Главная » Все файлы » Просмотр файлов из архивов » PDF-файлы » Учебник - Молекулярная физика и термодинамика. Методика решения задач - Миронова

Учебник - Молекулярная физика и термодинамика. Методика решения задач - Миронова, страница 2

PDF-файл Учебник - Молекулярная физика и термодинамика. Методика решения задач - Миронова, страница 2 Физика (77680): Книга - 2 семестрУчебник - Молекулярная физика и термодинамика. Методика решения задач - Миронова: Физика - PDF, страница 2 (77680) - СтудИзба2020-10-28СтудИзба

Описание файла

PDF-файл из архива "Учебник - Молекулярная физика и термодинамика. Методика решения задач - Миронова", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "физика" из 2 семестр, которые можно найти в файловом архиве МФТИ (ГУ). Не смотря на прямую связь этого архива с МФТИ (ГУ), его также можно найти и в других разделах. .

Просмотр PDF-файла онлайн

Текст 2 страницы из PDF

3458.3. Задачи для самостоятельного решения .............................. 3728.4. Литература ............................................................................ 37556МОЛЕКУЛЯРНАЯ ФИЗИКА И ТНРМОДИНАМИКА. ЗАДАЧИПРЕДИСЛОВИЕПредлагаемое пособие является составной частью серии учебно-методических разработок кафедры общей физики физическогофакультета МГУ им.

М.В.Ломоносова «Университетский курс общей физики».В основе учебного пособия лежит методика решения традиционных задач по молекулярной физике и термодинамике, разработанная для курса общей физики на физическом факультете МГУим. М.В. Ломоносова. Содержание пособия разделено на тринадцать глав с максимально возможной привязкой к действующемутематическому плану семинаров по молекулярной физике и термодинамике в курсе общей физики для студентов 1-го курса.

Каждаяглава в пособии начинается с краткого изложения соответствующего теме теоретического материала, которое сопровождается необходимыми с методической точки зрения комментариями и пояснениями. В раздел «Задачи с решениями» в первую очередь былиотобраны те задачи, ознакомление с предлагаемыми решениямикоторых (как и в случае с типовыми задачами) будет способствовать по мнению авторов лучшему пониманию и усвоению учебногоматериала.

В конце каждой главы приведены формулировки задачдля самостоятельного решения, а также список рекомендуемойучебной литературы.Представленное учебное пособие прошло апробацию в течениедвух лет на семинарах во всех учебных группах первого курса физического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова и широко обсуждалось на кафедре общей физики.

Авторы выражают благодарностьсотрудникам кафедры А.В. Быкову, О.Н. Васильевой, В.А. Караваеву, Ю.А. Кокшарову, Е.А. Никаноровой, А.С. Нифанову,С.Б. Рыжикову, М.В. Семенову, Н.Е. Сырьеву за полезные обсуждения и ценные замечания. Особую признательность авторскийколлектив выражает рецензентам пособия В.А. Макарову иА.В. Уварову Авторы заранее признательны также всем, кто поспособствует улучшению в дальнейшем этого учебно-методическогопособия.Гл. 1. Биномиальное распределение.

Распределения Пуассона и Гаусса7Глава 1ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ.БИНОМИАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ.РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПУАССОНА И ГАУССА1.1. Теоретический материалЭлементы комбинаторики. Число перестановок из n элементов ( Pn ) – число способов, которыми можно расположить в ряд nэлементов:Pn = n!(1.1)Anm )Число размещений из n элементов по m (– число способов,которыми можно выбрать и расположить в ряд m элементов изданного множества, содержащего n различных элементов.Число размещений Anm меньше числа перестановок Pn в Pn−mраз:Pn!.(1.2)Anm = n =Pn −m ( n − m)!Число сочетаний из n элементов по m ( Cnm ) – число способов,которыми можно выбрать m элементов из данного множества, содержащего n одинаковых (неразличимых) элементов.Число сочетаний Cnm из n элементов по m:Cnm =Anmn!=.Pm m !(n − m)!(1.3)Случайная величина.

Вероятность. Случайная величина – этовеличина, значение которой (результат случайного события) неможет быть заранее предсказано. Существует вероятность, с которой случайная величина принимает одно из возможных значений.Число доступных состояний N 0 случайной величины – этополное число возможных значений, которые может принимать случайная величина.8МОЛЕКУЛЯРНАЯ ФИЗИКА И ТЕРМОДИНАМИКА. ЗАДАЧИЧастотная вероятность Pi какого-либо случайного событияравна отношению числа благоприятных состояний Ni (из числадоступных состояний) к полному числу N 0 равновозможных доступных состояний случайной величины:NPi = i .(1.4)N0Частотная вероятность удовлетворяет условию нормировки:N∑ Pi = ∑ N iiт.е.0i=1∑ Ni = 1 ,N0 i∑ Pi = 1 .(1.5)iСложные события.

Событие, состоящее в осуществлениисобытия или А1 или А2, будем называть сложным и обозначать как(А1 + А2), то есть( A1 + A2 ) ≡ ( A1 илиA2 ) .(1.6)Событие, связанное с одновременным появлением событий А иВ, обозначим как событие АВ, то есть( AB ) ≡ ( A иB) .(1.7)Появление события А при условии, что произошло событие В(ранее или одновременно), будем обозначать как A/B, т.е.( A / B ) ≡ ( A при условии, что произошло B ) .(1.8)Классификация связей между событиями. События A1 и A2называются несовместными, если появление одного из них делаетневозможным появление второго:P ( A1 A2 ) = 0 .(1.9)События А и В называются независимыми, если появление любого из них не зависит от того, произошло другое событие или нет:P ( A / B) = P ( A) .(1.10)Гл.

1. Биномиальное распределение. Распределения Пуассона и Гаусса9Основные теоремы для вероятностей сложных событий.Формулы сложения.1. Вероятность суммы несовместных событий А1 и А2 (то естьвероятность появления или события А1, или А2) равна сумме их вероятностей:P ( A1 + A2 ) = P ( A1 ) + P ( A2 ) .(1.11)2. В общем случае, для любых двух событий А и В вероятностьсуммы этих событий (то есть вероятность появления или событияА, или В) равнаP ( A + B) = P ( A) + P( B ) − P ( AB ) .(1.12)Первое слагаемое учитывает возможность появления событияА без события В и события А, совместного с событием В (событиеАВ). Второе слагаемое также учитывает эту возможность (событиеВА). Чтобы в вероятности Р(А или В) дважды не учитывать события (АВ), в формуле (1.14) вероятность Р(АВ) вычитается.Формулы умножения.1.

В общем случае вероятность появления событий (А и В) равнаP ( AB ) = P( B) ⋅ P ( A / B ) = P ( A) ⋅ P( B / A) .(1.13)2. Для независимых событий P ( A / B) = P ( A) иP ( AB ) = P( A) ⋅ P ( B ) .(1.14)Статистическая система. Микро- и макросостояния. Статистическая система – это совокупность большого числа частиц(атомов, молекул и т.д.), изучаемых методами статистической физики.Простейшей статистической системой является идеальный одноатомный газ. Но и эта система достаточно сложна, так как каждая частица из n ~ 1019 см −3 (n – число молекул идеального газа,находящихся в одном кубическом сантиметре, при нормальныхусловиях: давлении р = 1 атм и температуре T = 273 К ) имеетшесть независимых параметров: три координаты и три компоненты импульса, например: x, y, z , px , p y , pz . Значения импульсов икоординат любой частицы в произвольный момент времени невозможно предсказать точно.

Поэтому все шесть параметров, опреде-10МОЛЕКУЛЯРНАЯ ФИЗИКА И ТЕРМОДИНАМИКА. ЗАДАЧИляющих состояние молекулы, являются случайными величинами, амолекулярная система – статистической системой.Целью анализа статистических систем является определениеих макроскопических характеристик (макропараметров), таких например, как полная энергия системы, суммарное действие всех молекул на стенки сосуда, т.е. давление и др. Суммарную характериnстику запишем в виде: A(t ) = ∑ ai (t ) , где A(t ) – значение суммарi =1ной характеристики в момент времени t, ai (t ) – значение этой характеристики для i-й частицы. Принципиально, что каждое слагаемое ai (t ) можно было бы рассчитать на основании законов механики (при известных начальных условиях). Однако практическиэто сделать невозможно.

Поскольку значения ai (t ) зависят отбольшого числа факторов, то характеристики A(t) и ai (t ) рассматриваются как случайные величины и описываются статистически.Статистический метод описания базируется на знании «микроскопического строения» системы. Поэтому статистическая теория является микроскопической.Микропараметры – характеристики одной частицы статистической системы, определяющие ее состояние в этой системе.Микросостояние статистической системы – это состояние, задаваемое значениями всех случайных величин для всех частиц системы, что соответствует наиболее подробному описанию системы.Макропараметр – величина, которая может быть определена спомощью макроскопических измерений, ее значение зависит отсуммарного действия всех частиц системы.Макросостояние – состояние системы, описанное с помощьюмакроскопически измеряемых параметров – макропараметров.Функция (закон) распределения случайной величины – этофункция, определяющая вероятность каждого состояния из числадоступных состояний или плотность вероятности (см.

определениениже) случайной величины.Цель описания случайной величины – получение функции распределения случайной величины, используемой для вычислениясредних значений макроскопических параметров и стандартныхотклонений от средних значений:11Гл. 1. Биномиальное распределение. Распределения Пуассона и ГауссаОписаниеОпределениеслучайной ⇒ Статистический ⇒ средних значенийзаконвеличинымакропараметровРассмотрим сначала такие системы, значения случайных величин в которых не связаны с энергией системы. В частности, дляидеального газа к такой системе случайных величин относятся координаты частиц при условии, что газ не находится в каком-либопотенциальном поле.Статистическое описание микроскопической случайной величины включает в себя определение всех возможных (доступных)состояний этой величины и вероятностей, с которыми она их принимает, т. е определение закона распределения случайной величины.Основной постулат статистической физики – постулат равной априорной вероятности: если изолированная система находится в равновесии, то ее можно обнаружить с равной вероятностьюPs в любом из доступных микросостояний:1Ps =,(1.15)Γ0где Γ 0 − полное число доступных микросостояний.Термодинамическая вероятность Γ(n, m) макросостояния системы, состоящей из n частиц и имеющей значение макропараметраm, – число микросостояний, которыми осуществляется данное макросостояние.Математическая вероятность макросостояния P(n, m) равнаотношению термодинамической вероятности Γ(n, m) к полномучислу Γ0 доступных микросостояний системы:P (n, m) = Γ(n, m) / Γ 0 = Γ(n, m) ⋅ Ps .(1.16)Наиболее вероятное и среднее значения.

Свежие статьи
Популярно сейчас
А знаете ли Вы, что из года в год задания практически не меняются? Математика, преподаваемая в учебных заведениях, никак не менялась минимум 30 лет. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
5288
Авторов
на СтудИзбе
417
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее