Разделы презентаций


Статистические системы

Содержание

(характеристики системы могут изменяться непредсказуемым и неконтролируемым образом)

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Статистические системы
А = а
B = b
C = c

Изолированная система

в стационарном состоянии
Все характеристики системы известны и постоянны во времени
Для

получения полного описания достаточно средств квантовой механики


Статистические системы А = аB = bC = c…Изолированная система в стационарном состоянииВсе характеристики системы известны и

Слайд 2(характеристики системы могут изменяться непредсказуемым и неконтролируемым образом)

(характеристики системы могут изменяться непредсказуемым и неконтролируемым образом)

Слайд 3Флуктуации значений наблюдаемых

Флуктуации значений наблюдаемых

Слайд 4Чему равно значение энергии частицы, способной взаимодействовать с окружающей средой?

Е

= ???
Такой вопрос является некорректным в рамках обычной механики, поскольку

на него невозможно дать определенный ответ типа: Е = Еi .

Необходимо изменение методологии механики:

МИКРО-наблюдаемые

МАКРО-наблюдаемые


Чему равно значение энергии частицы, способной взаимодействовать с окружающей средой?Е = ???Такой вопрос является некорректным в рамках

Слайд 5СИСТЕМЫ
МИКРО-наблюдаемые
МАКРО-наблюдаемые

СИСТЕМЫМИКРО-наблюдаемыеМАКРО-наблюдаемые

Слайд 6
МАКРО-наблюдаемые
Усреднение по времени:

МАКРО-наблюдаемыеУсреднение по времени:

Слайд 7Основная идея статистической механики заключается в переходе от МГНОВЕННЫХ значений

результатов измерения к СРЕДНИМ ПО ВРЕМЕНИ:
Аi → At

Bi → Bt Ci → Ct


Ai = f ( Bi, Ci , …) ⎯→ At = f (Bt, Ct , …)

Вся логическая схема механицизма (состояния и уравнения состояния) сохраняется:

Основная идея статистической механики заключается в переходе от МГНОВЕННЫХ значений результатов измерения к СРЕДНИМ ПО ВРЕМЕНИ:Аi

Слайд 8

РАВНОВЕСНЫЕ макросостояния (долгоживущие)
РЕЛАКСАЦИОННЫЕ макросостояния (короткоживущие)
Статистические системы и время

РАВНОВЕСНЫЕ макросостояния (долгоживущие)РЕЛАКСАЦИОННЫЕ макросостояния (короткоживущие)Статистические системы и время

Слайд 9Модель статистического ансамбля
Основная задача СМ
установление значений макронаблюдаемых
Длинные серии измерений

с последующим усреднением по большому временному интервалу
Использование модели статистического ансамбля

(вычисление «средних по ансамблю»)
Модель статистического ансамбляОсновная задача СМ установление значений макронаблюдаемыхДлинные серии измерений с последующим усреднением по большому временному интервалуИспользование

Слайд 11Вычисление среднего значения
«Эргодические» системы

Вычисление среднего значения«Эргодические» системы

Слайд 12Определение спектра
Определение вероятностей
априорные модели
Постулат: игральная кость симметрична и, следовательно, все

вероятности одинаковы
Aa = (1/6) (1 + 2 + 3 +

4 + 5 + 6) = 3,5
Определение спектраОпределение вероятностейаприорные моделиПостулат: игральная кость симметрична и, следовательно, все вероятности одинаковыAa = (1/6) (1 + 2

Слайд 13Априорные модели функций распределения
МИКРОКАНОНИЧЕСКИЙ ансамбль (МКА)
(энергия) E = const;

(число частиц) N = const
КАНОНИЧЕСКИЙ ансамбль (КА)
E ≠ const;

N = const

БОЛЬШОЙ КАНОНИЧЕСКИЙ ансамбль (БКА)
E ≠ const; N ≠ const

Априорные модели функций распределенияМИКРОКАНОНИЧЕСКИЙ ансамбль (МКА)(энергия) E = const;  (число частиц) N = constКАНОНИЧЕСКИЙ ансамбль (КА)

Слайд 14Микроканонический ансамбль
Функция распределения МКА
Р1 = Р2 = … =

Рn = 1/Ω
где Ω — число допустимых состояний
Пример №

1: «игральная кость»
Микроканонический ансамбль Функция распределения МКАР1 = Р2 = … = Рn = 1/Ω где Ω — число

Слайд 15Пример № 2: «электрон в ящике»
Измерение проекции вектора спина SZ

Пример № 2: «электрон в ящике»Измерение проекции вектора спина SZ

Слайд 16Многочастичные системы
Пример № 3: «10 электронов в ящике»
SZ = (SZ)1

+ (SZ)2 + … + (SZ)10

Многочастичные системыПример № 3: «10 электронов в ящике»SZ = (SZ)1 + (SZ)2 + … + (SZ)10

Слайд 17Глобальные и локальные наблюдаемые
Глобальная проекция SZ / 
{ –5

–4 –3 –2 –1 0

+1 +2 +3 +4 +5 }
{ P1 P2 …………………………………….. P11 }

Локальная проекция
(SZ )i /  = { –1/2 +1/2 }
P = { 1/2 1/2 }

Глобальные и локальные наблюдаемыеГлобальная проекция SZ /  { –5  –4  –3  –2

Слайд 18Вычисление глобальных вероятностей

SZ = +4
Число способов реализации глобального состояния
Ω(SZ =

+4) = 10

Вычисление глобальных вероятностейSZ = +4Число способов реализации глобального состоянияΩ(SZ = +4) = 10

Слайд 19

Глобальные вероятности: Pi глоб. = Ωi / 1024
Число

ЛОКАЛЬНЫХ состояний (различимых «изнутри»)
Ω = ∑ Ωi = 1024
Все локальные

состояния РАВНОВЕРОЯТНЫ
Pi лок. = 1/1024
Глобальные вероятности:  Pi глоб. = Ωi / 1024 Число ЛОКАЛЬНЫХ состояний (различимых «изнутри»)Ω = ∑ Ωi

Слайд 20Si — термодинамическая энтропия,
k = 1,38⋅10–23 Дж/моль⋅К — постоянная

Больцмана
Ωi → ln Ωi = σi
σi — статистическая энтропия i-го

глобального состояния

Si = k ⋅ ln Ω i = k ⋅ σi


Числа доступных состояний ( Ωi ) для реальных систем чрезвычайно велики.
Поэтому для удобства вычислений пользуются их логарифмами (натуральными):

Si — термодинамическая энтропия, k = 1,38⋅10–23 Дж/моль⋅К — постоянная БольцманаΩi → ln Ωi = σiσi —

Слайд 21
Влияние числа частиц в системе

Влияние числа частиц в системе

Слайд 22
Влияние числа частиц в системе

Влияние числа частиц в системе

Слайд 23При N → ∞ статистическое поведение исчезает (становится незаметным), несмотря

на то, что система находится в контакте с окружающей средой.


Макронаблюдаемые фактически перестают быть усредненными величинами — в любой конечной последовательности измерений мы будет получать всегда один и тот же результат:

Sz = {А, А, А, …. }

При N → ∞ статистическое поведение исчезает (становится незаметным), несмотря на то, что система находится в контакте

Слайд 24
Направление эволюции изолированной неравновесной системы определяется возрастанием числа Ω или

энтропии
Релаксация неравновесных систем

Направление эволюции изолированной неравновесной системы определяется возрастанием числа Ω или энтропииРелаксация неравновесных систем

Слайд 25Второе начало термодинамики

а) Все самопроизвольные процессы в изолированных системах сопровождаются

возрастанием энтропии; процессы с уменьшением энтропии могут протекать только вынужденно,

за счет внешней работы.

б) Все самопроизвольные процессы в изолированных системах заканчиваются при достижении равновесия — состояния с максимальной энтропией.

(в малых статистических системах этот закон имеет только характер тенденции, его нарушения будут встречаться тем чаще, чем меньше количество частиц имеющихся в системе)
Второе начало термодинамикиа) Все самопроизвольные процессы в изолированных системах сопровождаются возрастанием энтропии; процессы с уменьшением энтропии могут

Слайд 26Канонический ансамбль

Канонический ансамбль

Слайд 28Функция распределения КА

Функция распределения КА

Слайд 29
Два способа изменения энергии
Изменение энергии системы за счет работы не

имеет статистического характера (не приводит к флуктуациям значений наблюдаемых) и

не учитывается в СМ
Два способа изменения энергииИзменение энергии системы за счет работы не имеет статистического характера (не приводит к флуктуациям

Слайд 30Модель Л. Больцмана
Е = { 0, 1ε, 2ε, 3ε,

4ε, 5ε, 6ε, 7ε }
Допустимые состояния термостатированной системы
Каждое состояние может

быть реализовано несколькими способами, которые различаются способами распределения оставшейся в термостате энергии между его частицами.
Модель  Л. БольцманаЕ = { 0, 1ε, 2ε, 3ε, 4ε, 5ε, 6ε, 7ε }Допустимые состояния термостатированной

Слайд 31 Ω = ∑Ω(Е) = 1716
Р(Е) = Ω(Е) / 1716

Ω = ∑Ω(Е) = 1716Р(Е) = Ω(Е) / 1716

Слайд 32
Q = е–Е1/θ + е–Е2/θ + е–Е3/θ + … =

∑е–Еi/θ
E — энергия
θ — статистическая температура
Q — статистическая сумма
θ

= kT
Q = е–Е1/θ + е–Е2/θ + е–Е3/θ + … = ∑е–Еi/θ E — энергияθ — статистическая температураQ

Слайд 33Числовые значения больцмановских факторов е–Еi/θ и статистической суммы Q зависят

от калибровки шкалы энергии.
Вероятности Pi = е–Еi/θ/Q не

зависят от калибровки шкалы энергии.

E = ∑ [ Ei ⋅ е–Еi/θ ] / Q

E = ∑ [ gi ⋅ Ei ⋅ е–Еi/θ ] / Q

Вычисление средних по ансамблю

(суммирование по состояниям)

(суммирование по энергетическим уровням, gi — статистический вес i-го уровня)

Числовые значения больцмановских факторов е–Еi/θ и статистической суммы Q зависят от калибровки шкалы энергии. Вероятности Pi =

Слайд 34Температура

Температура

Слайд 35
Модель «частица в ящике»

Модель «частица в ящике»

Слайд 36
Модель «частица в ящике»

Модель «частица в ящике»

Слайд 37Статистическая сумма

Еi = R ⋅ (n2 – 1)
Соглашение: при вычислении

статистических сумм следует пользоваться специальной шкалой энергии — статистической

Статистическая суммаЕi = R ⋅ (n2 – 1)Соглашение: при вычислении статистических сумм следует пользоваться специальной шкалой энергии

Слайд 381 ≤ Q < ∞
Статистическая сумма является важной характеристикой системы,

показывающей меру ее «статистичности» и степень влияния термостата на ее

поведение.

свободная энергия F = – θ ln Q
внутренняя энергия U = θ2 (d ln Q / dθ)
энтропия σ = d (θ ln Q) / dθ


Q = Q1 ⋅ Q2 ⋅ … ⋅ Qn

1 ≤ Q < ∞Статистическая сумма является важной характеристикой системы, показывающей меру ее «статистичности» и степень влияния

Слайд 39
Модель «частица в ящике»
Q = 2,54
Q = 1,05

Модель «частица в ящике»Q = 2,54Q = 1,05

Слайд 40Пример: «электрон в намагниченном ящике»

Пример: «электрон в намагниченном ящике»

Слайд 42Термическая релаксация

Любая система, приведенная в термический контакт с термостатом, вынуждена

"подстраиваться" под его температуру

Термическая релаксацияЛюбая система, приведенная в термический контакт с термостатом, вынуждена

Слайд 43Большой канонический ансамбль (БКА)
Функция распределения БКА
Р = f (E, N)

Большой канонический ансамбль (БКА)Функция распределения БКАР = f (E, N)

Слайд 45
КА № 0
КА № 1
КА № 2
КА № 3
Пример: «Намагниченный

ящик в контакте с электронным газом»

КА № 0КА № 1КА № 2КА № 3Пример: «Намагниченный ящик в контакте с электронным газом»

Слайд 46P = f (E, N1, N2, … , Nn) =


= (1/Z) ⋅ exp[–(E – μ1⋅N1 – μ2⋅N2 – …

– μn⋅Nn)/θ]

Функция распределения БКА

Z — большая статистическая сумма (интеграл)

P = f (E, N1, N2, … , Nn) = = (1/Z) ⋅ exp[–(E – μ1⋅N1 –

Слайд 47Химический потенциал
ХЕМОСТАТ — резервуар ХИМИЧЕСКОЙ энергии (потенциальной энергии частиц хемостата)


ХИМИЧЕСКИЙ ПОТЕНЦИАЛ
— средняя химическая энергия одной частицы хемостата

Химический потенциалХЕМОСТАТ — резервуар ХИМИЧЕСКОЙ энергии (потенциальной энергии частиц хемостата) ХИМИЧЕСКИЙ ПОТЕНЦИАЛ— средняя химическая энергия одной частицы

Слайд 48Химическая энергия
Частицы одного сорта (одинаковой химической природы), вынужденные находиться в

одном и том же объеме пространства, мешают друг другу

(частицы

разного сорта друг друга «не замечают»)

О2 Не

О2 Не Не

О2 Не Не Не

Химическая энергияЧастицы одного сорта (одинаковой химической природы), вынужденные находиться в одном и том же объеме пространства, мешают

Слайд 49Состояние не изменилось ( ΔΕхим = 0 )
Состояние изменилось

( ΔΕхим < 0 )
Процесс обратим
Процесс необратим

Состояние не изменилось  ( ΔΕхим = 0 )Состояние изменилось  ( ΔΕхим < 0 )Процесс обратимПроцесс

Слайд 50Активность
λ = eμ/θ или

μ = θ ln λ
P = (1/Z) ⋅ e–Е/θ

⋅ λ1N1 ⋅ λ2N2 ⋅ … ⋅ λnNn


(q — теплота адсорбции)

η — доля занятой поверхности
η = f (T, p)

P1 = 1 – η

P2 = η

Активность λ = eμ/θ    или    μ = θ ln λP =

Слайд 51
Вероятности обнаружения системы в свободном (1) и занятом (2) состояниях:
P1

= 1/Z и P2

= λ ⋅ exp(– q/θ)/Z

Большая статистическая сумма

Z = exp [– (E1 – μN1)/θ] + exp [– (E2 – μN2)/θ] =
= exp [– (0 – μ0)/θ] + exp [– (q – μ)/θ] =
= 1 + λ ⋅ exp (– q/θ)



где р = λ — давление газа,
b = exp(–q/θ) — адсорбционный коэффициент

Изотерма Лэнгмюра

Вероятности обнаружения системы в свободном (1) и занятом (2) состояниях:P1 = 1/Z    и

Слайд 52

Диффузионное равновесие
Диффузионное равновесие: μсистемы = μхемостата
Термическое

равновесие: θсистемы = θтермостата

Диффузионное равновесиеДиффузионное равновесие:  μсистемы = μхемостата   Термическое равновесие:  θсистемы = θтермостата

Слайд 53Квантовые статистики


Квантовые статистики

Слайд 54

При большой термической энергии частиц различие в их поведении становится

незаметным и мы можем пользоваться классической статистикой Больцмана – Гиббса

При большой термической энергии частиц различие в их поведении становится незаметным и мы можем пользоваться классической статистикой

Слайд 55
Статистика Больцмана – Гиббса (для любых частиц)

Статистика:
Бозе – Эйнштейна (для

частиц-бозонов)
Ферми-Дирака (для частиц-фермионов)

Статистика Больцмана – Гиббса (для любых частиц)Статистика:Бозе – Эйнштейна (для частиц-бозонов)Ферми-Дирака (для частиц-фермионов)

Слайд 56При высоких температурах практически все частицы находятся на высоких уровнях

энергии, и поэтому мы на их фоне не замечаем необычного

поведения той малой доли частиц, которые обладают термической энергией, близкой к нулю.

При низких температурах практически все частицы заселяют именно нижние уровни энергии, и поэтому их необычное поведение становится определяющим. Различие в поведении бозонов и фермионов становится макроскопическим (например, сверхтекучесть бозонных систем и др.).

Для атомов и молекул критическая температура составляет около 1-2 К
Для электронов — несколько тысяч кельвинов (статистическое поведение проявляется в плазме)

При высоких температурах практически все частицы находятся на высоких уровнях энергии, и поэтому мы на их фоне

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно  хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика