粒子的能量状态,然后再引入概率的概念。
我拿起一个粉笔头,说:“假设这个粉笔头就是一个微观粒子,它可能处于不同的位置,就像不同的能量状态。
” 然后我在黑板上画了几个不同的位置,标上数字,“这几个数字就代表不同的能量值。
”接着我开始解释公式中的各个部分。
“这个$e^{-\epsilon_i/kT}$ 呢,就表示处于能量状态$i$ 的概率权重。
” 我看着学生们似懂非懂的表情,继续说道:“就好比你们去参加抽奖,每个奖券的中奖概率不一样,这个权重就决定了某个能量状态出现的可能性大小。
”然后是 $Z$ ,这是个配分函数,可把学生们给难住了。
我就打了个比方:“想象一下,$Z$ 就像是一个大篮子,把所有可能的能量状态的概率权重都装进去,然后我们通过它来归一化,让概率加起来等于1 。
”经过这么一番讲解,学生们好像有点开窍了。
那个一开始说像乱码的小男生,还主动站起来说他好像明白了一些。
在实际应用中,玻尔兹曼统计公式用处可大了。
比如说在研究热平衡状态下的气体分子分布,我们就能通过这个公式算出不同速度的分子所占的比例。
这对于理解气体的性质,像是压强、温度等,都有着至关重要的作用。
再比如在研究半导体中的电子分布时,玻尔兹曼统计公式也是个得力的工具。
第九章 统计热力学1
2.等概率定理 对于宏观状态确定的系统(U、V、 n一定),任何一个可能出现的微观状 态都具有相同的数学几率。等概率定理 是统计热力学的基本假设。 3.热力学概率 热力学概率:系统某种分布的微态数WD。 系统在某N、U、V状态下出现的总 微态数称为系统的总热力学概率。 根据等概率原理,系统中出现某种微 态的数学概率为:P=1/
距、键角、振动频率等)→计算分子配分函数
→物质的热力学性质。
定域子系统和离域子系统
粒子(子)(particles) ——聚集在气体、液体、 固体中的分子、原子、离子等。 按粒子运动情况不同,可分为: 定域子系统 (或称为定位系统、可别粒子系统) 离域子系统 (或称为非定位系统、等同粒子系统)
定域子系统:粒子彼此可区分,粒子有固定的
2
刚性转子能级 设双原子分子的两原子核间距为r, 两原子的质量分别为m1和m2,并视其为线 型刚性转子,则可导出其转动能为:
r
h2 8 I
2
J ( J 1)
式中J为转动量子数,I为转动惯量。 I=r2 是转动的折合质量,=m1m2/(m1+m2) 转动能级是简并的,其简并度gr=2J+1
各能级上总的分布微态数为:
(ni g i 1)! WD ni !( g i 1)! i
只要系统温度不太低,就有ni<<gi,则:
(ni gi 1)! gini WD ni !( gi 1)! ni ! i i
系统的总微观状态数为:
g ni ! i
能级和简并度 根据量子力学理论,微观粒子运动的 能量都是量子化的,即微观粒子的能量只 能取某些特定的数值,称为能级。 任何微观粒子都具有若干个可能的能 级,其中最低的能级称为基态,其余的都 称为激发态。 粒子所处的不同的运动状态称为量子 态。当有两个以上的量子态具有相同的能 量时,相应的能级称为简并能级,它所包 括的量子态数称为该能级的简并度(统计 权重),用符号g表示。
第9章_统计热力学初步-wfz-1
§9.2 能级分布的微观状态数及系统的总微态数
1. 能级分布
平衡系统中, 粒子各能级的能量值只与粒子的性质及 V有关,所 以平衡系统中各能级的能量也完全确定
任何一种能级分布均应服从 粒子数及能量守恒关系:
ì U = ï ï ï í ï N = ni
å
i
由于粒子的不停运动并彼此交换 能量 , 使 N 、 U 、 V 确定的系统并非 只有一种能级分布。
h2 et = 8m
2 骣 2 2 ny nx nz 琪 琪 + + 琪 2 2 琪 a b c2 桫
(n x , n y , n z
势箱边长
= 1, 2, L
量子数
)
m 为分子质量 a、b、c 为容器边长 h 为Planck常数
yn
x ,n y ,n z
对应于量子数
n x , n y , n z的量子态
3
量子态: 系统中粒子所处的各种不同的微观状态. 能级: 粒子能量相同的一组量子态组成一个能级.不同能级的 能量 i值是不连续的, 即量子化的. 在一定宏观状态的独立子系统中, 系统的总粒子数N 和总能量U 是不变的, 若处于能级i的粒子数目为 ni ,必然有 N ni U ni i
11.622
10-
40
J
e t, 1 - e t, 0 = (11.622 - 5.811 )? 10-
40
J
5.811
10-
40
J
由以上计算知:平动子相邻能级的能量差Δ 非常小,所以平动子 很容易受激发而处于各能级。在常温下,平动子的量子化效应不突出, 可近似用经典力学方法处理。
10
2. 分子转动 双原子分子可近似看作原子间距 d 保持不变的刚性转子 . 转子的转动惯量 I :
玻耳兹曼统计内容及应用
玻耳兹曼统计内容及应用玻耳兹曼统计是物理学中的一种统计力学方法,用于描述大量粒子的行为和性质。
它是由奥地利物理学家路德维希·玻耳兹曼提出的,为了解释气体的热力学性质和熵的概念。
玻耳兹曼统计在理论物理、材料科学、化学等领域都有着广泛的应用,对于研究和理解物质的微观结构和宏观性质有着重要的意义。
玻耳兹曼统计是统计物理学的一个重要分支,在其基础上建立了统计力学的一般原理,并与热力学结合,使其能够应用于复杂系统的研究。
玻耳兹曼统计是基于微观粒子的运动状态和能量分布来描述宏观系统的性质的一种方法,在理想气体或者近似理想气体的情况下特别适用。
在这样的系统中,粒子之间的相互作用可以忽略,且粒子的能级分布服从玻耳兹曼分布,即服从玻耳兹曼分布的系统的分布函数为:\[f(E) = Ce^{-E/kT}\]其中,\(f(E)\)为能级为E的粒子的分布函数,C为一个常数,\(k\)为玻尔兹曼常数,\(T\)为系统的温度。
这个分布函数描述了系统中不同能级上的粒子数目与能级之间的关系,以此来描述系统的宏观性质。
玻耳兹曼统计的主要内容包括以下几个方面:1. 系统的分布函数:上述玻耳兹曼分布即描述了系统中粒子的能级分布,由此可以计算出系统的内能、熵等热力学性质。
2. 系统的热力学性质:玻耳兹曼统计可以通过能级分布函数计算系统的内能、熵、自由能等各种热力学性质,从而可以有效地描述系统的热力学行为。
3. 统计力学的基本原理:玻耳兹曼统计建立了统计力学的基本原理,即将微观粒子的行为统计平均后得到宏观系统的性质,为理解和描述复杂系统提供了基础。
4. 热力学中的熵:玻耳兹曼统计的提出对于熵的概念有着重要的影响,将熵与微观粒子的排列方式联系在了一起,从而深化了对熵的理解。
玻耳兹曼统计的应用非常广泛,以下是几个典型的例子:1. 理想气体的性质:理想气体是玻耳兹曼统计的典型应用对象,可以通过玻耳兹曼分布计算气体的内能、熵等性质,并且可以解释气体的热力学行为。
玻尔兹曼统计
d
ln Z N d (ln Z ) d N ln Z d ln Z
d
dQ与什么微观量对应, 所以不能象计算U和Y那 样直接从系统的分布函 数得到dQ,但是根据热 量学第一定律,对于准 静态过程,我们仍然可 以得到微热量dQ与系统 的配分函数Z之间的关系 式。 那么,如何得到系统的 熵S与配分函数Z之间的 关系呢? 14
-
e e e e Z
l
l
l
Z N e Z ln N
上面给出了、N、Z 之间的关系。可以利 U== e-- 用这种关系消去内能 N= e-- 计算式中的 。 6
U N lnZ N Y ln Z y
热量Q是热现象中特有的宏观量,与内能和广义 力不同,没有与热量相对应的微观量;熵S本身 是一个宏观统计的结果,也没有与之对应的微观 量。因此,不可能根据分布直接计算得出。一个 可行的办法是从热力学第一、二定律出发,将内 能和广义功的统计表达式进行比较得到。
4
玻尔兹曼统计
1、热力学量的统计表达式 定域系统或者满足经典极限条件的玻色、费米系统都 服从玻尔兹曼分布。本章根据玻尔兹曼分布讨论这两类系 统的热力学性质(内能、熵、自由能等)。首先推导热力 学量的统计表达式。 根据玻尔兹曼分布,系 统的内能和粒子数可以 由右边的两式计算。式 中,和是两个常数。
Y y
对于服从玻尔兹曼分布的系统,知道 其配分函数Z,就可以求得广义力Y!
9
对于定域(玻尔兹曼)系 统,或者遵从经典极限条 件下的非定域(玻色和费 米)系统,如果知道了系 统的配分函数Z,就可以直 接利用分布公式计算系统 的内能U和外界对系统的广 义力Y。
统计物理学中的玻尔兹曼方程分析
统计物理学中的玻尔兹曼方程分析统计物理学是一门研究宏观物质性质和微观粒子行为之间关联的学科。
而在统计物理学中,玻尔兹曼方程是一种重要的工具,用于描述多粒子系统的宏观状态。
本文将重点讨论玻尔兹曼方程的分析和应用。
玻尔兹曼方程最初由奥地利物理学家路德维希·玻尔兹曼于1872年引入,它描述了粒子的分布函数在时间和空间上的演化。
分布函数是一个在相空间中定义的函数,描述了不同位置和动量的粒子数目。
在热力学平衡下,粒子分布服从麦克斯韦-玻尔兹曼分布律,而玻尔兹曼方程则描述了系统从非平衡态演化到平衡态的过程。
玻尔兹曼方程的形式可以表示为:$$\frac{\partial f}{\partial t} + \mathbf{v} \cdot \nabla_x f = \left(\frac{\partialf}{\partial t}\right)_{\text{coll}}$$其中,$f$是分布函数,$\mathbf{v}$是粒子速度,$x$是位置,$\nabla_x$是位置梯度算符,$\left(\frac{\partial f}{\partial t}\right)_{\text{coll}}$表示碰撞项。
这个方程的左侧描述了粒子在空间中的移动,右侧描述了由于碰撞引起的速度分布的变化。
在分析玻尔兹曼方程时,一种常用的方法是使用玻尔兹曼方程的一维简化形式,即Boltzmann equation in the relaxation time approximation (RTA),也称为Boltzmann equation with the BGK collision operator。
RTA假设碰撞实际上是一个粒子速度分布函数的指数衰减过程,通过引入碰撞时间常数,使方程更易求解。
玻尔兹曼方程的解决方案一般采用分布函数的累积方式,即将问题转化为求解分布函数的一组守恒方程。
这些守恒方程将分布函数的瞬态行为与宏观观测值联系起来,比如粒子数密度、动量和能量等。
玻尔兹曼统计分布
玻尔兹曼统计分布玻尔兹曼统计分布是热力学和统计物理学中的一个重要概念,它描述了粒子在能级间的分布情况。
玻尔兹曼统计分布是基于玻尔兹曼分布定律得出的,该定律指出在热平衡状态下,粒子在各能级上的分布服从玻尔兹曼分布。
玻尔兹曼统计分布的推导是基于两个基本假设。
首先,假设粒子之间是无相互作用的,其能量仅由粒子的内能决定。
其次,假设粒子在不同能级上的分布是独立的,即一个粒子在某个能级上的分布不会影响其他粒子在相同能级上的分布。
基于这两个假设,我们可以得到玻尔兹曼统计分布的表达式。
玻尔兹曼统计分布可以用来描述各种不同的系统,例如理想气体、固体、液体等。
对于理想气体来说,玻尔兹曼统计分布可以用来计算不同能级上的粒子数。
根据统计物理学的基本原理,处于热平衡的理想气体中,各个能级上的粒子数与该能级对应的能量有关。
在玻尔兹曼统计分布中,粒子在某个能级上的分布概率与该能级的能量成负指数关系。
具体而言,粒子在第i个能级上的概率P(i)可以用玻尔兹曼因子e^(-E(i)/kT)表示,其中E(i)为第i个能级的能量,k为玻尔兹曼常数,T为系统的温度。
玻尔兹曼统计分布可以通过计算每个能级上的粒子数与总粒子数的比例来得到。
玻尔兹曼统计分布在理解和描述各种物理现象中起着重要作用。
例如,在研究固体的热容时,可以利用玻尔兹曼统计分布计算不同能级上的粒子数,并进一步计算总的内能和热容。
另外,玻尔兹曼统计分布也可以用来解释光谱线的强度分布、电子能级跃迁等现象。
玻尔兹曼统计分布是热力学和统计物理学中的一个重要概念,它描述了粒子在能级间的分布情况。
通过玻尔兹曼统计分布,我们可以计算不同能级上的粒子数,并进一步理解和解释各种物理现象。
玻尔兹曼统计分布在研究和应用中具有广泛的意义,对于理解物质的性质和行为具有重要的启示作用。
玻尔兹曼统计
玻尔兹曼统计玻尔兹曼统计(BoltzmannStatistics),是现代物理学家康拉德玻尔兹曼(Ludwig Boltzmann)提出的一种统计力学理论。
他的研究将热学和统计概率的思想融会贯通,解释了热学各种规律,得到了统计力学的定律玻尔兹曼定律。
它给出了这种定律:在微观尺度上,物理系统是随机分布的,而宏观尺度上物理系统的几何形状和状态是唯一的。
玻尔兹曼统计可以从不同的视角来理解。
从微观的角度分析,它是一种从统计角度来研究热学发展规律的理论。
它最初是从一个热学系统中的粒子运动出发,把各种状态转移之间的平衡和不平衡概率关系通过定义熵连接起来。
熵定义可以用来度量热学系统的不确定性。
它可以解释许多热学实验现象,如蒸汽压、热导率。
此外,它也可以用来解释热力学第三定律,即热力学熵总是增加。
从宏观的角度看,它主要解释了温度、热量、势能、能量和熵之间的关系。
玻尔兹曼统计的发展对物理学的影响非常重大。
它为热学规律的描述提供了从宏观和微观的双重角度的理论基础,从而加强了热学的理论性和实践性,建立了一个完整的热学理论体系。
它的思想和方法被应用到其他科学领域,如量子统计力学、分子统计力学、复杂系统、电荷传输等。
玻尔兹曼统计是热学实验研究的基础,同时,也是热力学模型构建的基础。
玻尔兹曼统计为现代物理学奠定了基础,它提出了从另一个角度探究数学问题,从宏观和微观角度统一认识世界的方法。
它使科学家们可以从不同的角度来探究物理世界,并建立起一套完整的热学理论体系。
它给后世科学家们提供了许多有益的思想,丰富了物理学的理论内涵,有助于更好地理解物质世界。
综上所述,玻尔兹曼统计是一种宏观和微观相统一的热学理论,它通过定义熵把各种状态转移之间的平衡和不平衡的概率关系连接起来,给出了热学各种规律的理论解释。
它对物理学的发展有重大影响,为后世科学家们提供了许多有益的思想,丰富了物理学的理论内涵。
热力学统计物理玻耳兹曼统计
义
粒子处在该
能级的几率
有效状 态数
al
N Z1
l
e
l
al
el l
N
Z1
el l el l
玻耳兹
曼因子 粒子总是优先占据较低能级;温度升高,占 据该能级的几率增大。
Z1——有效状态和 一个粒子所有可能达到的有效状态的总和。
热统 西华大学 理化学院
6
f e s
l 能量为εl的一个量子态s上的平均粒子数
p
3.粒子配分函数的经典表达式
处元于内能层的l 粒l内子,数运为动:状态处于相体积
al
l
h0r
fs
l h0r
e l
N Z1
l
h0r
el
l x
Z1
l
el l
h0r
al
N Z1
l
h0r
el
取 l 足够小,求和可化为积分:
Z1
el d
h0r
e ( p,q) dq1dq2 dqr dp1dp2 dpr h0r
l l
FD l l! BE
l
l
l
e l
ln
l l
l
对于满足非兼并条件的处
于平衡态(最可几分布) lnFD lnBE l ln l lnl !
的非定域(玻色、费米) 系统,通过对所对应的系 统微观状态数目取对数, 得到了微观状态数目的对 数ln与系统包含的粒子数
l
l
l ln l l ln l 1
玻尔兹曼、玻色、费米系统之间的关系
玻色粒子,玻色分布
=
e+
1
非兼并条件
e》1 l l
费密粒子,费密分布
08-2麦克斯韦-玻尔兹曼统计
麦克斯韦-玻尔兹曼统计
例如,气体分子平动能的公式为:
i
h2
8mV3/2
(nx2ny2nz2)
式中 nx , ny和nz分别是在 x, y和z轴方向的平动量
子数,当
i
h2 8mV 3/ 2
3
则 nx1,ny1,nz1,
只有一种可能的状态,则 g i 1 ,是非简并的。
2019/7/26
物理化学II
10
统计热力学基础
麦克斯韦-玻尔兹曼统计
当i8mhV23/26
nx ny
nz
11 2
12 1 21 1
这时,在 i 相同的情况下,有三种不同的微观 状态,则 g i 3 。
2019/7/26
物理化学II
11
统计热力学基础
麦克斯韦-玻尔兹曼统计
麦克斯韦-玻尔兹曼统计
(一) 麦克斯韦-玻尔兹曼(M-B) 统计法 (二) 麦克斯韦-玻尔兹曼(M-B )统计规律
i
i
k B [N ln N n i(ln g iln n i)] i
lngilnni*i
kB [N lnN n i(+i)] i
Sk B [N ln N N U ]
ni*i U
i
2019/7/26
物理化学II
22
统计热力学基础
麦克斯韦-玻尔兹曼统计
g ni i
i n1!
Wn 1,n2, ,ni, ,nk
改变ni ( i = 1,2,3…k ),求 W 最大
ln W = 0
lW n ln W 1 nn 1 ln W 2 nn 2 ln W inn i 0(1)
玻尔兹曼统计和正则系综
玻尔兹曼统计和正则系综玻尔兹曼统计(Boltzmann statistics)和正则系综(canonical ensemble)是统计力学中的两个重要概念。
它们的背景是统计物理学,其中涉及微观粒子的行为和它们的组合。
这些统计推断的结果是需要对大量微观粒子的行为进行平均的物理量。
玻尔兹曼统计是一种建立在能量守恒基础上的方法,用数学方式描述了系统在不同能级上的粒子数。
而正则系综则是一种用于描述热力学系统的方法,其中固定了系统的温度、体积和粒子数。
首先,我们来看看玻尔兹曼统计。
在一个封闭系统中,由于不同能级的粒子数量有所不同,需要考虑每个粒子的能量状态和相应的玻尔兹曼因子。
假设系统中的某个能级有$g$ 个态,每个态的能量为 $E_n$,那么在平衡态下,这个能级上的粒子数可以表示为:$$n_n = g_n e^{-E_n/k_BT}$$其中,$k_B$ 是玻尔兹曼常数,$T$ 是系统的温度,$g_n$ 是能量为 $E_n$ 的态的总数。
可以看出,当 $E_n$ 较小时,$n_n$ 较大,当 $E_n$ 较大时,$n_n$ 较小。
这说明粒子的行为与能量状态有关。
总能量可以表示为:其中,$N$ 是总的能级数。
接下来,我们来看看正则系综。
正则系综描述的是一个孤立平衡热力学系统,该系统与热库(具有固定温度)处于热平衡状态。
因此,该系统的温度是固定的。
假设该系统的能量为 $E$,粒子数为 $N$,体积为 $V$,那么该系统的巨正则势能为:$$\Phi(T,V,\mu) = -k_BTlnQ(T,V,N)$$其中,$Q$ 表示配分函数,$k_B$ 仍是玻尔兹曼常数,$T$ 是系统的温度,$V$ 是系统的体积,$N$ 是系统中的粒子数。
$\mu$ 是化学势,反映粒子在系统中的相互作用。
从配分函数的角度来看,配分函数 $Q$ 是所有可行微观态的总和,可以表示为:其中,$r$ 表示能量状态 $E_r$ 下的微观态。
通过利用微观粒子的行为,可以算出各种有关于热力学系统的物理量。
麦克斯韦-玻尔兹曼统计
2,450 0.00 58,800 0.02 58,800 0.02 921,200 0.29 2,118,760 0.67 3,162,510 1.00
2020/1/12
物理化学II
7
统计热力学基础
麦克斯韦-玻尔兹曼统计
N
50 3.16106
1,000 8.421012
1,000,000 8.331027
Ng ei / kBT i g ei / kBT i
N q
g ei / kBT i
i
i
2020/1/12
物理化学II
24
统计热力学基础
麦克斯韦-玻尔兹曼统计
非定域体系的最概然分布
非定域体系由于粒子不能区分,它在能级上分布的微观状 态数一定少于定域体系,所以对定域体系微态数的计算式 进行等同粒子的修正,即将计算公式除以 N !
W /
0.67 0.98 0.99998
如果体系含有 L(10 23 ) 个谐振子,其能级数也很巨大,那么就 可以很有把握地说,最概然分布具有的微观态数 W 是如此 接近体系的总微观态数( W ),以至于最概然分布出现的 概率实际上等于1,换言之,最概然分布可以代替全分布。
2020/1/12
ln W ni
i ni
0
2020/1/12
物理化学II
18
统计热力学基础
麦克斯韦-玻尔兹曼统计
由于引入了 和 作参变量来满足方程(2),(3)
所以可以将所有ni ( i = 1,2,3…k )当作独立变量来处理
于是要满足方程,所有 ni ( i = 1,2,3…k )的系数全为零
玻尔兹曼数
玻尔兹曼数1. 介绍玻尔兹曼数(Boltzmann number)是一种无量纲物理量,常用于描述分子运动引起的热现象。
它以奥地利物理学家路德维希·玻尔兹曼(Ludwig Boltzmann)的名字命名,是热力学中的一个重要参数。
在统计力学中,玻尔兹曼数是描述微观粒子(如原子、分子)热运动对宏观性质影响程度的一个量度。
它反映了粒子热运动和外界温度之间的相对关系,可以用来判断系统是否满足经典统计力学的假设。
2. 定义和计算公式玻尔兹曼数的定义如下:B=k⋅T ϵ其中, - B是玻尔兹曼数, - k是玻尔兹曼常数(Boltzmann constant), - T是系统的温度, - ϵ是单个粒子的能量。
玻尔兹曼常数表示单位温度下能量与温度之间的比例关系,它等于 1.380649×10−23 J/K。
通过上述公式,我们可以计算得到玻尔兹曼数的具体数值。
由于玻尔兹曼常数和能量的单位通常为国际单位制(SI)中的基本单位,因此玻尔兹曼数的单位也与能量的单位相同。
3. 物理意义玻尔兹曼数揭示了微观粒子热运动对宏观性质的影响程度。
当系统中粒子的热运动非常剧烈时,即粒子能量远大于温度,玻尔兹曼数会很大。
这意味着微观粒子对宏观性质产生较大影响,例如在气体中表现为压强、体积等性质的变化。
相反,当系统中粒子的热运动较为平缓时,即粒子能量接近或小于温度,玻尔兹曼数会较小。
此时微观粒子对宏观性质产生的影响较小,系统更趋向于遵循经典统计力学的假设。
通过玻尔兹曼数,我们可以判断一个系统是否满足经典统计力学假设。
当玻尔兹曼数远小于1时,可以认为系统满足经典统计力学的假设,即可以使用经典统计力学来描述和计算系统的性质。
而当玻尔兹曼数接近或大于1时,系统则不再满足这一假设,需要采用更复杂的统计方法进行分析。
4. 应用领域玻尔兹曼数在物理学、化学、工程学等领域中有着广泛的应用。
4.1 热力学和统计物理玻尔兹曼数是热力学和统计物理中重要的概念之一。
玻耳兹曼统计
两者都基于等几率假设,即假定处于统计平衡的孤立系统所有微观状态出现的几率相等。
玻耳兹曼分布与正则分布的函数形式相似,由它们导出的热力学公式的形式也相似。
当讨论由近独立粒子所组成的孤立系统时,两种统计法所得结果相同,两者是等价的。前面已提及最可儿分 布井不穷尽全部可能的微观状态,但对于由很大数量的粒子组成的系统来说,由于热力学几率分布曲线在极大值 附近非常陡,以致共他分布所对应的微观态数与最可几分布对应的微观态数相比非常少,可以忽略它们对宏观量 的贡献。
激活介质是指在一定的外界条件下,它的某两个能级实现了粒子数反转并对特定频率的光基有放大作用的介 质.制造激光器一定要有激活介质。因为不是任何物质的任意两个能级间都能实现粒子数反转的,因此必须寻找建 立某两个能级间粒子数反转的条件。根据热平衡态下粒子数分布满足玻耳兹曼分布律而建立起的速率方程,可用 来判断满足粒子数反转的条件。在原子体系中每个能级的粒子数变化可分成与外界辐射场有关的部分(受激项)和 与外界作用无关的部分(弛豫项)。用体表示光对介质的激励概率,用P表示弛豫概率,它等于自发辐射概率与无 辐射概率之和。
玻尔兹曼的贡献主要在热力学和统计物理方面。1869年,他将麦克斯韦速度分布律推广到保守力场作用下的 情况,得到了玻尔兹曼分布律。1872年,玻尔兹曼建立了玻尔兹曼方程(又称输运方程),用来描述气体从非平 衡态到平衡态过渡的过程。1877年他又提出了著名的玻尔兹曼熵公式。
原理表述
全同粒子的经典统计法。又称麦克斯韦-玻耳兹曼统计或经典统计。考虑由同一种分子组成的气体。把每个 分子看成近独立的子系统,它可能有Ki个能量为εi的状态。设有Ni个分子处于这组状态中。经典统计中对于状态 的占有方式没有限制,而且每个分子都是可以识别的。把Ni个分子放到Ki个状态中的方式共有种,于是气体的熵 满足:
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
•单原子分子:无内部结构的质点(没有转动等自由度)。
•理想气体:分子之间没有相互作用。
•考虑无外场,因此分子运动看作是在容器内的自由运动
ε=
p2 = 2m
1 2m
(
px2
+
py2
+
pz2 )
∫ ∫ = Z1 = e−βε dΩ
e−
β
1 2m
(
px2
+
p
2 y
+
pz2
)
dxdydzdpxdpydpz
h3
2kT m
方均根速率:
∫ ∫ vs=2 v=2
f (v)v2d=v
4
−
πAe
m 2kT
v2
v
4
d=v
3kT
m
= vs = v2
using: 1+ x + x2 + ... = (1− x)−1
每个单粒子态上的平均粒子数为
N
= − ∂ ln ξ ∂α
= eα +β1ε −1
= e(ε −µ )1/kT
−1
f BE
(ε
)
=
e(ε
1
−µ )/kT
-1
∈ (0,
+ ∞)
上式称为玻色分布函数,其意义是:玻色系统处于平衡态时, 各单粒子态(能量为ε)上的平均占据数无限制。
1
≈
1
exp[(ε − µ) kT ] ±1 exp[(ε − µ) kT ]
= exp[(µ − ε ) kT ] = fB (ε )
fB (ε=) exp(−α − βε=) exp[(µ − ε ) kT ] 1
上式称为玻尔兹曼分布函数。费米分布和玻色分布考虑了 全同量子粒子体系的简并问题。玻尔兹曼分布处理的是非 简并全同粒子体系,因此是经典的。
(2π)3 3
6π23
= Ω (ε )
Hale Waihona Puke d= Φ (ε ) dεV
4π2
3
(2m)3/2 ε 1/2
例3:求一维经典谐振子(分子内原子的热振动)的态密度
解:由经典力学哈密顿量可得:
H p2 + 1 ω2 x2 = ε ⇒ p2 += x2 1
2m 2
( 2mε )2 ( 2ε mω2 )2
两半轴分别为 a = 2mε 和 b = 2ε mω2 的椭圆
Ω BE
≈
Ω FD
≈
ΩB N!
于是玻尔兹曼配分函数为
Z
=
1 N
!
(
Z1
)
N
自由能: F = −kBT ln Z
内能: U = − ∂ ln Z
∂β
熵: S =U−F
T
压强: P = 1 ∂ ln Z
β ∂V
α = − µ , β = 1
kT
kT
玻尔兹曼统计应用实例
(一)导出理想气体物态方程
∫ ∞ e−x2 dx = π −∞
这件事在当时的欧洲有着非常重要的历史意义:打破了英国 科学家和欧洲科学家之间曾就微积分是牛顿还是莱布尼兹[德]发 明的问题而形成的长达200年之久的封锁局面。
玻尔兹曼给学生的印象:身材不高,体格健壮,是一位天才 的雄辩者和演讲家,讲课思路简单清晰,从不照本宣读。为人无 拘无束,多愁善感,得到自己的美女学生艾根特拉的垂青而结婚。 妻子常称他为“胖胖的甜心”,因为心地柔软的玻尔兹曼每当不 得不离开她去开会时,总是泪水难抑。
h2
)
− ln
N !]
内能:U = − ∂ ln Z = 3 NkT = 3 nRT (n是摩尔数, R是摩尔常数)
∂β 2
2
熵= :S
U= − F T
Nk[ln
V N
2π mkT
( h2
)3
2
+
5] 2
压强:=P 1 ∂ l= n Z N=1 NkT 1
β ∂V β V
V
物态方程: = PV N= kT nRT
微观态 (N , Es ) :
(0, 0), (1, ε )
吉布斯因子 exp(−α N − β Es ) : 1, exp(−α − βε )
巨配分函数
=ξ 1+ exp(−α − βε ), α = − µ , β = 1
kT
kT
巨配分函数
=ξ
1+ exp(−α − βε ), α =
−
µ
, β=
v
2
sin
θ
dvdθ
dϕ
∫=
−
4πAe
m 2 kT
v2
v
2
dv
f
(v)
=
−m
4πAe 2kT
v v2 2
• 粒子的平均速度
∫ ∫ =v = f (v)vdv 4πAe−= 2mkT v2 v3dv 8kT
πm
最概然速率
df (v) dv
|v=vm
=
0,
(2
−
mv 2 kT
)
|v=vm
=
0,
vm =
∫ Z1 = e−ε /kT Ω (ε )dε
∫= e−βε dΩ (ε )
定义于量子数的态密度
∫=
e−βε (q, p)
dq1dq2 dqrdp1dp2 dpr hr
∫ =
V hr
e−βε ( p)dp1dp2 dpr
系统的配分函数
量子条件下的配分函数
Z = (Z1)N
但是,N量子系统的一个微观态对应经典N系统的N!个态, 因此玻尔兹曼(定域)体系有吉布斯校正因子1/N! (源于量子力 学全同性原理),即
=p = 2mε 2mπkT
λ= h=
h
p 2πmkT
eα
VN= ( 2πhm2kT )3/2
1= ( 2πmkT )3 nh
1 n
1
λ3
1
经典极限条件:eα >> 1 ⇔ nλ3 << 1 ⇔ λ << n−1/3 → 分子之间的平均距离
物理意义:满足经典极限条件时,气体分子间的平均距离远大 于气体分子的热波长,从而量子效应可忽略。
3. 玻尔兹曼分布函数
当各单态能级上的平均占据数都远远小于1时,能级非简 并(非简并理想气体),此时,费米分布和玻色分布应趋于相同:
f (ε ) =
1
exp[(ε − µ)
kT ] ±1 1
⇒ exp[(ε − µ) kT ] 1
⇒ exp[(ε − µ) kT ] ±1 ≈ exp[(ε − µ) kT ]
= H
1 2m
( px2
+
py2
+
p=z2 )
ε
⇒
px2
+
p
2 y
+ = pz2
2mε
这是动量空间中半径为 R = 2mε 的球面
dΩ
(q,
p)
=
1 h3
dxdydzdpxdpydpz
(准经典描述)
∫ ∫ ∫ Φ (ε )
h1= 3 dxdydz dpxdpydpz
1 h3 V
dpxdpydpz
= 1 V 4π R3 1 V (2mε )3/2
fB (ε ) = e−α e−ε /kT ,
dΩ
=
1 h3
dxdydzdpxdpydpz
=
m3 h3
dxdydzdvxdvydvz
3. 速率分布函数
经典理想气体的总粒子数:
N ∫ fB (ε )dΩ
∫=
Ae dv dv dv −
m 2 kT
( vx2
+v
2 y
+
vz2
)
xyz
∫=
−
Ae
mv2 2 kT
路德维希·玻尔兹曼(Ludwig Boltzmann, 1844年2月20日-1906年9月5日,奥地利 物理学家,热力学和统计力学的奠基人之 一。玻尔兹曼1844年出生于奥地利维也纳, 1866年获得维也纳大学博士学位。 玻尔兹曼的贡献主要在热力学和统计物理 方面。1869年,他将麦克斯韦速度分布律 推广到保守力场作用下的情况,得到了麦 克斯韦-玻尔兹曼分布。1872年,玻尔兹曼 建立了玻尔兹曼方程(又称运输方程), 用来描述气体从非平衡态到平衡态过渡的 过程。1877年他又提出了著名的波兹曼熵
1
kT
kT
每个量子态上的平均粒子数为
N
= − ∂ ln ξ ∂α
= eα +β1ε +1
= e(ε −µ )1/kT
+1
fFD (ε )
=
1 e(ε −µ )/kT
≤1
+1
上式称为费米分布函数,其意义是:费米系统处于平衡态时, 各单粒子态(能量为ε)的平均占据数都小于等于1。
2. 玻色分布函数
玻色子系统含有众多的单粒子态。现考虑其中一个单粒子态, 当一个粒子占据时,系统的能量为ε,当n个粒子占据时,系统 的能量为nε。其微观态可用占据数和能量(N, E)进行描述。可得
⇒ e−α = N Z1
= fB (ε )
N= e−ε /kT Z1
N ρ (1)
已知单粒子体系的正则分布为
∑ ρ (1)
=
1 Z1
e−βε ,
Z1
=
l
e−β El
(求和表示对所有量子态求和)
∑ ∫ Z1 = e−β El = e−ε /kT Ω (ε )dε l ⇒ e−α = N Z1