Макроскопическое состояние

Cтраница 2

Назовем термодинамической вероятностью макроскопического состояния величину, равную числу микросостояний системы ( не обязательно равновесной), посредством которых данное макросостояние осуществляется. [16]

Определим теперь эволюцию макроскопических состояний, обращенную во времени. [17]

Перейдем теперь к макроскопическим состояниям, которые описываются функцией распределения в фазовом пространстве. [18]

Как правило, данному макроскопическому состоянию соответствует очень большое число микроскопических состояний, которые неразличимы в макроскопическом масштабе. Кроме того, в разные отрезки времени макроскопические параметры могут оставаться неизменными, несмотря на изменчивость микроскопических параметров. [19]

Опыт показывает, что макроскопические состояния могут долго оставаться неизменными. Равновесное состояние, как мы говорили, вообще не меняется, пока система изолирована. Почему же случайные микроскопические движения не нарушают однородности равновесного состояния. Почему молекулы газа, например, не сбиваются в кучу, хотя никто им, кажется, этого не запрещает. Почему лежащий на земле камень не подпрыгивает вдруг вверх из-за того, что все его молекулы начали двигаться в одну сторону. [20]

Физические величины, характеризующие макроскопические состояния тел, называют термодинамическими. Среди этих величин есть такие, которые наряду с термодинамическим имеют также и чисто механический смысл; таковы, например, энергия и объем. Существуют, однако, и другого рода величины, появляющиеся именно как результат чисто статистических закономерностей и вообще не имеющие смысла в применении к немакроскопическим системам; такова, например, энтропия. [21]

Вводится условие, что макроскопическое состояние окружения практически неизменно, и ставится задача найти плотность распределения вероятностей в фазовом пространстве для различных состояний системы. Рассмотрим наиболее простой вариант вывода. [22]

Больцмана) связывает энтропию макроскопического состояния со статистическим весом этого состояния, т.е. числом различных микроскопических состояний, которые его реализуют. Чем больше П, тем больше вероятность состояния; при неравновесных процессах система переходит от менее вероятных к более вероятным состояниям. Логарифм обеспечивает аддитивность энтропии: статистический вес системы, состоящей из двух независимых подсистем, равен произведению их статистических весов. [23]

При этом средняя упорядоченность макроскопических состояний, возникающих в заданном постоянном потоке внешней энергии и при отводе равного количества отработанной тепловой энергии, не меняется со временем, т.е. является стационарной. Учитывая, что такая устойчивость сохраняется только при постоянном внешнем потоке энергии, такие состояния называют динамическим равновесием. С ростом потока энергии возрастает упорядоченность непрерывно поддерживающихся макроскопических состояний и возникающих флуктуации. Уменьшение потока энергии приводит к обратным явлениям и упорядоченность макроскопических процессов падает. [24]

Примерный ход стационарной плотности вероятности ps ( x генетической модели при интенсивностях ниже, равной ( штриховая линия и выше. [25]

У соответствует наблюдению двух хорошо различимых макроскопических состояний. [26]

Таким образом, вероятность любого макроскопического состояния изолированной системы равна отношению фазового объема, соответствующего этому макроскопическому состоянию, к общему объему энергетического слоя. [27]

Определим энтропию ансамбля в заданном макроскопическом состоянии. [28]

Пусть в такой системе наблюдается макроскопическое состояние с энтропией S Si S ax, возникшее в результате некоторой ( крайне маловероятной) большой флуктуации. [29]

Пусть в такой системе наблюдается макроскопическое состояние с энтропией 3 3г 5тах возникшее в результате некоторой ( крайне маловероятной) большой флуктуации. [30]

Страницы: 1 2 3