- •1. Основные положения статистической термодинамики
- •1.1. Понятия и начала феноменологической термодинамики.
- •1.2. Микроскопическое (механическое) описание классических систем.
- •1.3. Особенности представления квантовых систем
- •1.4. Вероятность нахождения системы в элементе фазового пространства. Метод ансамблей Гиббса.
- •1.5. Макроскопические величины как фазовые средние
- •1.6. Распределение в системах с постоянным числом частиц
- •1.6.2. Распределения Гиббса.
- •1.6.3. Квазиклассическое приближение.
- •1.7. Свойства распределения Гиббса
- •1.8. Большое каноническое распределение Гиббса
- •2. Статистика идеального газа
- •2.1. Идеальный газ как модель статистической системы
- •2.2. Распределение Максвелла
- •2.3. Столкновения молекул со стенкой сосуда. Давление
- •2.4. Характерные величины идеального газа
- •2.5. Столкновение молекул между собой
- •2.6. Длина свободного пробега
- •2.7. Идеальный газ во внешнем поле
- •2.8. Число и функция состояний идеального газа
- •2.9. Классическая теория теплоемкости газа двухатомных молекул
- •2.10. Квантовая теория теплоемкости газа двухатомных молекул
- •2.11. Распределения в квантовых системах
- •3. Законы термодинамики
- •3.1. Статистическое обоснование первого начала термодинамики
- •3.2. Второе начало термодинамики
- •3.3. Вечный двигатель второго рода. Максимальная работа процессов
- •3.4. Полезная работа тепловых машин
- •3.5. Метод термодинамических потенциалов
- •3.6. Термодинамические коэффициенты. Критерии устойчивости равновесия
- •3.7. Статистическое вычисление термодинамических величин
- •3.8. Третье начало термодинамики (теорема Нернста)
- •3.9. Применения термодинамики
- •4. Статистика сложных систем.
- •4.1. Модель кристаллического твердого тела. Уравнение движения атомов
- •4.2. Дисперсионное уравнение нормальных колебаний кристалла
- •4.3. Кристалл как система линейных гармонических осцилляторов
- •4.4. Статистическая сумма и энергия кристалла (в гармоническом приближении)
- •4.5. Теория теплоемкости Дебая
- •4.6. Электронный газ в металлах
- •4.7. Зависимость энергии электрона от волнового вектора. Эффективная масса
- •4.8. Теория парамагнетизма. Природа и характеристики магнетизма.
- •4.9. Равновесное излучение.
- •4.10. Системы с кулоновским взаимодействием частиц.
- •5. Теория малых флуктуаций
- •5.1. Определение и значение флуктуаций
- •5.2. Мера вероятности и масштаб флуктуаций
- •5.3. Флуктуации термодинамических величин в однородной среде
- •5.4. Предельная чувствительность измерительных приборов
- •5.5. Рассеяния света флуктуациями
- •6. Элементы теории физической кинетики
- •6.1. Определения и характеристики необратимых процессов
- •6.2. Теория стационарных процессов в газе свободных электронов
- •6.3. Газокинетическое уравнение Больцмана
- •6.4. Приближение времени релаксации
- •Раздел 2
- •Раздел 2
- •Раздел 3
- •Раздел 4
- •Раздел 5
- •Раздел 6
- •Список Литературы
1.5. Макроскопические величины как фазовые средние
Каждому макроскопическому состоянию системы соответствует свое, но всегда достаточно большое число микросостояний. Рассматривая последние как набор массовых однородных событий, можно ввести для них функцию распределения. Все фазовое пространство образует полный набор случайных микросостояний. Любая физическая величина есть функция микроскопических переменных , которые зависят от времени:
.
Поэтому также непрерывно изменяется со временем. Однако в любом физическом эксперименте измеряются не мгновенные значения физических величин, а (благодаря применению макроскопических приборов) усредненные по времени значения. Чтобы измерить физический параметр прибором, требуется некоторое время , за который система, проходя через соответствующие микросостояния, опишет в фазовом пространстве определенный отрезок траектории. Для нахождения среднего значения параметра , необходимо усреднить его значения по времени:
. (1.45)
|
Это означает, что нужно усреднить только по той части фазового пространства, которая содержит точки (различные микроскопические системы), соответствующие траектории системы за время (рис. 1.4). Но взять интеграл (1.45) в общем случае невозможно, так как неизвестны микроскопических параметров , т.е. невозможно |
Рис. 1.4. |
проследить за всеми временными изменениями микросостояний. Поэтому в статистической физике предлагается физические параметры определять как фазовые средние, т.е. вычислять средние значения по времени не для одной системы, а брать средние значения по фазовому ансамблю систем, отражающих эволюцию состояний исходной, в один и тот же момент времени. Допускается, что наблюдаемые на опыте физические величины могут быть найдены как средние значения, вычисленные по множеству допустимых микросостояний. Таким путем и идет статистическая термодинамика.
Любая физическая (макроскопическая) величина может быть найдена через функцию распределения как среднее значение по всему фазовому ансамблю в виде:
. (1.46)
При этом предполагается, что фазовые средние должны быть равны средним по времени , которые определяются из опыта.
Предположение о тождественности средних по времени и средних по пространству до сих пор не имеет общего доказательства и носит название эргодической гипотезы. Сама задача доказательства тождественности обоих типов средних представляет в современной статистической физике, так называемую эргодическую проблему. Однако в ряде случаев эргодическая гипотеза имеет как опытное, так и теоретическое подтверждение. Так точка в фазовом пространстве, изображающая состояние линейного осциллятора, с течением времени перемещается по эллипсу (Рис. 1.2). За период изобразительная точка опишет полный эллипс, и средние по времени необходимо брать по всей замкнутой фазовой траектории. С другой стороны, ансамбль систем, отражающих состояние осциллятора за период, представлен точками, лежащими на эллипсе. Для получения средних по ансамблю необходимо взять интеграл по тому же самому эллипсу. Ясно, что в этом конкретном случае оба способа вычисления дадут один и тот же результат.
Итак, любой макроскопический параметр согласно эргодической гипотезе можно определить как среднее значение этого параметра по всему фазовому пространству, в котором вероятности различных микросостояний задаются определенной функцией распределения .