Kvantová a statistická fyzika 2 (Termodynamika a statistická fyzika)

Podobné dokumenty
Lekce 4 Statistická termodynamika

Fluktuace termodynamických veličin

Obsah PŘEDMLUVA...9 ÚVOD TEORETICKÁ MECHANIKA...15

ÚVOD DO TERMODYNAMIKY

Termodynamika v biochemii

Přednášky z lékařské biofyziky Biofyzikální ústav Lékařské fakulty Masarykovy univerzity, Brno

Termodynamika materiálů. Vztahy a přeměny různých druhů energie při termodynamických dějích podmínky nutné pro uskutečnění fázových přeměn

metoda je základem fenomenologické vědy termodynamiky, statistická metoda je základem kinetické teorie plynů, na níž si princip této metody ukážeme.

Mechanika kontinua. Mechanika elastických těles Mechanika kapalin

9 METODY STATISTICKÉ FYZIKY

2. Statistický popis plazmatu

Kinetická teorie ideálního plynu

6 PŘEDNÁŠKA 6: Stav kvantového systému, úplná množina pozorovatelných. Operátor momentu hybnosti a kvadrátu momentu hybnosti.

CVIČENÍ č. 7 BERNOULLIHO ROVNICE

Fáze a fázové přechody

Dynamika proudících plynů

Od kvantové mechaniky k chemii

T0 Teplo a jeho měření

Diferenciál funkce dvou proměnných. Má-li funkce f = f(x, y) spojité parciální derivace v bodě a, pak lineární formu (funkci)

Náhodný vektor. Náhodný vektor. Hustota náhodného vektoru. Hustota náhodného vektoru. Náhodný vektor je dvojice náhodných veličin (X, Y ) T = ( X

Termodynamika (td.) se obecně zabývá vzájemnými vztahy a přeměnami různých druhů

3.1. Newtonovy zákony jsou základní zákony klasické (Newtonovy) mechaniky

Dnešní látka: Literatura: Kapitoly 3 a 4 ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT, Praha, Text přednášky na webové stránce přednášejícího.

Singulární charakter klasické limity

1. Náhodný vektor (X, Y ) má diskrétní rozdělení s pravděpodobnostní funkcí p, kde. p(x, y) = a(x + y + 1), x, y {0, 1, 2}.

z ruštiny, Kvasnicova monografie Statistická fyzika [7] z roku 1983, která je sice skvělým zdrojem

Řešené úlohy ze statistické fyziky a termodynamiky

4 Term ika. D ůsledky zavedení tep lo ty a tep la Stavová r o v n i c e Stavová rovnice termická a kalorická

12 DYNAMIKA SOUSTAVY HMOTNÝCH BODŮ

Fyzikální chemie. Magda Škvorová KFCH CN463 tel února 2013

Termodynamické zákony

KMA/P506 Pravděpodobnost a statistika KMA/P507 Statistika na PC

Termomechanika 8. přednáška Doc. Dr. RNDr. Miroslav Holeček

5.4 Adiabatický děj Polytropický děj Porovnání dějů Základy tepelných cyklů První zákon termodynamiky pro cykly 42 6.

Operátory obecně (viz QMCA s. 88) je matematický předpis který, pokud je aplikován na funkci, převádí ji na

Molekulová fyzika a termodynamika

1. Obyčejné diferenciální rovnice

Detekce interakčních sil v proudu vozidel

Pravděpodobnost a statistika I KMA/K413

Příklady z teoretické mechaniky pro domácí počítání

Laserová technika prosince Katedra fyzikální elektroniky.

dq = 0 T dq ds = definice entropie T Entropie Při pohledu na Clausiův integrál pro vratné cykly :

Termodynamika. Děj, který není kvazistatický, se nazývá nestatický.

Pojistná matematika. Úmrtnostní tabulky, komutační čísla a jejich použití. Silvie Kafková

Fakt. Každou soustavu n lineárních ODR řádů n i lze eliminací převést ekvivalentně na jednu lineární ODR

Statistika II. Jiří Neubauer

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

6.2.8 Vlnová funkce. ψ nemá (zatím?) žádný fyzikální smysl, fyzikální smysl má funkce. Předpoklady:

Dynamika tekutin popisuje kinematiku (pohyb částice v času a prostoru) a silové působení v tekutině.

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 4. téma

Nerovnovážné systémy Onsagerova hypotéza, fluktuačně disipační teorém

Co jsme udělali: Au = f, u D(A)

Rovnice matematické fyziky cvičení pro akademický školní rok

PROCESY V TECHNICE BUDOV 11

Fyzikální korespondenční seminář MFF UK

Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2017) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené

Cvičení z termodynamiky a statistické fyziky

1141 HYA (Hydraulika)

Příklady jednoduchých technických úloh ve strojírenství a jejich řešení

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 4. téma

11. přednáška 10. prosince Kapitola 3. Úvod do teorie diferenciálních rovnic. Obyčejná diferenciální rovnice řádu n (ODR řádu n) je vztah

Úvod do ekonofyziky Vladimír Sirotek SEK,

Opakování: shrnutí základních poznatků o struktuře atomu

2 Odvození pomocí rovnováhy sil

Diferenciální rovnice a jejich aplikace. (Brkos 2011) Diferenciální rovnice a jejich aplikace 1 / 36

Teorie měření a regulace

Dnešní látka Variačně formulované okrajové úlohy zúplnění prostoru funkcí. Lineární zobrazení.

Práce, energie a další mechanické veličiny

2.4 Stavové chování směsí plynů Ideální směs Ideální směs reálných plynů Stavové rovnice pro plynné směsi

Termomechanika 6. přednáška Doc. Dr. RNDr. Miroslav Holeček

Poznámky k cvičením z termomechaniky Cvičení 3.

Fyzika I. Něco málo o fyzice. Petr Sadovský. ÚFYZ FEKT VUT v Brně. Fyzika I. p. 1/20

Výpočtové nadstavby pro CAD

Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2016) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Parciální derivace a diferenciál

Kvantová mechanika bez prostoročasu

MECHANIKA KAPALIN A PLYNŮ. Mgr. Jan Ptáčník - GJVJ - Fyzika - Mechanika - 1. ročník

Látkové množství n poznámky 6.A GVN

y = 2x2 + 10xy + 5. (a) = 7. y Úloha 2.: Určete rovnici tečné roviny a normály ke grafu funkce f = f(x, y) v bodě (a, f(a)). f(x, y) = x, a = (1, 1).

PŘEDMLUVA. Praha, prosinec Anatol Malijevský

AVDAT Náhodný vektor, mnohorozměrné rozdělení

Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2018) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Bayesovské odhady

Tematický plán Obor: Informační technologie. Vyučující: Ing. Joanna Paździorová

FYZIKÁLNÍ CHEMIE I: 2. ČÁST

Derivace funkce Otázky

Parciální derivace a diferenciál

Skalární a vektorový popis silového pole

Náhodný vektor. Náhodný vektor. Hustota náhodného vektoru. Hustota náhodného vektoru. Náhodný vektor je dvojice náhodných veličin (X, Y ) T = ( X

4. Aplikace matematiky v ekonomii

2. Elektrotechnické materiály

9. T r a n s f o r m a c e n á h o d n é v e l i č i n y

Aplikovaná numerická matematika

Nástin formální stavby kvantové mechaniky

Matematická analýza III.

Derivace funkce. Přednáška MATEMATIKA č Jiří Neubauer

9. Úvod do teorie PDR

Základy molekulové fyziky a termodynamiky

Normální (Gaussovo) rozdělení

Transkript:

1 Statistická fyzika Kvantová a statistická fyzika 2 (Termodynamika a statistická fyzika) Cíl statistické fyziky: vysvětlit makroskopické vlastnosti látky na základě mikroskopických vlastností jejích elementů, pomocí matematického aparátu: teorie pravděpodobnosti a statistiky. Fundamentální úloha: zdůvodnění principů fenomenologické termodynamiky. Důležité pojmy: mikrostav a makrostav Uvažujme systém složený z N částic. Stav tohoto systému může být zadán Klasicky: zadáním 3N zobecněných souřadnic q i a 3N zobecněných hybností p i. Stavu odpovídá bod v 6N-rozměrném fázovém prostoru. Kvantově: pomocí vlnové funkce 3N proměnných ψ(q 1, q 2,..., q N ). Stavu odpovídá vektor v Hilbertově (obecně nekonečněrozměrném, komplexním) prostoru. Takto zadaný stav systému se nazývá mikrostav. Obecnější - pravděpodobnostní popis: Klasicky: zadáním hustoty pravděpodobnosti ρ(q 1,... q N, p 1,... p N, ) na 6N-rozměrném fázovém prostoru Kvantově: zadáním operátoru hustoty (též matice hustoty) ˆρ vhilbertově prostoru, ˆϱ = k ψ k p k ψ k. (1) Plný popis stavu systému s N = 10 23 částic je však prakticky nemožný, tím méně modelování jeho časového vývoje. Informace obsažená v popisu mikrostavu je pro řadu aplikací též nadbytečně velká, stačilo by znát menší množství relevantních parametrů. Rozdělme obrovské množství možných mikrostavů na menší množství podskupin, jejichž mikrostavy mají určitou společnou vlastnost. Každá tato množina mikrostavů se pak nazývá makrostav. Příklady: Všechny mikrostavy, jejichž celková energie je E 0

Uvažovaný systém se skládá z dvojité nádoby obsahující N částic; makrostav definujeme jako množinu mikrostavů, ve kterých N 1 částic je v levé nádobě a N 2 = N N 1 částic je v pravé nádobě. Podobně jako v předchozím příkladu, ale daný makrostav má N1± N částic je v levé nádobě a N2 = N N1 N částic je v pravé nádobě. Měření makroskopických veličin (např. p, V, E, vodivost, magnetizace... ) - tyto veličiny jsou funkcemi mikrostavu systému. Makrostav je vhodné definovat jako množinu všech mikrostavů, pro které dané veličiny nabývají konkrétních hodnot. Mikrostav systému se obecně měmí s časem - a s ním tedy i hodnoty makroskopických veličin. Def.: Rovnováha Systém je v rovnováze, jestliže makroskopické veličiny zůstávají v čase konstantní, (až na malé fluktuace kolem svých středních hodnot). Úkol statistické fyziky: vysvětlit (či předpovědět) hodnoty makroskopických veličin To, co měří přístroj, je časová střední hodnota fluktuující veličiny L t = 1 τ L(t)dt (2) 2τ τ Teoretický výpočet časové střední hodnoty makroskopické veličiny je v normálních případech technicky neproveditelný. Pro řešení statistických úloh se zavádí pojem ensemble (poprvé ho zavedl J.W. Gibbs) a střední hodnoty se počítají přes ensembly. Def.: Ensemble je myšlená množina systémů se stejnými vnějšími parametry (např. objem nádoby, gravitační pole atd.), ale s různými mikrostavy. Množina probíhá systémy ve všech mikrostavech, splňujících určité kritérium. Volba tohoto kritéria pak určuje, o jaký ensemble se jedná (mikrokanonický, kanonický či makrokanonický). Statistická fyzika pak dokáže v řadě případů spočítat střední hodnoty přes ensemble L ens. Jaký je vztah mezi L t a L ens? Postulát (Ergodická hypotéza): Střední hodnota fyzikálních veličin systému v rovnovážném stavu počítaná přes ensemble se rovná časové střední hodnotě.

Existují tři základní typy statistických ensemblů - podle typu interakce systému s okolím: 1. Mikrokanonický ensemble: popisuje izolovaný systém s danou hodnotou energie. Experimentálně je takovýto systém prakticky nerealizovatelný, pro teoretické úvahy a výpočty je však velmi užitečný. 2. Kanonický ensemble: popisuje systém, který si vyměňuje energii s okolím, se kterým je přitom v rovnováze (energie může proudit tam i zpět, v dlouhodobém průměru je však bilance energetické výměny nulová). Systém má přitom pevně daný, neměnný počet částic. Okolí, se kterým si systém vyměňuje energii, se nazývá termostat, případně rezervoár. Př.: rtuť v teploměru. 3. Velký kanonický (grandkanonický) ensemble: popisuje systém, který si s okolím (rezervoárem) vyměňuje jak energii, tak i částice. Systém je přitom s rezervoárem opět v rovnováze. Př.: sytá pára; rezervoárem je kapalina pod ní. Statistická rozdělení pro jednotlivé ensembly Abychom mohli počítat střední hodnoty makroskopických veličin, potřebujeme znát rozdělení pravděpodobností pro jednotlivé mikrostavy v daném ensemblu. Příslušná rozdělení mají následující tvar: Mikrokanonický ensemble: Klasický systém: ρ(q i, p i ) = { A; E < H(pi, q i ) < E + de; 0 (3) Kvantový systém: ˆρ = A ψ k ψ k, E < E k < E + de (4) Tj. všechny mikrostavy s energií vdaném intervalu mají stejnou pravděpodobnost. Kanonický ensemble: Klasický systém: ρ(q i, p i ) = 1 Z e βh(q i,p i ), (5) kde Z = e βh(q i,p i ) dq i dp i, (6)

H(q i, p i ) je hamiltonián daného systému a β je konstanta. Kvantový systém: kde ˆρ = 1 Z e βĥ, (7) Z = Tr e βĥ, (8) Ĥ je hamiltonián daného kvantového systému. Vobou případech exponenciálně klesá pravděpodobnost mikrostavu s jeho rostoucí energií. Časový vývoj hustoty pravděpodobnosti, Liouvilleova věta, Liouvilleova rovnice: Uvažujeme klasický konzervativní systém, vycházíme z rovnice kontinuity (zákon zachování) a z Hamiltonových pohybových rovnic. Vývoj stavu systému lze popsat jako průtok fázové kapaliny. Pro jednoduchost označme všechny souřadnice fázového prostoru stejným symbolem x; ρ(q i, p i ) ρ(x i ). Jak se mění sčasem pravděpodobnost, že systém se nachází v elementu fázového prostoru vymezeném souřadnicemi x i a x i + dx i? Pravděpodobnost, že za časový element dt vteče systém zleva do elementu je ρ(x, t)ẋ i S, kde S je plocha stěny objemového elementu; ( pravděpodobnost, že systém unikne z elementu pravou stěnou je ρẋ i + (ρẋ ) i) x i dx i S. Celková změna pravděpodobnosti přítomnosti systému v daném objemovém elementu je pak rozdílem těchto dvou hodnot, s tím, že se sečtou příspěvky od všech souřadnic x i. Z toho plyne t = i (ρẋ i ) x i. (9) Rozepsáním derivace součinu s tím, že se vrátíme k původnímu označení fázových proměnných q i, p i, dostaneme t = i ( q i + ) p i ρ q i p i i ( qi + q i p i p i ). (10) Nyní lze využít Hamiltonových rovnic,

q i = H, p i p i = H ; (11) q i znich plyne, že druhý člen na pravé straně rovnice (10) je nulový. Zbývající členy rovnice mají za důsledek, že dρ dt = 0. (12) Tato rovnice říká, že v konzervativních systémech je fázová tekutina nestlačitelná. Tomuto tvrzení se říká Liouvilleova věta. Vyplývá zní též, že při evoluci konzervativního systému se zachovává objem fázové kapaliny (ač se může měnit jeho tvar). Změnu hustoty pravděpodobnosti daného stavu (tj. v daném bodě fázového prostoru) pak popisuje rovnice t = i ( H ) H, (13) q i p i p i q i což se symbolicky vyjadřuje pomocí Poissonových závorek jako t = [H, ρ]. (14) Této rovnici se říká Liouvilleova rovnice. V konzervativních systémech pak pro stacionární stavy / t = 0 platí, že Problémy: ρ(q i, p i ) = ρ(h(q i, p i )). (15) 1. Pokud by vývoj počítačových technologií postupoval současným tempem, odhadněte, za kolik let by bylo možno v počítači uložit klasickou informaci o mikrostavu jednoho molu látky. 2. Spinový stav částice se spinem 1/2 ) je popsán vektorem vdvourozměrném Hilbertově prostoru, ( c1 c 2, kde c 1 a c 2 jsou komplexní čísla, splňující c 1 2 + c 2 2 = 1. Kolikarozměrný Hilbertův prostor je zapotřebí k popisu spinového stavu 64 takovýchto rozlišitelných částic?

David Hilbert (1862-1943), německý matematik; roku 1900 formuloval 23 matematických problémů, jimž by se měli věnovat matematici ve 20. století. Řada z těchto tzv. Hilbertových problémů dodnes zůstává nevyřešena. Existuje historka, podle které Hilbert, když se dozvěděl, že jeden z jeho studentů se odhlásil z matematických přednášek a stal se básníkem, řekl: No dobře, zřejmě asi neměl dostatek představivosti, aby se mohl stát matematikem. Joseph Liouville (1809-1882), francouzsky matematik; zabýval se převážně matematickou analýzou a diferenciálními rovnicemi. Josiah W. Gibbs (1839-1903), americký fyzik; formuloval pojem termodynamické rovnováhy na základě energie a entropie. Své práce však publikoval v naprosto neznámém místním časopise a do povědomí vědců se dostal až poté, co jeho články přeložil Ostwald do němčiny.