I.平衡态统计物理

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平衡态统计物理中的熵与热力学性质

平衡态统计物理中的熵与热力学性质

平衡态统计物理中的熵与热力学性质熵是平衡态统计物理研究中一个重要的概念,它与热力学性质密切相关。

熵可以用来描述系统的无序程度,也可以作为衡量系统性质变化的指标。

在统计物理学中,熵与热力学性质之间存在着紧密的联系,通过这种联系,我们可以深入探究平衡态系统的宏观行为。

首先,我们来了解一下熵的概念。

熵是一个广泛存在于自然界中的概念,最初由热力学提出,后来又在信息论中得到了发展。

在平衡态统计物理中,熵通常用来描述系统的无序程度,即信息的缺乏程度。

熵越高,系统的无序程度越高,反之则越低。

熵的概念就像是一个用来度量系统无序程度的尺子,它可以帮助我们理解以及研究系统的性质。

熵与热力学性质之间的联系可以通过热力学第二定律得到进一步认识。

热力学第二定律表明,自然界中孤立系统的熵将不断地增加,直到达到最大值。

这意味着系统在经历一系列过程后,最终将会趋于热平衡状态,熵也将达到最大值。

熵的随时间增加的趋势可以看作是系统趋于混沌状态的过程。

熵的增加意味着无序程度的增加,也就是说,系统越来越接近于均匀分布的状态。

在统计物理学中,我们可以通过熵来研究系统的热力学性质。

熵可以用来计算系统的平均能量、平均粒子数、压强等热力学量。

熵是系统宏观性质的一种表征,它可以帮助我们理解和预测系统的宏观行为。

通过熵的计算,我们可以得到系统的熵平衡条件,即系统达到平衡态时的熵取极值。

在熵平衡条件下,系统的宏观性质将保持不变,这是由于系统处于平衡态时,熵取极值,任何微小的扰动都将导致熵增加,使系统趋于平衡态。

除了熵,平衡态统计物理中还有其他与热力学性质相关的概念。

其中一个重要的概念是分布函数。

分布函数是描述系统中粒子分布情况的函数,它与系统的熵和能量等热力学量密切相关。

通过对系统的分布函数进行统计,我们可以计算系统的平均能量、平均动量等热力学量。

同时,分布函数还可以用来刻画系统的相变行为。

相变是一种系统由一种宏观状态转变为另一种宏观状态的过程,相变点是系统的分布函数发生骤变的点。

12.1.2平衡态统计规律性 - 平衡态统计规律性

12.1.2平衡态统计规律性 - 平衡态统计规律性
特点 1)可以揭示宏观现象的微观本质; 2)有局限性,与实际有偏差,不可任意推广
两种方法的关系
热力学
相辅相成
气体动理论
Chapter 12 气体动理论
12-1 平衡态 理想气体物态方程
一 气体的物态参量及其单位(宏观量)
1 气体压强 p :作用于容器壁上
单位面积的正压力(力学参量).
单位:1Pa 1N m2
例: 理想气体体积为 V ,压强为 p ,温度 为 T . 一个分子 的质量为 m ,k 为玻耳兹曼 常量,R 为摩尔气体常量,则该理想气体的 分子数为:
(A) pV m (B) pV (kT ) (C)pV (RT ) (D) pV (mT )
解: p nkT N nV pV
kT
12-2 物质的微观模型 统计规律性
p,V ,T
标准大气压:
1atm 1.013105 Pa
2 体积V : 气体所能达到的最大空间(几何参量). 单位: 1m3 103 liter
12-1 平衡态 理想气体物态方程
3 温度 T : 气体冷热程度的量度(热学参量)
热力学温标
单位:K(开尔文) T 273.15 t
华氏温标:tF
3)自发过程的终点;
4)热动平衡;
5)平衡状态用 p-V 图中的一个点表示.
12-1 平衡态 理想气体物态方程
如果物体A和B分别与物体C处于热平衡状 态,那么A和B之间也处于热平衡.
————热力学第零定律
三 理想气体物态方程
理想气体:任何情况下都遵守三个实验定律(Boyle, Gay Lussac, Charles)及Avogadro定律的气体. 理想气体物态方程:理想气体处于平衡态时宏观物 态参量间的函数关系 .

平衡态统计物理学与玻尔兹曼分布

平衡态统计物理学与玻尔兹曼分布

平衡态统计物理学与玻尔兹曼分布统计物理学是一门研究宏观物理系统中微观粒子行为的学科,它运用统计的方法来研究大量粒子的平均行为。

其中,平衡态统计物理学是研究系统处于平衡状态下的统计行为的一个重要分支。

在平衡态统计物理学中,玻尔兹曼分布是一种重要的统计分布,它描述了处于平衡状态下粒子在不同能级之间的分布规律。

首先,让我们来了解一下平衡态统计物理学。

在一个平衡态系统中,粒子的能量被分布在不同的可能能级上。

平衡态统计物理学的目标是通过对粒子数、能级数以及系统中粒子的能级分布概率的研究,来揭示系统处于平衡态时的统计行为。

其中,平衡态统计物理学所研究的系统可以是任意规模的,而不仅仅局限于微观粒子的尺度。

通过研究平衡态系统中粒子的分布及其统计特性,我们可以获得关于系统热力学性质的信息,如热容、熵等。

接下来,让我们来探讨一下玻尔兹曼分布及其在平衡态统计物理学中的重要性。

玻尔兹曼分布是一种描述粒子在不同能级上分布的概率分布函数。

它由奥地利物理学家路德维希·玻尔兹曼于19世纪末提出,并被广泛应用于平衡态统计物理学中。

玻尔兹曼分布的形式可以通过使用热力学关系得到,它表示了粒子在给定系统能级下的平均分布概率。

玻尔兹曼分布具有一些重要的性质。

首先,玻尔兹曼分布表明了处于平衡状态的粒子在不同能级上的分布概率与该能级的能量呈指数关系。

具体而言,能量越高的能级上的粒子数越少。

其次,玻尔兹曼分布还受到系统的温度和粒子数的影响。

随着温度的升高,玻尔兹曼分布将会迅速向高能级转移,而粒子数的增加则会导致粒子分布更加平均。

玻尔兹曼分布的重要性在于它为我们理解物质的宏观性质提供了重要的基础。

通过对粒子在不同能级上的分布规律的研究,我们可以了解温度、能量和熵等热力学量之间的关系,进一步揭示物质的宏观性质。

此外,玻尔兹曼分布还可以应用于其他领域,如量子力学和化学动力学等。

它为我们理解量子力学系统中粒子的行为提供了参考,并为研究化学反应速率等动力学过程提供了基础。

刘川 平衡态统计物理 -回复

刘川 平衡态统计物理 -回复

刘川平衡态统计物理-回复平衡态统计物理是描述具有大量粒子的系统的一种方法,该方法可以解释和预测这些系统在平衡条件下的性质。

在这篇文章中,我们将一步一步地回答关于刘川教授的平衡态统计物理的问题。

第一步,我们需要了解平衡态统计物理的基本概念和原理。

平衡态统计物理是一种处理大量微观粒子行为的物理学分支。

它基于统计学原理,从宏观的角度来描述和理解系统在平衡条件下的性质。

平衡态统计物理可以对系统的各种物理量进行统计,并通过计算平均值来获得它们的宏观行为。

它的基本假设是,系统的微观态是等概率分布的,这意味着系统处于多个微观态的混合态。

第二步,我们需要了解刘川教授的研究领域和贡献。

刘川教授是一位在平衡态统计物理领域有着深厚研究经验的专家。

他在这一领域取得了许多重要的成果,包括开发了新的理论模型和算法,以及提出了对不均匀系统和非线性系统的描述方法。

刘川教授的工作对于理解和解释复杂系统的宏观行为以及设计新的材料和器件有着重要的意义。

第三步,我们需要探讨平衡态统计物理的基本概念和工具。

在平衡态统计物理中,我们通常使用一些基本的概念和工具来描述系统的性质。

其中一个重要的概念是配分函数,它描述了系统处于不同能量状态的概率分布。

通过计算配分函数,我们可以得到系统的各种物理量的平均值。

另一个重要的工具是热力学势,它是描述系统的宏观态的函数。

热力学势包括自由能、内能、熵等,可以用来描述系统的平衡态性质。

第四步,我们需要探讨刘川教授的研究成果和方法。

刘川教授在平衡态统计物理中采用了许多创新的方法来研究系统的性质。

其中一个方法是均匀化近似,它可以将非均匀系统转化为均匀系统进行计算。

这个方法在研究不均匀系统的平衡性质方面非常有用。

另一个方法是非线性可逆性理论,它可以描述非线性系统的平衡态统计物理行为。

这个方法在研究复杂系统的平衡态性质方面具有重要的价值。

第五步,我们需要总结和评价刘川教授的研究成果。

刘川教授的工作在平衡态统计物理领域有着重大的影响。

热力学统计物理第九章平衡态统计的系综理论

热力学统计物理第九章平衡态统计的系综理论

系综理论的第一原理也是等概率原理;首要任务是求出系统
在某状态的概率(三种方法,即三种系综);宏观量是相应系
统微观量的统计平均。
11
§ 9.2,9.3 微正则分布及其热力学公式
一、微正则分布。 孤立系统(E、V、N确定) or (E~ E+△E内)对应的分布叫微正则分布。
常数
s ( p, q)
上述2个缺点,系综理论都能克服!
2
§ 9.1 系综理论的基本概念和基本原理
1、系统的相空间-- G空间
N个全同粒子组成的系统。设每个粒子的自由度为r,则f=Nr 个
广义坐标 q 和f=Nr 个广义动量p 确定系统的一个微观物理状态。
如果有i种粒子,每种的自由度为 ri,则有 f Niri 个广
由大量结构完全相同,且具有相同宏观条件的系统构成系 综。系综可以想象成一个大系统。
⑴ 某一时刻,系综的状态由相空间中的N个点代表(N是系 统的个数), 这些点称为代表点。 ⑵ 各系统(即各点)以不同的初态沿各自轨道随时间变化, 也满足正则方程。
(3) 力学量对微观状态的统计平均可以完全等价地解释成对系
0
E H ( p, q) E E 其它
如果系统总的微观状态数是 ,则
rs
=
1 W
12
如果状态可看成连续,则系统的微观状态数:
1
全同
h Nr 1
N !hNr
dpdq dpdq
定域 非定域
n种粒子
1
Niri dpdq
Ni !h i
i
13
二、微正则分布的热力学公式
设有一个孤立系统分为 A1, A2 二部分,对应的量为 W1, E1,V1, N1; W2, E2,V2, N2

平衡态统计物理的基础

平衡态统计物理的基础

平衡态统计物理的基础1. 什么是平衡态统计物理?你有没有想过,为什么在某个地方总是会看到某种规律?比如,为什么冰块在水里慢慢融化,最后变成一杯冰水,甚至温度也会达到一个稳定的状态?这就是平衡态统计物理的魅力所在,它试图解释这些自然现象背后的规律。

简单来说,平衡态统计物理就是研究在某种条件下,物体或系统的性质如何趋于一种稳定的状态。

就像人们常说的“水至清则无鱼”,有时候,只有在合适的条件下,事物才能找到它们自己的位置。

2. 平衡态的特点2.1 能量的均匀分布咱们从头说起,平衡态首先有一个重要特征,那就是能量的均匀分布。

想象一下,你和朋友们在家里吃零食,大家分得很均匀,每个人都有一块巧克力、几片薯片,结果大家都高高兴兴,不会有人因为零食不够而撕心裂肺。

这个均匀的分配就像是能量在平衡态下的分布,系统中的粒子们各自“分享”能量,没谁能独占鳌头。

2.2 温度的稳定性再说说温度。

在平衡态下,系统的温度是稳定的。

想象你在一个热水澡里,刚开始水温可能有点儿烫,但慢慢地你会发现,水温会变得适中,不冷不热,刚刚好。

这种稳定状态就是平衡态的体现。

无论外界怎么变,系统总是会自我调节,保持在一个舒适的范围内。

3. 平衡态的应用3.1 热力学与统计物理的结合说到平衡态,咱们就不能不提热力学和统计物理这对好基友。

热力学给了我们一个整体的视角,像是在俯瞰一幅美丽的风景画,而统计物理则像是在细细研究每一笔每一划,揭示其背后的微观机制。

两者结合,就像把理论与实际完美融合,让我们能够深入理解物质的行为。

3.2 日常生活中的平衡态生活中,平衡态的例子比比皆是。

比如,喝咖啡的时候,加了奶和糖,搅拌均匀后,你会发现每一口咖啡都差不多。

这种均匀的状态就像是系统达到了一种平衡,味道再也不会有一口苦一口甜的情况出现。

其实,我们生活中的很多现象都可以用平衡态来解释,比如气温变化、身体健康,甚至是社交圈里的关系,都有一股看不见的力量在维持着平衡。

4. 总结所以,平衡态统计物理不仅仅是枯燥的公式和理论,它更像是我们日常生活的缩影。

大学物理 第8章 平衡态与分子热运动的统计规律

大学物理 第8章 平衡态与分子热运动的统计规律

i k kT 2
内能:热力学系统的全部微观粒子具有能量总和, 包
括大量分子热运动的动能、分子间的势能、分子内原子 内及核内的能量。这里特指前两种,用 E 表示。
三、理想气体的内能 分子间相互作用 可以忽略不计 分子间相互作用的势能=0
对于刚性分子,不计分子间势能,理想气体的内 能=所有分子的热运动动能之总和
m 2 m N 2 Nm 2 dI S1 dii vix dt vix dt vx dt a i 1 a i 1 i 1 a
N
N
S1 面上所受的压强等于
Nmv 1 2 p nmvx nmv 2 dtds aS1 3 1 2 1 2 2 2 p nmv n mv n k 压强公式 3 3 2 3
归一化条件
麦克斯韦速率分布曲线 f(v)
f (v )dv
8.7
温度的微观意义
1 N R p RT n T V NA NA
23
一、温度的统计解释
M pV RT M mol
k R N A 1.38 10
J K 玻尔兹曼常量
1
p nkT 2 p n t 3
1 3 2 t mv kT 2 2
温度是大量气体分子平均平动动能大小的量度,它 是大量分子热运动统计平均的结果。
当温度恒定时,平均自由程与气体压强成反比
平均自由程只与分子的直径和密度有关,而与平均速率无关。
例:在恒定不变的压强下,气体分子 的平均碰撞频率 Z 与气体的热力学温度 T的关系为 (A) Z与T 无关。
(B)Z与 T 成正比。
(C)Z与 T 成反比。 (D) Z 与T 成正比。 [C]
例:汽缸内盛有一定的理想气体,当 温度不变,压强增大一倍时,该分子的平均 碰撞频率和平均自由程的变化情况是:

统计物理中的统计力学与平衡态

统计物理中的统计力学与平衡态

统计物理中的统计力学与平衡态统计力学是物理学的一个重要分支,其研究的对象是大尺度系统中的微观粒子行为。

本文将探讨统计物理中的统计力学以及与之相关的平衡态。

一、统计力学的基本原理统计力学是基于概率的物理学分支,它研究的是宏观系统中微观粒子的行为。

统计力学的基本原理包括以下几点:1.1 统计力学的基本假设统计力学的基本假设是基于微正则系综、正则系综和巨正则系综三种系综的假设下建立的。

微正则系综假设下,系统的粒子数、体积和能量都是固定的;正则系综假设下,系统的粒子数和体积固定,而能量可以变化;巨正则系综假设下,系统的粒子数可以变化,而体积和能量固定。

1.2 统计力学的可计算性统计力学认为,对于包含大量微观粒子的系统,由于微观粒子的数量庞大,无法通过精确的量子力学方法对其进行求解。

因此,统计力学采用了统计的方法,通过计算微观粒子的概率分布来推导宏观物理量的平均值。

1.3 统计力学的热力学极限统计力学的热力学极限是指系统的微观粒子数量趋于无穷大的情况下,统计力学可以近似地描述系统的宏观行为。

在热力学极限下,有一些基本假设成立,例如系统的熵函数在热力学极限下可以用来描述系统的热力学性质。

二、平衡态与统计力学平衡态是一个重要的概念,在统计力学中起着关键的作用。

平衡态指的是系统在长时间内处于稳定的状态,即系统的宏观性质不随时间变化。

2.1 热平衡态在热平衡态下,物体与外界的温度相等,并且温度在整个系统中保持均匀。

在统计力学中,可以通过统计系统的能级分布来描述热平衡态,根据玻尔兹曼分布定律,系统中的粒子有更高能级的概率较低,而有更低能级的概率较高。

2.2 力学平衡态在力学平衡态下,物体处于宏观上的静止状态,不受力的作用。

统计力学可以通过统计系统的微观粒子在不同动量和位置下的分布来描述力学平衡态。

2.3 平衡态的统计描写统计力学通过分析系统的能级分布和微观粒子的运动状态,来描写平衡态的统计特性。

通过对平衡态下微观粒子的统计分布进行计算,可以得到宏观物理量的平均值,例如温度、压力等。

统计物理讲义

统计物理讲义

平衡态统计物理李定平2017北京大学物理学院参考书:1.王竹溪, 统计物理学导论2. Greiner, Neise, Stocker, Thermodynamics and Statistical Mechanics3. Landau, Lifshitz, Statistical Physics, Part 14. K. Huang, Statistical mechanics. New York: Wiley,(1987)5. M. Plischke and B. Bergersen, Equilibrium Statistical Physics6. A History of Thermodynamics, Ingo Müller, Springer-Verlag Berlin Heidelberg (2007)7.Statistical physics of particles, Kardar, Cambridge University Press (2007)科普读物:Short History of Heat,J.B.Fenn边缘奇迹:相变和临界现象,于渌,郝柏林,陈晓松课程内容见文件,可下载统计物理和现代物理研究凝聚态物理是当今物理的一个最主要的方向。

其生命力是在不断发现的新物态,新材料,及其相关的新的物理现象。

历史上,是新的观测到的物理现象推动了物理学的发展。

如果一个物理学分支,没有新实验发现,这个学科就得不到任何发展。

没有纯理论的物理学科(如果理论完全脱离实验论证)。

研究凝聚态物理的主要工具之一是统计物理,用来研究大量粒子在相关外界条件下(比如一定温度,外场),系统所处在的状态(比如超导,固态,液态,量子液态,拓扑绝缘,拓扑超导状态等等),和相关物理特性(其导电性能,热传导等等).大学的统计物理课程是量子统计物理(或称为量子多体理论)的先修课程。

学好这门课程将为你们进入相关研究生课程打好扎实的基础。

平衡态和非平衡态下的统计力学研究

平衡态和非平衡态下的统计力学研究

平衡态和非平衡态下的统计力学研究统计力学是研究宏观物质性质和微观粒子运动规律之间关系的一门学科。

在统计力学中,我们常常关注物质处于平衡态和非平衡态时的行为和性质。

本文将探讨平衡态和非平衡态下的统计力学研究。

一、平衡态下的统计力学研究平衡态是指物质处于稳定状态,各种宏观性质不随时间变化的状态。

在平衡态下,统计力学可以通过热力学的方法来研究物质的性质。

热力学是研究宏观物质状态和能量转化的学科,它建立了一套完整的理论框架,可以描述物质的平衡态行为。

热力学中的基本概念包括热力学系统、状态变量和状态方程等。

热力学系统是指我们研究的物质系统,可以是一个小分子气体、一个固体或者一个液体等。

状态变量是描述系统状态的物理量,如温度、压力、体积等。

状态方程则是描述状态变量之间关系的方程,如理想气体状态方程PV=nRT。

在平衡态下,热力学可以研究物质的热力学性质,如熵、焓、自由能等。

熵是描述系统无序程度的物理量,它可以通过热力学第二定律来定义。

焓是系统的内能和对外界做的功之和,它可以用来描述系统的热量变化。

自由能是系统的可用能量,它可以用来判断系统的稳定性。

二、非平衡态下的统计力学研究非平衡态是指物质处于不稳定状态,各种宏观性质随时间变化的状态。

在非平衡态下,统计力学需要引入更多的概念和方法来研究物质的行为。

非平衡态下的统计力学研究主要包括输运过程和动力学过程。

输运过程研究物质的传输现象,如热传导、扩散等。

动力学过程研究物质的运动规律,如分子的碰撞、反应动力学等。

在非平衡态下,统计力学需要引入概率论和动力学理论来描述物质的行为。

概率论可以用来描述物质的随机性,动力学理论可以用来描述物质的运动规律。

非平衡态下的统计力学研究有很多应用,如材料科学、生物学、化学等领域。

在材料科学中,非平衡态下的统计力学可以用来研究材料的形成、生长和变形过程。

在生物学中,非平衡态下的统计力学可以用来研究细胞的运动和分裂等现象。

在化学中,非平衡态下的统计力学可以用来研究化学反应的速率和机理等问题。

上海交通大学 大学物理ppt 平衡态的统计性质.

上海交通大学 大学物理ppt  平衡态的统计性质.
18
一、麦克斯韦速率分布律
单个分子速率不可预知,大量分子的速率分布是遵循统计规 律,是“确定的”,——麦克斯韦速率分布律。 不能说处于哪个速率的分子数多少,用某一速率区间内分子 数占总分子数的比例为多少的概念比较合适。 设总分子数N,速率区间 v ~ v+Δv内分子数 ΔN
ΔN -占总数比率 N
ΔN − 与 Δv 和 v 有关 N
v
从图中可以看出:速率分布函数有一个极大值,说明在该 处附近出现的分子数多。 最概然速率 vp
由 f '(v) = 0
2kT ⇒ vp = = m
2 RT M mol
22
f(v) f(vp)
面积 = f ( v ) d v =
dN N
vp
v v+dv
N
v
总dv ≡

0
dN =1 N
dN N = n= dV V
dV——体积元(宏观小,微观大)
END
i
i
i
§7.2 麦克斯韦速率分布律与速度分布律
James Clerk Maxwell
数学家及物理学家,是现 代电学的奠基人;热力学、统 计物理的创建者之一。 1859年,他发表了第一次 用概率的数学概念导出的平衡 态下气体分子速率分布定律, 用分子的刚性球模型,研究了 气体分子的碰撞和内摩擦等输 运过程,从理论和实践两方面 为分子运动论的确立和发展做 出了杰出贡献。
1
SKIP
第七章 平衡态的统计性质
§7.1 平衡态统计基本概念 §7.2 麦克斯韦速率分布律和速度分布律 §7.3 玻耳兹曼分布律 §7.4 能量均分定理与气体内能
SKIP
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§7.1 平衡态统计基本概念 一、物质的分子构成与分子力 (1)宏观物体是由大量的无规则运动的分子构成的; (2)分子间存在着相互作用——分子力。 (a)切开的铅柱再合起来;洁净的光学 表现为: 元件的“粘和” etc ——吸引力 (b)固体、液体的不可压缩性——排斥力

平衡态统计物理学的基本概念

平衡态统计物理学的基本概念

平衡态统计物理学的基本概念引言统计物理学一直是物理学家们研究物质行为的重要工具之一。

其中,平衡态统计物理学是一种研究物质在平衡状态下的性质和行为的分支学科。

本文将介绍平衡态统计物理学的基本概念,从微观粒子的行为到宏观物质的性质的统计描述。

1.微观粒子行为的统计描述在平衡态统计物理学中,我们通常将物质看作由大量微观粒子组成的系统。

这些微观粒子会遵循统计物理学中的概率分布来描述其运动和相互作用。

例如,玻尔兹曼分布和费米-狄拉克分布分别用于描述经典粒子和费米子的分布情况。

通过这些概率分布,我们可以得到微观粒子的平均能量、动量等信息。

2.宏观物质性质的统计描述在平衡态统计物理学中,我们关注的是大量微观粒子组成的系统的宏观性质。

通过将微观粒子的统计行为推广到宏观尺度,我们可以得到宏观物质的特性。

例如,理想气体的状态方程可以通过统计方法推导得到,从而描述了气体的压强、体积和温度之间的关系。

3.统计热力学的基本概念平衡态统计物理学与热力学有密切的联系。

统计热力学是通过统计物理的方法来研究热力学性质的学科。

熵是统计热力学中的重要概念,它用于描述系统的无序程度。

熵的增加对应着系统的不可逆过程。

另外,玻尔兹曼方程是统计热力学中描述微观粒子行为的重要方程,它揭示了熵与微观粒子数目的关系。

4.统计物理学的应用平衡态统计物理学在许多领域中都有广泛的应用。

例如,在材料科学中,我们可以通过统计方法来研究材料的热导率和电导率等性质。

在生物物理学中,通过对蛋白质和生物分子等系统的统计物理学描述,可以揭示其结构和功能之间的关系。

5.挑战与展望尽管平衡态统计物理学已经取得了许多重要的成果,但仍然存在许多挑战和待解决的问题。

例如,在非平衡态下,统计物理学的理论描述十分困难。

此外,由于复杂系统的存在,对于大规模和混乱系统的统计描述也是一项挑战。

未来的研究将继续推动平衡态统计物理学的发展,探索更多领域的应用。

结论通过对平衡态统计物理学的基本概念的讨论,我们可以看到这一学科的重要性和应用广泛性。

计算物理中的平衡态与稳定性

计算物理中的平衡态与稳定性

计算物理中的平衡态与稳定性计算物理是研究物理系统在计算机上的数值模拟方法和技术的学科,是物理学、计算机科学和数学的交叉学科。

在计算物理中,平衡态和稳定性是非常重要的概念。

一、平衡态平衡态是指系统在失去外部扰动的情况下,能够保持它的状态不变。

例如,在弹簧上挂一个质量,当质量处于平衡位置时,它不会发生任何运动,这个状态就是平衡态,而当质量稍微偏离平衡位置时,就会发生弹性回复。

在计算物理中,我们可以用势能函数来描述一个系统的平衡态。

当系统达到平衡态时,其势能达到最小值或最大值,称为系统的平衡状态。

例如,在经典力学中,一个弹簧振子的势能函数可以表示为:V(x) = 1/2kx²其中,k是弹簧的劲度系数,x是弹簧静止时质量离开平衡位置的距离。

当弹簧振子达到平衡态时,势能函数V(x)达到最小值,此时弹簧恢复力与物体重力相等,使物体始终处于平衡位置上下微小振动。

平衡态的概念在物理学中广泛应用。

例如,在热力学中,平衡态和热力学平衡是等价的概念。

在统计物理中,平衡态是指系统处于热力学平衡状态。

在几何光学中,一个光学系统的成像位置称为光学平面,称为系统的平衡态。

在量子力学中,平衡态对应于最低能量状态,称为基态,且偏离平衡态的过程可以用激发态来描述。

二、稳定性稳定性是指一个系统在扰动时,能够恢复到原来的状态,而不是发生不可逆的变化。

例如,如果在平衡态下微扰一个振子,它将产生简谐振动,然后恢复到平衡态,这是稳定的;然而,如果在振子达到最高点时施加一个过大的扰动,则振子可能会离开平衡位置,陷入混沌状态,这就是不稳定的。

在计算物理中,我们可以用线性稳定性分析来研究一个系统的稳定性。

这个分析基于线性化方程,即把非线性方程在平衡点处展开成一阶的泰勒级数,从而得到一个线性方程,然后研究线性方程的特征根。

如果所有特征根的实部均小于零,则系统是稳定的;如果存在特征根的实部大于零,则系统是不稳定的。

例如,在弹簧振子的例子中,展开势能函数为一阶的泰勒级数:V(x) ≈ V(x0) + V'(x0) (x - x0)其中,V(x0)和V'(x0)分别为势能函数在平衡位置x0处的值及导数。

3-2.平衡态统计力学

3-2.平衡态统计力学

熵函數S為極大
Max K B ( x) ln c ( x) dx
[
N 0
0 ( x) E ( x) H ( x)
N ( x) N K B ( x) ln c ( x) dx ] 0

0 E H ( x) N N
機率守恆
N 0


0 E 1 N c exp K 1 K H ( x) K N dx 1 B B B
0 1 E N exp K 1 c exp K H ( x) K N dx B N 0 B B 0 1 E N exp 1 K c exp K H ( x) K N dx B B N 0 B
Pn 1
S K B Tr ln 為極大
Max S Max K B Tr ln Pn 1 Pn 1 n1 n1
Max K B Pn 1
E U 巨觀熱系統的內能函數
巨觀 Helmholtz自由能 A
E
1 T
A K BT ln Z N
A U T S A /T U /T S 0
最後
0 1 E ( x) exp 1 H ( x) c KB KB
E exp K H ( x) B
3-2. 平衡態統計力學
古典熱力學 質量.能量 皆被阻絕 質量被阻絕 但允許熱能 量進出 質量.熱量皆 能自由進出 體積V.粒子 數.N能量E 固定 體積V.粒子 數N固定 粒子數N.能 量E非固定 統計力學
孤立系統

平衡态统计粒子数目,演化步数

平衡态统计粒子数目,演化步数

平衡态统计粒子数目,演化步数1. 引言在统计物理学中,研究的对象是大量粒子组成的系统。

为了描述这些系统的宏观行为,我们需要运用统计方法。

其中一个重要的问题是如何描述系统的平衡态,即系统达到的稳定状态。

平衡态下,系统的宏观性质保持不变,但微观粒子之间仍有相互作用。

2. 平衡态的定义平衡态是指系统处于一个稳定状态,其中各种宏观性质不随时间变化。

在平衡态下,系统的热力学性质可以通过统计物理学的方法进行描述。

根据统计物理学的理论,平衡态可以通过最大化系统的熵来确定。

熵是系统的无序程度的度量,平衡态下系统的熵达到最大值。

3. 平衡态的统计描述为了统计描述平衡态,我们需要引入一个重要的概念——配分函数。

配分函数是描述系统状态的函数,它包含了系统的所有微观状态对应的概率。

通过配分函数,我们可以计算出系统的各种宏观性质,如能量、粒子数目等。

4. 粒子数目的计算在统计物理学中,我们通常使用一种称为正则系综的方法来计算粒子数目。

正则系综是指一个与热库接触的系统,热库与系统之间可以交换能量,但不交换粒子。

在正则系综中,系统的粒子数目可以通过配分函数的求导得到。

具体来说,系统的平均粒子数目可以通过下式计算:N = -N * (∂lnZ/∂μ)其中,N是平均粒子数目,N*是总粒子数目,Z是配分函数,μ是化学势。

5. 演化步数的计算演化步数是指系统从初始状态到达平衡态所经历的步骤数目。

在统计物理学中,演化步数可以通过计算系统的弛豫时间来估计。

弛豫时间是系统从初始状态到达平衡态所需的时间,通常用τ表示。

弛豫时间的计算涉及到系统的动力学方程和初始条件,具体方法比较复杂。

6. 应用举例以一个简单的气体系统为例,假设系统中有N个粒子。

根据正则系综的方法,我们可以计算出系统的平均粒子数目。

同时,我们可以通过计算弛豫时间来估计系统从初始状态到达平衡态所需的步数。

这些计算结果对于理解气体系统的行为和性质具有重要意义。

7. 结论通过统计物理学的方法,我们可以描述系统的平衡态,并计算粒子数目的演化步数。

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I. 平衡态统计物理第一章相变与临界现象第一节 平衡判据和平衡条件 对孤立系,判据为002<=S S δδ因为熵增加原理,平衡态的熵应当极大。

假设体系和大热源接触,体系的T 、V 不变total R R S S S S =+为热源的熵U 为体系的内能,Q δ 为体系吸收的热量 由于V 不变,0,0==R dW dW TUTQS R δδδ-=-=∴ ()()F TU S T T TUS S S R δδδδδ11-=-=-=+ =0同理 ()0122<-=+F TS S R δδ∴判据为002>=F F δδ由平衡判据可以导出平衡条件 习题: 导出T 、P 不变的平衡判据 (1)热平衡条件 将孤立系分为两部分内能为1U ,2U温度为1T ,2T各部分体积不变 —— 即没有互相做功∵ const U U U =+=21 ∴ 021=+=U U U δδδ ∵ 0021==W W δδ∴ 222111T U S T U S δδδδ==)11(211221121=-=+=+=⇒T T U T U T U S S S δδδδδδ∴ 21T T = 为热平衡条件 —— 第0定律如 21T T ≠ ,将发生热传导设 0112121<->T T T T 即∵ ()熵增加原理0)11(211>-=T T U S δδ ∴ 01<U δ即热量(能量)由高温部分流向低温部分(2)力学平衡条件习题(3)相平衡回顾特征函数 内能()V S U U ,=焓(),H U PV H S P =+=自由能 ()V T F S T U F ,=-=吉布斯函数(),G F PV G T P =+=都是广延量由特征函数可以导出“所有”热力学性质 记忆:从加减的项看替换的变量 对多种粒子体系i iG G =∑化学势,i i T PG N μ⎛⎫∂=⎪∂⎝⎭ i μ 为增加一个粒子带来的能量。

例如,在 T =0 时,理想气体费米子 F εμ=i i idU T dS P dV dN μ=-+∑ρ ~ ()∑-+ΩE N i i e μβii idN μ∑是粒子数带来的能量变化。

假设无外力场(如电磁、重力等), T 、P 不变,但存在两种粒子,处于不同的“相”。

平衡判据为20,0G G δδ=>设 const N N N =+=21, 222111μμN G N G ==∴ ()021121=-=+=μμδδδδN G G G21μμ=⇒如果21μμ≠, 粒子还会从一个相跑到另一个相,非平衡。

选T 、P 为独立变量,相平衡条件为()()P T P T ,,21μμ=这在T-P图上体现为一条曲线,这样的T-P图称之为相图。

例如,冰、水的化学势都与T、P有关,在这曲线上两相共存。

P 冰和水在“冰区域”接触,水会结冰,但记住,这时水处于“冰区域”的T、P之下。

如在“水区域”接触,冰处于“水区域”的T、P,冰会融化。

体系在曲线上会发生相变。

相变是物体宏观状态的一种突然变化,常常可用一个“序参数”的突变描述。

●‘突然变化’必须定量化●‘宏观状态’或説‘序参数’会随着人们对自然界的认识不断改变。

例如,‘序参数’可以是静态结构,统计涨落,也可以是动力学行为。

在相变点,特征热力学函数奇异。

相变的阶用特征热力学函数定义。

例如,自由能F(T,V)为特征函数的体系∞级相变例如:Kosterlitz-Thouless相变自旋玻璃相变,类似于二级,但略有不同结构玻璃相变为什么研究相变?因为它刻划体系的特征。

例如,研究材料学的,关心‘相’的性质,研究相变理论的,关心相变的准确位置尤其是相变点附近的行为特征。

设d 为空间维数Y{}∑∑∑---=i j i iij i S S T k h S S J T k kTNf ee1/Θ∑∑---=∂∂-∴}{.//)(1jS ikT H i kT Nf e S T k e h f kT NM hf=∂∂⇒计算 α、γ 并给出其与 β、δ的关系。

这些关系称为标度关系。

换句话说,自由能的标度变换不变性假设,使得Ising 模型只有两个独立的临界指数。

小结● 在临界点附近,物理量遵从幂次行为,临界指数具有普适性。

● 标度变换不变性可以导出幂次行为,还给出临界指数的标度关系,但是没有回答如何计算临界指数。

问题:* 如何导出标度不变性 * 如何计算临界指数 * 如何解释普适性第四节 实空间重整化群 d 维格点上的Ising 模型差别她们的的选取恰当,越靠近的形式,但如不会严格取c I K S H H λ越小。

令,0=h 那么 ()K R K λλ=λR 应该..具有如下性质 封闭性如果1λR 、也是标度变换是标度变换,则212λλλR R而且 2121λλλλR R R =λλλR I R R I ==但是,不存在逆元素 IR R R =--11λλλ使∴ λR 的集合是“半群”。

不动点*K()设**K R K K λλ==边缘参量较复杂。

近不动点。

在标度变换下越来越靠时,当无关参量不重要,因为点临界点一般来说是不动点不动点一般来说是临界至少有一个相关参量的不动点不一定是临界点不动边缘参量称如越来越靠近增大,随着称无关参量如越来越远离增大,随着称相关参量如***,,00i i i i i i i i i i i i i K K K K y K K K y K K K y ≈=<>λλλλλλ第五节一维Ising model{}1 ,J JiHk TSeλσσδ-∏∑sh也不是0,=∞=**h K 也不是∞==**h K K c,只有 才是临界点0,==**h K K c习题: 计算 21,0,y y h K C的指数=*累积展开(){}(){}{}(){}{},,/,,,/,i i IIII HK h kTHK h S kT S Z K h ee σσαα--==∑∑∑这里{}Iα表示给定I S ,在自旋块I 内所有可能的自由度。

1+=I S321σσσ=I 1α+ + +=I 2α + + - + - +- + +2σ3σ1-=I S=I 1α“-” ↔ “+”如果{}(){}{}()01,,/,,,/II I IW H K h S kT H K h S kTk Teeλλλαα--=∑则可实现重整化群变换{}(){}∑-⋅=I I S S h K H Tk W eeZ ,,1λλλ令 ∑∑∑=∈==-31,001N I I j i IIj i H K H T k σσ∑∑∑∑≠∈∈∈+=-J I Jj I i I Ii ij i h K V T k σσσ1则 ()V H Tk H T k +-=-0110H 部分可以准确计算,然后对V 作微扰计算。

这里介绍累积展开方法。

{}{}{}∑--∑--∑-⋅==IIIkTH kTV kTV kT H kTH eeeeααα/////00{}{}kTV kTH kTH kTV e eeeII////001其中-∑-∑--⋅=αα0H 部分可以准确计算{}{}=∑-∑=-∑-==31/31//000N I kT H N I kTH kTH II I I Ie e eααα()()30N K Z =()K K kTH e e eK Z II -∑-+==33/00α注意:这里的计算是对给定的I S 而言,所以Iα只含4个态,无论(IS =+1或-1,对K kT H II 3/,01=-α,对10,/I I i H kT K α>-= 假设V 很小,对kTV e/-作累积展开()()Λ+-+-+=-2//!21/1kT V kT V e kT V ()()()()Λ+⎪⎭⎫ ⎝⎛---+-=-⇔22///!21/ln kT V kT V kT V ekTV说明: ()Λ-+-=+321ln 32x x x x()()()()()()()()()//23///22ln ln 1111111231/(//)2!V kT V kT V kTV kT V kTe e e e e V kT V kT V kT -----=+-=---+-=-+---+∴L重新对V 的幂次编号=平均值+平均值的涨落+……若只保留展开的领头项,计算较简单{}∑-=II kTHI Ie Z ασσ/10101K KKK I e e e e S --++=333σ3σ对1=I S ,种状态4,131=Iσ种,111-=I σ种对1-=IS ,种状态4,131-=Iσ种,111+=I σ种I I I 132σσσ==∵ 0H 不含不同自旋块的相互作用J I ≠∴对JI J I 2121σσσσ=J I J I 3131σσσσ==∑∑⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+++⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++=-----∴I I K K K K J I J I K K K K S e e e e h S S e e e e K V T k 3332133233 J 2σJ 3σ23323K K KK e e K K e e λ--⎛⎫+= ⎪+⎝⎭∴I 2σI 3σ()330033ln 3K K KK e e h h e e NW Z K λ--⎛⎫+= ⎪+⎝⎭=在分立格点上i ,1±=i S连续模型(分立变量的理论常常比连续变量的难,如数论最难)习题:考察 )(2)2(q u 中的 )2(2 n q C n n 项在高斯不动点附近的行为 (相关性和无关性等)。

(这里*L 是已经对角化的。

)。

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