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波茲曼分布的介绍所謂的分布函數(distribution function)是指當一個由多粒子所組成的物理系統處在絕對溫度T時，在系統達熱平衡的狀態下，粒子處在某一能量狀態的機率分布，而常見的分布函數有三種，即用於描述費米子(fermion)的費米-狄拉克分布函數(Fermi-Dirac distribution function)、用於描述玻色子(boson)的玻色-愛因斯坦分布函數(Bose-Einsein distribution)、以及常用於描述全同且可分辨之古典粒子的馬克士威-波茲曼分布函數[1]。
馬克士威-波茲曼分布函數是以物理學家馬克士威和波茲曼命名[2]。
此分布函數常用於描述氣體分子等古典粒子的統計分布。
雖然不同粒子間具有全同性（即粒子的本徵物理特性相同，像是粒子之質量、電荷、自旋等），但假設不同粒子間可被分辨，也就是說可將所有粒子編號且每個粒子可用牛頓力學來描述其運動軌跡，同時由於各粒子間分布距離較遠所以不同粒子的波函數重疊現象不嚴重，而使得氣體分子遵守馬克士威-波茲曼統計(Maxwell–Boltzmann statistics)[3]。
在統計力學中，馬克士威-波茲曼分布函數被表示成：f MB(ϵ)=Ae−ϵ/K B T⋯(1)，其中f MB(ϵ)便是指粒子處在能量ϵ的機率而K B=1.38×10−23（單位：焦耳/絕對溫度）是為了紀念波茲曼在統計學上的貢獻而用其名字而命名的波茲曼常數，另外係數A在此扮演機率歸一的角色，也就是說粒子處在所有能量狀態所發生的各種可能的機率總和為一，此外係數A也可與系統的粒子個數有關。
圖一三種常見的統計機率分布函數，MB指馬克士威-波茲曼分布。
圖一是當系統處在一明確溫度下，粒子處於不同能量的機率分布圖，由圖中我們可以了解到對於馬克士威-波茲曼分布來說，粒子處於較低能量態(ϵ≪K B T)的機率較高，也就是說多粒子系統中的大部分粒子容易處在低能量態，使得系統本身偏好保持最低能量。
玻尔兹曼分布玻尔兹曼分布也叫吉布斯分布，是一种覆盖系统各种状态的概率分布、概率测量或者频率分布。
当有保守外力（如重力场、电场等）作用时，气体分子的空间位置就不再均匀分布了，不同位置处分子数密度不同。
玻耳兹曼分布律是描述理想气体在受保守外力作用、或保守外力场的作用不可忽略时，处于热平衡态下的气体分子按能量的分布规律。
通俗的讲，如下：我们假设有个星球叫Endor星，这上面生活的一个物种叫Ewok人。
为简单起见，星球上一共有 n=1000个Ewok人，Ewok人流通的货币就叫，，，，，Energeia 币吧。
在t=0时刻，上帝认为All Ewoks are created equal!于是把每个Ewok 人钱包里的钱重置为了e=20块Energeia币。
（这样世界上总共有 E=en=20000个Energeia币在流通。
）之后上帝决定做一个社会学实验：每一秒随机抽两个Ewok人，如果第一个Ewok人的钱包不是空的，就从ta钱包里拿走1块Energeia币，并把它送给第二个Ewok人。
num = 1000money_list = fill(20, num)for _ in 1:5e7i = rand(1:num)if money_list[i] > 0money_list[i] -= 1money_list[rand(1:num)] += 1endendbar(sort(money_list))经过很长时间，上帝决定统计一下大家的阶级分布。
上帝把所有Ewok人的财富排序之后做了张图。
<imgsrc="https:///50/v2-e10c575e8a4f7927515d020f6519ee4e_hd.jpg?source=1940ef5c" data-size="normal" data-rawwidth="1801"data-rawheight="1121"data-default-watermark-src="https:///50/v2-19cbf11d9ffe 9b5ac5537e7324f2ad2b_hd.jpg?source=1940ef5c" class="origin_imagezh-lightbox-thumb" width="1801"data-original="https:///v2-e10c575e8a4f7927515d020f6519 ee4e_r.jpg?source=1940ef5c"/>每个Ewok人的财富（已排序）delta = 5M = 100distrb = map(x->count(m -> (x <= m < x + delta), money_list), 0:delta:M)bar(0:delta:M, distrb)xlabel!("Money / Energeia Coin"); ylabel!("Number of Ewoks")<imgsrc="https:///50/v2-d871f8e8b3a15ba7cf6edb8d8365d652_hd .jpg?source=1940ef5c" data-caption="" data-size="normal"data-rawwidth="600" data-rawheight="400"data-default-watermark-src="https:///50/v2-d248c9e976c1 76805c1e2357a6016a70_hd.jpg?source=1940ef5c" class="origin_imagezh-lightbox-thumb" width="600"data-original="https:///v2-d871f8e8b3a15ba7cf6edb8d8365d652_r.jpg?source=1940ef5c"/>（经过调参后，上帝决定以5个Energeia币为分度，划分阶级。
玻尔兹曼分布)exp()0()(RTgzM n z n m -⋅=等温大气重力场中分布公式式麦克斯韦速度分布2223/2()(,,)d d d ()exp d d d 2π2x y z x y z x y z x y z m m f kT kT ⎡⎤++=⋅-⋅⎢⎥⎢⎥⎣⎦v v v v v v v v v v v v )exp(kTε- 分布都是按粒子能量ε的分布，它们都有一个称为“玻尔兹曼因子”的因子1122exp()N N kTεε-=-)/exp(kT ε-1ε2ε 规律:这些分布中都有因子 ，称为玻尔兹曼因子。
具有玻尔兹曼因子的分布，称为玻尔兹曼分布（Bortzmann distribution ）若n 1和n 2分别是在温度为T 的系统中，处于粒子能量为的某一状态与粒子能量为的另一状态上的粒子数密度。
则玻尔兹曼分布可表示为)exp(2121kTn n εε--= 玻尔兹曼分布表示：粒子处于能量相同的各状态上的概率是相同的；粒子处于能量不同的各状态的概率是不同的，粒子处于能量高的状态上的概率反而小---能量最小原理。
exp()N kTε∝-1）玻尔兹曼分布能为我们提供用来表示温度的另一表达式1221ln()T n k n εε-=)exp(2121kTn n εε--=对于粒子只能取两个能级的系统：12εε>产生激光的系统，就处于粒子数反转（populationinversion ）的负温度状态。
12εε>讨论12n n <0T >若12n n >若T <2）有外力场时分子按能量的分布规律分子处于保守力场中时，分子能量既有动能又有势能分子动能是分子速度的函数，分子势能一般是位置的函数，分子数按能量分布关系与速度有关，也和空间位置有关.(p )3k 20d ()e d d d d d d 2πE E kT x y z m N n x y zkT-+=⋅v v v 其中n 0 表示E p =0处气体分子的数密度.（玻耳兹曼分子按能量分布定律）,d ~,d ~,d ~z z z y y y x x x v v v v v v v v v +++p222p 2p k )(2121E m E m E E E z y x +++=+=+=v v v v ,d ~,d ~,d ~z z z y y y x x +++x ),,(z y x ),,(z y x v v v ..(p )k d eE E kTN C -+∝⋅3）重力场中微粒按高度分布根据麦克斯韦速度分布函数的归一化性质则玻耳兹曼分布可以写为：（粒子数密度按势能的分布）3k 2- ()e d d d 12πE kT x y z m kT +∞-∞⋅=⎰⎰⎰v v v p- 0d ed d d E kTN n x y z=⋅zy x N n d d d d =P 0eE kTn n -=分子按势能的分布规律是玻耳兹曼分布律的另一常用形式.//3/20[d d d ]()d d d 2πp k E kTE kTVm n ex y z e kT --⎰⎰⎰⎰⎰⎰ x y z vv v v N=如果保守外力场为重力场，势能为 E p =mgz （z 为高度），则(重力场中粒子数密度按高度的分布)将其代入理想气体状态方程有0emgzkTp n kT -=⋅- 0emgz kTp = 0eM RTgz p -=kTgzm kTE en en n --==00pnkT p =(p )3k 20d ()e d d d d d d 2πE E kT x y z m N n x y zkT-+=⋅v v v 其中n 0 表示E p =0处气体分子的数密度.玻耳兹曼分子按能量分布定律,d ~,d ~,d ~z z z y y y x x x v v v v v v v v v +++,d ~,d ~,d ~z z z y y y x x +++x 谢谢大家！。
玻尔兹曼分布定律是覆盖系统各种状态的概率分布，概率测量或频率分布。
当存在保守的外力（例如重力场，电场等）时，气体分子的空间位置不再均匀分布，并且在不同位置分子数密度也不同。
玻尔兹曼分布定律描述了在保守外力或保守外力场的作用下处于热平衡状态的理想气体分子的能量分布。
L. E. Boltzmann将麦克斯韦分布定律扩展到外力场的情况。
在相同的宽度范围内，如果E1> E2，则能量DN1大的粒子的数量少于能量DN2小的粒子的数量，并且状态是粒子优先占据较小的能量，这是玻尔兹曼的重要结果分配法。
经过近一个世纪的传播，物理和化学界逐渐接受道尔顿的“原子分子模型”，但是原子和分子的确凿证据尚未得到发现。
这时，出现了更强大的科学成就，即热力学的第一定律和第二定律。
热力学原则上解决了化学平衡的所有问题。
1892年，物理化学家奥斯特瓦尔德（Ostwald）试图证明没有必要将物理和化学问题减少到原子或分子之间的机械关系。
他试图赋予“能量”与物质对象相同的状态，甚至使物质恢复能量。
他提出“世界上所有现象都仅由时空的能量变化构成”。
在统计中，麦克斯韦·玻尔兹曼分布是一种特殊的概率分布，以詹姆斯·克拉克·麦克斯韦和路德维希·玻尔兹曼的名字命名。
它首先被定义并在物理学中用于描述（特别是在统计力学中）粒子在理想气体中自由移动而不与固定容器中的其他粒子相互作用的速度，除了粒子与其热环境之间的非常短时间的碰撞之外通过交换能量和动力。
在这种情况下，粒子是指气态粒子（原子或分子），并且假定粒子系统达到了热力学平衡。
当这种分布最初是从1960年的麦克斯韦启蒙运动中获得的时，玻尔兹曼对这种分布的物理起源进行了许多重要的研究。
粒子速度的概率分布表明哪个速度更有可能：粒子具有从分布中随机选择的速度，并且比其他选择方法更有可能处于速度范围内。
分布取决于系统温度和颗粒质量。
Maxwell Boltzmann分布适用于经典理想气体，这是理想的真实气体。
玻尔兹曼分布定律是一个描述一定温度下微观粒子运动速度的概率分布的定律，以奥地利物理学家路德维希·玻尔兹曼命名。
在物理学和化学中，这个定律被广泛应用于描述气体分子的速度分布。
任何宏观物理系统的温度都是组成该系统的分子和原子的运动的结果。
这些粒子有一个不同速度的范围，而任何单个粒子的速度都因与其他粒子的碰撞而不断变化。
然而，对于大量粒子来说，处于一个特定的速度范围的粒子所占的比例几乎不变，如果系统处于或接近处于平衡状态。
玻尔兹曼分布定律具体说明了处于任何速度范围的粒子数量与系统温度的关系，这个关系由一个数学公式表示。
这个公式表明，随着系统温度的升高，高速运动的粒子数量会增加，而低速运动的粒子数量会减少。
这个定律在物理学中有广泛应用，不仅限于气体分子的研究，还涉及到其他领域如电磁学、热力学等。
此外，它也为统计力学的理论框架提供了基础，使得我们能够更好地理解物质的热性质和动力学行为。
玻尔兹曼分布玻尔兹曼分布玻尔兹曼分布律是一种覆盖系统各种状态的概率分布、概率测量或者频率分布。
当有保守外力（如重力场、电场等）作用时，气体分子的空间位置就不再均匀分布了，不同位置处分子数密度不同。
玻尔兹曼分布律是描述理想气体在受保守外力作用、或保守外力场的作用不可忽略时，处于热平衡态下的气体分子按能量的分布规律玻尔兹曼(L.E.Boltzmann)将麦克斯韦分布律推广到有外力场作用的情况。
在等宽的区间内，若E1>E2，则能量大的粒子数dN1小于能量小的粒子数dN2，状态即粒子优先占据能量小的，这是玻尔兹曼分布律的一个重要结果。
经过将近一个世纪的传播，物理学界、化学界渐渐接受了道尔顿的“原子—分子模型”，但原子、分子的确凿证据迟迟没有找到。
恰恰此时，一股更强大的科学成就——热力学第一、第二定律出现了。
热力学原则上解决了一切化学平衡的问题。
1892年，物理化学家奥斯特瓦尔德试图在此基础上证明，将物理学和化学问题还原为原子或分子之间的力学关系是多余的。
他试图将“能量”赋以实物一样的地位，甚至要把物质还原为能量。
他提出“世界上的一切现象仅仅是由于处于空间和时间中的能量变化构成的”。
在统计学中，麦克斯韦- 玻尔兹曼分布是一种特殊的概率分布，以詹姆斯·克拉克·麦克斯韦和路德维希·玻尔兹曼的名字命名。
它一开始在物理中定义并使用是为了描述（特别是统计力学中描述理想气体）在理想气体中粒子自由移动的在一个固定容器内与其它粒子无相互作用的粒子速度，除了它们相互或与它们的热环境交换能量与动量所产生的非常短暂的碰撞。
在这种情况下粒子指的是气态粒子（原子或分子），并且粒子系统被假定达到热力学平衡。
在这种分布最初从麦斯威尔1960年的启发性的基础上衍生出来时，玻尔兹曼之后对这种分布的物理起源进行了大量重要调查粒子速度概率分布指出哪一种速度更具有可能性：粒子将具有从分布中随机选择的速度，并且比其它选择方法更可能在速度范围内。
玻尔兹曼分布知识点玻尔兹曼分布是热力学和统计物理学中一个重要的概念，用于描述分子运动中的粒子分布规律。
本文将深入探讨玻尔兹曼分布的相关概念、推导过程以及在实际应用中的重要性。
一、玻尔兹曼分布的概念和基本原理玻尔兹曼分布是基于分子动力学理论和统计物理学原理得出的一种分布概率模型。
它描述了在一定温度下，处于平衡状态的粒子在不同能级之间的分布情况。
玻尔兹曼分布的基本原理可以通过亥姆霍兹自由能（Helmholtz Free Energy）的最小化推导得出。
根据统计物理学的理论，亥姆霍兹自由能F可以通过以下公式计算：F = U - TS其中，U表示系统的能量，T为温度，S为系统的熵。
当亥姆霍兹自由能取得最小值时，系统达到了平衡状态。
根据最小化亥姆霍兹自由能的原理，可以得出玻尔兹曼分布的表达式：P_i = e^(-E_i / kT) / Z其中，P_i表示处于能级E_i的粒子的分布概率，e为自然对数的底，k为玻尔兹曼常数，T为温度，Z为归一化因子（配分函数）。
二、玻尔兹曼分布的应用领域1. 等温过程分析玻尔兹曼分布广泛应用于等温过程的分析中。
在等温过程中，粒子的能级和分布受到温度的影响。
通过玻尔兹曼分布，可以计算出处于不同能级上的粒子数目，从而揭示了在等温条件下粒子分布的规律性。
2. 热力学系统的熵计算熵是描述系统混乱程度的物理量。
根据统计物理学的理论，熵可以通过玻尔兹曼分布计算得出。
根据玻尔兹曼分布的表达式，可以推导出系统的熵与粒子分布的关系，从而计算系统的熵。
3. 气体分子的速度分布玻尔兹曼分布也可以应用于气体分子的速度分布分析。
在一定温度下，气体分子的速度分布是符合玻尔兹曼分布的。
通过玻尔兹曼分布的公式，可以计算出不同速度范围内的气体分子数目，用来描述气体分子的速度分布规律。
4. 量子力学系统的能级分布在量子力学领域，玻尔兹曼分布也被广泛运用于描述量子系统的能级分布。
根据玻尔兹曼分布的表达式，可以计算出处于不同能级上的量子态的分布概率，从而分析量子系统的能级结构。
玻尔兹曼分布Maxwell-Boltzmann分布是一种概率分布，在物理和化学中都有应用。
最常见的应用是统计力学领域。
任何（宏观）物理系统的温度都是组成系统的分子和原子运动的结果。
这些粒子具有不同的速度范围，并且任何单个粒子的速度由于与其他粒子的碰撞而不断变化。
但是，对于大量粒子，如果系统处于或接近于平衡状态，则在一定速度范围内的粒子比例几乎不变。
Maxwell-Boltzmann分布针对任何速度范围指定了该比率，该比率是系统温度的函数。
它以James Clark Maxwell和Ludwig Boltzmann的名字命名。
Maxwell-Boltzmann分布构成了分子动力学理论的基础。
它解释了许多基本气体性质，包括压力和扩散。
Maxwell-Boltzmann分布通常是指气体中分子速度的分布，但也可以指分子的速度，动量和动量的分布。
每个都有不同的概率分布函数，并且它们都是相关的。
一起。
Maxwell-Boltzmann分布可以使用统计力学方法得出（请参阅Maxwell-Boltzmann统计数据）。
它对应于由大量非相互作用粒子组成的基于碰撞的系统中最可能的速度分布，其中量子效应可以忽略。
由于气体中分子的相互作用通常很小，因此麦克斯韦-玻耳兹曼分布提供了非常好的气体状态近似值。
在许多情况下（例如非弹性碰撞），这些条件不适用。
例如，在电离层和空间等离子体的物理学中，特别是对于电子，复合和碰撞激发（即辐射过程）很重要。
如果在这种情况下应用Maxwell-Boltzmann分布，将会得到错误的结果。
Maxwell-Boltzmann分布不适用的另一种情况是，当气体的量子热波长与粒子之间的距离相比不够小时，由于明显的量子效应，无法使用Maxwell-Boltzmann 分布。
另外，由于它是基于非相对论的假设，因此麦克斯韦-玻耳兹曼分布无法预测分子速度大于光速的概率为零。
玻尔兹曼分布推导
玻尔兹曼分布是描述一个封闭系统中粒子分布的统计物理学模型，其推导如下：
假设一个系统中有N个粒子，每个粒子具有能量$E_i$，粒子遵循玻尔兹曼分布就意味着，在一段时间内，在系统中具有各种能量的粒子的概率是相等的。
设$N_i$表示能量为$E_i$的粒子数，则系统总能量为：
$U = \sum_{i=1}^{s} N_i E_i$
其中$s$为能量离散化的步长数，即将能量分为离散的s个部分。
考虑系统的总粒子数不变，即$\sum_{i=1}^{s} N_i$为常数，可以使用拉格朗日乘子法，根据约束条件得到：
$S = -k \sum_{i=1}^{s} N_i \ln{\frac{N_i}{g_i}} +
k\alpha(\sum_{i=1}^{s} N_i - N)$
其中$k$为玻尔兹曼常数，$g_i$为每个能级i的简并度（即能量$E_i$出现的次数），$\alpha$为拉格朗日乘子，N为总粒子数。
为使熵取最大值，使用极值条件，对$S$求导并令其等于0，即可得到粒子数的表达式：
$N_i = g_ie^{-E_i/kT}$
其中，$T$为系统的温度，$kT$即为热能的平均能量，也被称为玻尔兹曼温度。
将$N_i$带回到总能量的表达式中，得到：
$U = \sum_{i=1}^{s} g_i E_i e^{-E_i/kT}$
以上就是玻尔兹曼分布的推导过程。
