Wykład Mikro- i makrostany oraz prawdopodobie

Podobne dokumenty
Wykład Efekt Joule a Thomsona

Wykład Mikroskopowa interpretacja ciepła i pracy Entropia

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

termodynamika fenomenologiczna p, VT V, teoria kinetyczno-molekularna <v 2 > termodynamika statystyczna n(v) to jest długi czas, zachodzi

RUCH OBROTOWY Można opisać ruch obrotowy ze stałym przyspieszeniem ε poprzez analogię do ruchu postępowego jednostajnie zmiennego.

I. Elementy analizy matematycznej

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Diagonalizacja macierzy kwadratowej

Kwantowa natura promieniowania elektromagnetycznego

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD A

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.

ELEKTROCHEMIA. ( i = i ) Wykład II b. Nadnapięcie Równanie Buttlera-Volmera Równania Tafela. Wykład II. Równowaga dynamiczna i prąd wymiany

( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X

dy dx stąd w przybliżeniu: y

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

-Macierz gęstości: stany czyste i mieszane (przykłady) -równanie ruchu dla macierzy gęstości -granica klasyczna rozkładów kwantowych

Proces narodzin i śmierci

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Zaawansowane metody numeryczne

65120/ / / /200

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.

Podstawy termodynamiki

Prawdopodobieństwo geometryczne

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

Teoria niepewności pomiaru (Rachunek niepewności pomiaru) Rodzaje błędów pomiaru

Wykład 13. Rozkład kanoniczny Boltzmanna Rozkład Maxwella-Boltzmanna III Zasada Termodynamiki. Rozkład Boltzmanna!!!

Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada. Zajęcia 3

Definicje ogólne

Minister Edukacji Narodowej Pani Katarzyna HALL Ministerstwo Edukacji Narodowej al. J. Ch. Szucha Warszawa Dnia 03 czerwca 2009 r.

Statystyki klasyczne i kwantowe

Metody symulacji w nanostrukturach (III - IS)

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

ZASADA ZACHOWANIA MOMENTU PĘDU: PODSTAWY DYNAMIKI BRYŁY SZTYWNEJ

Oligopol dynamiczny. Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencji ilościowej jako gra jednokrotna z pełną i doskonalej informacją

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne

Statystyka Inżynierska

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

V. TERMODYNAMIKA KLASYCZNA

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej

11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej.

Model ISLM. Inwestycje - w modelu ISLM przyjmujemy, że inwestycje przyjmują postać funkcji liniowej:

Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja SVD Metody iteracyjne. P. F. Góra

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem

Płyny nienewtonowskie i zjawisko tiksotropii

Laboratorium ochrony danych

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 3

TERMODYNAMIKA TECHNICZNA I CHEMICZNA

SZTUCZNA INTELIGENCJA

MECHANIKA 2 MOMENT BEZWŁADNOŚCI. Wykład Nr 10. Prowadzący: dr Krzysztof Polko

Systemy Ochrony Powietrza Ćwiczenia Laboratoryjne

Wykład 8. Silnik Stirlinga (R. Stirling, 1816)

INDUKCJA ELEKTROMAGNETYCZNA. - Prąd powstający w wyniku indukcji elektro-magnetycznej.

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

Metody analizy obwodów

Teoria niepewności pomiaru (Rachunek niepewności pomiaru) Rodzaje błędów pomiaru

Programowanie Równoległe i Rozproszone

Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup

PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W PILE INSTYTUT POLITECHNICZNY. Zakład Budowy i Eksploatacji Maszyn PRACOWNIA TERMODYNAMIKI TECHNICZNEJ INSTRUKCJA

Wykład 10 Teoria kinetyczna i termodynamika

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5

Model ASAD. ceny i płace mogą ulegać zmianom (w odróżnieniu od poprzednio omawianych modeli)

α i = n i /n β i = V i /V α i = β i γ i = m i /m

Wykład 14. Termodynamika gazu fotnonowego

1.1. Uprość opis zdarzeń: 1.2. Uprościć opis zdarzeń: a) A B A Uprościć opis zdarzeń: 1.4. Uprościć opis zdarzeń:

5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim

Temat 13. Rozszerzalność cieplna i przewodnictwo cieplne ciał stałych.

Wykład Turbina parowa kondensacyjna

Opracowanie metody predykcji czasu życia baterii na obiekcie i oceny jej aktualnego stanu na podstawie analizy bieżących parametrów jej eksploatacji.

Statystyki kwantowe. P. F. Góra

Analiza danych. Analiza danych wielowymiarowych. Regresja liniowa. Dyskryminacja liniowa. PARA ZMIENNYCH LOSOWYCH

Natalia Nehrebecka. Wykład 2

Fizyka cząstek elementarnych

Przykład 5.1. Kratownica dwukrotnie statycznie niewyznaczalna

± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 7. KLASYFIKATORY BAYESA. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.

TEORIA PORTFELA MARKOWITZA

Diagnostyka układów kombinacyjnych

Komputer kwantowy Zasady funkcjonowania. Dr hab. inż. Krzysztof Giaro Politechnika Gdańska Wydział ETI

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Symetrie i struktury ciała stałego - W. Sikora

EUROELEKTRA. Ogólnopolska Olimpiada Wiedzy Elektrycznej i Elektronicznej. Rok szkolny 2013/2014

Zmiana entropii w przemianach odwracalnych

Określanie mocy cylindra C w zaleŝności od ostrości wzroku V 0 Ostrość wzroku V 0 7/5 6/5 5/5 4/5 3/5 2/5 Moc cylindra C 0,5 0,75 1,0 1,25 1,5 > 2

7.8. RUCH ZMIENNY USTALONY W KORYTACH PRYZMATYCZNYCH

Statystyka. Zmienne losowe

WikiWS For Business Sharks

u u u( x) u, x METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH, METODA ELEMENTÓW BRZEGOWYCH i METODA ELEMENTÓW SKOŃCZONYCH

Mikroekonometria 5. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

EKONOMETRIA Wykład 4: Model ekonometryczny - dodatkowe zagadnienia

METODA ELEMENTU SKOŃCZONEGO. Termokinetyka

Transkrypt:

Wykład 6 5.5 Mkro- makrostany oraz prawdopodobeństwo termodynamczne cd. 5.6 Modele fzyczne 5.7 Aproksymacja Strlna 5.8 Statystyka Boseo-Enstena 5.10 Statystyka Fermeo-Draca 5.10 Statystyka Maxwell a-boltzmann a 5.11 Przyblżene klasyczne modelu Maxwell a- Bolzmann a 5.12 Rozkład prawdopodobeństwa dla stanu równowa 2011-04-08 Reonhard Kulessa 1

5.5 Mkro- makrostany oraz prawdopodobeństwo termodynamczne cd. Dla II przypadku dotycząceo cząstek nerozróżnalnych przytoczymy tylko wyrażene na prawdopodobeństwo termodynamczne. Dla określonej dużej komórk prawdopodobeństwo termodynamczne ma postać: ( + 1) ( 1)!!! Ω (5.12) Całkowte prawdopodobeństwo termodynamczne otrzymuje sę przez wzęce loczynu prawdopodobeństw dla pojedynczych komórek. 2011-04-08 Reonhard Kulessa 2

( ) ( + ) 1!! 1! Ω Ω (5.13) Wykorzystując wzór (5.1) na całkowte prawdopodobeństwo zdarzeń nezależnych w przypadku dy deeneracja >> 1, mamy ( ) +! Ω (5.14)!! III przypadek zawera oranczene mówące, że w małej komórce możemy umeścć tylko jedną cząstkę. Możemy to zapsać jako. Jeśl zaczęlbyśmy rozmeszczać równocześne cząstek w małych komórkach, to 1-sza cząstka małaby możlwośc, 2- a -1, 3-ca 2, tak, że możlwa lczba ustaweń jeśl wszystke cząstk byłyby rozróżnalne, byłaby równa 2011-04-08 Reonhard Kulessa 3

( 1)( 2) [ ( 1)] (! )! Poneważ cząstk są nerozróżnalne, aby otrzymać możlwą lczbę ustaweń, wyrażene to musmy podzelć przez!, czyl! Ω (5.15)!( )! Możlwa lczba ustaweń we wszystkch komórkach jest węc równa! Ω Ω (5.16)!( )! 2011-04-08 Reonhard Kulessa 4

5.6 Modele fzyczne Sformułujemy teraz klka model dla opsu mkroskopoweo zachowana sę mater. Rozważać będzemy tylko cząstk materalne, a ne np.. kwanty promenowana elektromanetyczneo, oraz przyjmjmy, że rozważane układy są zolowane. Dla wszystkch model robmy następujące podstawowe założena; 1. Całkowta enera układu pozostaje stała, 2. Całkowta lczba cząstek układu pozostaje stała, 3. W rozważanach uwzlędnamy dużą lczbę cząstek, taką, że ch zachowane może być opsane przez analzę statystyczną, 4. Wszystke mkrostany są równe prawdopodobne, tzn., że cząstka może z równym prawdopodobeństwem zajmować różne elementy przestrzen fazowej. 2011-04-08 Reonhard Kulessa 5

Będzemy rozważal trzy modele. 1. Model Maxwella-Bolzmanna (MB) Cząstk są rozróżnalne moą obsadzać różne kwantowe stany eneretyczne, które oznaczymy wskaźnkem. a -tym pozome eneretycznym znajduje sę wec cząstek mających eneręє.wartośc ener Є są skwantowane stneje wele sposobów uzyskwana tej ener przez cząstk (patrz tabela w rozdzale (5.4)). p.. Cząstk mające jedyne knetyczną enerę zwązaną z translacją moą ją meć złożoną na różne sposoby ze składowych ener translacyjnej. Poneważ tą samą enerę różne cząstk moą realzować na różne sposoby, musmy dla oólnośc założyć, że każda rupa cząstek (na -tym pozome eneretycznym) może zajmować stanów kwantowych, z których każdy ma eneręє. 2011-04-08 Reonhard Kulessa 6

e ma oranczeń na lczbę cząstek, które moą okupować pozom Є, oraz na lczbę stanów kwantowych należących do każdeo pozomu ener. 2. Model Bose o - Enstena Założena fzyczne są take same jak w modelu 1., tyle, że cząstk są nerozróżnalne. e ma równeż oranczena na lczbę cząstek stanów kwantowych składających sę na pozom o ener Є. 3. Model Fermeo - Draca Model ten ma dentyczne założena jak model 2., tyle tylko, że każdy stan kwantowy może być obsadzany przez ne węcej nż jedną cząstkę, co sprowadza sę do warunku. Te trzy modele pozwalają analzować dużą lczbę zjawsk mkroskopowych. 2011-04-08 Reonhard Kulessa 7

Wszystke trzy modele przyjmują, że określony kwantowy stan eneretyczny może zostać obsadzony na różne sposoby. Statystyka MB BE FD Rodzaj cząstek Rozróżnalne erozróżnalne erozróżnalne Enera skwantowana Tak Tak tak Lczba cząstek Dowolna Dowolna Jedna Zadanem naszej analzy statystycznej jest otrzymane rozkładu ener dla warunków równowa w każdym z model przy zachowanu stałej ener całkowtej lczby cząstek. Innym słowy będzemy chcel określć lczbę cząstek obsadzających dany pozom, co da nam lczbę cząstek na każdym pozome dla najbardzej prawdopodobnych warunków. ajbardzej prawdopodobny rozkład będze to rozkład dla stanu równowa. 2011-04-08 Reonhard Kulessa 8

ajbardzej prawdopodobnym stanem, będze stan dostępny dla najwększej lczby permutacj. Chcemy węc określć najbardzej prawdopodobny makrostan układu. 5.7 Aproksymacja Strlna Poneważ będzemy sę zajmowal slnam dużych lczb, musmy znaleźć pewne uproszczone wyrażena. Chcąc np.. polczyć lnx! dla x >>1, możemy napsać: ln x! ln 2 + ln 3 + ln x n 1 ln x (5.17) Suma ta jest przyblżona przez powerzchnę pod krzywą: 2011-04-08 Reonhard Kulessa 9

y ylnx 1 2 3 4 5 6 x Dla dużych x możemy napsać; ln x! ln x dx 1 ln x! xln x x x 1 dla x >> 1 Dla dużych x możemy zanedbać 1 mamy wtedy, 2011-04-08 Reonhard Kulessa 10

Jest to przyblżene Strlna. ln x! x ln x x (5.18) 5.8 Statystyka Boseo-Enstena Chcemy otrzymać rozkład równowaowy dla fzyczneo modelu Boseo-Enstena. Z wzoru (5.13) mamy: Ω ( + 1)!( 1)! Chcemy znaleźć maksymalną wartość prawdopodobeństwa termodynamczneo Ω przy warunku: const (5.19) 2011-04-08 Reonhard Kulessa 11

oraz U ε const (5.20) ε oznacza enerę każdej cząstk obsadzającej -ty pozom eneretyczny. Jeśl żądamy, aby prawdopodobeństwo termodynamczne Ω mało wartość maksymalną, to taką wartość mus też meć ln Ω. ln Ω [ ln( + 1)! ln! ln( 1)! ] Jeśl zarówno są >>1, to możemy wzlędem tych welkośc zanedbać 1 użyć wzoru Strlna., ln Ω ( + ) ln ln( Wyrażene to można jeszcze uproścć. + 2011-04-08 Reonhard Kulessa 12 + ) ln ( + + ) (5.21)

lnω [ ( + + ] ) ln( ) ln ln (5.21) Maksmum wartośc prawdopodobeństwa otrzymamy dla warunku: (ln Ω ) 0 (5.22) Warunek ten oznacza, że waracja z lnω jest zerowa dla małych odstępstw od rozkładu równowa, lub. δ (ln Ω) 0 (ln Ω) δ Dla równana (5.21) warunek ten przyjmuje postać: 2011-04-08 Reonhard Kulessa 13

+ ln δ 0 (5.23) Zachowane ener wewnętrznej (r. (5.20)) jest równoważne równanu: U δu 0 δ, czyl 2011-04-08 Reonhard Kulessa 14 ε δ 0. (5.24) Z kole warunek zachowana lczby cząstek (r.(5.19)) jest równoważne równanu: δ 0 δ

czyl δ 0. (5.25) Mamy węc trzy warunk, które muszą być spełnone aby otrzymać maksymalne prawdopodobeństwo termodynamczne. Bez warunku (5.19) (5.20) otrzymalbyśmy z r. (5.23) warunek: + ln 0. Gdy określmy całkowtą lczbę cząstek ne wszystke wartośc są nezależne. Równeż warunek zachowana ener wewnętrznej nakłada dodatkowe oranczena na nezależność. Ażeby w oparcu o równana (5.23), (5.24) (5.25) uzyskać na nezależność welkośc, możemy zastosować metodę mnożnków Larane a. Jeżel pomnożymy r.(5.24) przez stałą lczbę β będącą funkcją całkowtej ener układu, a równane (5.25) przez stałą α 2011-04-08 Reonhard Kulessa 15

zależną od całkowtej lczby cząstek układu dodamy otrzymane welkośc do równana (5.23), to otrzymamy ln( 1+ ) βε α δ 0 (5.26) Równane powyższe uwzlędna poprzez stałe β α oranczena dotyczące ener lczby cząstek, tak, że welkośc możemy uważać za nezależne. Maksymalną wartość prawdopodobeństwa termodynamczneo otrzymujemy węc dla warunku: ln( 1 + ) βε α 2011-04-08 Reonhard Kulessa 16 0 1 Ae βε 1 co jest równoważne,. (5.27)

W poprzednm równanu stała A e α. Stałe α β odrywają podobna rolę jak stałe całkowana określa sę je z warunków brzeowych. Problemem tym zajmemy sę późnej. 5.10 Statystyka Fermeo-Draca Pamętamy, że w modelu Fermeo-Draca dany stan eneretyczny może zostać obsadzony tylko przez jedną cząstkę. Jest to równoznaczne warunkow. Warunk na maksymalną wartość prawdopodobeństwa termodynamczneo otrzymamy w oparcu o wyrażene (5.16), Ω Ω 2011-04-08 Reonhard Kulessa 17!!( )! Po zastosowanu wzoru Strlna na lnω, otrzymamy warunek na maksymalną wartość prawdopodobeństwa równy:

(ln Ω ) (ln ) δ Ω δ ln δ 0 (5.28) Pozostałe dwa warunk dotyczące ener całkowtej całkowtej lczby cząstek są następujące: δu ε δ 0 (5.29) δ δ 0 (5.30) Łącząc te trzy warunk w oparcu o metodę mnożnków Larane a, otrzymujemy: ln( 1) α βε δ 0. (5.31) 2011-04-08 Reonhard Kulessa 18

Po krótkch przekształcenach otrzymujemy: 1 βε Ae + 1 (5.32) 5.10 Statystyka Maxwell a-boltzmann a Posłuując sę podobną procedurą jak w poprzednch dwóch modelach fzycznych otrzymujemy następujący rozkład cząstek zajmujących stany eneretyczne o ener Є : 1 ε β (5.33) Ae Poznane przez nas równana (5.27),(5.32) (5.33) są do sebe bardzo podobne. Różną sę one tylko tym, w jak sposób w 2011-04-08 Reonhard Kulessa 19

manownku występuje jedynka. Załóżmy sytuację fzyczną taką, że <<. Oznacza to, że lczba cząstek jest znaczne mnejsze nż lczba dostępnych stanów kwantowych dla każdeo pozomy eneretyczneo. W tym przypadku czynnk 1 w równanu (5.27) (5.32) jest bardzo mały w porównanu do czynnka A e βє wtedy zarówno rozkład Fermeo-Draca jak Boseo-Enstena zblżają sę do modelu Maxwell a-bolzmann a. Ten ranczny przypadek jest bardzo ważny, dyż pozwala nam analzować cząstk nerozróżnalne prostym rozkładem Maxwell a-bolzmann a dla <<. 2011-04-08 Reonhard Kulessa 20

5.11 Przyblżene klasyczne modelu Maxwell a- Bolzmann a Aby móc mówć o przyblżenu klasycznym musmy zanedbać własnośc kwantowe. Możemy to zrobć w następujący sposób. Rozważmy model Maxwella-Bolzmanna dla 1 dla wszystkch stanów eneretycznych, załóżmy, że enera ma rozkład cąły, czyl ne kwantowy. Istneje węc dla takeo cąłeo rozkładu neskończene wele możlwych stanów eneretycznych. Wobec powyższeo, lczba cząstek mających eneręє jest dana przez 1 βε (5.34) Ae Oranczenem dla teo modelu jest fakt, że stneją nerozróżnalne cząstk mkroskopowe, co unemożlwa analzę pewnych substancj modelem Maxwella-Bolzmanna. 2011-04-08 Reonhard Kulessa 21

Wyjątek stanową przypadk, dy używamy o jako ranczny przypadek model Fermeo-Draca Boseo Enstena. 5.12 Rozkład prawdopodobeństwa dla stanu równowa Do tej pory określlśmy najbardzej prawdopodobne stany równowa cząstek odsadzających różne pozomy eneretyczne przy warunku stałej ener układu stałej lczby cząstek. Rozkłady te określają najbardzej prawdopodobny makrostan. Znaleźlśmy postać funkcj opsującej to prawdopodobeństwo, lecz ne wyznaczylśmy stałych α β. Znaleźlśmy stany, które mają najwększe prawdopodobeństwo obsadzena. Jeśl wynk które uzyskalśmy dotyczą rzeczywśce najbardzej prawdopodobneo stanu, to mus on być powązany z makroskopowym, normalne obserwowalnym własnoścam. 2011-04-08 Reonhard Kulessa 22

Rozważmy jak na wylczone prawdopodobeństwo wpłynęłaby ewentualna zmana lczby cząstek w układze. Prześledźmy to na przykładze rozkładu Maxwella-Bolzmanna. Mamy z wzoru (5.11) Ω!,! lnω ln + ln + (ln ln ln ) ln + (5.35) Aby uzyskać najbardzej prawdopodobny rozkład połączmy ostatne równane z równanem (5.33) 1. Otrzymamy wtedy: Ae ε β 2011-04-08 Reonhard Kulessa 23

ln Ω max ln + (ln + β ) (5.36) A Chcemy zbadać, jak będze wpływ zmany cząstek na prawdopodobeństwo Ω. Chcemy porównać (Ω max + δω) z Ω max, dze δω jest odstępstwem od Ω max spowodowane zmaną δ od najbardzej prawdopodobneo rozkładu. W oparcu o równane (5.35) możemy napsać: ln( Ω + δω ) ln + ( ( )ln( 2011-04-08 Reonhard Kulessa 24 + δ + δ ε ) ln + δ ) (5.37) Odejmując od teo równana równane (5.35) otrzymujemy: Ω + δω δ ln ln δ ln(1 + ) Ω (5.38) ln( + ) δ δ

Jednym z warunków na maksymalną wartość prawdopodobeństwa Ω max jest δ(lnω) 0, lub (patrz r. (5.35) ), (ln ln ) δ 0 (5.39) Odejmując to równane od r.(5.38), otrzymujemy: Ωmax + δω δ δ ln + Ω max ln(1 + ) ln(1 ) Zakładając, że δ << możemy równane (5.40) doprowadzć do postac: δ. (5.40) ln Ω max + δω 1 ( δ ) 2 Ω max 2 (5.41) 2011-04-08 Reonhard Kulessa 25

Rozważmy przykład, w którym dwa stany mają tą samą enerę w sume 6x10 23 cząstek. Dla najbardzej prawdopodobneo rozkładu będze w każdej z nch 3x10 23 cząstek. Załóżmy, że 0.1 procenta cząstek zmena komórkę. Mamy wtedy, 1 2 3x10 23, δ 1 -δ 2 (0.01) 3 10 23 3 10 21 ln Ω + δω (3 10 ) ( 3 10 21 2 21 2 max 19 1 + 3 10 2 23 23 Ω max 3 10 3 10 ), czyl Ωmax + δω Ω max e 310 19. Wdzmy węc, że prawdopodobeństwo zmena sę neznaczne. 2011-04-08 Reonhard Kulessa 26