統計力学 講義ノート 2012 - 豊田工業大学...1 統計力学 講義ノート...

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1 統計力学 講義ノート (2012 年夏学期) 2012.4.9 by I. Kamiya 統計力学で何を学ぶか 0.統計力学とは何か? 1.基本概念 アンサンブル、エントロピー(情報と統計)、エルゴード仮説、平衡・非平衡 熱力学と統計力学 2.統計分布 閉じた系と開いた系(物質の出入り) ミクロカノニカル分布、カノニカル分布、グランドカノニカル分布 分配関数、大分配関数 3.量子統計 Maxwell / Boltzmann 分布、Fermi (-Dirac)分布、Bose (-Einstein)分布 黒体輻射、反転分布と負の温度、Bose-Einstein 凝縮 4.固体物理への応用 比熱、 格子欠陥 金属・半導体の電子状態、状態密度 電子デバイスの基礎 磁性、 合金 5.平衡・非平衡 6.数学的基礎 Stirling の公式 ガウスの積分公式 Γ関数 目標 ・ 統計力学の原理 ・ 数学的・理論的裏づけ ・ 物性物理への応用

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1

統計力学 講義ノート (2012年夏学期)

2012.4.9 by I. Kamiya

統計力学で何を学ぶか

0.統計力学とは何か?

1.基本概念

アンサンブル、エントロピー(情報と統計)、エルゴード仮説、平衡・非平衡

熱力学と統計力学

2.統計分布

閉じた系と開いた系(物質の出入り)

ミクロカノニカル分布、カノニカル分布、グランドカノニカル分布

分配関数、大分配関数

3.量子統計

Maxwell / Boltzmann 分布、Fermi (-Dirac)分布、Bose (-Einstein)分布

黒体輻射、反転分布と負の温度、Bose-Einstein 凝縮

4.固体物理への応用

比熱、 格子欠陥

金属・半導体の電子状態、状態密度

電子デバイスの基礎

磁性、 合金

5.平衡・非平衡

6.数学的基礎

Stirling の公式

ガウスの積分公式 Γ関数

目標

・ 統計力学の原理

・ 数学的・理論的裏づけ

・ 物性物理への応用

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0.統計力学とは

ミクロとマクロをつなぐ統計

物質の挙動 → 通常、マクロな量の測定 e.g. 古典力学

統計力学

ミクロな世界(電子、原子、等)の法則 → マクロな現象の理解

個別の粒子の物性測定は難しいが、この解析からマクロ物理が説明可能

1粒子、2粒子系は厳密に解析的に扱えるが、3粒子以上は不可能

従って、統計的に扱わざるを得ない

サイコロを振る時の出る目の数の合計を考える

1)1個の場合: どの目も 1/6

2)2個の場合: どの目も 1/6 だが、合計は 2: 1/36, 3: 2/36, 4: 3/36, 5: 4/36, 6: 5/36,

7: 6/36, 8: 5/36, 9: 4/36, 10: 3/36, 11: 2/36, 12: 1/36

3)3個の場合: どの目も 1/6 だが、合計は 3: 1/216, 4: 3/216, 5: 6/216, 6: 10/216,

7: 15/216, 8: 21/216, 9: 25/216, 10: 27/216, 11: 27/216, 12: 25/216, 13: 21/216,

14: 15/216, 15: 10/216, 16: 6/216, 17: 3/216, 18: 1/216

4)n個の場合: n : n61 , 1n : n

n C

61 , 2n : n

n C

62 , …

平衡と非平衡

AB + C ←→ A + BC

この様なバランスが取れた状態

熱(力学)的平衡: 熱の出し入れが無い状態

本講義では基本的に平衡状態を扱う。

但し、近年複雑系等、非平衡状態が物理・化学・生物学での興味の対象

では平衡状態とは何か?

各点(原子、電子)は動いていて、速度は変わるが、全体としての「分布」が

時間的に変化しない定常的なものになっている状態

重要事項

状態数(状態密度): 量子化された格子点を数える事に帰結

分布関数: 基本的に

TkB

jexp に比例

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1 統計力学の基礎

1-01 エントロピー (Entropy: 乱雑さ)

情報理論におけるエントロピー 2進法のビット(bit) 情報の分からなさ加減

例えば、トランプで、カードを1枚引く事を考えると、

2枚で 1 bit → エントロピーは 1

4枚で 2 bit → エントロピーは 2

8枚で 3 bit → エントロピーは 3

では、3枚、6枚などでは? , ,

トランプではなく、色付きカードを考える。

3枚の異なる色のカードから1枚を引き出す時

のエントロピーはやはり で

ある。

4枚の異なる色のカードから1枚を引き出す時

のエントロピーは である。

4枚の内、2枚が同じ色(赤)の場合はどうか?

エントロピーの定義: ある事象 i が起こる確率を iP とおくと、エントロピー S は

i

ii PPS log

上の場合、赤が出る確率は 1/2, 白、青は各々 1/4

5.124

12

4

1

2

1

4

1log

4

1

4

1log

4

1

2

1log

2

1log

i

ii PPS

平たく言えば、この時の方がカードは当て易い事になる。

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1-02 熱力学的エントロピー: 似て非なるもの

WkS B log Bk は Boltzmann 定数

1231038.1 KJ

N

Rk

A

B、

W は場合の数、または「熱力学的重率」

以下、底の記してない log は自然対数の底 e を用いている。

上のカードを並べる場合の数を考える。

この3枚は区別できるので、 6!3 通り

従って、 である。

Bk~

4枚の場合は、 24!4 通り。

従って である。

Bk~

この場合には、 通り

従って、 である。

Bk~

定義の意味は余り気にせず、習うより慣れろ、というのがお薦めだが、こだわる人には、こ

れが熱力学的エントロピーと一致する事を説明。

1)エントロピーは上記の様に、場合の数(W)に関係している。

2)エントロピーは示量変数である。 (即ち、物質・場の量・広がり、に比例する)

Helmholtz の自由エネルギーは

TSUF

で表され、 S をエネルギーに換算し得る。

例えば、各々の系に含まれる原子のエネルギー状態の場合の数が各々 BA WW , だとしよう。 両方

の系を合わせて一つの系と考えると、ここでの場合の数は BA WWW である。 ところが、エン

トロピーが示量変数であるという要請があるので、BA SSS である。 掛け算が足し算に置き換

わるという関係は指数・対数の関係なので、 WAS log とおく。

系A

WA, SA

系 B

WB, SB

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トランプの補足

3枚、4枚から 1枚抜き出す: エントロピーの定義は「何 bitか?」という事

そのため、対数の底は 2

もっと簡単には、0 のカードと 1のカードがあって、その何れかを引いている

これが、0, 1, 2, 3 になったり、0, 0, 1, 2 になったりしている、と考えても良い。

並べる方法 → 熱力学的エントロピー

この時は自然対数の底を考えているが、これは定義と思った方が良い

状態量(State Function): 熱平衡にある系のマクロな状態で決まる物理量

示強変数(intensive)

物質の量に比例する変数・量

eg. 温度、圧力

示量変数(extensive)

物質の量に比例する変数・量

eg. 物質の質量、エネルギー、エントロピー

さて、今度は例として、気体の定温膨張を考える。

初期状態において、体積 1V , 粒子数 m (∴ molNm A

、AN は Avogadro 数)、個々の粒子が

占めうる状態数をM とする。 ここで、状態数とはエネルギー「状態」を考えるが、単位体積当りに

一定状態数(この場合 M )があると考える。

m個の粒子をM 個の状態に配分する方法は、 mM CW 1 通り。 これに対し、間のついたてを取

り除き、温度 T のまま膨張させた後の状態は、体積が倍であり、よって、占有し得る状態数は M2 。

よって、 mM CW 22 通り。

両者のエントロピーを求めると、(但し、Stirling の公式 NNNN log~!log を用いてよい)

)!(!

!loglo

11mMm

MACgAS mM

)!2(!

!2loglo

122mMm

MACgAS mM

V1

p1, T

V2 = 2V1

p2, T

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6

mMmMMMmMmMMMA

mMmMmMmmmMMM

mMmMmMmmmMMMA

mMm

M

mMm

MASSS

loglog2log22log2

](logloglog

22log2log22log2[

)!(!

!log

)!2(!

!2log12

ここに mM より、

2loglog2log

loglog2log22log2

AmMmMmA

MmMMMMmMMMAS

熱力学の第一法則により、系の熱の出入りを Qd ' (仕事・熱量は状態量でない)、

内部エネルギーを U とおくと、 pdVdUQd '

そして、エントロピーは T

QddS

' で定義された。

ここに、粒子数を m としたので、 molNm A なので、 RT

N

mpV

A

である。

( R は気体定数、 113145.8 molKJ )

上の例で、定温膨張の時、内部エネルギーは一定なので、T

pdVdS

熱力学的エントロピーの変化を計算すると、

2loglog

log1

1

2

2

1

2

1

2

1

2

1

AA

V

V

A

V

VA

V

VA

V

V

N

mR

V

V

N

mR

VN

mRdV

VN

mRdV

VN

mR

T

pdVdSS

ここに定義より Boltzmann 定数

1231038.1 KJ

N

Rk

A

B であるから、

2logBmkS

これを上の結果と比較すると、BkA とすると、エントロピーが WkS B log で定義されたも

のと一致する事が見られる。

という訳で難しい理屈は兎も角、エントロピーが WkS B log で定義されると熱力学の結果も

説明できるので、以下、これを認めて議論。

問い)上記の計算で、粒子が識別できるとしたらどうなるか?

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1-03 量子状態と状態数の考え方

統計力学の原理

・確率的に起こり易い方向へ安定化する。 (エントロピー増大則の別の表現)

・一般に、個々のエネルギー状態 j は

TkB

jexp に比例して占有される。

1-03-1 M準位系に N個の粒子を分配する場合の数の検討

1)2準位系

a) 2個の粒子を分配

粒子を区別して分配: 通り 区別せず分配: 通り

各々の準位に入る粒子数だけを考えると (2, 0): 通り

(1, 1): 通り

(0, 2): 通り

b) 4個の粒子を分配

粒子を区別して分配: 通り 区別せず分配: 通り

各々の準位に入る粒子数だけを考えると (4, 0): 通り

(3, 1): 通り (2, 2): 通り

(1, 3): 通り (0, 4): 通り

例題)8個の粒子では?

解)粒子を区別して分配: 通り 区別せず分配: 通り

各々の準位に入る粒子数を考えると (8, 0): 通り (7, 1): 通り

(6, 2): 通り (5, 3): 通り (4, 4): 通り

(3, 5): 通り (2, 6): 通り (1, 7): 通り

(0, 8): 通り

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2)3準位系

a) 2個の粒子を分配

粒子を区別して分配: 通り 区別せず分配: 通り

各々の準位に入る粒子数だけを考えると

(2, 0, 0): 通り (1, 1, 0): 通り (1, 0, 1): 通り

(0, 2, 0): 通り (0, 1, 1): 通り (0, 0, 2): 通り

b) 3個の粒子を分配

粒子を区別して分配: 通り 区別せず分配: 通り

各々の準位に入る粒子数だけを考えると (3, 0, 0): 1通り

(2, 1, 0): 通り (2, 0, 1): 通り (1, 2, 0): 通り

(1, 0, 2): 通り (0, 2, 1): 通り (0, 1, 2): 通り

(1, 1, 1): 通り (0, 3, 0): 通り (0, 0, 3): 通り

3)5準位系に10個の粒子を分配

a) 全ての粒子が区別できるとすると、 通り

b) 粒子が区別できないとすると、N個の粒子とM-1個の仕切りを並べるのと同等

N+M-1 個の場所から M-1 個の仕切りを挿入する場所を選ぶと

通り

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例えば、5準位系に10個の粒子を入れる 通りあり得る。

この内の3つを例に挙げたのが上の図であるが、これら各々が起こる場合の数は

左) 通り

中) 通り

右) 通り

各々のエントロピーは

左)

中)

右)

(問い)上記(5準位系に10個の粒子を配分する時)でエントロピーを最大にする様な分け方と

その時のエントロピー 1KJ を求めよ

(答)

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1-03-2 エネルギーを考慮した M準位系に N個の粒子を分配する方法

次に、これらの準位に入る粒子はそれぞれ運動エネルギー ~ 5 を持つとする。 ここで、例え

ば上の三例では系の合計エネルギーは 左)20、中)21、右)22、である。

一方、上の三つは、何れも系の合計エネルギーは、20、であり、この様な組み合わせと場合の数を

求めると、 (n5, n4, n3, n2, n1; W) と書くと、

(0, 0, 0, 10, 0; 1),

(0, 0, 1, 8, 1; 90),

(0, 0, 2, 6, 2; 1260),

(0, 0, 3, 4, 3; 4200),

(0, 0, 4, 2, 4; 3150),

(0, 0, 5, 0, 5; 252),

(0, 1, 0, 7, 2; 360),

(0, 1, 1, 5, 3; 5040),

(0, 1, 2, 3, 4; 12600),

(0, 1, 3, 5, 1; 5040),

(0, 2, 0, 4, 4; 3150),

(0, 2, 1, 2, 5; 7560),

(0, 2, 2, 0, 6; 1260),

(0, 3, 0, 1, 6; 840),

(1, 0, 0, 6, 3; 840),

(1, 0, 1, 4, 4; 6300),

(1, 0, 2, 2, 5; 7560),

(1, 0, 3, 0, 6; 840)

(1, 1, 1, 1, 6; 5440)

(1, 2, 0, 0, 7; 360)

(2, 0, 0, 2, 6; 1260)

(2, 0, 1, 0, 7; 360)

という訳で、最も起こり易いのは (0, 1, 2, 3, 4) という分布。 合計エネルギーの束縛により、大きく

分布が変わっている事が分かる。

統計力学の原理

結論: 一般に、個々のエネルギー状態 j は

TkB

jexp に比例して占有される。

こうして、一般に、エネルギー j の状態に、 jN 個ずつの粒子が分布しているとすると、全粒子数

と全エネルギーは

j

jj

j

j nEnN (2.35, 36)

ここで、N 個の粒子をどの様に ,,,, 4321 nnnn と分配するかを考える。 更に、各エネルギー状

態j には

jg 個ずつ座席があると考える。

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まず、粒子をどの様に分けるかを考えると、N 個の粒子から 1n 個を選び出すのは、

)!(!

!

111 nNn

NCnN

(1A.1)

通りである。 次に、残った粒子1nN 個の粒子から

2n 個を選びだすのは、

)!(!

)!(

212

1

11 nnNn

nNCnnN

(1A.2)

通りである。 これを繰り返していくと、N 個の粒子を ,,,, 4321 nnnn に分配するのは

!!!!

!

4321 nnnn

N (1A.3)

通りとなる。 この様に記述されるミクロな状態が、同じ確率で起こっているのが、「熱平衡」の状態

であり、こう考えるのが等確率の原理である。

更に、各エネルギー状態j には

jg 個ずつ座席があるという条件を考えると

この時、全ての場合の数は

4321

4321

4321

4321!!!!

!,,,,

nnnngggg

nnnn

NnnnnW (1A.4)

となる。

ここに、Stirling の公式 )1( l o g!l o g NNN (1.4)

を用いて、上の状態のエントロピーを定義に従って求める事を考える。 すると、比例定数 Bk はさ

ておき、 Wlog を求めなくてはならないから、

j

jjj

nnnn

ngnNNN

ggggnnnn

NnnnnW

1logloglog

!!!!

!log,,,,log 4321

4321

4321

4321

(1A.5)

最も起こる事が確からしい状態はこの Wlog が最大になる時であるが、ここに合計粒子・エネ

ルギーの条件

j

jj

j

j nEnN (2.35, 36)

を取り入れるには、Lagrange の未定係数法を用いる。 (2章3節で扱う)

jg

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1 統計力学の基礎

1-1 統計力学の考え方

ミクロとマクロをどう繋げるか?

多体問題は解析的には扱えない

Avogadro Number のオーダーの粒子を扱う事は困難

粗視化

現象を細かく見ると複雑すぎる場合に、粗く見る事

→ 統計的取り扱い

確率分布

気体分子を左右に分ける ある瞬間に左にn 個、右に nN 個(p.5 図1-2)

場合の数は !!

!

nNn

N

n

N

よって、確率は !!

!

2

1

nNn

NnP

N

N

(1.2)

規格化条件は 10

N

n

N nP (1.3)

これは、二項定理を用い、

N

n

nnNNba

n

Nba

0

において

2

1 ba とおくことで証明可。

確率を具体的に計算すると、 10N の場合(図1-3(a))

1024

10

!110!1

!10

2

11

10

10

P

1024

45

!210!2

!10

2

12

10

10

P

1024

120

!310!3

!10

2

13

10

10

P

1024

210

!410!4

!10

2

14

10

10

P

1024

252

!510!5

!10

2

15

10

10

P

1024

210

!610!6

!10

2

16

10

10

P

分子数が大きくなった時は、計算は大数に利用できる Stirling の式を導入

)1(log!log NNN (1.4)

N

nN

N

nN

N

n

N

nN

nNnNnnNNN

nNnNnNnnnNNNN

nNnNnnNNN

nNnNNnNn

NnP

N

N

loglog2log

logloglog2log

logloglog2log

1log1log1log2log

!log!log!log2log!!

!log

2

1loglog

(1.5)

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13

2

1

N

nx と定義すると、 1x と考える事ができ、x を連続関数とみなし、

xp

xxxxN

N

nN

N

nN

N

n

N

nNnP

N

N

log

2

1log

2

1

2

1log

2

12log

loglog2loglog

2

22

22

2

222

122

2

1

2log222

12log22

2

12log

2log21log2

12log21log

2

12log

2

1log

2

1

2

1log

2

12log

xN

xxxxxxN

xxxxxxN

xxxxN

xxxxN

よって、 22exp NxCxpN だが、規格化条件を考えて、また、

公式 (A.2) a

dxe ax

2

を用い

12

2exp 2

N

CdxNxCdxxpN

(1.8)

NC

2

よって、 22exp2

NxN

xpN

(1.7)

分布の広がりの程度は、公式 (A.3) 23

2 1

2

2

adxex ax

を用い

NN

NdxNxx

Ndxxpx N

4

1

2

1

2

22exp

2

23

2222

∴ N2

1 (1.9)

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14

(以下、参考)因みに、(1.7) を利用して、誤差関数 が定義され、 1 の時、

!253

2

!253

2

!21

221)(

53

0

53

0

42

0

22

ttt

dtt

tdtedteerf tt

すると例えば ppm のズレの場合は 610 で、

29

186

563666 10

3

1010

2

!25

10

3

1010

2)10(

erf

さて 22exp2

NxN

xpN

を用いると、

dxNxN

dxNxN

dxxpN

0

22 2exp2

212exp2

11

xNt 2 とおくと、 dxNdt 2 であり

10

2

3

22

21

exp2

1exp2

12211

53

2

0

2

2

0

2

NNN

dttdttN

Ndxxp

NN

N

可逆と不可逆、平衡と非平衡

2粒子衝突は基本的に時間反転対称 → だが、粒子の集合体の衝突は不可逆

何故か? → 初期状態の特殊性 : これをどう評価するか?

熱平衡状態: マクロに変化の無い状態

非平衡状態: マクロに変化し続ける状態

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15

1-2 エネルギーの移動と熱平衡

固体の量子状態

固体原子の振動を3方向の振動子を用いて考える

aN 原子系では aNN 3 の同じ振動子からなる振動子系

エネルギーは 固有振動数 を用いて

,2,1,0nnn (1.10)

とおくことができる。 ここに

sJh

3410054.12

Dirac 定数 (1.11)

sJh 3410626.6 Planck 定数 (1.12)

振動子 1, 2, 3, …, N が各々量子状態 (n1, n2, n3, …, nN) を取ると

N

NN

nnnnM

M

nnnnnnnnE

321

321321 ,,,

(1.13)

N 個の振動子にM個のエネルギー単位を分ける分け方は

!1!

!111

NM

NMCHMW NNMNMN (1.14)

ここに、M, N が十分大きい数である場合 Stirling の公式により

NN

M

N

M

N

M

N

MN

NN

MN

N

MM

N

MNM

N

MN

NMN

MNM

N

MN

NNMMNMNM

NNMMNMNM

NNNMMMNMNMNM

NM

NMMWN

log1log1

loglog1loglog1

logloglog1

logloglog

1log1log1log1

11log1log11log1

!1!

!1loglog

(1.15)

即ち、 MWN は Ne のオーダーの数

系は MWN 個の量子状態間を絶えず不規則に移り変わっている。

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16

2つの固体の接触とエネルギー配分の確率

2つの固体を A, B とし、振動子数を NA, NB エネルギーを EA, EB とする。

周囲から孤立していれば

constEEE BA constNNN BA (1.16)

「量子状態」というのはどれも同じ確率で実現している(等確率の原理)と考える。

→ 即ち、量子状態の数が多ければ、それに比例してその様な状態が実現する。

すると、エネルギー配分 BA EE , の実現する確率は、

AA ME , BB ME (1.17)

を満たす量子状態の数に比例する。

固体 A がエネルギー EA を持つ量子状態の数は AN MWA

固体 B がエネルギー EB を持つ量子状態の数は BN MWB

よって、この様な状態の実現確率は

MW

MWMWEEP

N

BNAN

BABA, (1.18)

この様な中で最も高い確率で実現するのは、分子の最大化を考えると

BNANBA MWMWEEWBA

, (1.19)

の最大化を考える事である。 この対数を

BNANBABA MWMWEEWEEBA

loglog,log, (1.20)

と書くと、(1.14) より

!1!

!1

NM

NMMWN

なので、(1.15) の結果(Stirling の公式 (A.1) )を用いて

B

B

B

B

B

B

B

BB

A

A

A

A

A

A

A

AA

BB

BB

AA

AA

BNANBA

N

M

N

M

N

M

N

MN

N

M

N

M

N

M

N

MN

NM

NM

NM

NM

MWMWEEBA

log1log1log1log1

!1!

!1log

!1!

!1log

loglog,

B

B

B

B

B

B

B

BB

A

A

A

A

A

A

A

AA

N

E

N

E

N

E

N

EN

N

E

N

E

N

E

N

EN

log1log1

log1log1

(1.21)

EA、EB を連続関数と見做し微分すると ( constEEE BA を考慮して)

0,

A

BA

dE

EEd (1.22)

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が極値を取る条件。 AB EEE

B

A

B

A

B

A

B

AB

A

A

A

A

A

A

A

AA

B

B

B

B

B

B

B

BB

A

A

A

A

A

A

A

AABA

N

EE

N

EE

N

EE

N

EEN

N

E

N

E

N

E

N

EN

N

E

N

E

N

E

N

EN

N

E

N

E

N

E

N

ENEE

log1log1

log1log1

log1log1

log1log1,

を考慮し

0

log1log1

log1log1

log1log1

log1log1

log1

1log1

log1

1log1

11log

1

1

1

111log

1

11log

1

1

1

111log

1

,

B

B

B

B

A

A

A

A

B

A

B

A

A

A

A

A

B

A

BB

A

B

B

A

A

AA

A

A

A

B

B

AB

A

B

A

B

B

B

AB

A

B

A

B

B

A

A

AA

A

A

A

A

A

A

AA

A

A

A

A

A

A

BA

N

E

N

E

N

E

N

E

N

EE

N

EE

N

E

N

E

N

EE

NN

EE

NN

N

E

NN

E

NN

N

N

EEN

EE

N

EE

N

N

N

EEN

EE

N

EE

N

N

N

N

EN

E

N

E

N

N

N

EN

E

N

E

N

NdE

EEd

即ち

B

B

B

B

A

A

A

A

N

E

N

E

N

E

N

Elog1log

1log1log

1

これは、N

E

N

E

N

E

B

B

A

A (1.23) の時成立。 即ち、1粒子当りの平均エネルギーが等しい時。

次にエネルギー配分が (1.23) からずれた場合を検討。

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EN

NEE

N

NE B

BA

A , (1.24)

とおくと、(1.21) より

N

E

N

E

N

E

N

EN

N

E

N

E

N

E

N

EN

N

E

N

E

N

E

N

ENEE

B

ABA

log1log1

log1log1

log1log1,0

(1.26)

を利用して

BBB

BBB

B

AAA

AAA

A

BBBB

B

AAAA

A

BA

NN

E

NNN

E

N

E

NN

E

NNN

E

N

E

N

NN

E

NNN

E

N

E

NN

E

NNN

E

N

E

N

NN

E

NN

E

NN

E

NN

EN

NN

E

NN

E

NN

E

NN

EN

EE

loglog

1log1log1

loglog

1log1log1

log1log1

log1log1

,

ここに、 2

2

1log1logloglog

X

x

X

xX

X

xXxX

2

2

11log1log1log

11log1log1log

ENN

N

ENN

N

N

E

ENN

N

N

E

NE

N

N

E

NN

E

AAA

A

A

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2

2

1log1loglog

1logloglog

EN

N

EN

N

N

E

EN

N

N

E

NE

N

N

E

NN

E

AAA

A

A

22

2

2

22

2

2

0

22

2

2

22

2

2

2

1log

2

1

2

11log

2

11

2

1log

2

1

2

11log

2

11

2

1log

2

1log

2

11log

2

11log1

2

1log

2

1log

2

11log

2

11log1

log1log1

log1log1

,

EN

N

EN

N

N

E

NEN

N

EN

N

N

E

ENN

N

ENN

N

N

E

N

ENN

N

ENN

N

N

E

N

EN

N

EN

N

N

E

NEN

N

EN

N

N

E

ENN

N

ENN

N

N

E

N

ENN

N

ENN

N

N

E

N

EN

N

EN

N

N

E

NEN

N

EN

N

N

E

N

E

ENN

N

ENN

N

N

E

N

ENN

N

ENN

N

N

E

N

E

N

EN

N

EN

N

N

E

NEN

N

EN

N

N

E

N

E

ENN

N

ENN

N

N

E

N

ENN

N

ENN

N

N

E

N

E

N

NN

E

NN

E

NN

E

NN

EN

NN

E

NN

E

NN

E

NN

EN

EE

BBBBB

BBB

BB

B

AAAAA

AAA

AA

A

BBBBB

BBB

BB

B

AAAAA

AAA

AA

A

BBBB

B

AAAA

A

BA

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の3次以上の項を無視して、

EN

N

ENN

N

N

E

N

E

NN

EN

N

ENN

N

N

E

N

E

NN

EN

N

N

E

NEN

N

N

ENN

N

N

E

NENN

N

NN

EN

N

N

E

NEN

N

N

ENN

N

N

E

NENN

N

NN

EN

N

N

E

NEN

N

EN

N

N

E

ENN

N

N

E

N

ENN

N

ENN

N

N

EN

N

EN

N

N

E

NEN

N

EN

N

N

E

ENN

N

N

E

N

ENN

N

ENN

N

N

EN

N

EE

BBB

B

AAA

A

BBBB

BBBB

B

AAAA

AAAA

A

BBBB

BB

BB

B

AAAA

AA

AA

A

BA

2

2

2

2

2

2

2

2

0

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

0

2

2

2

2

0

2

1

2

11loglog

2

1

2

1log1log

log2

1

1log2

1

log2

1

1log2

1

log2

1

1log

2

1

log2

1

1log

2

1

,

2

2

0

2

0

22

0

22

22

0

2

1111

2

1

11

2

111

2

1

2

1

2

11log

2

1

2

11log

ENE

N

NNENE

N

NN

N

EENN

N

EENN

N

EN

N

ENN

N

E

N

EN

N

ENN

N

E

N

BABA

BA

BB

AA

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21

よって

2

02

,

BA

BAN

N

N

N

EEN

NEE

(1.25)

この第2項が負なので、∑0 を実現する条件 (1.23) は最大となる条件。

確率については、

2

02

expexp,exp, BA

BABAN

N

N

N

EEN

NEEEEP

(1.27)

ここに、BA NN , NE とすれば、

2

22222 E

N

EE

N

N

N

N

N

EEN

N

BA

のオーダー

(1.9) と同様にして、エネルギー配分 (1.23) からのずれは

N

E~ (1.28)

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1-3 等確率の原理とエントロピー

等確率の原理

孤立したマクロな物体では、十分に長い時間でみると、実現可能な量子状態は全て等しい確

率で実現する。

孤立した物体A,Bを考える。

A,Bがエネルギー BA EE , を持つ時の各々の量子状態を AA EW 、 BB EW とする。

それらの量子状態に各々番号をつけたとすると、2つの物体をまとめて1つの系と考えた時の全系の

量子状態は、Aの量子状態 An と、Bの量子状態

Bn との組 BA nn , で指定される。

An は AA EW 通り、Bn は BB EW 通りあり、各々の系が独立なので、全系の量子状態数は

BBAABA EWEWEEW , (1.29)

となる。

2つの物体を接触させると、物体間でエネルギーのやり取りが起こり、

EA, EB は、非保存

BA EEE は保存。 (1.30)

ここで、特定のエネルギー配分 BA EE , が起こる量子状態の数は

BA EEE

BA EEWEW , (1.31)

である。

等確率の原理より、この様なエネルギー配分が起こる確率 BA EEP , は量子状態の数に比例し

EW

EEWEEP BA

BA

,, (1.32)

エントロピーと温度

EWkES B log (1.33)

1231038.1 KJkB : Boltzmann constant (1.34)

対数を用いるのは、エントロピーを示量数として扱い足し算ができる様にしたいため

BABBABBABBA ESESEWkEWkEEWkEES loglog,log,

(1.35, 36)

ES と EW は単調増加の関係なので、 EW 最大、即ち確率最大は ES の最大で求まる。

よって、 constEEE BA の下で、

B

B

A

A

A

B

A

A

A

BA

dE

EdS

dE

EdS

dE

EdS

dE

EdS

dE

EEdS

, (1.37)

これが 0 となるのは、

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23

B

B

A

A

dE

EdS

dE

EdS (1.38)

これを満たすBA EE , を

00 , BBAA EEEE (1.39)

とすれば、 00 , BA EE が実現確率最大のエネルギー配分

エネルギー配分が (1.39) よりずれている場合、

00 , BBAA EEEE (1.40)

とおき、 BA EES , を について展開して2次まで残すとすると

BABA ESESEES ,

で、Taylor 展開を用い

2

02200

2A

A

A

AAA

dE

ESd

dE

EdSESES

2

02200

2B

B

B

BBB

dE

ESd

dE

EdSESES

1次微分の項は0なので、

2

0220

2

0220

22,

B

BB

A

AABABA

dE

ESdES

dE

ESdESESESEES

2

02

2

02200

2,

B

B

A

ABA

dE

ESd

dE

ESdEES

(1.41)

00 , BA EES が BA EES , の最大であるためには、(1.41) の 2 項の係数が負でなくてはならない。

02

02

2

02

B

B

A

A

dE

ESd

dE

ESd (1.42)

前節で、これがそうである事を示し、またこの絶対値が 1/N のオーダーである事は示した

(1.38)

B

B

A

A

dE

EdS

dE

EdS が満たされていない時、即ち

(a)

B

B

A

A

dE

EdS

dE

EdS or (b)

B

B

A

A

dE

EdS

dE

EdS (1.43)

の時は、2物体間でエネルギーのやり取りをして、熱平衡に達する。 これは両者の温度が等しくな

る事に相当。 そこで、

TdE

dS 1 (1.44)

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24

で定義する。 すると、物体A,Bの温度は

AA

A

TdE

dS 1 ,

BB

B

TdE

dS 1 (1.45)

と表され、熱平衡の条件 (1.38) は

BA TT (1.46)

(1.43) は、

(a) BA TT or (b)

BA TT (1.47)

(a) では、BからAへ、(b) では、AからBへ、エネルギーが移動する。

エントロピーとミクロカノニカル分布

EWkES B log (1.33)

の意味を再考する。 離散的な状態を有限粒子で考える時も成立つか?

→ 厳密には成立たない

が、物体の量子状態数が NeW ~ の時には成立。

→ 問題は「孤立した物体ではエネルギーが一定」という仮定

「ゆらぎ」の概念の導入

「ゆらぎの幅」を E とすると、 EW はエネルギー E と EE の間にある量子状態数

マクロな物体の量子状態のエネルギーは微小な間隔 で分布

よって、状態密度 E を導入すると、エネルギー E と dEE dE の間にある量子

状態数は dEE であり、また

EEEW (1.48)

ここに、 E はランダムに取っているが、これを変化させ、 E とした事を考えると

EEEW (1.49)

∴ EWkES B log (1.50)

すると、 ∴

E

EkESES B log (1.51)

NeW ~ なので、 ESESNkES B~ ∴ E の取り方に余り依存しない

前節の振動子系では、 がエネルギーの単位だったので、この程度のゆらぎを許すと

MWE N (1.52)

(1.15) 式 NN

M

N

M

N

M

N

MNMWN

l o g1l o g1l o g より

EM

とおき、

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25

N

E

N

E

N

E

N

ENk

EEkEWkES

B

BB

log1log1

loglog

(1.53)

この様に「孤立」した系は外界と「弱い相互作用」をしながら多数の量子状態を駆け巡る。

この量子状態の変化を長時間に渡って追跡した時、系の各状態が占める確率の分布をミクロカノニカ

ル分布という。

エントロピー増大の法則

温度が異なる物体は熱平衡にはない

しかし、接触が弱い場合、個々の物体は「およそ」熱平衡を保ちながらエネルギーを移動

2物体は「局所平衡」

化学反応が進む際も、「部分平衡」

エントロピー最大が熱平衡

状態量

示量的変数: 足し合わす事が可能 エネルギー

示強的変数: 足し合わす事が不可能 温度

(1.35) BABA ESESEES , より 0000 , BABA ESESEES (1.55) は自明。

2物体が孤立している時のエネルギーのゆらぎの幅を E

接触した2物体間で起こるエネルギーのゆらぎの幅を E

とすると、

E

E

EWEW

EW

BBAA

00 (1.56)

前節の議論より、ミクロなエネルギーの幅を とすれば NE ~ 。 ~E とすれば

N

E

E

EWEW

EW

BBAA

~00

0000~ BBAABBAA EWEWEWEWNEW

エルゴード仮説

「孤立系を十分に長く放置すると、物体の実現可能な量子状態は全て等確率で実現する」

「時間平均とアンサンブル平均が一致する」