Главная страница
Навигация по странице:

  • 1.2. Микросостояния в классической механике. Уравнение Лиувилля

  • 1.3. Микросостояния в квантовой механике. Матрица плотности

  • 1.4. Микроканоническое распределение (основной постулат статистической физики)

  • 1.5. Эргодическая гипотеза

  • Физика. Конспекты лекций и задачи казань 2015 удк 536. 7(07) ббк 22. 317 А62


    Скачать 1.13 Mb.
    НазваниеКонспекты лекций и задачи казань 2015 удк 536. 7(07) ббк 22. 317 А62
    АнкорФизика
    Дата24.05.2022
    Размер1.13 Mb.
    Формат файлаpdf
    Имя файлаThermodynamics_and_statistical_physics.pdf
    ТипКонспект
    #546850
    страница2 из 22
    1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   22

    1. ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО МЕТОДА ИССЛЕДОВАНИЯ
    МАКРОСКОПИЧЕСКИХ СИСТЕМ
    1.1. Предмет и методы термодинамики и статистической физики
    Цель курса
     изучение общих закономерностей поведения
    макроскопических систем, обладающих большим числом степеней свободы (например, содержащих N

    10 20
    частиц, порядка числа молекул в 1 см
    3
    воздуха). С точки зрения механики (классической и квантовой) такие системы невообразимо сложны, однако опыт показывает, что в обычных условиях они хорошо описываются сравнительно небольшим числом макроскопических параметров. Так, практически все характеристики газов определяются их объемом, температурой, массой
    (или числом частиц).
    Состояния макроскопических систем, описываемые макроскопическими параметрами, называют макроскопическими или термодинамическими
    состояниями. Очевидно, макросостояния совместимы с огромным числом механически заданных (например в классической механике, указанием всех обобщенных координат и импульсов) микросостояний
    (возможные, или допустимые при данных значениях макроскопических параметров микросостояния). Число допустимых микросостояний замкнутой системы называется
    статистическим
    весом макроскопического состояния. Это очень важная физическая характеристика, через которую определяется энтропия системы
    (раздел 2.2).
    Наблюдаемые в макросостояниях физические величины являются результатом усреднения значений этих величин в допустимых микросостояниях.
    Для фактического проведения усреднения необходимо располагать распределением вероятностей микросостояний.
    Обычно распределение микросостояний для изолированной равновесной системы постулируется (основная
    статистическая гипотезамикроканоническое распределение, раздел 1.4), а другие равновесные распределения выводятся на его основе. Вычисление физических величин путем усреднения их значений в микросостояниях составляет основу статистического
    метода исследования макросистем. Термодинамический метод заключается в выводе общих законов, соотношений между

    12 макроскопическими величинами на основе экспериментов, без обращения к атомно-молекулярной структуре вещества. Название курса отражает эти два подхода к исследованию макроскопических систем.
    Термодинамический (феноменологический) подход обладает большей общностью; статистический метод позволяет глубже проникнуть в природу явлений.
    Одно из наиболее важных положений термодинамики (его иногда называют общим началом термодинамики) заключается в том, что любая замкнутая (изолированная от других) макросистема с течением времени приходит в состояние равновесия, в котором физические величины (макроскопические параметры), характеризующие систему, не меняются во времени, и остается в этом состоянии неопределенно долго. Процесс установления равновесия называется релаксацией, время процесса
    временем релаксации. Диапазон возможных времен релаксации огромен,

    10
    12
     10 8
    сек. Равновесие означает, что и отдельные макроскопические части системы (подсистемы) находятся в состоянии внутреннего равновесия (если их изолировать, разгородить, то это не приведет ни к каким изменениям в их состоянии), а также в равновесии друг с другом
     нет потоков энергии и частиц от одних подсистем к другим. Движение на молекулярном уровне не прекращается и в равновесном состоянии, что приводит к непрерывным флуктуациям – небольшим кратковременным отклонениям системы от полного равновесия.
    Локальное (или неполное) равновесие означает, что система подразделяется на подсистемы, находящиеся в состоянии внутреннего равновесия, но отсутствует равновесие между подсистемами. При изоляции подсистем изменения в системе прекращаются. Число независимых макроскопических параметров, характеризующих систему, возрастает по мере отклонения от полного равновесия, например, приходится использовать две или более температур вместо одной и т.п. Напротив, в процессе релаксации (в сложных системах процесс может состоять из ряда этапов) число независимых макроскопических параметров уменьшается (происходит, как говорят,
    сокращение описания). Соответственно, ослабляются ограничения на допустимые микросостояния, и статистический вес системы возрастает.
    Можно теперь уточнить, что макроскопические состояния
     это равновесные или локально-равновесные состояния макроскопических

    13 систем.
    Термодинамика и статистическая физика изучают макроскопические системы в макроскопических состояниях. Основная часть курса посвящается исследованию равновесных систем.
    Термодинамика слабо неравновесных систем рассматривается в тесной связи с теорией флуктуаций.
    1.2. Микросостояния в классической механике.
    Уравнение Лиувилля
    Состояния консервативных систем (в том числе микросостояния замкнутых термодинамических систем) в классической механике определяются совокупностью обобщенных координат и импульсов
    (q, p), и каждому состоянию сопоставляется точка в фазовом
    пространстве размерности 2s (s
     число степеней свободы системы). С течением времени фазовая точка перемещается по фазовой траектории согласно уравнениям механики (H
     функция Гамильтона системы):
    ,
    i
    i
    i
    i
    H
    H
    q
    p
    p
    q



     




    (1.1)
    При достаточно гладких функциях Гамильтона фазовые траектории непрерывны, хотя и могут выглядеть весьма причудливым образом.
    -пространство  фазовое пространство одной частицы (атома, молекулы). Для элементарных частиц и атомов
    -пространство является суммой обычного трехмерного пространства положений (R
    3
    ) и трехмерного импульсного пространства. Фазовое пространство макросистемы (Г-пространство) складывается из фазовых пространств составляющих эту систему частиц. Множество допустимых микросостояний изображается дискретным или в пределе непрерывным набором фазовых точек, каждая из которых движется вдоль своей фазовой траектории (рис. 1.1). Проекция фазовой точки и фазовой траектории на R
    3
    -пространство частицы описывает положение этой частицы и его изменение со временем. Совокупность проекций частиц, нанесенных в одном R
    3
    -пространстве, описывает пространственную конфигурацию всей системы и ее изменение.

    14
    Пусть вероятность обнаружения системы в элементе объема фазового пространства d
     dpdq dp
    1
    ...dp
    s
    dq
    1
    ...dq
    s
    около точки (p,q) равна dw(p,q)
     (p,q)dГ.
    Величина
     называется
    функцией
    статистического распределения системы по микросостояниям; в случае неравновесных систем она явно зависит от времени.
    Статистическое среднее произвольной динамической величины f(p,q) равно:
    ( , ) ( , , )
    f
    f p q
    p q t dpdq



    (1.2)
    Правильный «фазовый портрет» системы дается множеством точек, распределенных в фазовом пространстве с плотностью, пропорциональной
    . Это множество можно рассматривать как изображение в данный момент времени очень большого (по числу точек) числа копий данной системы, находящихся в соответствующих допустимых микросостояниях.
    Совокупность макроскопически одинаковых систем, распределенных по допустимым микросостояниям с плотностью
    , называют статистическим ансамблем. Ансамбли и распределения однозначно определяют друг друга и носят одинаковые названия
    (например, микроканоническое распределение – микроканонический ансамбль). Статистическое среднее – это то же, что и среднее по ансамблю.
    Фазовые точки, изображающие ансамбль, с течением времени перемещаются в фазовом пространстве подобно течению жидкости без источников и стоков. Такое течение подчиняется уравнению непрерывности (см., например, Румер и Рывкин, 1977, с. 278; Хилл,
    1960, с. 17):
     
    ,
    0
    div




    
    v
    t
    где v
     «скорость» в 2s-мерном фазовом пространстве. С учетом уравнений движения (1.1) отсюда вытекает уравнение Лиувилля (Гиббс называл его основным уравнением статистической механики):


    1
    ,
    0,
    s
    i
    i
    i
    i
    i
    d
    q
    p
    H
    dt
    t
    q
    p
    t



     
    
    
    





     











    (1.3) p
    q
    Рис. 1.1

    15 где
     

    


    












    i
    i
    i
    i
    i
    p
    g
    q
    f
    q
    g
    p
    f
    g
    f ,
     скобки Пуассона.
    Теорема Лиувилля является словесной формулировкой уравнения
    Лиувилля
    ,
    0


    dt
    d
    или
    ),
    ,
    ,
    (
    )
    ,
    ,
    (
    0 0
    0
    t
    p
    q
    t
    p
    q



    то есть функция распределения не меняется вдоль фазовой траектории.
    Для равновесной системы
    ),
    ,
    (
    )
    ,
    (
    0 0
    q
    p
    p
    q



    то есть функция распределения является не зависящим от времени интегралом движения. Принцип
    сохранения
    фазового
    объема является альтернативной форму- лировкой теоремы Лиувилля. Пусть множество фазовых точек с плотностью
     заполняет конечный объем

    0
    пространства (фазовая капля). Объем капли через время t
    0



    t
    , хотя форма капли может существенно измениться (рис. 1.2). Подчеркнем еще раз, что уравнение
    Лиувилля (1.3) выглядит одинаково при любом числе степеней свободы системы и, по существу, равносильно уравнениям движения (1.1).
    1.3. Микросостояния в квантовой механике. Матрица плотности
    Микросостояния в квантовой теории задаются векторами в пространстве состояний системы

    i
      или соответствующими волновыми функциями. Динамической величине f(p,q) в квантовой теории отвечает среднее значение оператора ˆ
    ˆ ˆ
    ( , )
    f
    f p q

    в состоянии, описываемом нормированным вектором

    i
      :
    ˆ
    ˆ
    ( , )
    | |
    (
    )
    i
    i
    i
    i
    i
    f p q
    f
    f
    f
    dq

      
        

    p
    q

    0

    t
    Рис. 1.2

    16
    Распределению по классическим микросостояниям (p,q)соответствует распределение (смешанный квантовый ансамбль) по векторам состояний

    i
    c вероятностями
    i
    W
    ,
    ˆ
    i i
    i
    i
    i
    i
    i
    f
    f
    W f
    W
    f
       

    
     


    Выберем ортонормированный базис (в статистической физике рассматривается обычно базис из стационарных состояний)


    ,
    ).
    (
    ,
    *
    )
    (
    )
    (
    dq
    c
    c
    i
    i
    i
    i
    i





















    Тогда
     
    ( )
    ( )
    ˆ
    ˆ
    ˆ .
    i i
    i
    i
    f
    W c c
    f
    f
    Sp f
     



     
    
    
      
    
      





    (1.4)
    Набор величин
    ( ) ( )*
    ˆ
    | |
    i i
    i
    i
    W c c


    


     
        

    называется матрицей
    плотности, а оператор
    ˆ
    i
    i
    i
    i
    W
    


    
     
       
       


    (1.5)

    статистическим оператором (квантовый аналог классической функции распределения). Исходя из определения (1.5) и уравнения
    Шредингера, легко получить уравнение Лиувилля – Неймана:
    ˆ
    ˆ ˆ
    [ , ] 0.
    i
    H
    t
    

     


    (1.6)
    Статистический оператор эрмитов,




    ˆ
    ˆ
    , и нормирован,
    1
    ˆ 

    Sp
    Диагональные элементы матрицы плотности неотрицательны,
    0


    
    , и описывают распределение вероятностей физических величин
    )
    1
    (




    
    . Так, в энергетическом представлении

    
    определяют распределение по стационарным состояниям, и средняя энергия равна:
    ˆ
    E
    H
    E
    


     
    

      
     
      



    1.4. Микроканоническое распределение
    (основной постулат статистической физики)
    На основании уравнения
    Лиувилля
    (Лиувилля–Неймана) равновесная функция распределения является интегралом движения, и ее можно представить в виде функции независимых интегралов

    17 движения. Более того, следующие соображения свидетельствуют, что функции распределения макроскопических систем зависят лишь от аддитивных интегралов движения.
    При пренебрежении энергией взаимодействия (контактами) между подсистемами a, b функция распределения объединенной системы a + b представляется в виде произведения соответствующих функций подсистем:
    dW(p,q) = dW(p
    (a)
    , q
    (a)
    )dW(p
    (b)
    , q
    (b)
    ),
    (q,p) = 
    a
    (q
    (a)
    , p
    (a)
    )

    b
    (q
    (b)
    , p
    (b)
    ). (1.7)
    Это
    свойство
    мультипликативности подразумевается самой возможностью выделения подсистем, и соотношение (1.7), строгое для изолированных подсистем, сохраняется в течение небольших промежутков времени (малых по сравнению с временем релаксации между подсистемами). Логарифм равновесной функции распределения оказывается аддитивным интегралом движения и полностью определяется семью независимыми аддитивными интегралами движения любой замкнутой механической системы
     энергией H и векторами полного импульса Р и полного момента количества движения М. В статистической физике обычно рассматриваются системы, заключенные в «неподвижном ящике», единственным интегралом движения которых остается «внутренняя энергия» H(р, q).
    Величина энергии Е замкнутой системы фиксирована, поэтому допустимыми являются только микросостояния (р, q) с H(р, q)
    Е. В общем случае нет логических оснований предпочесть одни допустимые состояния другим, поэтому в качестве основного допущения статистической физики принимается микроканоническое распределение равновесных замкнутых систем: все допустимые состояния равновероятны:
    (E; p,q) = 
    E
    (H(p,q)) =
    (H(p,q)  E), (1.8) где
      нормировочная постоянная. Более физично рассматривать тонкий энергетический слой в фазовом пространстве, ограниченный изоэнергетическими поверхностями H(р, q)
    Е и H(р, q) Е Е.
    Тогда микроканоническое распределение задается уравнениями:
    1/
    , если ( , )
    ( ; , )
    0, если точка ( , ) вне слоя
    Е H p q
    E
    E
    E p q
    p q
    

      


     

    (1.9)

    18 где
      объем слоя.
    В квантовой теории равновесный статоператор диагонализуется в энергетическом представлении, и

    
    W

    есть вероятность обнаружить систему в стационарном состоянии
    . Уровни энергии системы, совершающей финитное движение, дискретны.
    Микроканоническое распределение в этом случае выглядит так:

    
    (Е) = 1/
    g(E), если Е = Е

    ,

    
    = 0 в противном случае; (1.10)
    g(E)  кратность вырождения уровня Е. Спектры макроскопических систем квазинепрерывны, и в этом случае снова под
    g(E) целесообразно подразумевать число состояний, энергии которых лежат в интервале Е ÷ Е
    Е. Для макроскопических систем это, как правило, очень большое число (
    10
    N
    ), что иллюстрируется далее (раздел 1.7) на примере модельных систем.
    Микроканоническое распределение дает статистическое
    (вероятностное) истолкование равновесного состояния. Оно напрямую связано со статистическим весом, роль которого в квантовой теории выполняет кратность вырождения уровня (или группы близких уровней) с данной энергией Е. Роль статвеса в классической механике играет объем слоя Е
    H(p, q)  E + E в фазовом пространстве.
    Естественное соответствие между классической и квантовой теориями устанавливается, если измерять объем в единицах кванта действия:
    g(E) = (E)/(2)
    s
    Эта формула хорошо согласуется с соотношением неопределенностей и может быть проверена для простейших модельных систем.
    1.5. Эргодическая гипотеза
    Реально измеряемые физические величины представляют некоторые средние по времени, относящиеся к одной системе:
    0 1
    ( ( ), ( ))
    T
    f
    f p t q t dt
    T


    При достаточно больших временах Т (больше времен релаксации) f есть равновесное значение физической величины
    f, так что мы должны иметь:

    19





    






    dpdq
    q
    p
    q
    p
    f
    q
    p
    w
    q
    p
    f
    T
    q
    p
    t
    q
    p
    f
    dt
    q
    p
    f
    T
    T
    )
    ,
    (
    )
    ,
    (
    )
    ,
    (
    )
    ,
    (
    )
    ,
    (
    )
    ,
    (
    )
    ,
    (
    1 0
    0
    ,
    (1.11) где

    0
     равновесная функция распределения. Иными словами, среднее по времени значение физической величины должно равняться среднему по равновесному распределению (ансамблю). Утверждение о справедливости этого равенства для замкнутых систем с микроканоническим распределением

    0
    и составляет содержание эргодической (точнее, квазиэргодической) гипотезы. Согласно ей фазовая траектория системы достаточно равномерно заполняет изоэнергетическую поверхность, проходя сколь угодно близко от любой выбранной на ней точки, и в равновеликих частях этой поверхности система проводит одинаковое время. Тогда вероятность пребывания системы в объеме
     около точки (p,q) при движении по фазовой траектории,
    w(p,q)lim
    T
    
    t(p,q)/T, определяемaя временем пребывания фазовой точки системы в этом объеме, как раз и сводится к микроканоническому распределению.
    Эргодические системы ведут себя в соответствии с эргодической гипотезой.
    Первоначально эргодическая гипотеза включала требование прохождения фазовой траектории через любую точку изоэнергетической поверхности. Это условие не является необходимым для выполнения соотношения (1.11), и к тому же оно не вполне последовательно.
    1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   22


    написать администратору сайта