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菲兹克斯喵

Lesson 17 引力波的功率 (2) Lesson 16 引力波的功率 Lesson 8 Atmospheres Lesson 16 习题课 Lesson 15 引力波 Lesson 14 Noether 定理 Lesson 7 Evolution Lesson 7 传粉的力量 Lesson 13 作用量原理 Lesson 13 配分函数的一些应用 Lesson 12 Penrose 过程与 Hawking 辐射 Lesson 6 Homology Lesson 11 带电荷和旋转的黑洞 Lesson 6 进食行为 Lesson 11 配分函数 Lesson 10 Penrose 图 Lesson 5 Diffusion Lesson 9 微观量与宏观量的联系 Lesson 5 捕食行为 Lesson 8 Schwarzschild 黑洞 Lesson 9 Schwarzschild 黑洞 (2) Lesson 8 近独立子体系分布 Lesson 4 Ignition of the Sun Lesson 7 统计力学绪论 Lesson 4 讲座:乌贼和章鱼的行为与智能 Lesson 7 Killing 矢量场和 Lie 导数 Lesson 6 Schwarzschild 解 Lesson 6 Landau 相变理论 (二) Lesson 3 Lane - Emden Equation Lesson 5 Landau 相变理论 Lesson 3 动物的感知 Lesson 5 Einstein 场方程 Lesson 4 协变的物理定律 Lesson 3 等效原理 & 广义协变性原理 Lesson 4 热力学第三定律 Lesson 2 Equation of State Lesson 3 热力学关系 Lesson 2 神经生物学基础 Lesson 2 度规和联络 Lesson 1 简介 Lesson 1 Lorentz 变换 Lesson 2 热力学定律 Lesson 1 Introduction & Light 流星监控项目 II - 树莓派配置 Lesson 15 Green 函数法 Lesson 29 散射 (二) Lesson 15 Spatial Patterns & Self-Organization Lesson 14 积分变换 Lesson 29 散射 Lesson 28 散射 (一) Lesson 27 绝热近似 Lesson 14 Dynamics of biological networks (2) Lesson 13 分离变量法总结 Lesson 26 变分法 (二) Lesson 14 Spatial Statistics Lesson 27 带电粒子和电磁场的相互作用 Lesson 13 磁性材料 & 拓扑绝缘体 Lesson 25 变分法 Lesson 13 Fast Radio Burst Lesson 13 Dynamics of biological networks Lesson 24 含时微扰 Lesson 26 相对论中的能量和动量守恒 Lesson 13 On the Intersection between Astronomy and AI Lesson 25 电磁场变换 Lesson 12 超导 Lesson 23 Zeeman Effect Lesson 12 absorbing Lesson 12 China Jingping Labs and Related Physics Lesson 24 狭义相对论的速度变换 Lesson 22 微扰论 Lesson 11 Bessel 函数 Lesson 12 Time Series Analysis Lesson 23 狭义相对论 Lesson 21 能带理论 Lesson 11 量子多体系统 Lesson 11 Molecular Motor (3) Tianwen:The Beauty of the Cosmos Lesson 10 连带 Legendre 函数 Lesson 20 多电子原子 & 固体 Lesson 11 Truncated & Censored Data Lesson 21 偶极辐射 (二) Lesson 10 离子阱量子计算 & 超快分子摄影 Lesson 10 Molecular Motor (2) Lesson 19 多粒子系统 Neutron Stars Lesson 20 偶极辐射 Lesson 9 Legendre 多项式 (二) Lesson 18 双粒子系统 Lesson 10 Clustering & Classification Lesson 19 辐射 (二) Lesson 9 引力波探测 & 原子量子计算 Lesson 17 CG 系数 「三次量子化」:宏观量子能级及其相干叠加态 —— 解读今年的 Nobel Prize Lesson 9 Molecular Motor Exoplanet Lesson 18 辐射 Lesson 16 自旋 (二) Lesson 8 Legendre 多项式 Lesson 17 波导 Lesson 9 Density Estimation
Lesson 1 介绍
2026-02-25 · via 菲兹克斯喵

作业的安排:一般是每周布置一次,内容为本周老师上课讲到的内容,在一周之内线上或者线下作业箱提交. 迟交酌情扣分.

引言

统计物理处理的对象

热力学与统计物理是研究大量微观粒子组成的宏观性质的一门学科. 这里的宏观性质分为平衡性质和非平衡性质,我们的课程主要涉及的是平衡性质,最后两周的时间可能涉及一些非平衡性质.

我们看到,热力学和统计力学研究的都是上面这些东西,但是为什么要分为两种学科呢?区别在于热力学直接研究宏观量,建立它们之间的直接联系,不考虑内部结构. 其实一开始热力学的先驱们考虑过内部的结构,但是他们后来发现直接研究宏观量的热力学根本不涉及微观的结构,所以热力学是一个唯像的理论,是非常精确的.

具体来讲,我们通过热力学三定律 + 演绎来研究热力学,这一点和数学很像.

相对应地,统计物理是将宏观性质看作是对应微观量的统计平均,是一种微观理论. 具体而言,我们通过统计理论假设 + 粒子本身的性质来推导宏观性质.

在这门课上,热力学并不是学习的重点,主要以统计力学为主.

统计物理的意义

已经学习了理论力学、电动力学和量子力学,为什么还要学统计力学?和其他的内容相比,统计力学是少粒子和多粒子的区别. 对于一个粒子,有自由运动、谐振子 (经典 / 量子)、氢原子、盒子当中的粒子 (有限深势阱) 等等,这些是容易求解的内容;对于两个粒子,我们有两体运动问题,只有极少数的情况有精确解;到三粒子就是极为棘手的问题,出现混沌现象.

如果我们现在要研究一升水 (102710^{27} 个粒子),问题反而变得容易 —— 因为我们有统计力学. 我们问,「更容易」会不会是因为统计力学「放低了自己的要求」,只要求平均值而不用精确的能谱?但是事实上我们不是放低要求,而是要求完全不同. 即使我们有能力模拟 102710^{27} 个粒子的演化,也不会去计算这种模拟,因为没有必要.

多粒子体系提供了很多优秀的性质,这种性质来源于「平均值」. 以最简单的元素 He 为例,有气态、液态、超流态、固态、超固态等等不同的物态,这些性质来源于多粒子的平均. 统计物理提供了描述大量粒子运动的框架 (系综),同时细节没有那么重要.

当前统计物理仍然有蓬勃的生命力:量子 Hall 效应、Bose-Einstein 凝聚等等前沿内容;也有广泛的应用,包括凝聚态物理、材料科学、软物质、生物物理、化学反应、经济金融、复杂体系、非线性体系、交通复杂性、决策博弈、社会科学、信息网络、计算机模拟、……

以 Phys.Rev. A; B; E 这些杂志为例,近半数文章都和统计物理有关系.

统计物理的方法

原理简单 —— 模型精巧 —— 解法多样:解析、微扰计算、数值计算等.

要求

多练习,通过应用加深理解. 统计力学的知识面很宽,所以学有余力可以多做一些习题.

参考教材是汪志诚先生的《热力学. 统计物理》,参考书是王城泰先生的《统计物理学》(这本书可能买不到,但是图书馆里面有) 和 Kerson Huang 的 Statistical Mechanics、倪军老师自己的 Principle of Physics: From Quantum Field Theory to Classical Mechanics.

请大家写作业的时候不要抄习题解答.

分数分布:20%20\% 作业、30%30\% 期中考试、50%50\% 期末考试;如果写小论文,就代替掉期末考试中 5%5\% 的部分. 作业只要完成了就有 90%90\% 的分数,无论对错.

警告

我们不说会不会考勤,但是如果人数少到了必须考勤的程度,那么就要考勤了.

热力学

前面说过,这是一个唯象理论,研究宏观量 (温度、熵……),这里并不需要知道微观结构. 一般而言,我们会先通过统计的方法得到一些必要的宏观量,然后可以通过热力学来推出其他的宏观量.

热力学系统要求是大量微观粒子组成 (当然,如果研究星系级别的内容,未尝不可把星体视作微观粒子),同时是有限的宏观体系.

提示

有人要问边界在哪里:我们一般选择 100∼10000100\sim10000 作为最低的一个数量边界.

一些系统的概念:

  • 孤立系统:无能量、物质交换
  • 封闭系统 (闭系):无物质交换
  • 开放系统 (开系)

平衡态仅针对孤立系统来讨论,指的是宏观性质不再随时间变化的状态. 对于其他的系统,我们也可以谈论平衡态,这个意义上我们是把系统和热源、粒子源合在一起视作孤立系统,谈论这个整体的平衡态. 平衡态的宏观性质用宏观量来描写,也并不是要求完全不变,而是处于动态的平衡之中,标准是平衡时间 ∼\sim 弛豫时间.

平衡态有自由度的概念,表示独立宏观量的数目. 独立的宏观量称为状态参量、其他为 (状) 态函数;另一种分类方式是分为强度量和广延量.


热平衡原理 (热力学第零定律):若 A 和 C 处于热平衡,B 和 C 处于热平衡,那么 A 和 B 也处于热平衡.

下面来证明互为平衡的体系有一个共同的物理性质:「温度 TT

/Proof/

A 和 C 平衡:

fAC(pA,VA;pc,Vc)=0⟹pC=FAC(pA,VA;VC)f_{AC}(p_A,V_A;p_c,V_c) = 0\Longrightarrow p_C = F_{AC}(p_A,V_A;V_C)

B 和 C 平衡:

fBC(pB,VB;pc,Vc)=0⟹pC=FBC(pB,VB;VC)f_{BC}(p_B,V_B;p_c,V_c) = 0\Longrightarrow p_C = F_{BC}(p_B,V_B;V_C)

所以

FAC(pA,VA;VC)=FBC(pB,VB;VC)F_{AC}(p_A,V_A;V_C) = F_{BC}(p_B,V_B;V_C)

利用热力学第零定律,A 和 B 也平衡,有 fAB(pA,VA;pB,VB)=0f_{AB}(p_A,V_A;p_B,V_B)=0. 把上面一个方程的 VCV_C 看作一个常量,发现存在一个只和系统本身的参量有关的量:

gA(pA,VA)=gB(pB,VB)g_A(p_A,V_A) = g_B(p_B,V_B)

因此这个量是一个态函数,并且热平衡的两个系统具有相同的这个态函数值,这就是温度.

  • 15 世纪时,L. da. Vinci 发明了温度计,来研究永动机.

  • 1592 年,Galileo Galilei 发明空气温度计 (用红酒来做示数).

  • 1714 年,D. G. Fahrenheit 发明水银温度计和华氏温标.

    华氏温标是以体温作为 100100 度,室温作为 00 度.

  • 1742 年,A. Celcius 发明摄氏温标.

  • 1848 年,Thomson, Lord Kelvin 发明绝对温标.

提示

碳纳米管可能没有「温度」概念:因为仅仅是一个一维链,它们的微观运动难以描述为温度,所以讨论的时候都说的是环境温度.

物态方程:如理想气体,

pV=nRTpV = nRT

或者 Van de Waals 方程

(p+an2V2)(V−nb)=nRT\left(p+\frac{an^2}{V^2}\right)(V-nb) = nRT