- •Кафедра физики
- •Элементы статистической физики
- •Введение
- •Микро- и макропараметры
- •Флуктуации
- •Броуновское движение
- •3. Плотность потока физических величин
- •Величина потока
- •Физический смысл плотности потока импульса
- •4 Понятие вероятности
- •Многокомпонентные случайные величины
- •Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •1.Теорема сложения вероятностей
- •2. Теорема умножения вероятностей
- •Условие нормировки
- •5. Формальные задачи статистики
- •6. Термодинамическое равновесие. Распределение Гиббса
- •7. Распределения Максвелла
- •Среднее значение компоненты скорости
- •Среднее значение квадрата компоненты скорости
- •Распределение Максвелла для модуля скорости.
- •9. Основное уравнение кинетической теории газов
- •10. Уравнение состояния идеального газа. Закон равнораспределения Больцмана
- •Количество вещества
- •11. Чёрное излучение.
- •12. Функции распределения в квантовой механике
- •Контрольные тестовые вопросы и упражнения для самоподготовки
- •Библиографический список
- •Оглавление
7. Распределения Максвелла
Случайные величины могут быть как скалярными, так и векторными. В последнем случае мы имеем дело с несколькими проекциями в зависимости от размерности соответствующего пространства. Мы будем рассматривать в простейшем случае только статистически независимые значения проекций.
Вектор скорости имеет три декартовы координаты vx, vy, vz. Функции распределения для них по виду совершенно одинаковы. Модуль скорости связан с проекциями стандартной формулой:
|
(7.1) |
Тогда для среднего значения получаем очевидное соотношение:
(7.2) |
Но поскольку все координатные оси совершенно эквивалентны, мы можем записать:
(7.3) |
Таким образом, среднеквадратичное значение модуля скорости может быть выражено через одно из среднеквадратичных значений проекции скорости (все равно какой), например:
(7.4) |
Распределение Максвелла для компонент скорости
Элементарная вероятность значения проекции скорости дается стандартной формулой:
(7.5) |
Функция распределения вероятности имеет следующий вид:
( 7.6) |
Это сразу следует из распределения Гиббса.
Здесь m - масса микрочастицы (молекулы), k - постоянная Больцмана, Т - абсолютная температура. Распределение такого типа, когда в показателе экспоненты стоит квадрат случайной величины, носит название гауссовского. Обратим также внимание, что в показателе экспоненты стоит отношение кинетической энергии, соответствующей проекции скорости к величине кТ.
Для практических расчетов с использованием этой формулы очень неудобно каждый раз выписывать комбинации постоянных параметров. А кроме того, опыт показывает, что указанные комбинации параметров вообще плохо запоминаются студентами. Поэтому часто просто вводят единое обозначение для характерной комбинации параметров. И тогда функция распределения выглядит несколько проще:
(7.7) |
Функция распределения должна удовлетворять условию нормировки:
(7.8) |
Здесь возникает несобственный интеграл (интеграл Пуассона) типа:
(7.9) |
Нетрудно проверить, что условие нормировки выполняется.
Сразу же отметим, что практическая работа с функциями распределения всегда связана с вычислением интегралов. При этом слово «вычисление» не совсем точное. Здесь задача заключается не в том, чтобы заниматься вычислением интегралов в математическом смысле этого слова, а в том, чтобы найти значение соответствующего интеграла в таблицах. Многие интегралы довольно стандартные, но, в принципе, могут встретиться и такие, которые выражаются через так называемые специальные функции, или встречаются и такие, которые вообще не берутся, и их следует находить методом числовых расчетов.
Но работа с таблицами достаточно проста и стандартна, и студенты должны уметь ее делать. Кроме того, есть несколько стандартных приемов преобразования вида интеграла путем замены переменных, а также получение новых интегралов путем преобразования старых.
Так, например, если продифференцировать обе части написанного выше интеграла по переменной , то получается новый интеграл вида:
(7.10) |
Выпишем теперь некоторые стандартные значения параметров, наиболее часто используемые в различных типах тестов,