Cтраница 1
Задача статистической механики состоит в том, чтобы найти скорость химической реакции в неравновесной системе. [1]
Задача статистической механики суспензий состоит в том, чтобы по известному строению и известному поведению составляющих определить свойства, характеризующие суспензию в целом. При этом особый интерес представляют динамика и релаксационные процессы в суспензиях. [2]
Задачей статистической механики является вывод макроскопи - ческих свойств вещества из законов, определяющих микроскопические движения и взаимодействия индивидуальных частиц. Состояние подобной системы на микроскопическом уровне определяется точкой 6W - мерного пространства, где N - число подсистем ( или частиц), образующих систему. Напомним, что мы обращались к таким системам в ином контексте в разд. [3]
Цель решения задачи статистической механики применительно к МСС - в определении средних статистических значений тех же или других заданных функций & - ( pt q) в различных фиксированных объемах или точках фазового пространства, например в точке х, в различные моменты времени t или интервалы времени. Эти средние на основании специальной эргодической гипотезы, трактуются как макроскопические параметры которые можно измерить в опытах. [4]
Квазисредние в задачах статистической механики. [5]
Определение вида функции распределения представляет задачу статистической механики. Для нас сейчас наиболее существенно то, что одна и та же функция распределения может быть использована для определения различных макроскопических характеристик среды, таких, как плотности входящих в смесь компонент, скорость их движения ( диффузии) по отношению к смеси, а также других механических и термодинамических параметров потока. [6]
Хотя это уравнение можно считать решением задачи статистической механики, оно все еще имеет слишком формальный характер. Ведь мы на самом деле не знаем, какой точный смысл следует приписывать экспоненциальной функции оператора L. Преобразование уравнения (2.2.17) в точное, обладающее физическим смыслом и пригодное для решения конкретных задач выражение в сущности и представляет собой задачу неравновесной статистической механики. [7]
Определение вида функции / представляет собой задачу статистической механики. Именно эту задачу оказалось невозможно решить с помощью классической теории. Выводы термодинамики [ соотношения (5.24), (5.26) и (5.41) ], напротив, имеют неограниченную применимость, ибо основаны лишь на двух положениях механики системы, а именно на формуле Максвелла (5.20) для давления излучения и понятии параметрической инвариантности, которые сохраняют силу и в квантовой теории. [8]
Уравнение (46.6), позволяющее определить скорость изменения плотности в некоторой неподвижной точке у-пространства, применяемое для решения задач статистической механики, называется обычно теоремой Лиувилля. [9]
Все это лишь удлиняет время проведения численного эксперимента, отнюдь не делая его невозможным или более трудным, чем привычные задачи статистической механики жидкостей. [10]
Все это лишь удлиняет время проведения численного эксперимента, отнюдь не делая его невозможным или более трудным, чем привычные задачи статистической механики жидкостей. [11]
Спектр их применения весьма шрок - это и методы решения макроскопических задач уравнений диффузии и теплопроводности), это и микро-копические задачи статистической механики. Задачи такого рода кажутся сейчас юнее важными при рассмотрении микроскопических пробей кристаллизации и поэтому ниже речь пойдет в основ -: ом о методах молекулярной динамики или ЧЭДТ. [12]
Последнее указывает на эквивалентность таких подходов. Задачей статистической механики является изучение распределения числа систем N частиц между различными состояниями. [13]
Нернста тесно связан с квантовой теорией и фактически является одним из ее следствий. Хотя более глубокий анализ представляет собой задачу статистической механики, мы в общих чертах рассмотрим основную идею Нернста. [14]
Матрица плотности дает возможность одновременно вычислять квантовомеханические матричные элементы и средние по статистическому ансамблю. Она находит все возрастающее применение в задачах статистической механики. [15]