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重大科学创新:无拉格朗日乘数法的最大玻尔兹曼熵原理

已有 2803 次阅读 2017-8-10 08:10 |个人分类:决定性概率论|系统分类:论文交流| 玻尔兹曼熵, 复杂系统分布

重大科学创新:无拉格朗日乘数法的最大玻尔兹曼熵原理

美国归侨冯向军博士,2017年8月10日写于美丽家乡


【摘要】假科学极值原理最大熵原理的根本极大问题完全不在信息熵和各种广义熵,信息熵和各种广义熵本身都是与某种广义的发生概率相应的。问题出在在作为数学基础的拉格朗日乘数法中,把信息熵和各种广义熵作为目标函数就与根本因果规律不相容。因此信息熵和各种广义熵应主动远离拉格朗日乘数法而另谋出路。本文报告的是重大科学创新:无拉格朗日乘数法的最大玻尔兹曼熵原理

无拉格朗日乘数法的最大玻尔兹曼熵原理

克劳修斯熵是可逆过程中平衡态的熵。因为平衡态的熵具有最大值,所以克劳修斯熵就是玻尔兹曼熵的最大值。当我们命:

玻尔兹曼熵变 = klog(W2/W1) = 克劳修斯熵变deltaQ/T    (1-1)

就等于是命玻尔兹曼熵取最大值。

由方程(1-1)式所导出的概率分布就是具有最大玻尔兹曼熵的概率分布。这就是无拉格朗日乘数法的最大玻尔兹曼熵原理。

【由无拉格朗日乘数法的最大玻尔兹曼熵原理推道出负指数分布】【1】【2】

假设封闭系统其环境温度T恒定,所包含的宏观粒子数为N,并且达到了热平衡态。该系统仅包含2个能级E1和E2。E2 > E1。处于能级E1的粒子数为n1而处于能级E2的粒子数为n2。n1 + n2 = N。这时系统微观状态总数W满足下式:

W = N!/ (n1!n2!)    (1-2)

玻尔兹曼熵S = klog(W),这其中k为玻尔兹曼常数。(1-3)

有:

S = k(log(N!) - log(n1!) - log(n2!))    (1-4)

在温度T不变的前提下,考察系统以可逆过程吸收能量

deltaE = E2 - E1    (1-5)

因为此原因,系统的玻尔兹曼熵从S变到S*,低能态粒子少了1个而高能态粒子多了一个。有:

S* = k(log(N!) - log((n1-1)!) - log((n2+1)!)) (1-6)

玻尔兹曼熵增量deltaS = S* - S满足:

deltaS = k(log(n1/(n2+1)) (1-7)

因为 n2 远大于 1,

deltaS = klog(n1/n2) (1-8)

但是等温可逆过程的克劳修斯熵增量deltaSc满足下式:

deltaSc = deltaE/T    (1-9)

命:玻尔兹曼熵增量deltaS = 克劳修斯熵增量deltaSc    (1-10)

就有:

n1/n2 = exp(deltaE/(kT))(1-11)

n1/n2 =exp(-(E1 - E2)/(kT))    (1-12)

n1 = aexp(-E1/(kT))    (1-13)

n2 = aexp(-E2/(kT))    (1-14)

a = N/(exp(-E1/(kT)) + exp(-E2/(kT))    (1-15)

能量的概率分布pi = ni/N = bexp(-Ei/kT),i = 1,2    (1-16)

这其中,

b = a/N = 1/(exp(-E1/(kT)) + exp(-E2/(kT)) (1-17)

不失一般性,考察n个能级的系统,可得

能量的概率分布pi = ni/N = cexp(-Ei/kT) (1-18)

这其中i = 1,2,...n,而

c = 1/(exp(-E1/(kT)) + exp(-E2/(kT)+...+ exp(-En/(kT)))(1-19)

参考文献

【1】http://www.docin.com/p-1828672305.html

【2】http://www.docin.com/p-500625710.html










https://blog.sciencenet.cn/blog-1968-1070415.html

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