第-七-章玻尔兹曼统计.ppt

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1、第七章玻尔兹曼统计对于可分辨的近独立系统,我们推导了:一个粒子数分布对应的微观状态数为最可几分布式中为待定参数,其值由孤立系统粒子数及能量约束求解得到。本章将从玻尔兹曼统计的这几个方程出发,求解宏观热力学量的统计表达式,讲参数α及β的物理意义,以及玻尔兹曼统计的几个重要应用。宏观热力学量的统计表达式1.1单粒子配分函数及其与参数α的关系粒子数约束定义单粒子配分函数为配分函数是统计物理的重要概念,甚至可以说是统计物理的核心概念。如果知道某个系统的配分函数随热力学参量(如温度T,压强p或体积V)的函数,系统的物理量都可以表达成为配分函数对某个参量的一次或高阶次

2、偏微分。在本章中,我们将看到内能、熵、广义力如何表达为配分函数的偏微分。为以后推导方便,引入另一个单粒子函数1.2内能U的统计表达式及与的关系1.2.1内能的微观表示对于近独立系统,粒子间的相互作用被忽略,内能就是每个粒子的能量之和,即为一个粒子的平均能量,一个由N个近独立粒子组成的系统的总能量为的N倍。的物理意义推导如下:考虑某个给定的粒子,对其可能存在的微观状态进行统计。由玻耳兹曼系统统计,及其组成粒子的可分辨性可知,:一个粒子处于能级的一个量子态上的概率(未归一化):未归一化的概率之和,或者说归一化常数:粒子处于能级的一个量子态的概率粒子的平均能量为

3、1.2.2U与配分函数的关系1.3广义力的统计表达粒子的能量是外参量的函数。外参量的改变导致能级的改变:广义力:单粒子平均广义力1.4做功与热传递热力学第一定律:做功:内能的增量:传热:在准静态过程中,系统从外界吸收的热量等于粒子在各能级重新分布所增加的内能。在统计物理中,与内能和广义力不同,没有与热量相应的微观量,热量只能由上式间接导出,热量是热力学所特有的宏观量.1.5熵的全微分以及β的物理意义熵的定义虽然是变分,但是全微分,即是积分因子现在考虑是的函数,有因此得即也是的积分因子概据微分方程关于积分因子的理论(参阅汪志诚书附录):当微分方程有一个积分因

4、子时,它就有无穷多个积分因子,任意两个积分因子之比是S的函数(dS是用积分因子乘以变分后所得的完整微分)。即有下面说明k是一个常数:考虑有两个互为热平衡的系统,由于两个系统合起来总能量守恒,这两个系统必有一个共同的乘子(参阅上次作业题,汪书题6.5),对这两个系统相同,正好与处在热平衡的物体温度相等一致。所以只可能与温度有关,不可能是S的函数。这也就是说,k只能是一个常数。下节将把理论应用到理想气体,其中R是气体常量8.314J/(Kmol),NA是阿佛加德罗常数.1.6熵的统计意义由1.5节结果,可以得到积分得(积分常数取为零)在热力学部分曾经说过,熵是

5、混乱程度的量度,某个宏观态对应的微观状态数愈多,它的混乱度就愈大,熵也愈大。下面证明:最可几分布满足又所以可见,系统的微观状态数越多,混乱度就越大,而熵就越大.表明熵是混乱度的量度.当可能微观状态数为1时,即状态确定,系统的混乱度应该为零,所以之前取积分常数为零。1.7自由能F由热力学知代入内能、熵的统计表达式得综上所述,玻尔兹曼理论求热力学函数得一般程序:1),求能级分布2),求配分函数3),求基本热力学函数:内能,熵和物态方程等4),确定系统的全部平衡性质.1.8经典统计中热力学函数的表达式则得到经典统计中的配分函数,从而可得热力学函数的经典统计表达式

6、.求微观量a的平均值,与h0的选择无关。理想气体的物态方程一般气体均满足经典极限条件,遵从玻尔兹曼分布,作为玻尔兹曼统计的最简单的应用,本节讨论理想气体的物态方程.考虑理想气体中的某一个微观粒子,即我们研究的对象是处于平衡态的一个粒子。2.1单粒子平均量与系统的宏观平均量的关系由于整个系统是近独立系统系统内能::一个粒子的平均能量系统压强::一个粒子对器壁的压强贡献2.2近独立粒子玻尔兹曼系统的单粒子统计行为微观状态由μ空间的相格描述。(在这里只考虑单原子粒子并忽略其体积)相体元的微观状态数:能级(色散关系):根据玻尔兹曼分布,粒子处于能量为的某个相格的概

7、率:配分函数(概率归一化常数):于是粒子处于能量为的某个相格的概率为:热力学量统计表达式及其与的偏微分关系核心问题是求解配分函数2.3单粒子配分函数其中利用了高斯积分公式2.4物态方程单粒子的平均压强贡献:系统压强:即为物态方程单粒子的平均能量理想气体物态方程的简单性来源于组成系统的微观粒子能量与位置空间的坐标(x,y,z)无关,即.因此,相空间中的位置坐标可以被积分而得.对于双原子分子或多原子分子组成的理想气体,描述粒子的自由度r增加。但是,粒子的能量仍然与位置坐标(x,y,z)无关。所以仍然有.物态方程不变.2.5经典极限经典极限条件的其它表述:分子热

8、运动的平均能量则:即粒子德布罗意波的平均热波长.若将理解为气体中分

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