Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634620)
Контекстум
.

Термодинамика и классическая статистическая физика (220,00 руб.)

0   0
Первый авторАлмалиев Александр Николаевич
АвторыКопытин Игорь Васильевич, Мармо Сергей Иванович, Чуракова Алексеевна Татьяна Алексеевна
ИздательствоИздательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета
Страниц71
ID239269
Аннотация Данные методические указания к решению задач по курсу «Термодинамика и статистическая физика» относятся к его первой части, посвященной изучению свойств классических равновесных систем и процессов в них. Каждый раздел указаний предваряется введением, в котором приводятся основные теоретические положения и даются ключевые формулы, необходимые при решении задач. Кроме того, некоторые полезные формулы, часто использующиеся в различных разделах, вынесены в приложение. Поскольку эти указания в первую очередь предназначены для самостоятельной работы, в каждой теме проводится подробный разбор нескольких типовых задач.
Кому рекомендованоРекомендуется для студентов 4-го курса дневного отделения физического факультета Воронежского государственного университета.
Алмалиев, А. Н. Термодинамика и классическая статистическая физика / И. В. Копытин, С. И. Мармо, Т. А. Чуракова Алексеевна; А. Н. Алмалиев .— Воронеж : Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета, 2012 .— 71 с. — 70 с. — URL: https://rucont.ru/efd/239269 (дата обращения: 20.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Правовая система РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Утверждено Ученым советом университета в качестве учебного пособия Издание третье, переработанное и дополненное УДК 343.85 ББК Х311я73-5 П317 Р е ц е н з е н т ы : Кандидат юридических наук, подполковник милиции, П317 Правовая система Российской Федерации : учеб. пособие / Н.П. Печников. <...> Механизм правового регулирования как одно из средств противодействия преступности и вопросы его совершенствования: Конспект лекций. <...> Организация и деятельность правоохранительных органов, обеспечивающих безопасность и общественный порядок, регламентируются, прежде всего, рядом законов Российской Федерации (о милиции, об оперативно-розыскной деятельности, о безопасности, о внутренних войсках, о государственной границе, частной детективной и охранной деятельности), а также Таможенным кодексом РФ. <...> Такой вывод базируется на том, что в ней: а) получили нормативное решение многие вопросы правосудия и судопроизводства; б) сформирована система конституционных принципов правосудия; в) определены основополагающие начала и предпосылки прямого действия ее норм (ст. <...> Так, можно говорить, что судебная власть - это суд, система соответствующих учреждений, тот или иной суд или все суды. <...> Закон "О судебной системе Российской Федерации", основываясь на Конституции Российской Федерации, указывает, что судебная власть осуществляется только судами в лице судей и привлекаемых в установленном законом порядке к осуществлению правосудия присяжных народных и арбитражных заседателей. <...> Никакие другие органы и лица не вправе принимать на себя осуществление правосудия (ст. <...> Судебная власть осуществляется посредством конституционного, гражданского, административного и уголовного судопроизводства (ст. <...> Таким образом, судебная власть есть предоставленные специальным органам государства - судам - полномочия по разрешению отнесенных к их компетенции вопросов, возникающих при применении права, и реализация <...>
Термодинамика_и_классическая_статистическая_физика.pdf
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» ТЕРМОДИНАМИКА И КЛАССИЧЕСКАЯ СТАТИСТИЧЕСКАЯ ФИЗИКА Учебное пособие для вузов Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета 2012
Стр.1
Содержание Введение 1. Основные сведения из теории вероятностей 2. Термодинамика 4 5 11 2.1. Постулаты термодинамики . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2. Методы термодинамики . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3. Механическое и статистическое описание макросистем 25 4. Микроканоническое распределение 5. Каноническое распределение Гиббса 34 40 5.1. Каноническое распределение Гиббса для координат и импульсов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 5.2. Каноническое распределение Гиббса по энергии . . . . . . . 45 6. Классический идеальный газ 7. Большое каноническое распределение 50 62 7.1. Термодинамическое описание систем с переменным числом частиц . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 7.2. Статистическое описание систем с переменным числом частиц 64 8. Математическое дополнение Литература 68 70 3
Стр.3
где∆t – время пребывания системы в данном состоянии, а T – полное время наблюдения. Очень часто приходится по вероятностям отдельных событий определять вероятности более сложных событий. Для этого существуют две общие теоремы теории вероятностей — теорема сложения и теорема умножения вероятностей. Теорема сложения вероятностей. Пусть сложное событие заключается в наступлении либо события A, либо события B, которые в свою очередь являются несовместимыми событиями. Тогда вероятность сложного события выразится как сумма вероятностей отдельных событий: W(A либо B) = W(A)+W(B). (1.5) В случае непрерывной функции распределения, если нас интересует вероятность того, что случайная величина будет находиться либо в интервале [x1,x1 +dx1], либо в интервале [x2,x2 +dx2], будем иметь dW(x1 либо x2) = dW(x1)+dW(x2) = f(x1)dx1 +f(x2)dx2. (1.6) Эта теорема, очевидно, может быть обобщена на любое число несовместимых событий. Вероятность того, что непрерывная случайная величина принимает одно из значений в интервале от x1 до x2, по теореме сложения вероятностей определяется как W(x1,x2) = ∫x2 x1 dW(x) = ∫x2 x1 f(x)dx. (1.7) Очевидно, что вероятность найти случайную величину во всем интервале ее возможных значений представляет достоверное событие. Поэтому ∫ dW(x) = ∫ f(x)dx = 1. (1.8) Интегрирование ведется по всей области изменения переменной x. Это равенство называется условием нормировки функции распределения. Оно используется для нахождения произвольной константы, входящей в функцию распределения вероятностей. Теорема умножения вероятностей. Иногда некоторое событие может произойти только при условии, что произойдет другое событие. Вероятность такого сложного события в этом случае называется условной вероятностью. Условная вероятность события A при условии выпадения события B определяется по формуле W(A при условии B) =W(A|B) ·W(B). 6 (1.9)
Стр.6
Точно так же вероятность сложного события, заключающегося в том, что одновременно имеют место два независимых события A и B, определяется через произведение вероятностей W(A) и W(B) отдельных независимых событий A и B по формуле W(A и B) = W(A) ·W(B). (1.10) В случае непрерывных независимых величин x и y вероятность сложного события, заключающегося в том, что случайная величина x принимает значение в интервале от x до x+dx и одновременно случайная величина y принимает значение в интервале от y до y+dy, определяется произведением вероятностей dW(x, y) = dW(x)dW(y) = f(x)g(y)dxdy, (1.11) где f(x) и g(y) — плотности вероятности для величин x и y. Среднее значение некоторой функции F(x) от случайной величины x определяется суммой F = ⟨F⟩ =∑ i ∫ X F(xi)Wi, если x — дискретная величина, и интегралом F = ⟨F⟩ = F(x)dW(x) = ∫ X (1.12) F(x)f(x)dx. (1.13) если x — непрерывная величина. Для оценки масштаба возможного отличия случайной величины от среднего значения используется дисперсия. Дисперсия определяется по следующим формулам: (∆x)2 =∑ i (∆x)2 = ∫ (xi −x)2Wi (для дискретной случайной величины), (1.14) (x−x)2f(x)dx (для непрерывной случайной величины). Так как (∆F)2 всегда положительна, то ее среднее значение стремится к нулю, лишь если она сама стремится к нулю, т.е. когда вероятности заметных отклонений F от F малы. Величина (1.15) √(∆F)2 называется средним квадратичным отклонением (в статфизике ее часто называют средней квадратичной флуктуацией), имеет размерность [F] и 7
Стр.7
характеризует ширину интервала отклонений истинных значений F от F. Безразмерная величина δF = √(∆F)2 F называется относительной флуктуацией. Таким образом, зная закон распределения случайной величины, можно определить все ее характеристики, которые нас интересуют. Поэтому одной из основных задач статистической физики является отыскание законов и функций распределения тех или иных физических случайных величин в различных физических системах. Пример 1.1. Идеальный газ, состоящий из N молекул, находится в сосуде с объемом V . Определить вероятность Pn(v) того, что в заданном объеме v будет содержаться в данный момент точно n молекул. Рассмотреть предельные случаи: a) n≪N, N →∞, б) v v ровно n определенных молекул есть (v/V )n(1 − v/V )N−n. Число способов, которыми можно выбрать n произвольных молекул из общего числа N, дается биномиальным коэффициентом Cn вероятность того, что в объем v попадут произвольные n молекул из общего числа N, Pn(v) = N! n!(N −n)! в виде Pn = N! n!(N −n)! ( n N ( v V )n (1− v V )n( = N(N −1) . . . (N −n+1) n! Pn = lim N→∞ Nn n! ( n N )N−n . (1.16) Рассмотрим теперь предельные случаи: а) обозначим n = N(v/V ). Тогда распределение (1.16) переписывается 1− ( n N )n( 8 n N )N−n )n( 1− n N 1− n N )N−n = )N−n . Принимая во внимание малость n по сравнению с N и переходя к пределу N →∞, получим = еме v есть (v/V )n. Необходимо учесть также, что остальные N −n молекул должны быть вне указанного объема, поэтому вероятность найти в объеме Решение. Вероятность того, что одна молекула находится в объеме v, равна v/V. Вероятность найти одновременно определенные n молекул в объV N ≫1, ∆n = n−n≪n. N = N! n!(N −n)!. Окончательно
Стр.8

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
.
.