v2.0.9794.34739
Fizyka dla każdego
Fizyka statystyczna: mikrostany, obsady i fluktuacje · 3 min czytania

Fluktuacje w równowadze: liczba cząstek, energia i niezależne obserwacje

Stała temperatura otoczenia nie wymusza stałej energii małego układu. Kolejne obserwacje mogą dawać różne wyniki także w równowadze. Oddzielimy ten fizyczny rozrzut od niepewności oszacowania średniej i sprawdzimy, kiedy więcej odczytów naprawdę pomaga.

Opublikowano: 25.10.2026
Wyślij link e-mailem Własna poczta Komentarze: 0

Oceń ten artykuł: od 1 do 5 gwiazdek
(0 głosów) . Jeszcze nie oddano głosów.

Kliknij gwiazdkę, aby od razu oddać ocenę. Klawiaturą wybierz gwiazdkę klawiszem Tab i naciśnij Enter lub spację. Jeden głos na materiał z danej przeglądarki.

Stała temperatura otoczenia nie wymusza stałej energii małego układu. Kolejne obserwacje mogą dawać różne wyniki także w równowadze. Oddzielimy ten fizyczny rozrzut od niepewności oszacowania średniej i sprawdzimy, kiedy więcej odczytów naprawdę pomaga.

Potrzebne wiadomości: Rozkład dwumianowy, średnia, wariancja, pierwiastek i model ośrodków dwupoziomowych.

Liczymy wzbudzone ośrodki

Każdy z N niezależnych ośrodków może być wzbudzony z prawdopodobieństwem p. Liczba n wzbudzeń ma rozkład dwumianowy P(n) = C(N,n)pn(1 − p)N−n. N jest tutaj liczbą ośrodków w jednej obserwacji, a nie liczbą powtórzeń doświadczenia.

Wprowadźmy Xi równe 1 dla wzbudzonego ośrodka i 0 dla niewzbudzonego. Wtedy n = X₁ + … + XN. Średnia Xi to p. Ponieważ Xi² = Xi, wariancja wynosi p − p² = p(1 − p). Średnie sumują się zawsze, a wariancje sumują się bez dodatkowych wyrazów przy braku korelacji między ośrodkami. Dostajemy

\langle n\rangle=Np,\qquad\operatorname{Var}(n)=Np(1-p),\qquad\sigma_n=\sqrt{Np(1-p)}.

Odchylenie standardowe σn opisuje rozrzut liczb n w rozkładzie. Nie jest gwarantowanym przedziałem wyników ani niepewnością pojedynczego niedoskonałego detektora. Wyprowadziliśmy je dla modelu fizycznego, nawet gdy odczyt n jest idealny.

Więcej cząstek: większe wahania liczby, mniejsze wahania udziału

Udział wzbudzonych ośrodków f = n/N ma średnią p i odchylenie σf = √[p(1 − p)/N]. Dla p = 1/2 oraz N = 16 otrzymujemy σn = 2 i σf = 0,125. Przy N = 64 mamy σn = 4, ale σf = 0,0625. Rozrzut liczby wzbudzeń rośnie, natomiast rozrzut ich udziału maleje.

Dwa dokładne rozkłady dwumianowe dla p równego 1/2, przy N równym 16 i 64. Oś pozioma przedstawia udział n/N. Odchylenie standardowe tego udziału maleje z 0,125 do 0,0625.
Wysokość kreski jest prawdopodobieństwem konkretnej liczby n, nie gęstością względem udziału n/N. Porównujemy szerokość rozkładów na tej samej osi poziomej. Powiększ rysunek.

Dla 0 < p < 1 względne odchylenie σn/⟨n⟩ wynosi √[(1 − p)/(Np)]. Przy stałym p maleje jak N−1/2. Sformułowanie „duży układ nie ma fluktuacji” jest więc zbyt mocne. Maleją fluktuacje względne, podczas gdy odchylenie liczby cząstek rośnie jak √N. Przy p = 0 średnia i rozrzut są zerowe, a ich iloraz jest nieokreślony.

Energia fluktuuje razem z liczbą wzbudzeń

Jeżeli każdy wzbudzony ośrodek wnosi energię Δ, całkowita energia wynosi E = nΔ. Stąd ⟨E⟩ = NpΔ i Var(E) = Δ²Np(1 − p). Dla rozkładu Boltzmanna z poprzedniej lekcji pojemność cieplna jest równa C = NkB[Δ/(kBT)]²p(1 − p). Zestawienie wzorów daje

\operatorname{Var}(E)=k_BT^2C.

Po lewej mamy J²; po prawej (J/K) · K² · (J/K), także J². Relacja opisuje wymianę energii z termostatem przy stałych pozostałych parametrach. Dla całkowicie izolowanego układu o ustalonej energii jej rozrzut wynosi zero; nie przenosimy na ten przypadek rozkładu kanonicznego.

Liczba odczytów nie jest liczbą cząstek

Teraz wykonajmy M obserwacji tej samej wielkości n. Średnia z odczytów jest estymatorem ⟨n⟩. Jeśli obserwacje są niezależne, mają ten sam rozkład i nie występuje dryf, standardowe odchylenie tej średniej wynosi σn/√M. Rośnie precyzja znajomości średniej, ale fizyczne wahania pojedynczego n nadal mają odchylenie σn.

Odczyty następujące zbyt szybko mogą dotyczyć prawie tego samego stanu. W ogólności wariancja średniej zawiera również kowariancje:

\operatorname{Var}(\bar n)=\frac{1}{M^2}\sum_{i=1}^{M}\sum_{j=1}^{M}\operatorname{Cov}(n_i,n_j).

Dla niezależnych obserwacji wyrazy i ≠ j znikają. Dla wielokrotnych kopii tej samej obserwacji nie znikają i nie uzyskujemy obiecanego spadku jak 1/√M. Do planowania eksperymentu potrzebna jest informacja o czasie relaksacji i korelacjach, a nie tylko o częstotliwości zapisu pliku.

Czy średnio dwa wzbudzenia oznaczają, że zero jest prawie niemożliwe?

Nie. Dla N = 20 i p = 0,10 średnia wynosi 2, a P(0) = 0,9²⁰ ≈ 12,16%. Przy małych liczbach warto obliczyć dokładny rozkład. Sama średnia nie opisuje jego rozrzutu ani prawdopodobieństw skrajnych wyników.

Zadania do tego tematu

Dalsza lektura

Materiał referencyjny

Ostatnie materiały autora

Wszystkie materiały autora »

Komentarze (0)

Nie ma jeszcze opublikowanych komentarzy. Rozpocznij rozmowę o tym materiale.

Dodaj komentarz

Możesz komentować jako gość lub zalogować się, aby użyć danych konta. Utwórz konto

Emotikony

Zaznacz tekst i wybierz formatowanie lub użyj Ctrl/Cmd+B, I, U w polu komentarza. Znaczniki HTML nie są wykonywane.

Wybór wszystkich komentarzy obejmuje odpowiedzi. Powiadomienia wymagają potwierdzenia adresu; zrezygnujesz z nich przez link w wiadomości.

← Wróć do działu: Teoria Do góry ↑
Nie znalazłeś szukanego materiału? Napisz do nas — pomóż nam rozwijać Fizykę dla każdego.