統計力学

1. 統計力学とは:熱力学のミクロ的基礎

統計力学は、多数の粒子からなる系をミクロな力学法則に基づいて扱い、 熱力学の法則(温度・圧力・エントロピーなど)を導く理論である。

2. 状態空間・ミクロ状態・マクロ状態

(1) 相空間(フェーズスペース)

N 個の粒子の位置 \(\{\mathbf{r}_i\}\) と運動量 \(\{\mathbf{p}_i\}\) をまとめて \[ \Gamma = (\mathbf{r}_1,\dots,\mathbf{r}_N;\mathbf{p}_1,\dots,\mathbf{p}_N) \] と書く。この 6N 次元空間を相空間と呼ぶ。

(2) ミクロ状態とマクロ状態

(3) 状態数 \(\Omega\)

あるマクロ条件を満たすミクロ状態の数を \(\Omega\) と書く。

3. 熱力学と統計力学の橋:エントロピーと温度

(1) ボルツマンのエントロピー

\[ S = k_B \ln \Omega. \]

(2) 温度の定義

熱力学の定義 \[ \frac{1}{T} = \left(\frac{\partial S}{\partial E}\right)_{V,N} \] により、エネルギーとエントロピーから温度が定まる。

(3) 平衡状態

孤立系ではエントロピーが最大になる状態が平衡。 → 熱力学第二法則の統計的説明。

4. ミクロカノニカル集団(孤立系)

(1) 条件

(2) 等確率の原理

与えられた \((E,V,N)\) を満たす全てのミクロ状態は等確率: \[ P(\Gamma) = \frac{1}{\Omega(E,V,N)}. \]

(3) 平均値

物理量 \(A(\Gamma)\) の平均: \[ \langle A \rangle = \frac{1}{\Omega} \sum_{\Gamma(E)} A(\Gamma) \quad\text{(離散系)} \] または相空間積分で表す。

5. カノニカル集団と分配関数

(1) 条件

(2) カノニカル分布

エネルギー固有値 \(E_i\) をもつ状態 i の確率: \[ P_i = \frac{e^{-\beta E_i}}{Z(\beta)},\quad \beta = \frac{1}{k_B T}. \]

(3) 分配関数

\[ Z(\beta) = \sum_i e^{-\beta E_i} \quad\text{(量子系)} \] または \[ Z(\beta) = \frac{1}{h^{3N} N!} \int e^{-\beta H(\Gamma)} d\Gamma \quad\text{(古典系)}. \]

(4) 熱力学量との関係

Helmholtz 自由エネルギー: \[ F = -k_B T \ln Z. \] 内部エネルギー: \[ U = -\frac{\partial}{\partial\beta} \ln Z. \] エントロピー: \[ S = -\left(\frac{\partial F}{\partial T}\right)_V. \]

6. グランドカノニカル集団

(1) 条件

(2) 分布関数

エネルギー \(E_N^\alpha\)(粒子数 N、状態ラベル \(\alpha\))の状態の確率: \[ P_{N,\alpha} = \frac{e^{-\beta(E_N^\alpha - \mu N)}} {\Xi}, \] ここで \(\Xi\) はグランド分配関数。

(3) グランド分配関数と熱力学ポテンシャル

\[ \Xi = \sum_{N=0}^\infty \sum_\alpha e^{-\beta(E_N^\alpha - \mu N)}. \] グランドポテンシャル: \[ \Omega_G = -k_B T \ln \Xi = -P V. \]

(4) 平均粒子数と揺らぎ

\[ \langle N \rangle = \frac{1}{\beta} \left(\frac{\partial \ln \Xi} {\partial \mu}\right)_{T,V}, \] \[ \langle (\Delta N)^2 \rangle = k_B T \left(\frac{\partial \langle N \rangle} {\partial \mu}\right)_{T,V}. \]

7. Maxwell–Boltzmann 分布と速度分布

(1) エネルギー分布

粒子の運動エネルギー \[ \epsilon = \frac{p^2}{2m} \] に対する分布: \[ f(\epsilon) \propto e^{-\beta\epsilon}. \]

(2) 速度分布

3 次元の速度分布: \[ f(v) = 4\pi \left(\frac{m}{2\pi k_B T}\right)^{3/2} v^2 e^{-\frac{m v^2}{2k_B T}}. \]

(3) 代表的な速度

8. 古典気体の分配関数と熱力学量

(1) 単原子理想気体の分配関数

1 粒子分配関数: \[ z_1 = \frac{V}{\lambda_T^3},\quad \lambda_T = \sqrt{\frac{2\pi\hbar^2}{m k_B T}} \quad (\text{熱的ド・ブロイ波長}). \]

N 粒子(区別できない)の分配関数: \[ Z_N = \frac{z_1^N}{N!}. \]

(2) 内部エネルギーと比熱

\[ U = \frac{3}{2} N k_B T,\quad C_V = \frac{3}{2} N k_B. \] (古典的等分配則)

9. 量子統計:Bose–Einstein と Fermi–Dirac

(1) 粒子の統計的性質

(2) 占有数分布

エネルギー \(\epsilon\) の状態の平均占有数:

(3) 古典極限

希薄・高温極限では両者とも \[ \langle n(\epsilon) \rangle \approx e^{-\beta(\epsilon-\mu)} \] となり Maxwell–Boltzmann 分布に一致する。

10. フェルミ気体・ボース気体の典型例

(1) 理想フェルミ気体(電子気体など)

T=0 ではエネルギー \(\epsilon_F\) まで一様に占有される(フェルミ面)。 内部エネルギーや比熱は低温で \[ C_V \propto T \] という特性を示す。

(2) ボース気体とボース–アインシュタイン凝縮

臨界温度以下で基底状態へのマクロな占有: ボース–アインシュタイン凝縮が起こる。

11. ゆらぎと応答:揺らぎ–散逸定理の入口

(1) エネルギーゆらぎ

カノニカル集団でのエネルギーの分散: \[ \langle (\Delta E)^2 \rangle = k_B T^2 C_V. \]

(2) 粒子数ゆらぎ

グランドカノニカル集団で \[ \langle (\Delta N)^2 \rangle = k_B T \left(\frac{\partial \langle N \rangle} {\partial \mu}\right)_{T,V}. \]

(3) ゆらぎ–散逸の考え方

平衡状態のゆらぎの性質が、外場に対する線形応答(輸送係数など)を決める: これが揺らぎ–散逸定理の基本的なアイデアである。

12. 格子モデルと相転移の統計力学

(1) Ising モデルの例

スピン \(s_i = \pm 1\) をもつ格子模型: \[ H = -J\sum_{\langle i,j\rangle} s_i s_j - h\sum_i s_i. \]

(2) 規格化定数と自由エネルギー

全スピン配置の上で分配関数 \[ Z = \sum_{\{s_i\}} e^{-\beta H(\{s_i\})} \] を計算し、磁化や比熱などを求める。

(3) 臨界現象と普遍性

臨界温度近くで相転移が起こり、 臨界指数やスケーリング則などの普遍的性質が現れる。

13. まとめ:統計力学の役割

参考URL

 

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