Функция распределения
В качестве основной функции, применяемой при статистическом методе описания, выступает функция распределения, которая определяет статистические характеристики рассматриваемой системы. Знание её изменения с течением времени позволяет описывать поведение системы со временем. Функция распределения дает возможность рассчитывать все наблюдаемые термодинамические параметры системы.
Для введения понятия функции распределения сначала рассмотрим какую-либо макроскопическую систему, состояние которой описывается некоторым параметром
, принимающим
дискретных значений:
,
,
,...,
. Пусть при проведении над системой
измерений были получены следующие результаты: значение
наблюдалось при
измерениях, значение
наблюдалось соответственно при
измерениях и т.д. При этом, очевидно, что общее число измерений
равняется сумме всех измерений
, в которых были получены значения
:
.
, принимающим
дискретных значений:
,
,
,...,
. Пусть при проведении над системой
измерений были получены следующие результаты: значение
наблюдалось при
измерениях, значение
наблюдалось соответственно при
измерениях и т.д. При этом, очевидно, что общее число измерений
равняется сумме всех измерений
, в которых были получены значения
:
. Увеличение числа проведенных экспериментов до бесконечности приводит к стремлению отношения
к пределу
к пределу . |
(5.1) |
Величина
называется вероятностью измерения значения
.
называется вероятностью измерения значения
. Вероятность
представляет собой величину, которая может принимать значения в интервале
. Значение
соответствует случаю, когда ни при одном измерении не наблюдается значение
и, следовательно, система не может иметь состояние, характеризующееся параметром
. Соответственно вероятность
возможна только, если при всех измерениях наблюдалось только значение
. В этом случае, система находится в детерминированном состоянии с параметром
.
представляет собой величину, которая может принимать значения в интервале
. Значение
соответствует случаю, когда ни при одном измерении не наблюдается значение
и, следовательно, система не может иметь состояние, характеризующееся параметром
. Соответственно вероятность
возможна только, если при всех измерениях наблюдалось только значение
. В этом случае, система находится в детерминированном состоянии с параметром
. Сумма вероятностей
нахождения системы во всех состояниях с параметрами
равна единице:
нахождения системы во всех состояниях с параметрами
равна единице: . |
(5.2) |
Условие (5.2) указывает на достаточно очевидный факт, что если набор возможных дискретных значений
,
, является полным (то есть включает все возможные значения параметра
в соответствии с условиями физической задачи), то при любых измерениях параметра
должны наблюдаться значения этого параметра только из указанного набора
.
,
, является полным (то есть включает все возможные значения параметра
в соответствии с условиями физической задачи), то при любых измерениях параметра
должны наблюдаться значения этого параметра только из указанного набора
. Рассмотренный нами случай, когда параметр, характеризующий систему, принимает набор дискретных значений не является типичным при описании макроскопических термодинамических систем. Действительно, такие параметры как температура, давление, внутренняя энергия и т.д., обычно принимают непрерывный ряд значений. Аналогично и переменные, характеризующие движение микрочастиц (координата и скорость), изменяются для систем, описываемых классической механикой, непрерывным образом.
Поэтому рассмотрим статистическое описание, применимое для случая, когда измеренный параметр
может иметь любые значения в некотором интервале
. Причем, указанный интервал может быть и не ограниченным какими либо конечными значениями
и
. В частности параметр
в принципе может изменяться от
до
, как, например, координаты молекулы газа для случая неограниченной среды.
может иметь любые значения в некотором интервале
. Причем, указанный интервал может быть и не ограниченным какими либо конечными значениями
и
. В частности параметр
в принципе может изменяться от
до
, как, например, координаты молекулы газа для случая неограниченной среды. Пусть в результате измерений было установлено, что величина
с вероятностью
попадает в интервал значений от
до
. Тогда можно ввести функцию
, характеризующую плотность распределения вероятностей:
с вероятностью
попадает в интервал значений от
до
. Тогда можно ввести функцию
, характеризующую плотность распределения вероятностей: . |
(5.3) |
Эта функция в физике обычно называется функцией распределения.
Функция распределения
должна удовлетворять условию:
, так как вероятность попадания измеренного значения в интервал от
до
не может быть отрицательной величиной. Вероятность того, что измеренное значение попадет в интервал
равна
должна удовлетворять условию:
, так как вероятность попадания измеренного значения в интервал от
до
не может быть отрицательной величиной. Вероятность того, что измеренное значение попадет в интервал
равна . |
(5.4) |
Соответственно, вероятность попадания измеренного значения в весь интервал возможных значений
равна единице:
равна единице: . |
(5.5) |
Выражение (5.5) называется условием нормировки функции распределения.
Функция распределения
позволяет определить среднее значение любой функции
:
позволяет определить среднее значение любой функции
:
. |
(5.6) |
В частности по формуле (5.6) может быть найдено среднее значение параметра
:
: . |
(5.7) |
Если состояние системы характеризуется двумя параметрами
и
, то вероятность её нахождения в состоянии со значениями этих параметров в интервалах
и
соответственно равна
и
, то вероятность её нахождения в состоянии со значениями этих параметров в интервалах
и
соответственно равна , |
(5.8) |
где
- двумерная функция распределения. Примером такой функции может служить совместное распределение для координат и скоростей молекул газа.
- двумерная функция распределения. Примером такой функции может служить совместное распределение для координат и скоростей молекул газа. Соответственно для бесконечно малых интервалов
и
вероятность
можно представить в виде
и
вероятность
можно представить в виде . |
(5.9) |
В случае статистической независимости значений параметров
и
друг от друга двумерная функция распределений
равна произведению функций распределения
и
:
и
друг от друга двумерная функция распределений
равна произведению функций распределения
и
: . |
(5.10) |
Это свойство функций распределения будет нами использовано при рассмотрении распределения Максвелла-Больцмана.
Задача 5.1. Найти функцию распределения и среднее значение координаты
молекулы газа, находящегося в равновесном состоянии в изолированной системе при отсутствии внешних сил. Считать, что молекула может находиться только в интервале координат
. Распространить полученный результат на трехмерный случай.
молекулы газа, находящегося в равновесном состоянии в изолированной системе при отсутствии внешних сил. Считать, что молекула может находиться только в интервале координат
. Распространить полученный результат на трехмерный случай. Решение: Так как газ находится в равновесном состоянии, то вероятность
нахождения молекулы в любом интервале
значений координаты
будет одинаковой и, следовательно, функция распределения
. Тогда в соответствии с условием нормировки (5.5) имеем выражение для функции распределения в интервале значений
:
нахождения молекулы в любом интервале
значений координаты
будет одинаковой и, следовательно, функция распределения
. Тогда в соответствии с условием нормировки (5.5) имеем выражение для функции распределения в интервале значений
:
. При
или
функция распределения
.
или
функция распределения
. Подстановка этого выражения для функции распределения
в формулу (5.7) дает среднее значение координаты
молекулы газа:
в формулу (5.7) дает среднее значение координаты
молекулы газа:
. Полученные выражения позволяют, с использованием условия независимости переменных
,
и
, аналогично формуле (5.10) записать выражение для трехмерной функции распределения
,
и
, аналогично формуле (5.10) записать выражение для трехмерной функции распределения
. Соответственно средние значения координат
,
и
будут иметь вид:
,
и
будут иметь вид:
,
,
.
AllPhysics.ru
.
.
.
.
.
.
.
,
.
.