Statistická fyzika: Porovnání verzí
Smazaný obsah Přidaný obsah
m {{Upravit - fyzika}} |
|||
Řádek 13:
Jeden ze zásadních poznatků statistické fyziky se týká i samotného pojmu [[entropie]]. Přímo z metody MaxEnt vyplývá, že veličina zvaná entropie je definována teprve tehdy, když je zadána úroveň popisu daného systému. Jinými slovy - když je zadán soubor veličin, které se na daném systému zachovávají, a současně je smluveno, jakou mikroskopickou úroveň popisu mám n. m.sli. Entropie tedy není veličina, která by měla nějakou hodnotu nezávisle na zvolené úrovni popisu systému. Právě neujasněnost v úrovni popisu vedla v historii statistické fyziky ke zdánlivým paradoxům (např. [[Maxwellův démon]] a [[Laplaceův démon]]) a principiálním teoretickým potížím i slepým uličkám (souvisejícími např. s pojmy [[ergodická hypotéza]] či [[Boltzmannova kinetická rovnice]]). Jak přesvědčivě ukázal zejména [[Edwin Thompson Jaynes|Jaynes]], pokud důsledně vymezíme, jakou makroskopickou i mikroskopickou úroveň popisu mám n. m.sli, pak žádný z uvedených paradoxů ani principiálních obtíží nevzniká.
Základním pracovním nástrojem statistické fyziky, pomocí kterého uvádíme do vztahu makroskopickou a mikroskopickou úroveň popisu, je [[metoda maximální entropie]]. U této metody vycházíme ze zadání makroskopických veličin, které se v daném systému zachovávají, a poté konstruujeme příslušné rozložení pravděpodobností pro jednotlivé mikroskopické stavy systému. Používáme k tomu [[exponenciální zobrazení]], které se ve statistické fyzice obvykle nazývá [[Gibbsovo velké kanonické rozdělení]] a které je speciálním případem [[Jaynesovy]] [[metody maximální entropie]] ([[MaxEnt]]). Tato metoda umožňuje jednotné odvození všech typů [[rozdělení pravděpodobnosti|pravděpodobnostních rozložení]], která se běžně ve fyzice i jiných oblastech vyskytují: [[Gaussovo rozdělení|Gaussovo (normální)]], [[Boltzmannovo rozdělení]], [[Maxwellovo rozdělení]], [[Zipfovo rozdělení]], [[Lévyho rozdělení]] či [[Mocninná funkce|mocninná rozdělení]], atd. Naopak - obrátíme-li schéma a zadáme pravděpodobnostní rozdělení, lze metodou MaxEnt snadno ukázat, jaké makroskopické veličiny se u zadaného systému nutně zachovávají (viz [[zákony zachování]]).
== Související články ==
| |||