WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 8 | 9 || 11 | 12 |   ...   | 31 |

Вычислим заблаговременно интеграл exp(-mv2/2kT)v2d(v2/2) = (1/2)(2kT/m)2 e-y y dy = (1/2) (2kT/m)0 При преобразованиях использованы: mv2/2kT = y, e-y y dy = =4 (m/2kT)3/2(1/2) (2kT/m)2 = (8kT/m)1/2.

Найдем наиболее вероятную скорость (как экстремум функции) d(v)/dv = d[4(m/2kT)3/2 v2 exp(-mv2/2kT)]/dv = = 4(m/2kT)3/2[2v exp(-mv2/2kT) + v2(-mv/kT) exp(-mv2/2kT)] =0.

С этого момента v приобретает статус наиболее вероятной скорости - vвер.

2 = vвер2m/kT vвер2 = 2kT/m vвер = (2kT/m)1/2.

Выпишем, не вычисляя, среднеквадратичную скорость, = v v2dv = (3kT/m)1/2.

Замечание: при расчетах удобнее пользоваться отношением k/m = R/M, где k - постоянная Больцмана (рассчитанная на одну частицу), m - масса одной частицы (атома, молекулы), R - газовая постоянная (рассчитанная на один моль частиц), M - масса одного моля частиц.

График для энергии формируется из экспоненциального спада (без квадрата в экспоненте) и корневой зависимости от энергии 0.x 0.e x x.

e x 0 1 2 0 x Найдем наиболее вероятную энергию d(e -/kT)/d = e-/kT/2 - e -/kT/kT = 0, с этого момента приобретает статус наиболее вероятной энергии, вер 1/(2вер) = вер/kT вер= kT/2.

Замечание:

вер = mvвер2/2 = (m/2)(2kT/m) = kT вер.

Расчет средней энергии. Имеем <> = (2 /)(kT)-3/2 e -/kT d.

e - /kT 3/2 d = (сделаем замену переменной = x2) = = 2 exp(-x2/kT)x4dx.

Получился интеграл вида In = exp(-x2) xn dx О нем известно, что I0 = (/)1/2/2, In = [(n-1)/2] In-2, (рекурентное соотношение) I4 = (3/2) I2 = (3/2)(1/2) I0 = = (3/2) (1/2) [(/)1/2/2], = 1/kT.

2I4 = () (kT)5/2 <> = (2/)(kT)-3/2 2I4 = (2/)(kT)-3/2 () (kT)5/ <> = 3kT/2.

§ 2 Распределение Больцмана Рассмотрим вторую составляющую полной энергии в каноническом распределении Гиббса, содержащую потенциальную энергию. Для нее dPq = b exp[-Wп (q) /kT] Вспомним, что Wп (q) - энергия частиц находящихся во внешнем поле, а q - обобщенная координата.

Рассмотрим газ, находящийся во внешнем (гравитационном) поле.

Потенциальная энергия такого, идеального, или близкого идеальному, газа есть функция только координат. Заменим обобщенную координату - на декартовы координаты dq = dxdydz = dv.

Согласно частотному определению вероятности dP = dN/N, что хорошо выполняется при больших N, тогда dN = N b exp(-Wп[(x,y,z)/kT] dv Пусть dN/dv = n - концентрация молекул, Nb = n0 - некая исходная концентрация молекул, Wп U, тогда n = n0 e -U(x,y,z) / kT.

Пример: молекулы в поле тяжести Земли U = mgz, z - высота над поверхностью Земли n(z) = n0 e – mgz /kT, z = 0 n = n0.

Часто распределения Максвелла-Больцмана не разъединяют, но пишут вместе dN = N0 A exp(- U - mv2/2 ) dvxdvydvz dxdydz, A = (m/2kT)3/2.

§ 3 Биномиальное распределение Существует физически важная задача. Идеальная система состоит из N спинов и находится во внешнем магнитном поле. Такая задача может быть сведена к задачам типа: чет-нечет, верх-низ, белое - черное, 0 - 1,...

и т.д.

по против полю поля Ставим нашу задачу. Пусть p - вероятность для спина быть направленным вверх, тогда q - вероятность для спина быть направленным вниз. Какова вероятность P(n) того, что n штук из общего числа N спинов направлены вверх. То есть, определим вероятность конфигурации спинов, в которой n из них направлено вверх, а N - n - вниз. Запишем p...pq...q = pnqN-n - один из способов, при котором спины располагаются в актуальном порядке. Достаточно любые два спина из числа n поменять местами, то появится (реализуется) еще один способ достичь того же состояния в смысле его вероятности. Полное число таких способов равно числу сочетаний из N по n, тогда P(n) = CnN pnqN-n = [N!/n!(N-n)!] pnqN-n.

Полученное выражение называют биномиальным распределением.

О сочетаниях.

Число сочетаний CnN из N элементов по n в каждой группе означает возможность составить группы по n элементов в каждой, не обращая внимания на порядок элементов в группах CnN = N!/n!(N-n)!. Например:

C23: (1,2,3) 12,23,13 - три группы по два элемента в каждой C23 = 3!/2!1! = Cnn = n!/n!0! = 1, 0!1, используют также запись (Nn) CNn Пример p=q=1/2, N=P(n) = Cn4 (1/2) n=0, P(0) = C04(1/2)4 = 4!/0!4!16 = 1/n=1, P(1) = C14(1/2)4 = 4!/1!3!16 = 4/n=2, P(2) = C24(1/2)4 = 4!/2!2!16 = 6/n=3, P(3) = C34(1/2)4 = 4!/3!1!16 = 4/n=4, P(3) = C44 (1/2)4 = 4!/4!0!16 = 1/0.0.dbinom ( n, N, p ) 0.0 2 0 n Пример p = 1/3, q = 2/3, N = P(n) = Cn4 (1/3)n(2/3)4-n n = 0, P(0) = (4!/0!4!) 16/81 = 16/n = 1, P(1) = (4!/1!3!) 8/81 = 32/n = 2, P(2) = (4!/2!2!) 4/81 = 24/n = 3, P(3) = (4!/3!1!) 2/81 = 8/n = 4, P(4) = (4!/4!0!) 1/81 = 1/0.0.dbinom ( n, N, p ) 0.0 2 0 n § 4 Распределение Гаусса (нормальное распределение) Биномиальное распределение сугубо дискретное и плотность вероятности в континуальном смысле для него не записать. В пределе, при N, можно показать, что оно переходит в другое распределение так называемое нормальное распределение.

Итак, имеем P(n) = [N!/n!(N-n)!] pnqN-n (1) Пусть n - число, при котором вероятность P(n) принимает максимальное значение. Чтобы его найти, необходимо вычислить производную от P(n) по n и приравнять ее к нулю. Пусть, кроме того, при n >> n и при n << n - P(n) становиться пренебрежимо малой. То есть, здесь исследуются свойства P(n) при n актуально близких к n. Вычислим логарифм от обеих частей (1) lnP = lnN! - lnn! - ln(N-n)! + nlnp + (N-n)lnq (2) n - квази непрерывны, используем условие максимума dP/dn = 0 dlnP/dn = dP/Pdn = 0.

Используем одно из приближений формулы Стирлинга lnn! = nlnn - n + ()ln(2n), n>>lnn lnn! = nlnn - n.

Тогда d(lnn!)/dn = d(nlnn - n)/dn lnn dln(N - n)!/dn - ln(N - n).

Из (2) имеем d(lnP)/dn = - lnn + ln(N -n) + lnp - lnq = 0 (3) ln[p(N - n)/nq] = 0 p (N – n )/nq = 1, p (N - n) = nq pN = n(p + q), а так как p + q =1, а n обращает исследуемую функцию в 0, то есть n = n, то следовательно n = n = pN (4) Продолжая исследование биномиального распределения около n n и при N, разложим lnP(n) в ряд Тейлора в точке n, чтобы получить актуальное приближение lnP(n) = lnP(n) + (n - n){d[lnP(n)]/dn}n=n + + [(n - n)2/2!]{d2[lnP(n)]/dn2}n=n +...

Второе слагаемое обращается в 0 по условию экстремума, а вторую производную второго порядка в третьем слагаемом раскроем с использованием уже имеющейся в (3) первой производной d2[lnP(n)]/dn2 = d[-lnn + ln(N - n) + lnp - lnq]/dn = (-1/n) - 1/(N - n) = = - N/n(N - n) = ( n = n = Np) = - 1/pqN lnP(n) = lnP(n) - (n - n)2/2Npq P(n) = P(n) exp[-(n - n)2/2Npq], используем предельный переход и делаем замену P(n) P dP = P exp[-(n - n)2/2Npq] dn n = P exp[-(n - n)2/2Npq] пусть n принадлежит множеству целых положительных и отрицательных чисел. Воспользуемся нормировкой на единицу для вычисления коэффициента P ndn = P exp[-(n - n)2/2Npq]dn = (I = exp(-x2)dx) = ) = - - - = P(2Npq)1/2 = 1 P = (2Npq)-1/2.

n = (2Npq)-1/2 exp[-(n - n)2/2Npq.

Можно показать путем интегрирования, что среднее значение = (без вывода, так как это достаточно очевидно) = n, при котором вероятность имеет максимум, что и было нами ранее показано (формула (4)). Точно также можно получить выражение для дисперсии методом нахождения среднего значения с помощью интегрирования (без вывода) D = = <(n - )2> = Npq n = (Npq)1/2.Если теперь перейти к обозначениям применяемым обычно в литературе по физической статистике = , n = = (Npq)1/2, получим x = [(2)-1/2/] exp[-(x - )2/22].

§ 5 Распределение Стьюдента Распределение Стьюдента описывает плотность вероятности значений средних арифметических, вычисленных по выборкам из n случайных отсчетов из нормально распределенной генеральной совокупности.

Генеральная совокупность - вся совокупность измеряемых случайных величин.

Выборка - совокупность части случайно отобранных из генеральной совокупности величин. Например, 50 промежутков времени по 5 секунд каждый, измеряемые грубым и точным прибором, из всех возможных получаемых значений, нормально распределенных промежутков времени - выборка.

Утверждается следующее:

Если при нормально распределенной генеральной совокупности распределение величины t равно t = ( - mx)/(D/n), где и M x - среднее арифметическое и математическое ожидание случайной величины xi, D =2 = < (xi - )2> = [(xi - )2]/(n -1), то тогда t подчиняется распределению Стьюдента, плотность вероятности которого имеет вид:

(n-1)(t) = (n/2)/{[(n-1)/2][(n-1)]1/2[1 + t2/(n-1)]-n/2}, (n) = un-1e-udu - гамма функция График представляет плотность распределения Стьюдента при n = 25 (распределение применяется для малого числа измерений n<30).

0.0.Пример:

Пусть по результатам измерений необходимо провести dt( t, n ) 0.зависимость y от x. Для каждого значения xi должно быть.10 2.измерено n значений yi, где n 5 0 7 t 7 может оказаться меньше 30 измерений. Получится набор средних значений игреков для каждого соответствующего им значения икс.

Необходимо, чтобы они были распределены в соответствии с нормальным распределением Гаусса.

y x1 xi x2 x Из графика следует, что в результате многократных измерений y(xi), образуется полоса, а усреднение дает усредненную кривую внутри этой полосы, что существенно ограничивает интерпретацию кривой y(x). Штриховой линией внутри полосы показано, что внутри этой полосы можно провести кривую произвольного вида. Повторим, что все сказанное справедливо в том случае, если игреки в зависимости от иксов будут распределены по нормальному гауссову закону.

Данное распределение было опубликовано в 1908 году В. С. Россетом, который подписал свою статью псевдонимом Student.

Глава 3 Термодинамика Вместо вступления,V,T - три параметра состояния газа, которыми можно описать состояние данной массы газа. Масса тоже является параметром, а также могут быть и другие параметры, тогда P f (P,V,T) = 0 - уравнение, связывающее определенный набор параметров называют уравнением состояния.

Для одного моля идеального газа, а на практике для газа слабо взаимодействующих молекул, атомов или ионов, для разряженного газа и даже отчасти для газа при нормальных условиях справедливо уравнение PV/T = cst, что является экспериментальным фактом и называется уравнением состояния идеального газа cst = R = 1,01 105 22,4 10-3/273 8,3 Дж/К моль Так, для одного моля газа это уравнение пишут в виде PVµ = RT.

Для произвольного количества молей, так как vµ = V/ PV = RT, где V - произвольный объем газа. Количество молей можно выразить, как известно, и другими способами, например = m/M, где m - масса газа, а M - масса одного моля газа, тогда PV = m R T/M.

§ 1 Энтропия. Понятие и свойства Мы ранее определили статистический вес как число способов, которыми может быть реализовано данное состояние. Вероятность реализации данного состояния системы (например, идеального газа) пропорциональна его статистическому весу. Пусть система представлена двумя подсистемами со статистическими весами 1 и 2, тогда число способов, которыми может быть реализовано состояние всей системы должно быть равно произведению статистических весов = 12 (1) по свойству пересечения вероятностей. Прологарифмируем (1) и умножим на постоянную Больцмана ln = ln1 + ln2 | ·k k ln = S S = S1 + S2.

Определение Энтропией называется произведение логарифма числа способов, которыми может быть реализовано данное состояние, на константу Больцмана. Тогда с одной стороны энтропия аддитивна. В этом состоит формальное удобство: энтропию можно складывать, а нет. С другой стороны энтропия обладает свойствами 1. Энтропия равновесной системы максимальна 2. Изолированная система, будучи предоставлена самой себе, переходит из менее вероятных состояний в более вероятные, что сопровождается ростом энтропии (так как увеличивается число способов...).

§ 2 Температура 2.1 Температура как параметр равновесной системы Пусть нам дана замкнутая система, находящаяся в равновесии. Разделим ее на две части Можно записать S = S1 + S2, U = U1 + U2.

S - энтропия, U - внутренняя энергия, определяемая энергией всех частиц, составляющих систему. Так как энтропия является функцией внутренней энергии S = S(U), то S/U1 = (S1 + S2)/U1 = S1/U1 + (S2U2)(U2/U1) U2/U1 = (U - U1)/U1 = -Здесь S2(U2(U1)), а S = cst и U = cst, имеем S1/U1 = S2/U2 =... (справедливо для числа участков > 2) = cst Поскольку система была разделена на части произвольно, то можно утверждать, что S/U - есть сохраняющаяся величина (при постоянном объеме). Ее можно обозначить как (S/U)v = 1/T (U/S)v = T, где T называют температурой.

2.2 Термометрия Пусть a - некий параметр системы, меняющийся с температурой, к примеру, линейно, тогда T a или T = A·a Для того, чтобы определить значение константы A до 1954 года пользовались двумя реперными точками, а именно T1 = 100°C - точка кипения воды и T2 = 0°C - точка плавления льда, имеем T1 = Aa1, T2 = Aa2 A = T1/a1 = T2/aT A = (T2 - T1)/(a2 - a1).

TTa1 a2 a С 1954 года реперная точка - тройная точка воды: 273,16°K (считется точной по определению).

Очевидно, что существует бесконечное множество эмпирических температурных шкал. Шкалы Цельсия и Кельвина являются наиболее распространенными. Один градус у них одинаковый.

K C ° ° 373,16 273,16 0 -273,Примеры различных видов наиболее распространенных термометров.

i. Объем газа (как правило, разряженного, приближенного к идеальному газу) T = Av V (T = 0, V 0 !) Под абсолютным нулем температуры, мы будем понимать такую температуру, при которой прекращается движение частиц составляющих тело.

Однако, по современным представлениям это не означает, что полностью прекращается обмен между частицами (в частности сохраняется так называемая нулевая энергия)) Газовые термометры - вне конкуренции по чувствительности, точности и воспроизводимости. По ним градуируют остальные термометры.

ii. Жидкостные термометры (по изменению объема) Вещество Диапазон температур °C Пентан - 200 +Этиловый спирт - 110 +Толуол - 70 +Ртуть - 38,86 +iii. Термометры электрического сопротивления (металлы и сплавы) T = Ar R В общем случае шкала нелинейная или близкая к линейной на отдельных участках Платина + 10 до + Медь - 253(жидкий H2) до + Сверху естественной границей служит температура плавления металлов, а снизу - температура сверхпроводящего состояния. Ниже даны температуры сжижения некоторых газов.

Pages:     | 1 |   ...   | 8 | 9 || 11 | 12 |   ...   | 31 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.