论非平衡态统计物理基本方程_兼论非平衡熵演化方程和熵产生率公式
热力学中的非平衡态的熵产生分析

热力学中的非平衡态的熵产生分析热力学是研究能量转化与宏观系统性质的学科,在其理论框架中,熵是一种重要的物理量,它描述了系统的无序程度和能量分布。
然而,传统的热力学理论主要关注于平衡态系统,对于非平衡态系统中熵的产生机制和演化规律的研究还相对较少。
本文将针对热力学中的非平衡态熵产生进行分析。
1. 非平衡态系统的特点非平衡态系统是指系统处于动态变化中的状态,其具有以下几个主要特点:1.1 不可逆性非平衡态系统的过程是不可逆的,无法通过逆过程回到初始状态,系统总是朝着自发的方向演化,增加系统的无序度。
1.2 外部影响非平衡态系统通常处于外界环境的影响之下,外部的扰动或者驱动力对系统的演化起到重要作用。
1.3 时空不均匀性非平衡态系统的各部分具有不同的温度、密度、浓度等特征,系统内部存在着明显的时空不均匀性。
2. 非平衡态熵的产生机制熵是描述系统无序程度的物理量,对于非平衡态系统,熵的产生主要有以下几个机制:2.1 系统内部耗散非平衡态系统中存在着辐射、传导、对流等能量交换过程,这些过程不可避免地引起能量的损耗,导致系统熵的增加。
2.2 外部驱动力外部环境对非平衡态系统的作用是不可忽略的,外部驱动力的作用使系统产生了内部的涨落和耗散,进一步提高了系统的无序度。
2.3 耗散结构与自组织非平衡态系统中出现的耗散结构和自组织现象也是熵产生的重要机制。
在自组织过程中,系统会通过内部内聚力和外界扰动产生反馈调控,形成稳定的结构或者无序态,从而增加系统的熵。
3. 非平衡态熵的演化规律在非平衡态系统中,熵的产生是不可避免的,其随时间的演化规律可以通过热动力学理论进行描述。
3.1 熵增原理熵增原理是指在一个孤立系统中,系统的熵随时间的增加而增加,不会自发地减小。
这一原理揭示了系统演化的不可逆性和无序度增加的趋势。
3.2 熵产熵产是非平衡态系统中熵的变化率,它描述了系统内部耗散的速率。
根据热力学理论,熵产可以表示为熵变与时间的数量积,即ΔS/Δt。
非平衡态热力学

(17)
熵恒算方程为:
d d s t s u T 1 j q i T ij i j q T 1 i j i T i M T iF i
1:u
T
i,k
iT ,ki k
(18)
uu(t,r): 时刻t在某点,流体体积元的质心速度;
Fi 外力场作用于单位质量的第i组分上的作用力; : 应力张量。
deni dt
ji(t,r)
(7)
ji (t,r) : i组分在t时刻具有的物质流. (mol/时间.面积)
如果质量变化采用一般质量的量纲,则有:
dd eti (jiM i) jim (8)
j im : 为具有单位面积单位时间和质量量纲的物质流; Mi: 组分i的分子量。
2. 因化学反应引起的体系质量变化:
1. 设体系中同时进行着m个独立的化学反应,其中第k个 化学反应引起的物质流为:
2.
-A,A- B,B C,C+ D,D
3. 若化学反应的速率为:k(mol/t,V),则体系中因化学 反应所引起的i 物质的变化为:
dini
dt
k
i,kk
(9)
若采用一般的质量量纲:
di i di(niM i)
• 守恒量的连续性方程:
•
设Q是一守恒量,也是一广度性质,设被研究体系的体
积为V,有封闭边界.
•
Q在体系中各点的密度用表示, 是t和r的函数:
•
= (t, r)
(1)
• 体系的守恒量Q是对整个体系的积分值:
•
Q(t)=V (t,r) dV
(2)
• 另:
• Q是一守恒量,其变化的唯一途径是通过体系的边界与环
dt
非平衡态统计物理

第六章 非平衡态统计物理非平衡态物理现象 ● 动力学驰豫过程例如,t =0,体系处于高温态;t > 0, 体系淬火到低温态。
在这一过程,体系的性质和物理量显然与时间相关。
● 动力学输运过程体系处于稳态,但存在“流动”,如粒子流,电流和能量流等。
这样的系统需要动力学方程描述。
其他一些现象也纳入非平衡态物理研究范畴。
例如,体系不断受到外力打击,这些外力是宏观的,或者没法简单用Hamiltonian 表达,等等。
平衡态的动力学涨落也可以属非平衡态物理研究范畴。
第一节玻尔兹曼方程全同粒子,近独立体系,粒子数不变。
单粒子微观状态用(p r ,)描述,(p r,)张开的空间称μ空间。
平衡态系统的微观状态可用分布函数描述()()εε,,f p r f =为单粒子能量——处于(v r ,)处的粒子数的密度分布。
思考题:与正则系综理论的关系,例如,如何写出配分函数。
非平衡态粒子数密度与时间t 有关()t p r f ,,关键:如何求f ?显然,如果t 是微观时间,求解()t p r f ,, 的难度和解微观运动方程差不多。
所以,t 一般是某种介观时间或宏观时间。
先试图写下f 的运动方程再讨论如何求解如果粒子不受外力,没有粒子间的碰撞,我们有粒子流守恒方程()0=⋅∇+∂∂f v tf如何来的?对V ∆积分()0=⋅∇+∂∂⎰⎰∆∆V V dV f v dV t f()⎰⎰∆∆-=∂∂⇒VSS d f v dV f t左边: V ∆中单位时间粒子数的增加 右边: 单位时间流入V ∆的粒子数。
注意:S d的方向为向外的,至少在局部v 是常数,所以,v dS -⋅是从dS 流入V ∆的粒子数,因为d Sdl ds v ds dt dVdt⋅-⋅== v- V ∆ 另一方法:没有外力,p 至少在局部是常数。
()()()t r f dt t r f t r df ,,, -+=dt t +时刻处于r处的粒子 =t 时刻处于dt v r -的粒子因为在dt 内粒子移动 dt v r d=()((,)(,))/((,)(,))/ff r t dt f r t dt f r vdt t f r t dt tfv v f r ∂=+-=--∂∂=-⋅=-∇⋅∂ 如果粒子受外力,但互相不碰撞()()(),,,,,,df r p t f r v dt p p dt t f r p t =--- f f f v p t r pf f v Fr p∂∂∂∴=-⋅-∂∂∂∂∂=-⋅-∂∂ 如果粒子相互碰撞ct f p f F r fv t f ⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂=∂∂+∂∂⋅+∂∂ct f ⎪⎭⎫⎝⎛∂∂为由粒子碰撞引起的粒子数密度的变化 这便是玻尔兹曼方程。
非平衡态热力学 - 山东大学课程中心

会议报告
二、线性非平衡态热力学
(2) 昂萨格(Onsager)倒易关系 若体系内部同时存在两种以上的不可逆过程,无论是 哪一种性质的力与流,在耦合过程中,流与力的作用具有对易 性质,互相交换位置而不改变结果。描述各种不可逆过程的流 和力之间的线性唯象关系的唯象系数之间满足一种对称关系。 可以认为,在力(X)与流(J)之间存在着线性关系,即
11
主讲人:
朱志昂
◎Nankai Unversity
会议报告
二、线性非平衡态热力学 B) 当某一局域在 t+dt 时刻达到平衡(注意:
整个体系尚未达到平衡),则该局域的热力
学函数即可代表 t 时刻该局域非平衡态的热
力学函数,整个体系的热力学函数就是各局
域热力学函数的加和。
12
主讲人:
朱志昂
◎Nankai Unversity
三非线性非平衡热力学在研究偏离平衡态热力学体系时发现当体系离开平衡态的参数达到一定阈值时体系将会出现行为临界点在越过这种临界点后体系将离开原来的热力学无序分支发生突变而进入到一个全新的稳定有序状态
物理化学课程如何介绍非平衡态热力学
南开大学化学系 朱志昂
E-mail:zazhu@
会议报告
二、线性非平衡态热力学 C) 以上得到的热力学函数之间仍然满足经典热力学 关系式。 应特别指出,局域平衡假设只适用于离平衡
态不远的非平衡体系。例如扰动不大、分子碰撞
a / RT>5,对大多数273K~1000K间发
生的化学反应是能满足这一条件的。
粒子总是不断地射到地球上。另外,敞开体系也不能忽视,
例如,对生物体来说,与环境不断地交换物质是它们生存的 必要条件。
19 主讲人: 朱志昂 ◎Nankai Unversity
统计物理必备公式

统计物理必备公式
以下是统计物理中的一些必备公式:
热力学公式
内能(U):U = Q - W,其中Q 表示系统吸收的热量,W 表示系统对外做功。
熵(S):dS = dQ/T,其中dQ 表示系统吸收的微小热量,T 表示系统的温度。
Helmholtz 自由能(A):A = U - TS,其中T 表示系统的温度,S 表示系统的熵。
Gibbs 自由能(G):G = H - TS,其中H 表示系统的焓,T 表示系统的温度,S 表示系统的熵。
统计物理基本公式
统计平均值:〈A〉= ∑i AiPi,其中Ai 表示量子态i 对应的物理量A 的值,Pi 表示量子态i 出现的概率。
相对论性速度变换公式:v' = (v - u)/(1 - uv/c^2),其中v 和v' 分别表示两个参考系中的速度,u 表示两个参考系之间的相对速度,c 表示光速。
经典麦克斯韦速度分布公式:f(v) = (m/(2πkT))^3/2 * 4πv^2 * e^(-mv^2/2kT),其中m 表示气体分子的质量,k 表示玻尔兹曼常数,T 表示气体的温度,v 表示气体分子的速度,f(v) 表示速度为v 的气体分子的密度。
经典麦克斯韦-玻尔兹曼分布公式:f(E) = (1/(kT))^3/2 * (2/Γ(3/2)) * E^1/2 * e^(-E/kT),其中k 表示玻尔兹曼常数,T 表示系统的温度,E 表示系统的能量,f(E) 表示能量为 E 的状态的密度,Γ(x) 表示欧拉伽玛函数。
需要注意的是,以上公式只是统计物理中的部分重要公式,实际上统计物理涉及的公式非常多,需要根据具体的问题进行选择和应用。
热力学与统计物理课件 统计物理部分 第六章 非平衡态统计理论初步

第六章非平衡态统计理论初步§6.1 玻耳兹曼方程的弛豫时间近似
§6.1玻耳兹曼方程的弛豫时间近似平衡态的统计理论平衡态是热运动的一种特殊状态,由于在许多重要的实际问题中物质系统处在非平衡态,因而需要研究非平衡态的统计理论。
但建立非平衡态统计理论则要困难得多。
作为基础课程,我们仅限于讲述气体动理学理论。
它的传统研究对象是稀薄气体,目前也被广泛应用于固体物理、等离子体物理和天体物理等领域.
在统计物理课程中,我们要求出非平衡态的分布函数,出非平衡态分布函数求微观量的统计平均值,为此,首先要导出非平衡态分布函数所遵从的方程。
熵的统计物理学解释

熵的统计物理学解释熵是一个在物理学和信息论中广泛使用的概念,用以描述系统的无序程度或混乱程度。
在统计物理学中,熵可以通过系统的微观状态的数量来表示。
本文将从统计物理学的角度解释熵的含义和应用。
一、熵的基本概念熵(Entropy)是由鲁道夫·克劳修斯(Rudolf Clausius)于19世纪中叶提出的,是热力学中非常重要的一个概念。
热力学第二定律指出,自然界中的任何一个孤立系统都会自发地朝着无序的状态发展。
熵的具体计算公式为S = k lnW,其中S表示熵,k是玻尔兹曼常数,W是系统的微观状态数量。
熵的单位通常以焦耳/开尔文记作J/K。
二、统计物理学的基础统计物理学研究的是由大量微观粒子组成的系统的宏观性质。
统计物理学提供了熵的微观解释,将系统的熵与微观粒子的状态数或叫微观态数量联系起来。
在统计物理学中,我们能够根据系统的微观状态数来计算熵。
每个微观状态都对应着系统的一个可能的宏观状态。
系统的全部可能的微观状态数就是微观态数量W。
三、熵与宏观状态的关系熵与系统的宏观状态紧密相关。
当系统处于有序状态时,它的熵较低,而当系统处于混乱无序的状态时,它的熵较高。
以一个简单的例子来说明,假设有一个有两个粒子的系统,每个粒子只能处于两个可能的状态:0或1。
当两个粒子都处于相同的状态时,系统处于有序状态,此时系统只有一种微观态,熵为0。
而当两个粒子处于不同的状态时,系统处于无序状态,此时系统有两种微观态:01和10。
系统的熵为1。
当粒子数量增加时,系统的微观状态数急剧增加,熵也随之增加。
四、熵的增加与热力学第二定律根据热力学第二定律,孤立系统的熵不会减少,只能增加或保持不变。
这个概念可以用统计物理学的角度进行解释。
当系统处于有序状态时,微观状态数较少,熵较低。
当系统演化到无序状态时,微观状态数增加,熵增加。
由于孤立系统处于单一的无序状态的概率更大,所以熵的增加是自然趋势。
五、熵与信息论的联系熵的概念不仅存在于物理学中,在信息论中也有类似的概念。
计算熵值的公式范文

计算熵值的公式范文熵是信息论中一个重要的概念,它衡量信息的不确定度或者混乱程度。
熵值的计算公式可以根据不同的具体情况而有所差异,下面将介绍几种常见的熵值计算公式。
1. Shannon熵Shannon熵是信息论中最常用的熵值计算公式,它可以用来衡量离散随机变量的不确定度。
假设有一个离散随机变量X,其取值范围为{x1,x2, ..., xn},概率分布为{p1, p2, ..., pn},则X的Shannon熵定义为:H(X) = -∑(i=1 to n) pi log2(pi)其中,pi是Xi发生的概率。
2. Renyi熵Renyi熵是Shannon熵的一种推广,可以用来衡量离散随机变量的不确定度。
Renyi熵的定义如下:Hα(X) = 1/(1-α) log2(∑(i=1 to n) pi^α)其中,α是一个常数,一般取大于0小于1的值。
3. Tsallis熵Tsallis熵是另一种信息熵的推广,可以用来衡量非平衡系统的复杂性和统计物理系统的热力学性质。
Tsallis熵的定义如下:Hq(X) = 1/(q-1) (1-∑(i=1 to n) pi^q)其中,q是一个常数,一般取大于0的值。
4. Kolmogorov-Sinai熵Kolmogorov-Sinai熵是用来衡量动力系统的复杂性的一种熵。
定义如下:HKS = lim(t->∞) (1/t)K(X)其中,K(X)是动力系统X的Kolmogorov-Sinai熵的定义,它表示系统的信息混沌程度。
综上所述,熵值的计算公式有很多不同的形式,具体的选择取决于问题的性质和目标。
以上介绍的只是一些常见的熵值计算公式,实际应用中可能会有其他更加复杂的情况。
对于每种熵值的计算公式,理解其定义和意义非常重要,以便正确应用以及解读计算结果。
统计物理必备公式总结归纳

统计物理必备公式总结归纳统计物理是研究宏观系统的统计规律的分支科学,它与微观粒子的运动无关,而是通过统计方法来研究大量粒子的集体行为。
在统计物理学中,公式是理解和描述系统行为的关键工具。
本文将对统计物理中一些必备公式进行总结归纳,以帮助读者更好地理解和应用统计物理。
一、热力学量公式1. 内能U的计算公式:U = 3/2kT其中,U为内能,k为玻尔兹曼常数,T为系统温度。
2. 熵S的计算公式:S = k lnΩ其中,S为熵,k为玻尔兹曼常数,Ω为系统的微观状态数。
3. 自由能F的计算公式:F = U - TS其中,F为自由能,U为内能,T为系统温度,S为熵。
二、热力学过程公式1. 等温过程的工作公式:W = -nRT ln(V2/V1)其中,W为系统所做的功,n为物质的摩尔数,R为气体常数,T 为系统温度,V2和V1为过程中体积的变化。
2. 绝热过程的压强体积关系:P1V1^γ = P2V2^γ其中,P1和P2为过程中的初始和末态的压强,V1和V2为初始和末态的体积,γ为绝热指数。
三、碳氢化合物平均动能公式1. 一维单原子分子平均动能公式:〈E〉 = (1/2)kT其中,〈E〉为平均动能,k为玻尔兹曼常数,T为系统温度。
2. 一维双原子分子平均动能公式:〈E〉 = (1/2)kT + (1/2)kT(1 + 2/3exp(-θ/T))其中,〈E〉为平均动能,k为玻尔兹曼常数,T为系统温度,θ为势能常数。
四、费米-狄拉克分布和玻尔兹曼分布公式1. 费米-狄拉克分布公式:f(E) = 1 / (exp((E-μ)/(kT)) + 1)其中,f(E)为能级E上的费米分布函数,μ为系统的化学势,k为玻尔兹曼常数,T为系统温度。
2. 玻尔兹曼分布公式:f(E) = exp((μ-E)/(kT))其中,f(E)为能级E上的玻尔兹曼分布函数,μ为系统的化学势,k为玻尔兹曼常数,T为系统温度。
五、统计物理中的重要关系公式1. 统计物理中的状态方程:PV = NkT其中,P为系统的压强,V为系统的体积,N为系统中的粒子数,k为玻尔兹曼常数,T为系统温度。
熵 计算公式

熵计算公式熵,这个概念听起来是不是有点玄乎?但其实在物理和化学等领域,它可是个重要的家伙。
咱们先来说说熵的基本概念。
熵呀,简单来说,就是用来描述一个系统混乱程度的物理量。
就好比你的房间,如果东西乱丢乱放,那熵就比较大,显得混乱;要是收拾得整整齐齐,熵就相对较小。
那熵的计算公式是啥呢?对于一个热力学系统,熵的变化可以用下面这个公式来计算:ΔS = ∫dQ/T 。
这里的ΔS 表示熵的变化,dQ 表示在一个微小的可逆过程中吸收或放出的热量,T 则是热力学温度。
为了让大家更好地理解这个公式,我给大家讲一件我以前教学时候的事儿。
有一次上课,我给学生们讲熵的计算,大家都一脸懵,觉得这也太难懂了。
我就打了个比方,我说:“同学们,想象一下咱们学校的操场,下课的时候同学们到处跑,这就像是热量在系统中无序地传递。
而上课铃一响,大家都整齐地回到自己的班级,这就好比熵在减少。
”然后我再引入公式,发现不少同学好像有点开窍了。
咱们再深入一点说这个公式。
其中的 dQ 是个关键,它表示的是微小的热量变化。
而 T 呢,温度可不能随便忽略。
比如说,同样的热量变化,在高温下和低温下对熵的影响是不一样的。
就好像你在夏天吃一根冰棍觉得很凉快,但在冬天吃可能就没那么爽,温度不同感受就不同。
在实际应用中,这个公式用处可大了。
比如研究热机的效率,判断一个化学反应是否自发进行等等。
再回到咱们的生活中,熵的概念也无处不在。
就像你做饭的时候,食材从有序变得无序,熵在增加;但你把饭菜做好摆上桌,又好像有一种从无序到有序的过程,熵在减小。
学习熵的计算公式,可不能死记硬背,得理解其中的道理。
就像解数学题,你得知道每个步骤为啥这么来。
总之,熵的计算公式虽然看起来有点复杂,但只要咱们用心去理解,多联系实际,就能掌握它的奥秘。
希望大家以后在学习和生活中,都能灵活运用熵的概念和计算公式,去发现更多有趣的事情!。
熵的三个基本公式推导

熵的三个基本公式推导定义熵:熵是信息论里一个重要的概念,它描述了一个信息源的无序程度。
它是利用概率与越来越复杂的系统的自然联系的结果,它的概率分布决定了系统的复杂性程度,又叫信息熵或者自由熵。
基本公式推导:1、Shannon熵基本定义为了表示信息质量,公式熵定义如下:H = - ∑ P(x)logP(x)其中H代表熵,P(x)表示x事件发生的概率。
这里的定义是利用概率的概念,因为系统的复杂性和可能发生的偶然事件线性相关。
熵的定义是把概率分布作为信息的量度标准,这里把logP(x)看做信息量,用熵来衡量概率分布信息量的大小。
2、期望熵期望熵是指一个随机变量满足给定事件发生的概率分布时,其熵的数学期望。
带入,有:H(P)=E{-logP(x)}=–∑P(x)logP(x)其中H(P)代表期望熵,P(x)是x在此概率分布中发生的概率,E{-logP(x)}是x发生的熵的期望值。
3、条件熵条件熵的定义是在给定一个事件X的条件下,随机变量Y的熵。
利用公式:H(Y)=E(-logP(Y|X))=积分P(X)[-积分P(Y|X)logP(YlX)]dX其中H(Y)表示条件熵,P(Y|X)是给定事件X的条件下,随机变量Y发生的概率。
结论:熵是信息论中一种重要概念,它有助于描述一个信息源的无序程度,并衡量概率分布信息量的大小。
Shannon熵和期望熵可以用来表示概率空间中熵的大小,而条件熵则可以表示给定一个事件X的条件下,随机变量Y的熵。
通过推导熵的三个基本公式,我们可以得出结论:熵是一个数值,反映的是系统的复杂性和可能发生的偶然事件的线性关系,它是利用概率和越来越复杂的系统的自然联系的结果。
熵的三个公式

熵的三个公式
熵是热力学中一个重要的概念,用来描述系统的无序程度。
它是一个宏观量,可以通过其三个公式来计算。
1. 熵的定义公式:
熵的定义公式是根据统计力学的观点推导出来的。
根据热力学第二定律,熵的变化表示系统的无序程度的增加。
对于一个封闭系统,其熵的定义公式可以表示为:
ΔS = Q/T
其中,ΔS表示系统熵的变化量,Q代表系统吸收或释放的热量,T
表示系统的温度。
熵的单位一般为焦耳/开尔文(J/K)。
2. 熵的统计表达式:
熵的统计表达式是基于微观粒子的运动状态来描述系统的无序程度。
根据玻尔兹曼熵公式,熵可以表达为:
S = k ln W
其中,S表示系统的熵,k是玻尔兹曼常数(1.38 × 10^-23 J/K),W是系统的微观状态数。
微观状态数是指系统在给定的宏观条件下可
能的微观状态的数量,也可以称为系统的组态数。
3. 熵的信息论公式:
熵在信息论中也有一种表达方式,被称为信息熵。
信息熵用来度量信息的不确定性或信息的平均无序程度。
根据信息论的观点,信息熵的公式为:
H(X) = - Σ P(X) log P(X)
其中,H(X)表示随机变量X的信息熵,P(X)是随机变量X取各个值的概率。
信息熵的单位一般为比特(bit)或纳特(nat)。
总之,熵可以通过定义公式、统计表达式和信息论公式来进行计算。
这些公式提供了不同的视角和方法来描述系统的无序程度,并在不同领域中有着广泛的应用。
熵方程I-熵流和熵产

由于两部分温度不相等(TA > TB),在d 时间 内,A部分向B部分传递了的 热量( 表示内 部传热量)
对整个热力系而言,内部传热量的代数和一 定等于零,即
内部传热引起的内部熵流的代数和却总是大于 零,即(因为TA > TB )
T
T
= Q
T
+ Qg
T
=Sf
+
S
Qg g
=Sf
+
S
Qg g
式中:
– 称为熵流,热力系与外界交 换热量而导致的熵的流动量 简称熵流,熵流可正(吸热) 可负(放热)
– 热力系内部的热产引起的熵 产,熵产恒为正
2)对内部不平衡(不均匀)闭口系
✓ 在dτ时间内其熵的变化除了熵流和热产引起
的熵产外,还应包括热力系内部传热引起的 熵产
工程热力学A
Engineering Thermodynamics
T
THERMODYNAMICS
第四章 热力学第二定律
(The Second Law of Thermodynamics)
T
THERMODYNAMICS
4.3 熵方程I-熵流和熵产
热力学第二定律的表达式 熵方程 (ntropy equation )
闭口系在d 时间内熵的变化为
式中:
熵流: 熵产:
本节结束
• 任何物质存在状态参数 —— 熵 • 热力学第一定律表达式 —— 能量方程 • 热力学第二定律表达式 —— 熵方程
1、熵流和熵产
1)对内部平衡(均匀)的闭口系
在d 时间内熵的变化dS 可根据熵的定义 式得出:
论非平衡态统计物理基本方程

论非平衡态统计物理基本方程—兼论非平衡熵演化方程和熵产生率公式邢修三(北京理工大学物理系,北京100081)理论物理学家的雄心是要探获单个基本方程去导出和预言多个次级方程和公式,以实现对自然规律的统一描述。
1、引言(需要解决的问题)2、新的基本方程—6N维相空间随机速度型朗之万方程3、BBGKY扩散方程链4、流体力学方程5、非平衡熵演化方程6、熵产生率公式7、内部相互作用引起熵变化8、热力学退化和自组织进化的统一9、趋向平衡10、平衡态系综11、结论1、引言1.0需要解决的问题:A. 为何经典力学、量子力学方程是可逆的而统计热力学过程却是不可逆的?是否两种基本规律本质上有所不同?若是,两者究竟有何差别?B. 非平衡态统计物理是否有基本方程?若有,它是什么形式?可否由它提供统一的(包括非平衡态和平衡态)理论框架?C. 流体力学方程如何从微观严格统一推导出?D. 非平衡熵是否遵守什么演化方程?若是,它是什么形式?E. 熵产生率即熵增加定律的微观物理基础是什么?可否由一个简明公式描述之?F. 孤立系统的熵是否永远只增不减?自然界是否存在着抵抗熵增加定律的熵减少力量?若是,它的物理机理是什么?如何表述?G. 热力学退化和自组织进化可否统一?如何统一?H. 趋向平衡过程是由什么机理引发完成的?如何定量描述?上述各问题可否从一个基本方程出发严格统一解答之?1.1 理论物理主要领域都有基本方程 经典力学:牛顿动力学方程∑=i F r m 电动力学:麦克斯韦方程组tH C E ∂∂-=⨯∇ 1, 0=⋅∇H j Ct E C H π41+∂∂=⨯∇,πρ4=⋅∇E 量子力学:薛定谔方程 i H tψψ∂=∂ 统计物理:刘维方程(?) ],[ρρH t=∂∂ 1.2 基本方程有两个共同特性A .基本性它们是本领域基本物理规律浓缩成的数学表述,是从实验出发经过假设而得出的,不能从任何其他理论或方程推导出,也无法回答为何如此。
熵产生

熵产生熵产生:热力学系统中不可逆过程的度量熵产生是热力学系统中不可逆过程的一个重要概念,它描述了系统内部由于不可逆过程而产生的熵增加量。
这一概念在理解系统的能量转换、物质传输以及系统演化等方面具有重要意义。
熵产生的定义与公式熵产生率,作为衡量系统不可逆过程熵增加量的指标,可以通过特定的公式进行计算。
公式表示为:P = kD(∇q)^2^熵产生的主要特点非负性熵产生的一个显著特点是其总是非负的。
这意味着在热力学系统中,不可逆过程只能导致熵的增加,而不能减少。
这一特性是热力学第二定律的直接体现,它要求系统的总熵在不可逆过程中必须增加或保持不变(在绝热过程中)。
非负性原则在实际应用中具有重要意义,例如在工程设计中,确保系统的熵产生最小化可以提高系统的效率和稳定性。
起源与机制熵产生的起源与机制涉及到微观和宏观层面的相互作用。
在微观层面,分子间的碰撞、化学反应和扩散等过程都会导致熵的产生。
这些过程的随机性和不可逆性是熵产生的根本原因。
在宏观层面,系统的边界条件、外部环境的变化以及系统内部的非平衡态都会影响熵产生的机制。
理解这些机制有助于我们在不同的科学和工程领域中优化系统性能。
熵产生与熵流对于开放系统(即与外界有物质和能量交换的系统),其总熵变化可以分为两部分:熵产生和熵流。
熵产生是系统内部不可逆过程产生的熵增加量,而熵流则是系统与外界交换的熵量。
热力学第二定律要求熵产生必须非负,但不限制熵流的方向。
这意味着系统可以通过与外界的交换来减少其内部的熵(即负熵流),但总体上系统的熵仍然是增加的(因为熵产生是非负的)。
这种熵流的概念在生态系统中尤为重要,生态系统通过与环境的物质和能量交换来维持其结构和功能。
熵产生的应用与意义适用于各种系统熵产生的概念适用于从微观到宏观的各种系统,包括物理、化学、生物和工程系统。
在微观系统中,熵产生可以帮助我们理解分子运动和化学反应的不可逆性。
在宏观系统中,熵产生则用于分析热力学过程、材料性能和生态系统的稳定性。
论非平衡态统计物理基本方程_兼论非平衡熵演化方程和熵产生率公式

中国科学: 物理学 力学 天文学2010年 第40卷 第12期: 1441 ~ 1460SCIENTIA SINICA Phys, Mech & Astron 引用格式: 邢修三. 论非平衡态统计物理基本方程——兼论非平衡熵演化方程和熵产生率公式. 中国科学: 物理学 力学 天文学, 2010, 40: 1441 ~ 1460《中国科学》杂志社SCIENCE CHINA PRESS评 述论非平衡态统计物理基本方程——兼论非平衡熵演化方程和熵产生率公式邢修三*北京理工大学物理系, 北京100081 *E-mail: xingxiusan@收稿日期: 2010-03-09; 接受日期: 2010-09-20摘要 该文综述了作者的研究成果. 十多年前, 作者提出了一个新的非平衡态统计物理基本方程以取代现有的Liouville 方程. 这就是6N 维相空间的随机速度型Langevin 方程或其等价的Liouville 扩散方程. 这个方程是时间反演不对称的. 它表明, 统计热力学系统内的粒子运动形式同时具有漂移扩散二重性, 统计热力学运动规律是由动力学规律和随机性速度二者叠加而成的, 既有确定性又有随机性, 因而有别于动力学系统内的粒子运动规律. 粒子的随机扩散运动正是宏观不可逆性的微观起源. 由这个基本方程出发, 求得了BBGKY 扩散方程链、Boltzmann 碰撞扩散方程和流体力学方程, 如质量漂移扩散方程、Naiver-Stokes 方程和热导方程等. 更重要的, 首次建立了6N 维、6维和3维相空间的非平衡熵密度随时空变化的非线性演化方程, 预言了熵扩散的存在. 这个熵演化方程在非平衡熵理论中起着核心作用. 它指明, 非平衡熵密度随时间的变化率是由其在空间的漂移、扩散和产生三者引起的. 进而由这个演化方程, 求得了6N 维和6维相空间的熵产生率公式、即熵增加定律公式, 论证了非平衡系统内部吸引力能导致熵减少而排斥力则引起另一种熵增加, 导出了熵减少率或另一种熵增加率的共同表达式, 给出了统一热力学退化和自组织进化的理论表达式, 阐明了趋向平衡的熵扩散机理. 作为应用, 还将这些熵公式用于计算和讨论了一些实际非平衡态和定态物理课题. 所有这些结果都是严格统一从新的基本方程推导出的, 未增补任何其他新假设.关键词 6N 维相空间随机速度型Langevin 方程, 漂移扩散二重性, 非平衡熵演化方程, 熵扩散, 熵产生率公式, 内部引力引起熵减少, 趋向平衡, 流体力学方程 PACS: 05.10.Gg, 05.20.-y, 05.40.-a, 05.70.Ln统计物理包含平衡态和非平衡态两部分. 平衡态统计物理, 经过一百多年的研究和完善, 迄今其概念和方法已臻成熟. 非平衡态统计物理, 其目的是想从大量微观粒子的运动规律出发研究和理解非平衡态宏观系统的运动性质和演化规律, 它作为一个独立活跃的学科广受重视, 仅是近四五十年之事, 目前仍处于发展阶段.自然界所有实际宏观热力学过程都是有方向性的或不可逆的, 而经典力学和量子力学所反映的物理规律都是可逆的, 因而在建立非平衡态统计物理时, 首先面临的难题就是不可逆性佯缪[1~3]: 为何微观动力学是可逆的而宏观统计热力学过程却是不可邢修三: 论非平衡态统计物理基本方程——兼论非平衡熵演化方程和熵产生率公式1442逆的? 这个矛盾自Boltzmann 以来一直困扰着很多物理学家. 它在现有统计物理中的具体表现为: 时间反演对称的Liouville 方程, 长期被认为是统计物理基本方程, 它与平衡态统计物理中微正则、正则和巨正则三个统计系综分布函数是协调的, 可用它来计算平衡态的熵. 然而, 当用它来推算和解释非平衡态宏观系统的不可逆性、熵增加定律和流体力学方程等时, 若不补充任何假设, 总不能给出正确结果[1~9], 甚至根本不可能简洁统一严格地给出各种正确结果. 不可逆性佯谬的起源究竟是什么? 是否因为统计热力学规律本质上有别于动力学规律? 若是, 两者究竟有何差别? 非平衡态统计物理是否有基本方程? 若有, 它是什么形式? 可否由它提供一个包括非平衡态和平衡态统一的理论框架? 流体力学方程如何从微观严格统一推导出? 非平衡熵是否遵守什么演化方程? 若是, 它又是什么形式? 熵产生率、即熵增加定律的微观物理基础是什么? 可否由一个简明公式描述之? 孤立系统的熵是否永远只增不减? 自然界是否会存在抵抗熵增加定律的某种熵减少力量? 若是, 它的微观动力学机理是什么? 数学表达式又是什么? 热力学退化和自组织进化可否统一? 如何统一? 趋向平衡过程是由什么机理引发完成的? 如何定量描述? 所有这些问题, 能否从一个新的基本方程出发统一解答之? 近十多年, 作者[10~18]围绕这些问题进行了新探索, 得到了摘要中列举的所有重要成果. 本文就是作者这些研究成果的综述, 文中最后结论部分的方块图则是这个综述的图解法概括.1 新的基本方程——6N 维相空间随机速度型Langevin 方程理论物理每个主要分支领域都有其基本方程, 如经典力学中的Newton 动力学方程, 量子力学中的Schrödiger 方程, 电动力学中的Maxwell 方程组等. 这些方程, 都有两个共同特点: 一是其基本性, 即它们是各自领域内基本物理规律浓缩成的数学表述, 是人们从实验出发经过假设得来的, 既不能从任何其他基本方程推导出, 也无法明确回答为什么是如此; 二是其主导性, 即它们主宰整个领域, 由它们出发不需再增补任何基本假设就可推导出本领域几乎全部有关物理定律, 广泛阐明和计算各种课题, 甚至还能给出某些预言. 基本方程是理论物理的灵魂、核心和框架. 作者相信, 非平衡态统计物理作为一个独立的主要学科, 亦应存在这种基本方程. 它究竟是什么形式, 则是我们在建立严格统一的非平衡态统计物理时待解决的核心课题. 如上所述, Liouville 方程, 长期被认为是统计物理基本方程, 是与6N 维相空间的Hamilton 动力学方程完全等价的, 是时间反演对称的, 用它推算和解释非平衡态统计热力学一些基本特性时, 总要引入某种假设, 而且不只一种假设. 事实上, 由于宏观量是相应的微观量的统计平均值, 若不增补任何假设, 从可逆的微观Liouville 方程不可能严格推导出任何不可逆的宏观运动方程. 与Newton 动力学方程、Schrödiger 方程及Maxwell 方程组等相比, 无论就其基本性或主导性来说, Liouville 方程作为统计物理基本方程, 都是不完满的. 为此作者认为, 与其在现有的基本方程的基础上再增补各种假设, 修修补补; 不如重新从浓缩基本物理规律着手, 一开始就把假设建立在新的基本方程上, 即是说, 假设一个反映非平衡态统计热力学基本规律的新方程作为非平衡态统计物理基本方程. 至于这个方程是否正确, 那就看非平衡态统计热力学的实验是否证明它具有上述基本性和主导性了. 什么是非平衡态统计热力学基本规律呢? 这就是: 自然界所有实际统计热力学过程都是有方向性的或不可逆的(简称统计热力学的时间方向性或不可逆性). 它实质上就是热力学第二定律的普遍表述, 是自然界宏观系统整体演化的一种基本规律. 正因此, 它就不可能还原成另一种基本规律——动力学规律或从它推导出, 更不应是动力学规律的近似结果. 动力学可逆性与热力学不可逆性的矛盾正是粒子个体运动规律与大量粒子群体宏观系统整体运动规律这两种基本规律本质上不同的表现. 正是根据基本方程应反映非平衡态统计热力学基本规律——时间方向性的思路, 十多年前, 邢修三[10~14]提出了一个时间反演不对称的新方程, 以取代现有的时间反演对称的Liouville 方程, 作为非平衡态统计物理基本方程. 这就是说: 我们假定: 统计热力学系统内粒子的运动规律遵守下述的6N 维相空间的随机速度型Langevin 方程 (,),,i i i i i iH t H =∇+⎧⎪⎨=−∇⎪⎩p q qηq p (1) 其中中国科学: 物理学 力学 天文学 2010年 第40卷 第12期1443(,)0,(,)(,)2()(),i i i j i i i ij j i t t t D t t δδ〈〉=⎧⎪⎨′′〈〉=−⎪⎩q q q q ηq ηq ηq q(2)()()()1212,, ,; , ,N N H H H H ===q p q q q p p p ……X 为系统的Hamilton 函数, (,)=q p X 为 6N 维相空间的状态向量, q 和p 为向量组, ()12,,N =q q q q …和=()12,,N p p p p …; i q 和i p 为第i 个粒子的广义坐标和动量, {}i j D D ==q q {}()i i i j i D δ=q q q q q {}()i j i D δq q q 为相空间坐标子空间的扩散矩阵, ()i i i D D ==q q q12()()()N D D D ===q q q 是三维坐标空间的粒子扩散矩阵, 其矩阵元素D ij =D ji 有6个. 它们既可以从理论上计算又可从实验上测量. 方程(1)表明, 在统计热力学系统内, 尽管作用于单个粒子的力是确定性的, 但粒子的广义速度却不再是确定性的, 而需额外增加一个随机项(,)i i t ηq . 换言之, 描述统计热力学系统内粒子运动规律的方程是由6N 维相空间的Hamilton 方程和随机性速度二者叠加而成的, 包含着确定性和随机性两方面, 因而有别于Hamilton 方程. 为何特别把方程(1)叫速度随机型Langevin 方程, 乃是因为它与物理学中通常的表达式不同[7,19], Langevin 方程中的随机项不是随机力, 而是随机速度. 后文将会看到, 若方程(1)不是随机速度型Langevin 方程, 而是通常的随机力型Langevin 方程, 即方程(1)中的随机速度由随机力取代, 则Liouville扩散方程(3)和(6)右边中的算符2∇q 应由2p ∇取代. 结果, 后文所有方程和公式、特别是方程(35), (44), (49), 方程(55), (58)和(19), (21), (26)等右边有扩散系数D的项中的算符∇q 和2∇q 都应由p ∇和2p ∇取代. 这就意味着熵产生、熵扩散、质量扩散、热导和黏滞流等都将发生于动量空间, 而不是坐标空间. 显然, 这是与实验不符的.正如Liouville 方程等价于6N 维相空间的Hamilton 方程, 容易证明[20], 根据Fokker-Planck 规则, 与6N 维相空间随机速度型Langevin 方程(1)等价的几率密度演化方程为[10~14]1()()2()tD D t ρρρρρ∂⎡⎤=−⋅∇+∇⋅∇⋅−∇⋅⎢⎥∂⎣⎦=−∇⋅X q q q XX X1[,]()(),2H D D ρρρ⎡⎤=+∇⋅∇⋅−∇⋅⎢⎥⎣⎦q q q (3)其中 (,),[,],H ρρρ=∇−∇−∇⋅=−⋅∇=p qX X X X ()H H X (4)()1(),2t D D ρρ∇⋅=+∇⋅−q qX X (5)当0D ∇⋅=q 时, 则方程(3)变为[,]:,D tρρρ∂=+∇∇∂q q H (6) 其中1212(,)(,,)(,,,;,,,;)N N t t t ρρρρ===X q p q q q p p p 为系综几率密度. 方程(3)可叫Liouville 扩散方程. 我们就假定方程(1)或(3)为非平衡态统计物理基本方程. 与Liouville 方程相比, 这个方程在坐标子空间多了个随机扩散项, 它表示在统计热力学系统内, 粒子在相空间不仅有漂移运动, 且在其坐标子空间同时有随机扩散运动, 因而微观上就是时间反演不对称的, 反映了统计热力学过程的不可逆性. 漂移运动, 是可逆动力学特性的反映; 随机扩散运动, 则是宏观时间方向性的微观起源. 即是说, 热力学不可逆性是粒子微观随机性的宏观表现. 粒子运动的漂移扩散二重性表明: 统计热力学运动规律既受动力学规律制约, 同时又具有随机过程特性. 动力学和随机性, 两者似乎都是基本的, 彼此同时存在而不太可能相互归化.应该强调指出, 将速度随机性引入统计物理基本规律、提出把6N 维相空间的随机速度型Langevin 方程(1)或其等价的Liouville 扩散方程(3)作为统计物理基本方程, 仅是一个基本假设. 本文下面就会看到, 正是仅仅因为有了这个基本假设, 它既克服了Liouville 方程的不完满, 又避免了从通常的Langevin 方程出发[7,19]而无法直接导出动理学方程和流体力学方程的缺点. 我们不仅导出了流体力学方程, 进而还首次得到了6N 维、6维和3维非平衡熵演化方程, 预言了熵扩散的存在, 给出了熵增加定律公式和熵减少率公式, 阐明了趋向平衡的熵扩散机理, 统一了热力学退化和自组织进化. 到目前为止, 尚未见本领域任何其他理论仅仅从一个基本假设出发就能严格统一得到这么多重要结果. 至于为何要用白噪声, 理由是简化计算.顺便指出, 从数学上看, Liouville 扩散方程(3)和邢修三: 论非平衡态统计物理基本方程——兼论非平衡熵演化方程和熵产生率公式1444(6)实际上就是6N 维相空间的一种特殊的Fokker- Planck 方程, 而当粒子的相互作用和外力可略去时, 方程(12)则变成三维空间的Smoluchowski 型的Fokker-Planck 方程. 它正是下面5节熵产生率公式中各例题的一个理论基础.还需指出, 提出统计热力学系统内粒子的运动规律遵守随机速度型Langevin 方程(1), 并不排斥通常的Brown 粒子的运动规律遵守随机力型Langevin 方程, 因为这两者的物理意义并不相同.为了肯定方程(1)的现实意义, 我们来看一个实际模型: 醉汉实际行走模型. 一个醉汉沿城市街道行走, 他从一个路口进入某条路走一段路程, 到另一个路口再进入另一条路走另一段路程. 如此不断重复. 因为每一个路口都有多条路可进入, 醉汉进入某条路的速度是随机性的; 但一旦进入了某条路, 醉汉在这条路中的速度就是确定性的. 这样, 醉汉实际行走模型揭示了醉汉的空间运动形式是由确定性速度和随机性速度二者叠加而成. 方程(1)描写的正是这种运动形式. 当方程(1)中的确定性速度为零时, 它就变成典型的随机行走模型的表达式[1,2]. 这里的速度随机性来自由同一路口可能进入多条路, 使得醉汉的速度在行走过程中于某点(路口)突发随机性变化. 这里再次指出, 通常的随机行走模型, 当它作为非平衡态统计物理过程由动力学变量的方程描述时, 这个方程正是方程(1)中确定性部分为零的随机速度型Langevin 方程. 统计热力学系统中的粒子为何出现类似的速度随机性? 目前并不完全清楚. 实际上, 一个玻璃杯跌碎成很多块、一个重原子核裂变成两块等, 都存在类似的随机性. 我们既不知这些随机性的各自起因, 更不知它们是否有共同的更本质的起因. 然而, 可以肯定: 所有上述统计热力学过程、醉汉实际行走过程、玻璃杯跌碎过程、原子核裂变过程的不可逆性都是由随机性引起的. 随机性是所有这些过程的不可逆性的共同起源.根据随机理论[21], 可定义系综几率密度随时间的总变化率为 d d 11 ()(),2t tt D D t ρρρρρρρρ∂=+⋅∇∂∂⎛⎞⎡⎤=++∇⋅⋅∇−∇⋅∇⋅⎜⎟⎣⎦∂⎝⎠X q X q q X X (7)将方程(3)代入方程(7), 则有()[()]d :().d D D t ρρρρρ∇⋅∇⋅=∇∇−q q q q (8) 由方程(8)可知, 在非平衡态, (d )0,t ρ≠ 即系综几率密度在运动中不稳定, 它将要在相空间的坐标子空间扩散, 直至达到平衡态(d )0t ρ=为止, 因而反映了不可逆性是非平衡过程所普遍固有的基本特性.2 BBGKY 扩散方程链如所周知, 由Liouville 方程可导出BBGKY 方程链[2,3], 同样, 由Liouville 扩散方程(6)亦可导出BBGKY 扩散方程链[11,13]. 实际上, 这仅需将方程(6)中的扩散项:D ρ∇∇q q 变成约化项加于BBGKY 方程链就成.此后, 我们假设0,D ∇⋅=q 即粒子的扩散矩阵D 与坐标q 无关. 引入S 个粒子的约化几率密度1211212(,,,)(,)d d ,(,,,)d d d 1,s N s s s f t t f t ρ+==∫∫∫x x x X x x x x x x x x s s其中(,)i i i q p =x , i q 和i p 为粒子i 的广义坐标和动量. 可以证明:1121(:)(,)d d (:)(,,,),i i s NS s s i D t D f t ρ+=∇∇=∇∇∫∑q qX x x q q x x x(9)将(9)式加于BBGKY 方程链, 即得约化几率密度12(,,,)s s f t x x x 的约化方程链如下:,1111211121()() (,,,)d (:)(,,,),i i i i Sss s i S i s s s S s s i f H f N S t f t D f t φ+=+++=∂+=−∇∂⎡⎤⋅∇⎣⎦+∇∇∑∫∑q q x x x x x x x q p(10)其中11.i i i SSi s i ik i k H m φ==⎡⎤⎛⎞=−−+∇⋅∇−⋅∇⎢⎥⎜⎟⎝⎠⎣⎦∑∑q p q p F (11)i F 为系统的外力, ()i k ik i k φφφ==−q q q q 为两个粒子间的相互作用位能.在方程链(10)式中, 最有用的是单粒子和双粒子约化几率密度11(,)(,,)f t f t =x q p 和212(,,)f t =x x21122(,;,;)f t q p q p 的方程:中国科学: 物理学 力学 天文学 2010年 第40卷 第12期1445112111(,) ()(,,)d (:)(,),f t t m N f t D f t φ∂⎡⎤+⋅∇+⋅∇⎢⎥∂⎣⎦=∇⋅∇+∇∇∫q p q qq p q q p F x x x x x (12)1131223211221211212122312332121212212()() (,,,)d :()(,,),()()(,,)N f t D f t t m m f t φφφφ⎡−⎢⎣⎤−⎥⎦⎡⎤=∇⋅∇+∇⋅∇⎣⎦×+∇∇+∇∇∂+⋅∇+⋅∇+∇⋅∇∂+∇⋅∇∫q q q q q q q q q q q p q q q p q q q q p p x x x x x x p p F F x x 其中qq D D =为粒子在三维空间的扩散矩阵.与BBGKY 方程链相比, 方程链(10), (12)和(13)多了个扩散项, 因而是时间反演不对称的, 可称之谓BBGKY 扩散方程链. 方程(12)可约化为动理学方程. 对于稀薄气体, 利用分子混沌假设[2,3]2121112(,,)(,)(,).f t f t f t =x x x x (14)由于方程(12)左边和右边第一项变为Boltzmann 方程, 故方程(12)可变为2111(,,)(,,)(,)[(,,)(,,) (,,)(,,)]d d ,f t t m D f t f t f t f t f t σθΩ∂⎡⎤+⋅∇+⋅∇⎢⎥∂⎣⎦′′=∇+−∫q p qp F q p q p q p q p q p q p p ɡɡ (15)方程(15)可称为Boltzmann 碰撞扩散方程. 碰撞是在动量空间, 扩散是在坐标空间, 故它描述了粒子分布在动量空间和坐标空间的演化(从此假设扩散系数D 为纯量).若气体处于空间均匀态, 即(,,)(,)f t f t =q p p 与粒子坐标q 无关, 则由于2(,)0,D f t ∇=q p 方程(15)就还原为Boltzmann 碰撞方程. 这种情况下, 由其平衡态解就可得Maxwell 分布.应该指出, 因为方程(15)描述的运动规律中具有随机性, 故由它得不到通常的碰撞不变量. 当任何一个粒子与另外某个粒子发生漂移碰撞时, 它同时亦会与粒子系统发生扩散碰撞. 后者是耗散动量和能量的耗散过程, 因而这个方程通常的碰撞不变量受到破坏. 然而, 包括漂移和扩散的总质量、动量和能量守恒定律仍是有效的. 若对于稀薄气体一开始就考虑可将扩散项略去, 则方程(15)就是Boltzmann 碰撞方程而非Boltzmann 碰撞扩散方程. 这样, 上述讨论就多余了. 3 流体力学方程如何从微观动理学严格导出宏观流体力学方程? 这是迄今未完全解决的重要课题. 虽然从Boltzmann 方程的近似结果可求得Navier-Stokes 方程, 但流体并不都是稀薄气体, Boltzmann 方程并不适用. 我们现在就从BBGKY 扩散方程(12)和(13)来简洁地推导出流体力学方程.我们知道, 从BBGKY 方程已推导出质量衡算方程为[2,3]()0,tρρ∂+∇⋅=∂C (16) 这里,q ∇=∇ (,)t ρρ=q 为流体质量密度, =C (,)t C q 为流体平均速度. 已推导出流体动量衡算方程为[2,3]()(),P tρρρ∂+∇⋅+=∂C CC F (17) 其中P 为压力张量. 已推导出流体内能衡算方程为[3,4] ()():,q u u P tρρ∂+∇⋅+=−∇∂C J C (18) 其中(,)u u t =q 为流体内能密度, q J 为热流.为了推导出流体力学方程, 仅需将方程(12)和(13)右边的扩散项化成流体项加于相应的方程(16)~(18), 就得[11,13].3.1 流体质量演化方程2(),D tρρρ∂+∇⋅=∇∂C (19) 这个方程描述了流体质量密度的变化率是由漂移(流动)和扩散两项引起的, 可叫质量漂移扩散方程. 它可写成质量密度连续方程.(),D tρρρ∂=−∇⋅=−∇⋅−∇∂j C (19a) 其中j 为质量密度流.当扩散项可略去时, 方程(19)就变为方程(16). 当漂移项可略去时, 方程(19)就变为通常的扩散方程2,D tρρ∂=∇∂ (20) (13)邢修三: 论非平衡态统计物理基本方程——兼论非平衡熵演化方程和熵产生率公式14463.2 流体动量演化方程2()()().P D tρρρρ∂+∇⋅+=+∇∂C CC F C (21) 由方程(21)减去C 乘方程(19)两边, 得2() (2ln )Pt ρρρηρνρ∂+⋅∇+∇⋅∂=+∇+∇⋅∇C C F C C C (22) 或21() [(2ln )],Ptv v ρρ∂+⋅∇+∇⋅∂=∇+∇⋅∇C C C C C(23)其中黏滞系数,D ηρ= (24)运动黏滞系数/,v D ηρ== (25) 方程(23)为广义Navier-Stokes 方程(0=F ). 它与通常的Navier-Stokes 方程相比, 多了个附加项[(2ln )],v ρ∇⋅∇C 它是由质量密度梯度ρ∇引起的.当0,ρ∇= 方程(23)就变为通常的Navier-Stokes 方程. (24)式给出了黏滞系数η与扩散系数D 的关系式. (25)式则说明运动黏滞系数ν与扩散系数D 相等.3.3 流体内能演化方程2T ()():()():(),q u u tP D u D ρρρρ∂+∇⋅+∂=−∇+∇+∇∇C J C C C (26)由方程(26)减去u 乘方程(19)两边, 得2T () :():() (2)uu tP D u D D uρρρρρ∂+⋅∇+∇⋅∂=−∇+∇+∇∇+∇⋅∇q C J C C C (27)或2T 11(): ():()(2ln )().q u u P D u t D D u ρρρ∂+⋅∇+∇⋅=−∇+∇∂+∇∇+∇⋅∇C J C C C (28)引入局域温度(,)T T t =q 与变换式u t ∂∂=()V C T t ∂及,V u C T ∇=∇ 代入方程(28), 得流体局域温度演化方程21()q V VT T T t C C λρρ∂+⋅∇+∇⋅=∇∂C J T ():()(2ln )(),VDD T C ρ+∇∇+∇⋅∇C C (29) 其中V C 为单位质量的定容比热, 而V C D λρ= (30) 为热导系数. 将方程(19),(21),(26)与方程(16)~(18)相比, 可见本文推导出的流体力学方程组中, 既存在质量流动项()ρ∇⋅C , 动量流动项()ρ∇⋅CC 和内能流动项()u ρ∇⋅C , 同时还存在质量扩散项2D ρ∇, 动量扩散项2()D ρ∇C 和内能扩散项2()():D u D ρρ∇+∇CT ().∇C 由方程(21)和(23)可见, 流体黏滞性是由动量扩散引起的, 从而简洁严格地导出了广义Navier-Stokes 方程. 质量扩散、黏滞流和热传导都是不可逆的耗散过程, 它们都与随机性密切相关. 流体力学方程组(19), (23), (28)和(29)的时间反演不对称性正反映了这些过程的不可逆性.4 非平衡熵演化方程熵是物理学中极为重要的概念和物理量. 熵变化指明宏观非平衡物理系统的演化方向. 虽然人们对熵和熵增加定律已有广泛研究[5,22~28], 但对于非平衡熵的一些主要性质, 迄今并不太了解. 从微观统计理论角度看, 在整个熵领域, 长期以来, 我们仅有一个给总熵做出微观统计解释的Boltzmann 熵公式, 却没有什么描述非平衡熵变化的统计方程和公式. 这正是有待探索解决的. 如前所述, 非平衡态统计热力学系统中的质量、能量和动量不仅有其衡算方程, 而且都遵守随时空变化的演化方程, 如扩散方程、热导方程和Navier-Stokes 方程. 非平衡熵, 我们早知其衡算方程[3,27], 因而自然会问: 它在时空究竟如何变化? 是否亦遵守什么演化方程? 若是, 这种方程是什么形式? 十多年前, 作者[12~16]首次推导出了6N 维、6维和3维相空间的非平衡熵密度随时空变化的非线性演化方程, 预言了熵扩散的存在. 下面就给出这方面的结果.4.1 6N 维非平衡熵演化方程6N 维相空间的非平衡熵可定义为[7,11~16,27]ln00(,)()(,)d ()G G t S t k t S ρρρ=−Γ+∫X X X中国科学: 物理学 力学 天文学 2010年 第40卷 第12期14470d ,G S S =Γ+∫X (31)其中k 为Boltzmann 常数, 0ρ和0S 各为平衡态的系综几率密度和熵, 0ρ满足2000[,]0.H D tρρρ∂=+∇=∂q (6a)6N 维相空间的熵密度 0lnS k ρρρ=−X (32) 或 ln ()(,)(,)d d ,G S t k t t S ρρ=−Γ=Γ∫∫X X X (31a)ln (,)(,).S k t t ρρ=−X X X (32a) 本文所以采用(31)和(40)式而非(31a)和(40a)式作为非平衡熵的定义, 其理由将见后面章节(58a)和(96a)式的说明. 将(31)式两边对时间t 求偏导数并代入Liouville 扩散方程(6)和(6a), 得6N 维相空间的非平衡熵的变化率为000d ln 1d [()]d ,G st sd G S S t t k t t ρρρρρρσ∂∂=Γ∂∂⎧⎫⎡⎤⎛⎞∂∂⎪⎪=−+−Γ⎢⎥⎨⎬⎜⎟∂∂⎢⎥⎝⎠⎪⎪⎣⎦⎩⎭=−∇⋅+−Γ∫∫∫XX J J(33) 6N 维相空间的熵密度衡算方程为().s G st sd G S tσσ∂=−∇⋅+=−∇⋅++∂X X J J J X(34)于是可得6N 维相空间的非平衡熵密度演化方程 为[12~16]22() [(ln )],S S D S tD S S k ρρ∂=−∇⋅+∇∂+∇−∇q X q X XX X q XX(35)其中()[,]S H S −∇⋅= X X XX . 熵流密度,s st sd S D S =+=−∇X q X J J J X (36) 漂移熵流密度,stS =XJ X (37) 扩散熵流密度,sd D S =−∇q X J (38) 熵产生密度[10~13]ln ln 202[()].G kD DS S k ρσρρρρ⎛⎞=∇⎜⎟⎝⎠=∇−∇q q X q X(39)4.2 6维和3维非平衡熵演化方程同样, 6维相空间的非平衡熵可定义为v 110100(,)()(,)lnd ()d ,B B B f t S t k f t S f S S =−+=+∫∫x x x x x p(40)其中10()f x 和0B S 各为平衡态的单粒子约化几率密度和熵. 6维相空间的熵密度 v 1110(,)(,)ln ()f t S kf t f =−x x x p (41) 或v 11()(,)ln (,)d d ,B S t k f t f t S =−=∫∫x x x x p (40a)v 11(,)ln (,).S kf t f t =−x x p (41a) 将(40)式两边对时间t 求偏导数并代入单粒子约化几率密度方程(12)及其平衡态方程, 得6N 维相空间的非平衡熵的变化率为 v v 1101111010d ln 1d [()]d .B st sd B S S tt f f f f k t f f t σ∂∂=∂∂⎧⎫⎡⎤⎛⎞∂∂⎪⎪=−+−⎢⎥⎨⎬⎜⎟∂∂⎢⎥⎝⎠⎪⎪⎣⎦⎩⎭=−∇⋅++−∫∫∫q x J J J x p p x(42)6维相空间的熵密度衡算方程为v v 1(),st sd B S tσ∂==−∇⋅+++∂q J J J pp (43) 于是可得6维相空间的非平衡熵密度演化方程 为[12~16]()v v v v v v ln 11112211 (),S S D S tD f S S kf ∂==−∇⋅++∇∂⎡⎤+∇−∇⎣⎦q q q q v J pp p p p p(44)其中m =v p 为粒子速度, 1∇q 中的1q 为粒子的3维坐标向量q , 即1.∇=∇q q邢修三: 论非平衡态统计物理基本方程——兼论非平衡熵演化方程和熵产生率公式1448漂移熵流密度v ,st S =J v p (45) 扩散熵流密度v 1.sd D S =−∇q J p (46)两粒子相互作用位能引发的6维相空间的熵流密度v J p 满足v 1111120101210(,)()(,)()(,) (,,)1ln d ,()f t Nk f f f t f t f φ⎧−∇⋅=∇∇⎨⎩⎫⎡⎤⎪−∇+⎬⎢⎥⎪⎣⎦⎭∫q q p x J x x x x x x x x p p ⋅ (47)熵产生密度为[12,13]v v ln ln 11121110211[()].B f kDf f D f S S kf σ⎛⎞=∇⎜⎟⎝⎠=∇−∇q q q p p (48) 将方程(44)两边对3维动量空间积分, 得3维空间的非平衡熵密度演化方程为[12~16]v v 11112211()1 [(ln )]d ,VV V VS S D S tD f S S k f ∂=−∇⋅++∇∂+∇−∇∫q q q q C J p p p (49)其中v d V S S =∫p p 为3维空间熵密度, v d V =∫J J p p 为两粒子相互作用位能引发的3维空间的熵流密度, C 为熵流平均漂移速度.这里应该指出, 方程(35)中的∇q 有别于方程(49)和(44)中的1∇q , 因12(,,)N =q q q q 是一组向量, 而1q 仅是一个向量q .方程(35), (44)和(49)就是作者首次从理论上推导出的6N 维、6维和3维相空间的非平衡熵演化方程. 它们的形式相同, 揭示了非平衡熵密度随时间的变化率(左边)是由其在空间的漂移(流动)(右边第一项)、扩散(右边第二项)和产生(右边第三项)三者共同引起的. 这表明, 熵作为重要的广延物理量, 在非平衡统计热力学系统中, 其密度分布总是不均匀的、非平衡的、随时空变化的. 它的运动形式, 与质量、动量及内能相同, 既有漂移, 亦有典型的扩散. 即是说, 非平衡系统的熵总要从高密度区向低密度区扩散. 因为熵表示系统的无序度, 非平衡熵演化方程(35), (44)和(49)就表示非平衡系统的局域无序总是在产生、漂移和扩散. 熵产生(熵增加)、熵扩散、质量扩散、黏滞流和热传导, 都是宏观不可逆性或时间方向性的具体表现, 它们共同的微观起源则是粒子的随机扩散运动.非平衡熵演化方程(35), (44)和(49)描述了非平衡熵的演化规律和非平衡系统的演化过程, 在非平衡熵理论中起着核心作用, 其重要性将见于本文后面的5~8节. 这里先给予它一个简要概述. 等式右边第三项的熵增加, 给出了传统的熵增加定律一个简明统计公式, 即(55)和(58)式. 等式右边第二项的熵扩散的出现, 使人们认识到系统趋向平衡的过程就是由熵从其高密度区向低密度区扩散并最后导致整个系统熵密度达到均匀分布、总熵达到极大而完成的. 方程(44a)等式右边第四项的相互作用位能引发的熵变化, 揭示了内部相互吸引作用可能会引起熵减少, 其定量表达式就是(96)式. 这三项每一项都有其重要的物理意义. 至于等式右边第一项的漂移, 即开放系统的熵流, 它是现有理论所熟知的.原则上讲, 我们可由非平衡熵演化方程解得熵密度在时空的分布, 但由于方程(35), (44)和(49)是个非封闭的非线性偏微分方程, 严格的求解是较为困难的.5 熵产生率公式熵增加定律, 即熵表述的热力学第二定律, 是自然界一个基本定律. 它不仅在物理学, 而且在宇宙学、化学和生物学等领域都起着重要作用. 自建立以来, 虽经一百多年的研究, 迄今人们对它仍然很少了解. 它的微观物理基础是什么? 由哪几个物理量决定的? 可否如Boltzmann 熵公式ln S k W =一样由一个简明公式表示之? 这一直是非平衡态统计物理中待解决的一个中心课题. 近些年, 作者[15,16]导出了6N 维和6维相空间的一个熵产生率统计公式、即熵增加定律统计公式. 作为其应用, 我们利用此公式计算和讨论了一些实际非平衡态和定态物理课题.根据(39)和(48)式, 非平衡系统在6N 维和6维相空间的熵产生率, 即单位时间产生的熵的表达式为20d d ln d ,d i G G G S P kD t ρσρρ⎛⎞≡=Γ=∇Γ⎜⎟⎝⎠∫∫q (50)。
11----熵与非平衡状态

则
S f dQ f CV dT
如果系统的初态与终态i 压T 强相i 等T,则设一个等压可逆过
程,则
2021/4/9
S f dQ f CPdT
iT
iT
3
§11 熵与非平衡状态
如果系统的初态与终态温度相等,则可设一个等温
可逆过程。如果系统的初态经绝热不可逆达到终态,要 计算它的熵变必须设一个不绝热的可逆过程。计算熵差 的另一种方法是求熵的解析表达式,再将初态与终态态 参量的值代入解析式,则可求的熵差。
§11 熵与非平衡状态
非平衡态的熵:设想把处在非平衡态的系统分成许多部
分,使每一部分可近似认为处在平衡态,因而每一部分 的熵可以确定,整个系统的熵等于各部分地熵的总和。
下面证明系统初态或末态不是平衡态时,熵增加原 理仍然成立:
将系统分成几个小部分(k=1,2,3,...,n)设系统由初 态i经不可逆过程达到终态f后,我们令每一部分分别经 不绝热的可逆过程由终态fk返回到初态ik。
利用静流体系统在可逆过程中热力学的微分方程通
过数学推演可得到静流体系统各种平衡态性质的相互关 系。
一、特殊函数
特殊函数:在独立参量适当选择之下,只需用一个热力学
函数就可以把一个均匀系的平衡态性质完全确定。我们
称这个函数为特性函数。
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9
§1 特性函数与麦氏关系
热力学一、二定律在可逆过程的微分方程:
F
F
S(T ,V ) ( T )V , P(T ,V ) (V )T
如果已知F(T,V )的关系式,则由上式可以得到熵 S(T,V)和物态方程 P(T,V),再由F=E-TS,得到内能E(T,V):
E(T
,V
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中国科学: 物理学 力学 天文学2010年 第40卷 第12期: 1441 ~ 1460SCIENTIA SINICA Phys, Mech & Astron 引用格式: 邢修三. 论非平衡态统计物理基本方程——兼论非平衡熵演化方程和熵产生率公式. 中国科学: 物理学 力学 天文学, 2010, 40: 1441 ~ 1460《中国科学》杂志社SCIENCE CHINA PRESS评 述论非平衡态统计物理基本方程——兼论非平衡熵演化方程和熵产生率公式邢修三*北京理工大学物理系, 北京100081 *E-mail: xingxiusan@收稿日期: 2010-03-09; 接受日期: 2010-09-20摘要 该文综述了作者的研究成果. 十多年前, 作者提出了一个新的非平衡态统计物理基本方程以取代现有的Liouville 方程. 这就是6N 维相空间的随机速度型Langevin 方程或其等价的Liouville 扩散方程. 这个方程是时间反演不对称的. 它表明, 统计热力学系统内的粒子运动形式同时具有漂移扩散二重性, 统计热力学运动规律是由动力学规律和随机性速度二者叠加而成的, 既有确定性又有随机性, 因而有别于动力学系统内的粒子运动规律. 粒子的随机扩散运动正是宏观不可逆性的微观起源. 由这个基本方程出发, 求得了BBGKY 扩散方程链、Boltzmann 碰撞扩散方程和流体力学方程, 如质量漂移扩散方程、Naiver-Stokes 方程和热导方程等. 更重要的, 首次建立了6N 维、6维和3维相空间的非平衡熵密度随时空变化的非线性演化方程, 预言了熵扩散的存在. 这个熵演化方程在非平衡熵理论中起着核心作用. 它指明, 非平衡熵密度随时间的变化率是由其在空间的漂移、扩散和产生三者引起的. 进而由这个演化方程, 求得了6N 维和6维相空间的熵产生率公式、即熵增加定律公式, 论证了非平衡系统内部吸引力能导致熵减少而排斥力则引起另一种熵增加, 导出了熵减少率或另一种熵增加率的共同表达式, 给出了统一热力学退化和自组织进化的理论表达式, 阐明了趋向平衡的熵扩散机理. 作为应用, 还将这些熵公式用于计算和讨论了一些实际非平衡态和定态物理课题. 所有这些结果都是严格统一从新的基本方程推导出的, 未增补任何其他新假设.关键词 6N 维相空间随机速度型Langevin 方程, 漂移扩散二重性, 非平衡熵演化方程, 熵扩散, 熵产生率公式, 内部引力引起熵减少, 趋向平衡, 流体力学方程 PACS: 05.10.Gg, 05.20.-y, 05.40.-a, 05.70.Ln统计物理包含平衡态和非平衡态两部分. 平衡态统计物理, 经过一百多年的研究和完善, 迄今其概念和方法已臻成熟. 非平衡态统计物理, 其目的是想从大量微观粒子的运动规律出发研究和理解非平衡态宏观系统的运动性质和演化规律, 它作为一个独立活跃的学科广受重视, 仅是近四五十年之事, 目前仍处于发展阶段.自然界所有实际宏观热力学过程都是有方向性的或不可逆的, 而经典力学和量子力学所反映的物理规律都是可逆的, 因而在建立非平衡态统计物理时, 首先面临的难题就是不可逆性佯缪[1~3]: 为何微观动力学是可逆的而宏观统计热力学过程却是不可邢修三: 论非平衡态统计物理基本方程——兼论非平衡熵演化方程和熵产生率公式1442逆的? 这个矛盾自Boltzmann 以来一直困扰着很多物理学家. 它在现有统计物理中的具体表现为: 时间反演对称的Liouville 方程, 长期被认为是统计物理基本方程, 它与平衡态统计物理中微正则、正则和巨正则三个统计系综分布函数是协调的, 可用它来计算平衡态的熵. 然而, 当用它来推算和解释非平衡态宏观系统的不可逆性、熵增加定律和流体力学方程等时, 若不补充任何假设, 总不能给出正确结果[1~9], 甚至根本不可能简洁统一严格地给出各种正确结果. 不可逆性佯谬的起源究竟是什么? 是否因为统计热力学规律本质上有别于动力学规律? 若是, 两者究竟有何差别? 非平衡态统计物理是否有基本方程? 若有, 它是什么形式? 可否由它提供一个包括非平衡态和平衡态统一的理论框架? 流体力学方程如何从微观严格统一推导出? 非平衡熵是否遵守什么演化方程? 若是, 它又是什么形式? 熵产生率、即熵增加定律的微观物理基础是什么? 可否由一个简明公式描述之? 孤立系统的熵是否永远只增不减? 自然界是否会存在抵抗熵增加定律的某种熵减少力量? 若是, 它的微观动力学机理是什么? 数学表达式又是什么? 热力学退化和自组织进化可否统一? 如何统一? 趋向平衡过程是由什么机理引发完成的? 如何定量描述? 所有这些问题, 能否从一个新的基本方程出发统一解答之? 近十多年, 作者[10~18]围绕这些问题进行了新探索, 得到了摘要中列举的所有重要成果. 本文就是作者这些研究成果的综述, 文中最后结论部分的方块图则是这个综述的图解法概括.1 新的基本方程——6N 维相空间随机速度型Langevin 方程理论物理每个主要分支领域都有其基本方程, 如经典力学中的Newton 动力学方程, 量子力学中的Schrödiger 方程, 电动力学中的Maxwell 方程组等. 这些方程, 都有两个共同特点: 一是其基本性, 即它们是各自领域内基本物理规律浓缩成的数学表述, 是人们从实验出发经过假设得来的, 既不能从任何其他基本方程推导出, 也无法明确回答为什么是如此; 二是其主导性, 即它们主宰整个领域, 由它们出发不需再增补任何基本假设就可推导出本领域几乎全部有关物理定律, 广泛阐明和计算各种课题, 甚至还能给出某些预言. 基本方程是理论物理的灵魂、核心和框架. 作者相信, 非平衡态统计物理作为一个独立的主要学科, 亦应存在这种基本方程. 它究竟是什么形式, 则是我们在建立严格统一的非平衡态统计物理时待解决的核心课题. 如上所述, Liouville 方程, 长期被认为是统计物理基本方程, 是与6N 维相空间的Hamilton 动力学方程完全等价的, 是时间反演对称的, 用它推算和解释非平衡态统计热力学一些基本特性时, 总要引入某种假设, 而且不只一种假设. 事实上, 由于宏观量是相应的微观量的统计平均值, 若不增补任何假设, 从可逆的微观Liouville 方程不可能严格推导出任何不可逆的宏观运动方程. 与Newton 动力学方程、Schrödiger 方程及Maxwell 方程组等相比, 无论就其基本性或主导性来说, Liouville 方程作为统计物理基本方程, 都是不完满的. 为此作者认为, 与其在现有的基本方程的基础上再增补各种假设, 修修补补; 不如重新从浓缩基本物理规律着手, 一开始就把假设建立在新的基本方程上, 即是说, 假设一个反映非平衡态统计热力学基本规律的新方程作为非平衡态统计物理基本方程. 至于这个方程是否正确, 那就看非平衡态统计热力学的实验是否证明它具有上述基本性和主导性了. 什么是非平衡态统计热力学基本规律呢? 这就是: 自然界所有实际统计热力学过程都是有方向性的或不可逆的(简称统计热力学的时间方向性或不可逆性). 它实质上就是热力学第二定律的普遍表述, 是自然界宏观系统整体演化的一种基本规律. 正因此, 它就不可能还原成另一种基本规律——动力学规律或从它推导出, 更不应是动力学规律的近似结果. 动力学可逆性与热力学不可逆性的矛盾正是粒子个体运动规律与大量粒子群体宏观系统整体运动规律这两种基本规律本质上不同的表现. 正是根据基本方程应反映非平衡态统计热力学基本规律——时间方向性的思路, 十多年前, 邢修三[10~14]提出了一个时间反演不对称的新方程, 以取代现有的时间反演对称的Liouville 方程, 作为非平衡态统计物理基本方程. 这就是说: 我们假定: 统计热力学系统内粒子的运动规律遵守下述的6N 维相空间的随机速度型Langevin 方程 (,),,i i i i i iH t H =∇+⎧⎪⎨=−∇⎪⎩p q qηq p (1) 其中中国科学: 物理学 力学 天文学 2010年 第40卷 第12期1443(,)0,(,)(,)2()(),i i i j i i i ij j i t t t D t t δδ〈〉=⎧⎪⎨′′〈〉=−⎪⎩q q q q ηq ηq ηq q(2)()()()1212,, ,; , ,N N H H H H ===q p q q q p p p ……X 为系统的Hamilton 函数, (,)=q p X 为 6N 维相空间的状态向量, q 和p 为向量组, ()12,,N =q q q q …和=()12,,N p p p p …; i q 和i p 为第i 个粒子的广义坐标和动量, {}i j D D ==q q {}()i i i j i D δ=q q q q q {}()i j i D δq q q 为相空间坐标子空间的扩散矩阵, ()i i i D D ==q q q12()()()N D D D ===q q q 是三维坐标空间的粒子扩散矩阵, 其矩阵元素D ij =D ji 有6个. 它们既可以从理论上计算又可从实验上测量. 方程(1)表明, 在统计热力学系统内, 尽管作用于单个粒子的力是确定性的, 但粒子的广义速度却不再是确定性的, 而需额外增加一个随机项(,)i i t ηq . 换言之, 描述统计热力学系统内粒子运动规律的方程是由6N 维相空间的Hamilton 方程和随机性速度二者叠加而成的, 包含着确定性和随机性两方面, 因而有别于Hamilton 方程. 为何特别把方程(1)叫速度随机型Langevin 方程, 乃是因为它与物理学中通常的表达式不同[7,19], Langevin 方程中的随机项不是随机力, 而是随机速度. 后文将会看到, 若方程(1)不是随机速度型Langevin 方程, 而是通常的随机力型Langevin 方程, 即方程(1)中的随机速度由随机力取代, 则Liouville扩散方程(3)和(6)右边中的算符2∇q 应由2p ∇取代. 结果, 后文所有方程和公式、特别是方程(35), (44), (49), 方程(55), (58)和(19), (21), (26)等右边有扩散系数D的项中的算符∇q 和2∇q 都应由p ∇和2p ∇取代. 这就意味着熵产生、熵扩散、质量扩散、热导和黏滞流等都将发生于动量空间, 而不是坐标空间. 显然, 这是与实验不符的.正如Liouville 方程等价于6N 维相空间的Hamilton 方程, 容易证明[20], 根据Fokker-Planck 规则, 与6N 维相空间随机速度型Langevin 方程(1)等价的几率密度演化方程为[10~14]1()()2()tD D t ρρρρρ∂⎡⎤=−⋅∇+∇⋅∇⋅−∇⋅⎢⎥∂⎣⎦=−∇⋅X q q q XX X1[,]()(),2H D D ρρρ⎡⎤=+∇⋅∇⋅−∇⋅⎢⎥⎣⎦q q q (3)其中 (,),[,],H ρρρ=∇−∇−∇⋅=−⋅∇=p qX X X X ()H H X (4)()1(),2t D D ρρ∇⋅=+∇⋅−q qX X (5)当0D ∇⋅=q 时, 则方程(3)变为[,]:,D tρρρ∂=+∇∇∂q q H (6) 其中1212(,)(,,)(,,,;,,,;)N N t t t ρρρρ===X q p q q q p p p 为系综几率密度. 方程(3)可叫Liouville 扩散方程. 我们就假定方程(1)或(3)为非平衡态统计物理基本方程. 与Liouville 方程相比, 这个方程在坐标子空间多了个随机扩散项, 它表示在统计热力学系统内, 粒子在相空间不仅有漂移运动, 且在其坐标子空间同时有随机扩散运动, 因而微观上就是时间反演不对称的, 反映了统计热力学过程的不可逆性. 漂移运动, 是可逆动力学特性的反映; 随机扩散运动, 则是宏观时间方向性的微观起源. 即是说, 热力学不可逆性是粒子微观随机性的宏观表现. 粒子运动的漂移扩散二重性表明: 统计热力学运动规律既受动力学规律制约, 同时又具有随机过程特性. 动力学和随机性, 两者似乎都是基本的, 彼此同时存在而不太可能相互归化.应该强调指出, 将速度随机性引入统计物理基本规律、提出把6N 维相空间的随机速度型Langevin 方程(1)或其等价的Liouville 扩散方程(3)作为统计物理基本方程, 仅是一个基本假设. 本文下面就会看到, 正是仅仅因为有了这个基本假设, 它既克服了Liouville 方程的不完满, 又避免了从通常的Langevin 方程出发[7,19]而无法直接导出动理学方程和流体力学方程的缺点. 我们不仅导出了流体力学方程, 进而还首次得到了6N 维、6维和3维非平衡熵演化方程, 预言了熵扩散的存在, 给出了熵增加定律公式和熵减少率公式, 阐明了趋向平衡的熵扩散机理, 统一了热力学退化和自组织进化. 到目前为止, 尚未见本领域任何其他理论仅仅从一个基本假设出发就能严格统一得到这么多重要结果. 至于为何要用白噪声, 理由是简化计算.顺便指出, 从数学上看, Liouville 扩散方程(3)和邢修三: 论非平衡态统计物理基本方程——兼论非平衡熵演化方程和熵产生率公式1444(6)实际上就是6N 维相空间的一种特殊的Fokker- Planck 方程, 而当粒子的相互作用和外力可略去时, 方程(12)则变成三维空间的Smoluchowski 型的Fokker-Planck 方程. 它正是下面5节熵产生率公式中各例题的一个理论基础.还需指出, 提出统计热力学系统内粒子的运动规律遵守随机速度型Langevin 方程(1), 并不排斥通常的Brown 粒子的运动规律遵守随机力型Langevin 方程, 因为这两者的物理意义并不相同.为了肯定方程(1)的现实意义, 我们来看一个实际模型: 醉汉实际行走模型. 一个醉汉沿城市街道行走, 他从一个路口进入某条路走一段路程, 到另一个路口再进入另一条路走另一段路程. 如此不断重复. 因为每一个路口都有多条路可进入, 醉汉进入某条路的速度是随机性的; 但一旦进入了某条路, 醉汉在这条路中的速度就是确定性的. 这样, 醉汉实际行走模型揭示了醉汉的空间运动形式是由确定性速度和随机性速度二者叠加而成. 方程(1)描写的正是这种运动形式. 当方程(1)中的确定性速度为零时, 它就变成典型的随机行走模型的表达式[1,2]. 这里的速度随机性来自由同一路口可能进入多条路, 使得醉汉的速度在行走过程中于某点(路口)突发随机性变化. 这里再次指出, 通常的随机行走模型, 当它作为非平衡态统计物理过程由动力学变量的方程描述时, 这个方程正是方程(1)中确定性部分为零的随机速度型Langevin 方程. 统计热力学系统中的粒子为何出现类似的速度随机性? 目前并不完全清楚. 实际上, 一个玻璃杯跌碎成很多块、一个重原子核裂变成两块等, 都存在类似的随机性. 我们既不知这些随机性的各自起因, 更不知它们是否有共同的更本质的起因. 然而, 可以肯定: 所有上述统计热力学过程、醉汉实际行走过程、玻璃杯跌碎过程、原子核裂变过程的不可逆性都是由随机性引起的. 随机性是所有这些过程的不可逆性的共同起源.根据随机理论[21], 可定义系综几率密度随时间的总变化率为 d d 11 ()(),2t tt D D t ρρρρρρρρ∂=+⋅∇∂∂⎛⎞⎡⎤=++∇⋅⋅∇−∇⋅∇⋅⎜⎟⎣⎦∂⎝⎠X q X q q X X (7)将方程(3)代入方程(7), 则有()[()]d :().d D D t ρρρρρ∇⋅∇⋅=∇∇−q q q q (8) 由方程(8)可知, 在非平衡态, (d )0,t ρ≠ 即系综几率密度在运动中不稳定, 它将要在相空间的坐标子空间扩散, 直至达到平衡态(d )0t ρ=为止, 因而反映了不可逆性是非平衡过程所普遍固有的基本特性.2 BBGKY 扩散方程链如所周知, 由Liouville 方程可导出BBGKY 方程链[2,3], 同样, 由Liouville 扩散方程(6)亦可导出BBGKY 扩散方程链[11,13]. 实际上, 这仅需将方程(6)中的扩散项:D ρ∇∇q q 变成约化项加于BBGKY 方程链就成.此后, 我们假设0,D ∇⋅=q 即粒子的扩散矩阵D 与坐标q 无关. 引入S 个粒子的约化几率密度1211212(,,,)(,)d d ,(,,,)d d d 1,s N s s s f t t f t ρ+==∫∫∫x x x X x x x x x x x x s s其中(,)i i i q p =x , i q 和i p 为粒子i 的广义坐标和动量. 可以证明:1121(:)(,)d d (:)(,,,),i i s NS s s i D t D f t ρ+=∇∇=∇∇∫∑q qX x x q q x x x(9)将(9)式加于BBGKY 方程链, 即得约化几率密度12(,,,)s s f t x x x 的约化方程链如下:,1111211121()() (,,,)d (:)(,,,),i i i i Sss s i S i s s s S s s i f H f N S t f t D f t φ+=+++=∂+=−∇∂⎡⎤⋅∇⎣⎦+∇∇∑∫∑q q x x x x x x x q p(10)其中11.i i i SSi s i ik i k H m φ==⎡⎤⎛⎞=−−+∇⋅∇−⋅∇⎢⎥⎜⎟⎝⎠⎣⎦∑∑q p q p F (11)i F 为系统的外力, ()i k ik i k φφφ==−q q q q 为两个粒子间的相互作用位能.在方程链(10)式中, 最有用的是单粒子和双粒子约化几率密度11(,)(,,)f t f t =x q p 和212(,,)f t =x x21122(,;,;)f t q p q p 的方程:中国科学: 物理学 力学 天文学 2010年 第40卷 第12期1445112111(,) ()(,,)d (:)(,),f t t m N f t D f t φ∂⎡⎤+⋅∇+⋅∇⎢⎥∂⎣⎦=∇⋅∇+∇∇∫q p q qq p q q p F x x x x x (12)1131223211221211212122312332121212212()() (,,,)d :()(,,),()()(,,)N f t D f t t m m f t φφφφ⎡−⎢⎣⎤−⎥⎦⎡⎤=∇⋅∇+∇⋅∇⎣⎦×+∇∇+∇∇∂+⋅∇+⋅∇+∇⋅∇∂+∇⋅∇∫q q q q q q q q q q q p q q q p q q q q p p x x x x x x p p F F x x 其中qq D D =为粒子在三维空间的扩散矩阵.与BBGKY 方程链相比, 方程链(10), (12)和(13)多了个扩散项, 因而是时间反演不对称的, 可称之谓BBGKY 扩散方程链. 方程(12)可约化为动理学方程. 对于稀薄气体, 利用分子混沌假设[2,3]2121112(,,)(,)(,).f t f t f t =x x x x (14)由于方程(12)左边和右边第一项变为Boltzmann 方程, 故方程(12)可变为2111(,,)(,,)(,)[(,,)(,,) (,,)(,,)]d d ,f t t m D f t f t f t f t f t σθΩ∂⎡⎤+⋅∇+⋅∇⎢⎥∂⎣⎦′′=∇+−∫q p qp F q p q p q p q p q p q p p ɡɡ (15)方程(15)可称为Boltzmann 碰撞扩散方程. 碰撞是在动量空间, 扩散是在坐标空间, 故它描述了粒子分布在动量空间和坐标空间的演化(从此假设扩散系数D 为纯量).若气体处于空间均匀态, 即(,,)(,)f t f t =q p p 与粒子坐标q 无关, 则由于2(,)0,D f t ∇=q p 方程(15)就还原为Boltzmann 碰撞方程. 这种情况下, 由其平衡态解就可得Maxwell 分布.应该指出, 因为方程(15)描述的运动规律中具有随机性, 故由它得不到通常的碰撞不变量. 当任何一个粒子与另外某个粒子发生漂移碰撞时, 它同时亦会与粒子系统发生扩散碰撞. 后者是耗散动量和能量的耗散过程, 因而这个方程通常的碰撞不变量受到破坏. 然而, 包括漂移和扩散的总质量、动量和能量守恒定律仍是有效的. 若对于稀薄气体一开始就考虑可将扩散项略去, 则方程(15)就是Boltzmann 碰撞方程而非Boltzmann 碰撞扩散方程. 这样, 上述讨论就多余了. 3 流体力学方程如何从微观动理学严格导出宏观流体力学方程? 这是迄今未完全解决的重要课题. 虽然从Boltzmann 方程的近似结果可求得Navier-Stokes 方程, 但流体并不都是稀薄气体, Boltzmann 方程并不适用. 我们现在就从BBGKY 扩散方程(12)和(13)来简洁地推导出流体力学方程.我们知道, 从BBGKY 方程已推导出质量衡算方程为[2,3]()0,tρρ∂+∇⋅=∂C (16) 这里,q ∇=∇ (,)t ρρ=q 为流体质量密度, =C (,)t C q 为流体平均速度. 已推导出流体动量衡算方程为[2,3]()(),P tρρρ∂+∇⋅+=∂C CC F (17) 其中P 为压力张量. 已推导出流体内能衡算方程为[3,4] ()():,q u u P tρρ∂+∇⋅+=−∇∂C J C (18) 其中(,)u u t =q 为流体内能密度, q J 为热流.为了推导出流体力学方程, 仅需将方程(12)和(13)右边的扩散项化成流体项加于相应的方程(16)~(18), 就得[11,13].3.1 流体质量演化方程2(),D tρρρ∂+∇⋅=∇∂C (19) 这个方程描述了流体质量密度的变化率是由漂移(流动)和扩散两项引起的, 可叫质量漂移扩散方程. 它可写成质量密度连续方程.(),D tρρρ∂=−∇⋅=−∇⋅−∇∂j C (19a) 其中j 为质量密度流.当扩散项可略去时, 方程(19)就变为方程(16). 当漂移项可略去时, 方程(19)就变为通常的扩散方程2,D tρρ∂=∇∂ (20) (13)邢修三: 论非平衡态统计物理基本方程——兼论非平衡熵演化方程和熵产生率公式14463.2 流体动量演化方程2()()().P D tρρρρ∂+∇⋅+=+∇∂C CC F C (21) 由方程(21)减去C 乘方程(19)两边, 得2() (2ln )Pt ρρρηρνρ∂+⋅∇+∇⋅∂=+∇+∇⋅∇C C F C C C (22) 或21() [(2ln )],Ptv v ρρ∂+⋅∇+∇⋅∂=∇+∇⋅∇C C C C C(23)其中黏滞系数,D ηρ= (24)运动黏滞系数/,v D ηρ== (25) 方程(23)为广义Navier-Stokes 方程(0=F ). 它与通常的Navier-Stokes 方程相比, 多了个附加项[(2ln )],v ρ∇⋅∇C 它是由质量密度梯度ρ∇引起的.当0,ρ∇= 方程(23)就变为通常的Navier-Stokes 方程. (24)式给出了黏滞系数η与扩散系数D 的关系式. (25)式则说明运动黏滞系数ν与扩散系数D 相等.3.3 流体内能演化方程2T ()():()():(),q u u tP D u D ρρρρ∂+∇⋅+∂=−∇+∇+∇∇C J C C C (26)由方程(26)减去u 乘方程(19)两边, 得2T () :():() (2)uu tP D u D D uρρρρρ∂+⋅∇+∇⋅∂=−∇+∇+∇∇+∇⋅∇q C J C C C (27)或2T 11(): ():()(2ln )().q u u P D u t D D u ρρρ∂+⋅∇+∇⋅=−∇+∇∂+∇∇+∇⋅∇C J C C C (28)引入局域温度(,)T T t =q 与变换式u t ∂∂=()V C T t ∂及,V u C T ∇=∇ 代入方程(28), 得流体局域温度演化方程21()q V VT T T t C C λρρ∂+⋅∇+∇⋅=∇∂C J T ():()(2ln )(),VDD T C ρ+∇∇+∇⋅∇C C (29) 其中V C 为单位质量的定容比热, 而V C D λρ= (30) 为热导系数. 将方程(19),(21),(26)与方程(16)~(18)相比, 可见本文推导出的流体力学方程组中, 既存在质量流动项()ρ∇⋅C , 动量流动项()ρ∇⋅CC 和内能流动项()u ρ∇⋅C , 同时还存在质量扩散项2D ρ∇, 动量扩散项2()D ρ∇C 和内能扩散项2()():D u D ρρ∇+∇CT ().∇C 由方程(21)和(23)可见, 流体黏滞性是由动量扩散引起的, 从而简洁严格地导出了广义Navier-Stokes 方程. 质量扩散、黏滞流和热传导都是不可逆的耗散过程, 它们都与随机性密切相关. 流体力学方程组(19), (23), (28)和(29)的时间反演不对称性正反映了这些过程的不可逆性.4 非平衡熵演化方程熵是物理学中极为重要的概念和物理量. 熵变化指明宏观非平衡物理系统的演化方向. 虽然人们对熵和熵增加定律已有广泛研究[5,22~28], 但对于非平衡熵的一些主要性质, 迄今并不太了解. 从微观统计理论角度看, 在整个熵领域, 长期以来, 我们仅有一个给总熵做出微观统计解释的Boltzmann 熵公式, 却没有什么描述非平衡熵变化的统计方程和公式. 这正是有待探索解决的. 如前所述, 非平衡态统计热力学系统中的质量、能量和动量不仅有其衡算方程, 而且都遵守随时空变化的演化方程, 如扩散方程、热导方程和Navier-Stokes 方程. 非平衡熵, 我们早知其衡算方程[3,27], 因而自然会问: 它在时空究竟如何变化? 是否亦遵守什么演化方程? 若是, 这种方程是什么形式? 十多年前, 作者[12~16]首次推导出了6N 维、6维和3维相空间的非平衡熵密度随时空变化的非线性演化方程, 预言了熵扩散的存在. 下面就给出这方面的结果.4.1 6N 维非平衡熵演化方程6N 维相空间的非平衡熵可定义为[7,11~16,27]ln00(,)()(,)d ()G G t S t k t S ρρρ=−Γ+∫X X X中国科学: 物理学 力学 天文学 2010年 第40卷 第12期14470d ,G S S =Γ+∫X (31)其中k 为Boltzmann 常数, 0ρ和0S 各为平衡态的系综几率密度和熵, 0ρ满足2000[,]0.H D tρρρ∂=+∇=∂q (6a)6N 维相空间的熵密度 0lnS k ρρρ=−X (32) 或 ln ()(,)(,)d d ,G S t k t t S ρρ=−Γ=Γ∫∫X X X (31a)ln (,)(,).S k t t ρρ=−X X X (32a) 本文所以采用(31)和(40)式而非(31a)和(40a)式作为非平衡熵的定义, 其理由将见后面章节(58a)和(96a)式的说明. 将(31)式两边对时间t 求偏导数并代入Liouville 扩散方程(6)和(6a), 得6N 维相空间的非平衡熵的变化率为000d ln 1d [()]d ,G st sd G S S t t k t t ρρρρρρσ∂∂=Γ∂∂⎧⎫⎡⎤⎛⎞∂∂⎪⎪=−+−Γ⎢⎥⎨⎬⎜⎟∂∂⎢⎥⎝⎠⎪⎪⎣⎦⎩⎭=−∇⋅+−Γ∫∫∫XX J J(33) 6N 维相空间的熵密度衡算方程为().s G st sd G S tσσ∂=−∇⋅+=−∇⋅++∂X X J J J X(34)于是可得6N 维相空间的非平衡熵密度演化方程 为[12~16]22() [(ln )],S S D S tD S S k ρρ∂=−∇⋅+∇∂+∇−∇q X q X XX X q XX(35)其中()[,]S H S −∇⋅= X X XX . 熵流密度,s st sd S D S =+=−∇X q X J J J X (36) 漂移熵流密度,stS =XJ X (37) 扩散熵流密度,sd D S =−∇q X J (38) 熵产生密度[10~13]ln ln 202[()].G kD DS S k ρσρρρρ⎛⎞=∇⎜⎟⎝⎠=∇−∇q q X q X(39)4.2 6维和3维非平衡熵演化方程同样, 6维相空间的非平衡熵可定义为v 110100(,)()(,)lnd ()d ,B B B f t S t k f t S f S S =−+=+∫∫x x x x x p(40)其中10()f x 和0B S 各为平衡态的单粒子约化几率密度和熵. 6维相空间的熵密度 v 1110(,)(,)ln ()f t S kf t f =−x x x p (41) 或v 11()(,)ln (,)d d ,B S t k f t f t S =−=∫∫x x x x p (40a)v 11(,)ln (,).S kf t f t =−x x p (41a) 将(40)式两边对时间t 求偏导数并代入单粒子约化几率密度方程(12)及其平衡态方程, 得6N 维相空间的非平衡熵的变化率为 v v 1101111010d ln 1d [()]d .B st sd B S S tt f f f f k t f f t σ∂∂=∂∂⎧⎫⎡⎤⎛⎞∂∂⎪⎪=−+−⎢⎥⎨⎬⎜⎟∂∂⎢⎥⎝⎠⎪⎪⎣⎦⎩⎭=−∇⋅++−∫∫∫q x J J J x p p x(42)6维相空间的熵密度衡算方程为v v 1(),st sd B S tσ∂==−∇⋅+++∂q J J J pp (43) 于是可得6维相空间的非平衡熵密度演化方程 为[12~16]()v v v v v v ln 11112211 (),S S D S tD f S S kf ∂==−∇⋅++∇∂⎡⎤+∇−∇⎣⎦q q q q v J pp p p p p(44)其中m =v p 为粒子速度, 1∇q 中的1q 为粒子的3维坐标向量q , 即1.∇=∇q q邢修三: 论非平衡态统计物理基本方程——兼论非平衡熵演化方程和熵产生率公式1448漂移熵流密度v ,st S =J v p (45) 扩散熵流密度v 1.sd D S =−∇q J p (46)两粒子相互作用位能引发的6维相空间的熵流密度v J p 满足v 1111120101210(,)()(,)()(,) (,,)1ln d ,()f t Nk f f f t f t f φ⎧−∇⋅=∇∇⎨⎩⎫⎡⎤⎪−∇+⎬⎢⎥⎪⎣⎦⎭∫q q p x J x x x x x x x x p p ⋅ (47)熵产生密度为[12,13]v v ln ln 11121110211[()].B f kDf f D f S S kf σ⎛⎞=∇⎜⎟⎝⎠=∇−∇q q q p p (48) 将方程(44)两边对3维动量空间积分, 得3维空间的非平衡熵密度演化方程为[12~16]v v 11112211()1 [(ln )]d ,VV V VS S D S tD f S S k f ∂=−∇⋅++∇∂+∇−∇∫q q q q C J p p p (49)其中v d V S S =∫p p 为3维空间熵密度, v d V =∫J J p p 为两粒子相互作用位能引发的3维空间的熵流密度, C 为熵流平均漂移速度.这里应该指出, 方程(35)中的∇q 有别于方程(49)和(44)中的1∇q , 因12(,,)N =q q q q 是一组向量, 而1q 仅是一个向量q .方程(35), (44)和(49)就是作者首次从理论上推导出的6N 维、6维和3维相空间的非平衡熵演化方程. 它们的形式相同, 揭示了非平衡熵密度随时间的变化率(左边)是由其在空间的漂移(流动)(右边第一项)、扩散(右边第二项)和产生(右边第三项)三者共同引起的. 这表明, 熵作为重要的广延物理量, 在非平衡统计热力学系统中, 其密度分布总是不均匀的、非平衡的、随时空变化的. 它的运动形式, 与质量、动量及内能相同, 既有漂移, 亦有典型的扩散. 即是说, 非平衡系统的熵总要从高密度区向低密度区扩散. 因为熵表示系统的无序度, 非平衡熵演化方程(35), (44)和(49)就表示非平衡系统的局域无序总是在产生、漂移和扩散. 熵产生(熵增加)、熵扩散、质量扩散、黏滞流和热传导, 都是宏观不可逆性或时间方向性的具体表现, 它们共同的微观起源则是粒子的随机扩散运动.非平衡熵演化方程(35), (44)和(49)描述了非平衡熵的演化规律和非平衡系统的演化过程, 在非平衡熵理论中起着核心作用, 其重要性将见于本文后面的5~8节. 这里先给予它一个简要概述. 等式右边第三项的熵增加, 给出了传统的熵增加定律一个简明统计公式, 即(55)和(58)式. 等式右边第二项的熵扩散的出现, 使人们认识到系统趋向平衡的过程就是由熵从其高密度区向低密度区扩散并最后导致整个系统熵密度达到均匀分布、总熵达到极大而完成的. 方程(44a)等式右边第四项的相互作用位能引发的熵变化, 揭示了内部相互吸引作用可能会引起熵减少, 其定量表达式就是(96)式. 这三项每一项都有其重要的物理意义. 至于等式右边第一项的漂移, 即开放系统的熵流, 它是现有理论所熟知的.原则上讲, 我们可由非平衡熵演化方程解得熵密度在时空的分布, 但由于方程(35), (44)和(49)是个非封闭的非线性偏微分方程, 严格的求解是较为困难的.5 熵产生率公式熵增加定律, 即熵表述的热力学第二定律, 是自然界一个基本定律. 它不仅在物理学, 而且在宇宙学、化学和生物学等领域都起着重要作用. 自建立以来, 虽经一百多年的研究, 迄今人们对它仍然很少了解. 它的微观物理基础是什么? 由哪几个物理量决定的? 可否如Boltzmann 熵公式ln S k W =一样由一个简明公式表示之? 这一直是非平衡态统计物理中待解决的一个中心课题. 近些年, 作者[15,16]导出了6N 维和6维相空间的一个熵产生率统计公式、即熵增加定律统计公式. 作为其应用, 我们利用此公式计算和讨论了一些实际非平衡态和定态物理课题.根据(39)和(48)式, 非平衡系统在6N 维和6维相空间的熵产生率, 即单位时间产生的熵的表达式为20d d ln d ,d i G G G S P kD t ρσρρ⎛⎞≡=Γ=∇Γ⎜⎟⎝⎠∫∫q (50)。