量子统计法 Boltzmann分布律

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Boltzmann统计PPT演示文稿

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

玻尔兹曼分布

玻尔兹曼分布

玻尔兹曼分布中文名称:麦克斯韦-玻尔兹曼分布外文名称:Maxwell Boltzmann distribution麦克斯韦-玻尔兹曼分布是一个概率分布,在物理学和化学中有应用。

最常见的应用是统计力学的领域。

任何(宏观)物理系统的温度都是组成该系统的分子和原子的运动的结果。

这些粒子有一个不同速度的范围,而任何单个粒子的速度都因与其它粒子的碰撞而不断变化。

然而,对于大量粒子来说,处于一个特定的速度范围的粒子所占的比例却几乎不变,如果系统处于或接近处于平衡。

麦克斯韦-玻尔兹曼分布具体说明了这个比例,对于任何速度范围,作为系统的温度的函数。

它以詹姆斯·克拉克·麦克斯韦和路德维希·玻尔兹曼命名。

物理应用:麦克斯韦-玻尔兹曼分布形成了分子运动论的基础,它解释了许多基本的气体性质,包括压强和扩散。

麦克斯韦-玻尔兹曼分布通常指气体中分子的速率的分布,但它还可以指分子的速度、动量,以及动量的大小的分布,每一个都有不同的概率分布函数,而它们都是联系在一起的。

麦克斯韦-玻尔兹曼分布可以用统计力学来推导,它对应于由大量不相互作用的粒子所组成、以碰撞为主的系统中最有可能的速率分布,其中量子效应可以忽略。

由于气体中分子的相互作用一般都是相当小的,因此麦克斯韦-玻尔兹曼分布提供了气体状态的非常好的近似。

在许多情况下(例如非弹性碰撞),这些条件不适用。

例如,在电离层和空间等离子体的物理学中,特别对电子而言,重组和碰撞激发(也就是辐射过程)是重要的。

如果在这个情况下应用麦克斯韦-玻尔兹曼分布,就会得到错误的结果。

另外一个不适用麦克斯韦-玻尔兹曼分布的情况,就是当气体的量子热波长与粒子之间的距离相比不够小时,由于有显著的量子效应也不能使用麦克斯韦-玻尔兹曼分布。

另外,由于它是基于非相对论的假设,因此麦克斯韦-玻尔兹曼分布不能做出分子的速度大于光速的概率为零的预言。

推导:麦克斯韦的推导假设了三个方向上的表现都相同,但在玻尔兹曼的一个推导中利用分子运动论去掉了这个假设。

Boltzmann统计

Boltzmann统计

U T
(14)
F定位 NkT ln gi e
2.非定位体系的Bolzmann最概然分布
i / kT
(15)
——粒子等同性的修正 对非定位体系,由于粒子不可分辨,当体系中粒子 有一套确定的状态分布数即有一个确定的状态分布时, 体系只有一种微观状态。
如前面讲过的一个例子:
1/6/2015
t
i
Ni gi
i Ni !
gi N i
(17)
——大量粒子非定位体系某分布的分布数
1/6/2015
由(17)式与(12)式对比:
t定位
g N! Ni ! i g Ni ! i
Ni i
Ni i
(12)
t非定位
1/6/2015
(17)
比较可知 : 粒子数相同的定位体系与非定位体系,在同一 套分布数与能级简并度条件下,定位体系因粒子可 分辨而比非定位体系的微态数大N!倍。
N ln N N [ N i ln N i N i ]
(1)
t 是粒子数的函数,对㏑t 求全微分
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:
若4个相同的不可分辨的粒子在不同能级上分布,
体系总能量为3h,可能的分布如下:
3 3h 2 2h 1 h 0 0
t1 =1
1/6/2015
t2 =1
t3 =1
a) 当各能级皆非简并时,某分布ti拥有的微观状态数
恒为1。如上例
b) 若能级是简并的,并当同一能级各量子态上 容纳的粒子数不受限制时,则Ni个粒子在gi个量子态 上分布的方式数为

量子力学04玻耳兹曼统计

量子力学04玻耳兹曼统计

由于 Z1是 , y 的函数, ln Z1 的全微分为
ln Z1 ln Z1 d dy 考虑多项式 d ln Z1 y
ln Z1 ln Z1 ln Z1 ln Z1 d N Nd Nd N d
U N
Y
ln Z1
N ln Z1 y
S Nk ln Z1 ln Z1 k ln N !
M . B. S k ln k ln B. E . N!
F NkT ln Z1 kT ln N !
经典系统
由热力学基本方程
dQ T dU Ydy T dS
说明 1 T 是积分因子,根据积分因子的理论, 应同为积分因子,
两者相差一个常数 k ,称为玻耳兹曼常数 ,即
1 kT

玻耳兹曼关系
利用
N al , U l al
N l e l e Z1 , ln Z1 ln N
2 2 2 2 2 2 ( px p y pz ) ( px p y pz ) 1 1 3 e 2m dxdydzdpx dpy dpz 3 dxdydz e 2m dpx dpy dpz h h V
2 2 py pz V 2m px2 2m 2m 3 e dpx e dp y e dpz h
Z1 e
l l
l l d e r h0 h0r dq1dq2 dqr dp1dp2 dpr h0r
e
( p ,q )
N e Z1
U N ln Z1

统计力学中的玻尔兹曼分布与平衡态

统计力学中的玻尔兹曼分布与平衡态

统计力学中的玻尔兹曼分布与平衡态统计力学是研究大量粒子系统的行为和性质的一门科学,玻尔兹曼分布是统计力学中的一个核心概念,用于描述系统达到平衡态时粒子的分布情况。

本文将介绍玻尔兹曼分布的基本原理和应用,以及平衡态的概念和意义。

一、玻尔兹曼分布的基本原理在统计力学中,我们假设粒子系统遵循一个基本的原理,即微观粒子在宏观尺度下的运动是随机的。

这意味着每个粒子的运动状态是不确定的,但大量粒子的集体行为却能展现出一定的规律性。

玻尔兹曼分布正是利用了这一假设,通过统计粒子的运动状态来推导出系统粒子的分布概率。

它建立了粒子数与能量的关系,描述了处于热平衡的系统中粒子分布的特征。

玻尔兹曼分布可以用简单的公式表示:n_i = N * e^(-E_i / kT)其中,n_i表示在状态i下的粒子数,N是总粒子数,E_i是状态i的能量,k是玻尔兹曼常数,T是系统的温度。

从这个公式可以看出,粒子的状态与能量成反比,温度越高,粒子越倾向于分布在高能量状态下;反之,温度越低,粒子越倾向于分布在低能量状态下。

二、玻尔兹曼分布的应用玻尔兹曼分布在各个领域都有广泛的应用,特别是在热力学和统计物理中。

以下是几个典型的应用示例:1. 粒子统计玻尔兹曼分布被用来统计气体、液体和固体等系统中粒子的分布情况。

通过计算不同状态下粒子的能量与其分布的关系,我们可以得到处于平衡态的气体中不同能量水平的粒子数目。

2. 统计热力学玻尔兹曼分布为研究系统的热力学性质提供了基础。

我们可以根据粒子的分布情况,计算系统的熵、自由能和内能等热力学量,进而分析和解释系统的宏观行为。

3. 分子动力学模拟分子动力学模拟是一种通过模拟单个分子的运动来研究大分子系统行为的方法。

在这种模拟中,玻尔兹曼分布被用来初始化系统,确定粒子在初始时刻的位置和动量分布,从而模拟系统的演化和平衡过程。

三、平衡态的概念和意义平衡态是指一个系统达到了一个稳定状态,不再发生宏观观测量的变化。

对统计力学中玻尔兹曼分布定律的推导

对统计力学中玻尔兹曼分布定律的推导

玻尔兹曼分布定律在统计力学中是一个非常重要的定律,它描述了系统中粒子的分布情况。

通过对玻尔兹曼分布定律的深度和广度的评估,我们可以更全面地理解这一定律在物理学中的重要性和应用。

让我们从简到繁地来探讨玻尔兹曼分布定律的推导过程。

在统计力学中,我们经常用概率分布函数来描述系统中粒子的状态和分布情况。

而玻尔兹曼分布定律正是描述了系统中粒子的分布概率与粒子能量的关系。

通过对系统的宏观状态和微观状态进行统计分析,我们可以推导出玻尔兹曼分布定律的数学表达式,从而更深入地理解系统的热力学性质和微观粒子的行为。

在玻尔兹曼分布定律的推导过程中,我们需要考虑系统的能级分布、粒子的能量和粒子的状态密度等因素。

通过统计力学的方法,我们可以建立系统的分布函数,并运用统计学的知识推导出玻尔兹曼分布定律的表达式。

这一过程需要深入理解统计力学和概率论的知识,以及对系统的微观结构和宏观性质有深刻的认识。

在文章的深入探讨中,我们还需要从宏观和微观角度来分析玻尔兹曼分布定律的应用和意义。

从宏观角度来看,玻尔兹曼分布定律描述了系统的热平衡状态和热力学性质,对于理解系统的热力学过程和热力学参数具有重要意义。

而从微观角度来看,玻尔兹曼分布定律反映了系统中微观粒子的行为规律,对于研究微观粒子的统计行为和动力学过程具有重要意义。

总结回顾性的内容是文章中不可或缺的部分,通过总结回顾,我们可以更全面、深刻和灵活地理解玻尔兹曼分布定律在统计力学中的重要性和应用。

在总结回顾中,我们可以对玻尔兹曼分布定律的数学表达式、物理意义和应用进行归纳和概括,从而更好地理解和掌握这一定律。

在文章中,我也将共享我的个人观点和理解,通过对玻尔兹曼分布定律的深入研究和思考,我认为这一定律不仅是统计力学中的重要定律,更是揭示了物质微观性质与宏观性质之间的内在联系和规律。

理解和掌握玻尔兹曼分布定律对于深入理解物质的统计性质和热力学性质具有重要意义,对于开展物理学和工程学的研究和应用具有重要价值。

4玻耳兹曼分布

4玻耳兹曼分布

(3) 功热转换
功转化为热就是有规律的宏观运动转变为分子的无序热运动,这种转 变的概率极大,可以自动发生。相反, 热转化为功的概率极小,因而 实际上不可能自动发生。
二 熵、熵增原理
1. 熵
为了定量的表示系统状态的这种性质,从而定量说明自发过 程进行的方向,而引入熵的概念。 能否自动进行? 孤立系统
2、热传导 有限温差的两个物体相接触,热量总是自动由高温物体 传向低温物体。相反过程不会自动发生。 高温热库T1 当然,用致冷机可把热量由低温物 体传向高温物体。 A 但外界必须对工质做功,这引起 了其它效果。 有限温差热传导不可逆。 Q2 低温热库T2 Q1 工质
3、气体的绝热自由膨胀
非平衡态 非平衡态平衡态:可以自动进行
一 、分子的平均碰撞频率 平均碰撞频率: 一个分子单位时间内和其它 分子碰撞的平均次数,称为 分子的平均碰撞频率。 假设(模型) 1 .刚性小球(直径为d ) 2 .完全弹性碰撞
3 .被考察的分子A以平均速率 看作静止不动 。
u 运动,其它分子都
单位时间内与分子 A 发 生碰撞的分子数为
nπ d u
m p nkT pV RT M 2 1 2 p n v n k 3 3
温度的微观本质 麦克斯韦速率分布律
1 2 3 k v kT 2 2
dN f ( v) N dv
3/ 2 mv 2 2 kT
m f (v) 4 π e 2 π kT
微观态:在微观上能够加以区别的每一种分配方式 宏观态: 宏观上能够加以区分的每一种分布方式,可能对 应于非常非常多的微观状态 基本假设: 对于孤立系统,各个微观态出现的概率是相同的 可以推知有 N 个分子时,分子的总微观态数2N ,总宏观

Maxwell-Boltzmann分布律

Maxwell-Boltzmann分布律
从前面讨论可以看出:微观状态数Ω是宏观状态的状态函数,可以表示为 Ω(N,V,E),事实上Ω是以N,V,E为特征变量的特性函数
Maxwell-Boltzmann分布律
对于N,V,E确定平衡态体系,有很多可及的能级分布, 根据等几率假设,微观状态数最大的分布出现的概率也最大, 这种分布称为最概然分布
状态7 A: n=1 B: n=0 C: n=3
B: n=1
C: n=3
E 11/2h
9/2h n=0,E=1/2h n=1,E=3/2h 7/2h
n=2,E=5/2h
n=3,E=7/2h n=4,E=9/2h n=5,E=11/2h …… 3/2h 5/2h
1/2h
状态8 A: n=3 B: n=1
i
i ! i (i 1) (i ni 1) in tM B tF D ni ! N! i ni !(i ni )! i i ni !
玻色子分布与费米子分布在非简并条件趋向相同,都趋向 于麦-玻分布,显然N!是粒子不可分辨性代入的校正因子
状态9 A: n=1 B: n=3 C: n=0
状态10 A: n=0 B: n=2 C: n=2
状态11 A: n=2 B: n=0 C: n=2
状态12
A: n=2 B: n=2 C: n=0
状态13 A: n=2 B: n=1 C: n=1
状态14 A: n=1 B: n=2 C: n=1
状态15 A: n=1 B: n=1 C: n=2
Lagrange不定乘数α,β由守恒条件确定
N ni i e i
i i
( 8)
E ni i ii e i
i i

玻耳兹曼分布律PPT讲解

玻耳兹曼分布律PPT讲解

自由运动的路程 :自由程 其平均值 :平均自由程
二、平均碰撞频率
v
一个分子在单位时间内和其他分子碰撞的次数 Z :碰撞频率
其平均值 Z :平均碰撞频率
一个分子在单位时间内走过的平均路程:v , v / Z
4
三、Z 、 的计算
d :分子直径
v
Z d 2vn
d 2:分子碰撞截面
Z 2d 2vn
V1
V2
V
V2 V
10
功 A是过程量,不是状态量,与 P,V,T,E不同
元功 dA,dP、 dV 、dT 、 dE
9
四、平衡态、准静态过程、功的几何表示
理想气体, PV RT
P
P
P
( P,V )
V
V
点 平衡态
有向曲线 准静态过程
V1
P
面积 A V2 PdV V1
面积 准静态过程的功
只有 PV 图上的面积表示功
解: Z 2d 2vn 2d 2 8RT P kT
81.19 亿次/秒
kT
2d 2P
ห้องสมุดไป่ตู้
2.09 107 m
T t 273.15 , 1atm 1.013105Pa
6
热力学基础 第1节 几个基本概念
一、系统与外界 确定为研究对象的宏观体系:系统或体系 系统以外的物体:外界或环境
二、准静态过程 系统状态随时间的变化:热力学过程 准静态过程:如果一个过程进行的无限缓慢,体系所经历的 每一个中间态都无限接近于平衡态
例:求大气中 n 相差一倍的两处的高度差
已知:空气摩尔质量 28.97 103 kg ,T 300K
解: h1处:n1
gh1

Boltzmann 分布定律及适用条件

Boltzmann 分布定律及适用条件

3/ 2
(33-32)
式中 V 为容器体积, m 为子的质量。将式(33-32)代入式(33-31),即得
N V ⎛ h2 ⎞ ⎜ ⎟ ⎜ 2 π m kT ⎟ ⎝ ⎠
3/ 2
e
−ε j / kT
<< 1
(33-33)
由于 e
−ε j / kT
总小于 1,故只要
N V ⎛ h2 ⎞ ⎜ ⎟ ⎜ 2π mkT ⎟ ⎝ ⎠
离域子系统的特征是子可在一定的空间内作平动运动假如系统是单原子气体则由boltzmann分布定律及3331鉴于单原子气体的热运动只有平动运动故在通常的温度范围内式中的q即为平动子的配分函数在专题34中即将介绍子的平动配分函数可由下式表示为容器体积m为子的质量
33
Boltzmann 分布定律及适用条件
(
)
Ni e −ε / kT e −ε / kT = = N q e −ε / kT
i i

i
i
(33-29)
式中下标 i 是指量子态, ε i 是指 i 量子态的能量,

i
是对所有量子态加和, N i / N 是指粒
子占据 i 量子态的概率。由于 j 能级是由 g j 个量子态构成,
∑e ε

i
/ kT
(
)

j j
ln
g jN
j
N j! gj
Nj
(定域子)
(33-14)
(离域子)
∑ ln
g=
N j!
∑N
j j
j
−N
j j
(33-15) (33-16)
h=
∑N ε
(
−E

玻尔兹曼分布

玻尔兹曼分布

玻尔兹曼分布玻尔兹曼分布玻尔兹曼分布律是一种覆盖系统各种状态的概率分布、概率测量或者频率分布。

当有保守外力(如重力场、电场等)作用时,气体分子的空间位置就不再均匀分布了,不同位置处分子数密度不同。

玻尔兹曼分布律是描述理想气体在受保守外力作用、或保守外力场的作用不可忽略时,处于热平衡态下的气体分子按能量的分布规律玻尔兹曼(L.E.Boltzmann)将麦克斯韦分布律推广到有外力场作用的情况。

在等宽的区间内,若E1>E2,则能量大的粒子数dN1小于能量小的粒子数dN2,状态即粒子优先占据能量小的,这是玻尔兹曼分布律的一个重要结果。

经过将近一个世纪的传播,物理学界、化学界渐渐接受了道尔顿的“原子—分子模型”,但原子、分子的确凿证据迟迟没有找到。

恰恰此时,一股更强大的科学成就——热力学第一、第二定律出现了。

热力学原则上解决了一切化学平衡的问题。

1892年,物理化学家奥斯特瓦尔德试图在此基础上证明,将物理学和化学问题还原为原子或分子之间的力学关系是多余的。

他试图将“能量”赋以实物一样的地位,甚至要把物质还原为能量。

他提出“世界上的一切现象仅仅是由于处于空间和时间中的能量变化构成的”。

在统计学中,麦克斯韦- 玻尔兹曼分布是一种特殊的概率分布,以詹姆斯·克拉克·麦克斯韦和路德维希·玻尔兹曼的名字命名。

它一开始在物理中定义并使用是为了描述(特别是统计力学中描述理想气体)在理想气体中粒子自由移动的在一个固定容器内与其它粒子无相互作用的粒子速度,除了它们相互或与它们的热环境交换能量与动量所产生的非常短暂的碰撞。

在这种情况下粒子指的是气态粒子(原子或分子),并且粒子系统被假定达到热力学平衡。

在这种分布最初从麦斯威尔1960年的启发性的基础上衍生出来时,玻尔兹曼之后对这种分布的物理起源进行了大量重要调查粒子速度概率分布指出哪一种速度更具有可能性:粒子将具有从分布中随机选择的速度,并且比其它选择方法更可能在速度范围内。

玻尔兹曼分布律(补充)

玻尔兹曼分布律(补充)
玻尔兹曼分布律(补 充)
目录
CONTENTS
• 玻尔兹曼分布律的起源和定义 • 玻尔兹曼分布律的数学表达形式 • 玻尔兹曼分布律的应用 • 玻尔兹曼分布律与其他统计分布的关系 • 玻尔兹曼分布律的近似和推广 • 玻尔兹曼分布律的实验验证
01 玻尔兹曼分布律的起源和 定义
起源
01
19世纪末,路德维希·玻尔兹曼在 研究气体分子运动时,提出了分 子分布的一种理论。
总结
泊松分布和玻尔兹曼分布律都是描述随机事件发生次数的统计分布,但它们关 注的侧重点不同。泊松分布关注的是单位时间内事件发生的次数,而玻尔兹曼 分布律关注的是事件发生的相对频率。
与指数分布的关系
指数分布
在一定条件下,某个事件发生的时间间隔往往服从指数分布。如果一个随机变量服从指数分布,则其概率密度函 数是关于时间间隔的倒数对称的。
在分子运动论中的应用
01
02
03
分析分子运动规律
利用玻尔兹曼分布律,可 以分析气体分子在平衡态 下的运动规律,如平均速 度、方均根速度等。
研究分子碰撞过程
玻尔兹曼分布律可以用于 研究气体分子之间的碰撞 过程,如弹性碰撞、非弹 性碰撞等。
预测分子输运性质
通过玻尔兹曼分布律,可 以预测气体分子的输运性 质,如扩散系数、粘滞系 数等。
在信息论中的应用
熵的概念起源
玻尔兹曼分布律是信息论中熵概念的起源,熵表示系统的混乱程 度或不确定性的度量。
概率分布的应用
玻尔兹曼分布律作为一种概率分布,可以用于描述信息传输中的错 误概率分布。
信息编码与解码
在信息编码与解码的过程中,可以利用玻尔兹曼分布律来优化编码 方案,提高信息传输的效率和可靠性。
指导实际应用

MaxwellBoltzmann分布律.ppt

MaxwellBoltzmann分布律.ppt

费米系统
离域子、粒子不可分辨、处在同一个量子态上的粒子数只限一个; 讨论能级εi 上ni个粒子放在ωi个量子态上的排列数 第1个粒子有 ωi 第2个粒子有 ωi-1 …… 第ni个粒子有 ωi-(ni-1) 种放法: 进一步考虑粒子不可分辨性,排列数为 则分布{ni}拥有的微 观状态数为: 宏观状态(N,V,E) 总的微观状态数 种放法: 种放法:
Lagrange不定乘数α,β由守恒条件确定
i N n e i i i i
( 8)
i E n e ii i i i i
e
N i e i
i
( 8)
β的数值现阶段还无法直接求解,以后我们会证明




由于δni受到守恒条件(4)(5)式的限制,应用Lagrange不定乘数法,分别用α、 β乘以(4)(5)两式,并减去(6)式
n i n ( i 1 , 2 , . . . ) i
7/2h
5/2h
3/2h
A: B: C:
1/2h
状态1 A: n=0 B: n=0 C: n=4
状态2 A: n=0 B: n=4 C: n=0
状态3 A: n=4 B: n=0 C: n=0
状态4 A: n=0 B: n=3 C: n=1
状态5 A: n=0
状态6 A: n=3 B: n=0 C: n=1
F D i i i i i n i i M B i i i i i i i i
玻色子分布与费米子分布在非简并条件趋向相同,都趋向 于麦-玻分布,显然N!是粒子不可分辨性代入的校正因子
从前面讨论可以看出:微观状态数Ω是宏观状态的状态函数,可以表示为 Ω(N,V,E),事实上Ω是以N,V,E为特征变量的特性函数

第七章 玻耳兹曼(Boltzmann)统计

第七章 玻耳兹曼(Boltzmann)统计
U * = U + NΔ ,
P* = P ,
S* = S
(2).试证明对于遵从 Boltzmann 统计分布的系统,熵函数可以 表示为 S = − Nk ∑ p s ln p s , p s 是粒子处在量子态 s 的概率
s
因为对于 Boltzman 分布 al = ω l e −α = βε , 所以,
7.3 麦克斯韦(Maxwell)速度分布率
目的: 应用经典玻耳兹曼统计理论推倒出麦克斯韦速度分布率 与速率分布率,并且求得麦克斯韦速率分布的最概然速率 vm , 平 均速率 v , 方均根速率 v s 1. 速度分布率表达式的推导 经典玻耳兹曼统计表达式为:
E= al = e −α − βEl
Δω l
经典统计理论中的简并度可以表达为 经典统计理论中的配分函数可以写为
Z 1 = ∑ e − β El
l
Δω l h0
r
,所以
Δω l h0
r

如果 Δωl 足够小,则配分函数可以写成积分。
dq1 dq 2 ...dq r dp1 dp 2 ...dp r h0
r
Z1 = ∫
… ∫ e − βE ( q , p )
l
l
目的 2: 由系统的配分函数
Z 1 ,求系统的宏观物理量: (1)内
能U , (2)总粒子数 N , (3)广义力 Y , (4)熵 S ,自由能 F , (5) 系数 β 。 (1) U = − N
∂ ln Z 1 ∂β
(2) N = e −α Z1 (3) Y = −
N ∂ ln Z 1 β ∂y ∂ ln Z 1 ) , ∂β ∂ ln Z 1 ) - k ln N ! ∂β S = k ln Ω M , B
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量子统计法 Boltzmann分布律
§4. 量子统计法
自然界的微观粒子分为两大类: 玻色子(Bose particle): 不遵守保利不相容原理; 费米子(Fermi particle): 遵守保利不相容原理.
一、Bose-Einstein统计: Bose子:一个量子态可容纳多个粒子. 宏观体系的热力学平衡态拥有数目极其巨 大的微观运动状态。这些微观运动状态存 在于各种不同的分布中。
分布:在 满足体系宏观条件 (如U、 V、 T等 )
的前提下,粒子在各能级上的分配方式。
• 设体系含N个玻色子, 其在能级上的一种分布 是:﹛Ni﹜ 能级: ∈0, ∈1, … , ∈i … 粒子数: N0, N1, … , Ni … 条件: ∑i Ni∈i = E; ∑i Ni = N W:分布﹛Ni﹜具有的微观运动状态数目. • 首先求某一能级的不同微观状态数(即配容数): 设: 能级的能量: ∈i 能级的简并度: gi 能级的粒子数: Ni
(7)
W =∏i (gi Ni / Ni!)
体系拥有的种微观运动状态数为:
(8) (9)
Ω= ΣW (ΣNi=N;
ΣNii=E)
求最可几分布:
W =∏i (gi Ni / Ni!) lnW=∑i(Nilngi-NilnNi + Ni)
令:
(10)
f =lnW=∑i(Ni lngi-NilnNi + Ni) (11)
• 此状态数的求算是一排列组合问题: • 共有gi + Ni个无素, 如图排列, 方框代表量子态, 圆球表示微观粒子, 方框后面的小球均处于此 方框所代表的量子态:
□ 0 □ □ 0 0 □ □ 0 0 0 □ ……
gi 种选择
(gi+Ni-1)!种选择
能级的配容数为:gi(gi + Ni -1)!
α由Σi Ni=N求出。
(3)
二、Fermi-Dirac统计
费米子遵守保利不相容原理, 每个量子态只能容纳一个粒子. 设有如下分布: {Ni} ∈0﹒﹒﹒∈i﹒﹒﹒ N0 ﹒﹒﹒ Ni﹒﹒﹒ 满足: ΣiNi = N ΣiNi∈i= E
首先求能级i的配容数Wi:
Wi = CgiNi = gi! /Ni!(gi-Ni)!
分布{Ni} 拥有的状态数W为:
W = i [gi! /Ni!(gi-Ni)!]
(4)
体系拥有的微观状态数是各种分布之和:
Ω=ΣW=[i [gi! /Ni!(gi-Ni)!]] (5)
费米子的最可几分布由下式表示:
Ni = gi /(eα+β∈i +1)
β=1/kT; α由Ni = N可求出.
y1 = ∑i Ni -Ni = 0 y2 = ∑i Ni∈i-E = 0 (12)
(13)
拉格朗日条件极值: ∂f/∂Ni=lngi-lnNi-Ni/Ni+1 =ln(gi /Ni) ∂y1/∂Ni = 1 ∂y2/∂Ni = ∈i
(14) (15) (16)
由拉格朗日条件极值求算法, 将(15)式乘以常数, (16) 式乘以常数(-), 与(14)tzmann统计: 当gi >> Ni时:Bose-Einstein统计 Fermi-Dirac 统计
趋于同一极限
能级的量子态数: ∵gi >>Ni,gi >>1 ∴Ni+ gi-1≈gi Wi = (gi + Ni-1)!/Ni!(gi-1)! = (gi + Ni-1)(gi + Ni-2)…gi · (gi-1)! / Ni!(gi-1)! = gi · gi … gi / Ni! = gi Ni / Ni! 分布{Ni} 的量子态数等于能级量子态数的乘积:

以NO为例, 当温度为0K时, NO晶体的排列为无序排列: NO ON NO NO ON… ON ON NO ON ON… 这种因无序排列而造成残余熵称为构型熵, 其值为: 每个分子有2个取向,可视为2个态。 S = kln2N =Nkln2=Rln2 = 5.76 J.K-1.mol-1
∴ S = k㏑ W =ΣNik [1+lngi-ln((N/q)gi.e-∈i/kT)] =ΣNik [1+lngi-ln(N/q)-lngi + ∈i/kT] =ΣNik [㏑(eq/N) + ∈i/kT] = (ΣNi∈i) /T +ΣNik㏑(eq/N)
= U/T +Nk㏑(eq/N) = U/T-F/T=S热 ∴ 得证
∴ lngi/Ni +α-β∈i = 0 lngi/Ni = -α+β∈i lnNi/gi =α-β∈i Ni/gi = eα-β∈i
∴ Ni* = gi· eα-β∈i = gi· eα-∈i/kT
, 是待定常数. 可由限定条件求出.
(17)
求常数: ∵ ∴ ∴
令:
∑Ni = N ∑gieα-β∈i = N eα(Σgie-β∈i) = N
在0K时,物质呈固态, 所有粒子处于基态能级,固体的运动基本 是振动运动,振动运动各能级的简并度均等于1. 固体是可别粒子体系, 其微观状态数不应考虑全同性修正: W =∏giNi =(gi)N = 1N = 1
S = klnW = kln1 = 0 (T→0K时) 有些物质在0K时熵仍不为零, 此时的熵值称为残余熵:
Ω= ΣW =[i (gi+Ni-1)! / Ni!(gi-1)!]
ΣNi=N
(2)
ΣNi∈i=E
在各分布中, 必存在一种分布拥有的微观状态数最多 , 此分 布出现的几率最大, 称为最可几分布. 可以证明最可几分布 的粒子在能级上的分布公式:
=1/kT;
Ni* = gi /(eα+β∈i-1)
几率
N N*
二、熵的统计意义:
Boltzmann提出熵与体系微观状态数的关系为:
S=k㏑=klnWmax
Wmax: 最可几分布具有的微观状态数。 最可几分布就是Boltzmann分布,有:
W=∏i(giNi /Ni!) ≈∏i(egi/Ni)Ni ㏑W=ΣNi㏑(egi/Ni) =ΣNi [1+lngi-lnNi ] ∵ Ni = (N/q) gi e-∈i/kT
可以证明: β=1/kT
eα= N/Σgie-β∈i
(18)
q即为分子配分函数, 代入(17)式:
q =∑gi e-β∈i =∑gi e-∈i/kT
(19) (20)
Ni*= Ngie-∈i/kT /q
(20)式即为Boltzmann分布律, 表示当体系达平衡时, 粒子在 各能级上分布的情况.
最可几分布与平衡分布
量子态和粒子位置的交换不会产生新的态, 故应对粒子 的全同性和量子态的位置无关性进行修正: Wi = gi(gi + Ni-1)! /(gi)!(Ni)! = gi(gi + Ni-1)! / gi(gi-1)!(Ni)! = (gi + Ni-1)! / (Ni)!(gi-1)!
分布﹛Ni﹜拥有的量子态数为: W = iWi = i[(gi+Ni-1)! / Ni!(gi-1)!] (1) 体系拥有的量子态数为各种分布量子态数之和:
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