如果你也在 怎样代写热力学Thermodynamics EGR248这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。热力学Thermodynamics是物理学的一个分支，涉及热、功和温度，以及它们与能量、熵以及物质和辐射的物理特性的关系。这些数量的行为受热力学四大定律的制约，这些定律使用可测量的宏观物理量来传达定量描述，但可以用统计力学的微观成分来解释。热力学适用于科学和工程中的各种主题，特别是物理化学、生物化学、化学工程和机械工程，但也适用于其他复杂领域，如气象学。
热力学Thermodynamics从历史上看，热力学的发展源于提高早期蒸汽机效率的愿望，特别是通过法国物理学家萨迪-卡诺（1824年）的工作，他认为发动机的效率是可以帮助法国赢得拿破仑战争的关键。苏格兰-爱尔兰物理学家开尔文勋爵在1854年首次提出了热力学的简明定义，其中指出：”热力学是关于热与作用在身体相邻部分之间的力的关系，以及热与电的关系的课题。” 鲁道夫-克劳修斯重述了被称为卡诺循环的卡诺原理，为热学理论提供了更真实、更健全的基础。他最重要的论文《论热的运动力》发表于1850年，首次提出了热力学的第二定律。1865年，他提出了熵的概念。1870年，他提出了适用于热的维拉尔定理。
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物理代写|热力学代写Thermodynamics代考|Travels with Entropy
Generalization of the two-cities gravity model of Sect. 5.5.4 to the problem of $T$ persons who travel between $i=1, \ldots n$ ‘origin’ cities (each with $O_i$ departures) and $j=1, \ldots m$ ‘destination’ cities (each with $D_j$ arrivals) per unit time is straightforward (the problem where the same cities are both ‘origin’ and ‘destination’ is a particular case with $n=m$ ). If $T_{i j}$ is the number of travels from $i$ to $j$ per unit time and $d_{i j}$ is the distance between the $i$-th origin city and the $j$-th destination city, then the gravity model for each couple $(i, j)$ gives just:
$$
T_{i j}=\frac{N_i N_j}{d_{i j}^\beta}
$$
with the proviso that the following self-consistency relationships hold:
$$
\begin{aligned}
&\Sigma_{i j} T_{i j}=T \
&\Sigma_j T_{i j}=O_i \
&\Sigma_i T_{i j}=D_j
\end{aligned}
$$
The question is supposedly settled. However, a problem arises. Let us double the distance between two given cities, say $O_{i=1}$ and $D_{j=1}$. If only these two cities exist, then the two-city gravity model unambiguously predicts that $T=T_{11}$ gets multiplied by $2^{-\beta}$. But in case of more cities, people may just change destination in agreement with PLE, as there is plenty of available, alternative choices. How do people redistribute? The lack of unambiguous answer reflects the fact that many possible configurations are possible, i.e., the number of ways of distributing the travelling people over the $O_i$ ‘s and the $D_j$ ‘s is usually $\gg 1$, all of them satisfying the self-consistency relationships above. In other words, even if our description of this transport network relies on the knowledge of the travels between just one origin and one destination, this knowledge is not enough for us to grasp the behaviour of the network.
All the same, PLE is still helpful. To start with, let us compute the number $W=$ $W\left(T_{11}, T_{12}, \ldots T_{n m}\right)$ of possible travellers’ combinations when the number of travels per unit time from the $i$-th origin city to the $j$-th destination city is $T_{i j}$. According to Ref. [65], we write
$$
W=\frac{T !}{\Pi_{i j} T_{i j} !}
$$
where $n ! \equiv 1 \cdot 2 \cdot 3 \cdot \ldots n$ (with $0 !=1$ by definition) and $\Pi_{i j}$ is the product over all $i$ and $j .{ }^{49}$ If a measure $c_{i j}$ of the effort ${ }^{50}$ a travel from the $i$-th origin city to the $j$-th destination city calls from a traveller is available, then the total effort $C$ for all travels per unit time is
$$
C=\Sigma_{i j} T_{i j} c_{i j}
$$
物理代写|热力学代写Thermodynamics代考|Muffled Intuitions
In discontinuous systems, LNET implies that the total amount of entropy produced per unit time by all irreversible processes in the system is twice the Rayleigh’s dissipation function of Sect. 4.1.3: $\frac{d S}{d t}=2 f$. Moreover, if the thermodynamic forces are kept fixed then the least dissipation principle holds: $\frac{d S}{d t}-f=\max$. These two relationships imply that a stable steady state corresponds to a constrained maximum of Rayleigh’s dissipation function, the constraint being given by fixed thermodynamic forces. Depending on the problem, LNET leads also to a maximum entropy production principle ( ‘MEPP’), not just to a MinEP. Many researchers have been vigorously working towards the establishment of MEPP beyond the domain of LNET. In continuous systems, LNET deals with the entropy production $P$ due to some (not all!) irreversible processes occurring within the bulk of the system. Even if LNET does not apply, there are variational principles which minimize the entropy production due to selected irreversible processes in the bulk for particular problems, like Kirchhoff’s principle of Sect. 5.3.1, Korteweg-Helmholtz’ principle of Sect. 5.3.7 and Chandrasekhar’s principle of Sect. 5.3.11.
Remarkably, researchers in many different fields independently posit that MEPP describes relaxed states of many systems far from thermodynamic equilibrium and beyond the domain of LNET. In a system where a MEPP holds, a relaxed state far from thermodynamic equilibrium corresponds to a maximum of the amount of entropy produced per unit time. Remarkably, most examples of MEPP available in the literature usually involve irreversible phenomena occurring on the boundary of the system $[43,69]$. In contrast, MinEP in LNET is usually related to dissipative phenomena occurring in the bulk of the system. Bejan himself claims [47] that the constructal law is in full agreement with Malkus’ findings discussed in Sect. 5.3.12 [41] when it comes to turbulence in fluids. Words in pure constructal jargon like Nature takes the easiest and most accessible paths and, hence, processes are accomplished very quickly in a minimum time are found in the work of a staunch supporter of MEPP [70]. According to Reis [71], both MEPP and MinEP are particular corollaries of Bejan’s constructal law of Sect. 5.4. According to Liu [35], if Bejan is right then relaxation minimizes all obstacles on the path of the amount of heat $Q$ flowing per unit time across a physical system entering from one hotter boundary at temperature $T_h$ and coming out through the opposite cooler boundary at temperature $T_l<T_h$, and maximizes therefore $Q$; if $T_l$ and $T_h$ are fixed, then the amount $Q\left(\frac{1}{T_l}-\frac{1}{T_h}\right)$ of entropy of the Universe produced per unit time is maximized. All the same, no generally accepted proof of MEPP is yet available ${ }^{53}$; see e.g. [73].
热力学代写
物理代写|热力学代写Thermodynamics代考|Travels with Entropy
宗派两城重力槻型的推广。 $5.5 .4$ 到问题 $T$ 往来于之间的人 $i=1, \ldots n^{\prime \prime}$ 起源”城市 (每个城市都有 $O_i$ 出发) 和 $j=1, \ldots m$ 目的 地”城市 (每个都有 $D_j$ 到达) 每単位时间很简单（同一城市既是“起点”又是”终点”的问题是 $n=m$ )。如果 $T_{i j}$ 是从 $i$ 至 $j$ 每单位时 间和 $d_{i j}$ 是之间的距漓 $i$-th 起源城市和 $j$-th 目的地城市，然后是每对夫妇的重力模型 $(i, j)$ 只给出:
$$
T_{i j}=\frac{N_i N_j}{d_{i j}^\beta}
$$
附带条件是以下自洽关系:
$$
\Sigma_{i j} T_{i j}=T \quad \Sigma_j T_{i j}=O_i \Sigma_i T_{i j}=D_j
$$
据说这个问题已经解决了。然而，问题出现了。让㧴们将两个给定城市之间的距离加倍，比如说 $O_{i=1}$ 和 $D_{j=1}$. 如果只有这两个城 市存在，那么两城引力模型明确预测 $T=T_{11}$ 乘以 $2^{-\beta}$. 但在更多城市的情况下，人们可能会根据 PLE 协议更改目的地，因为有很 多可用的替代选择。人们如何重新分配? 缺乏明确的答案反映了许多可能的配置是可能的事实，即，将玈行人员分布在 $O_i$ 的和 $D_j$ 的通常是»1，都满足上述目洽关系。换句话说，即使我们对这个传输网絡的描述仅依赖于一个起点和一个目的地之间的旅行知 识，这些知识也不足以让我们掌握网絡的行为。
尽管如此，PLE 仍然很有帮助。首先，让我们计算数字 $W=W\left(T_{11}, T_{12}, \ldots T_{n m}\right)$ 当每单位时间的旅行次数从 $i$ – 原籍城市 $j$-第 一个目的地城市是 $T_{i j}$. 根据参考文献。[65]，我们写
$$
W=\frac{T !}{\Pi_{i j} T_{i j} !}
$$
在哪里 $n ! \equiv 1 \cdot 2 \cdot 3 \cdot \ldots n$ (和 $0 !=1$ 根据定义) 和 $\Pi_{i j}$ 是产品的全部 $i$ 和 $j{ }^{49}{ }^{49}$ 如果一个措施 $c_{i j}$ 努力的 ${ }^{50}$ 一次旅行 $i-$ 原籍城市 $j-$ 有旅行者打来的目的地城市电话，那么总的努力 $C$ 对于每単位时间的所有旅行是
$$
C=\Sigma_{i j} T_{i j} c_{i j}
$$
物理代写|热力学代写Thermodynamics代考|Muffled Intuitions
在不连续系统中，LNET 意味着系统中所有不可逆过程在单位时间内产生的熵总量是 Sect 的瑞利耗散函数的两倍。4.1.3:
$\frac{d S}{d t}=2 f$. 此外，如果热力学力保持固定，则最小耗散原埋成立: $\frac{d S}{d t}-f=\max$. 这两个关系意味着稳定的稳态对应于瑞利耗 散函数的约束最大值，该约束由固定的热力学力给出。根据问题，LNET 还导致最大墒生产原则（”MEPP”），而不仅仅是
MinEP。许多研究人员一直在积极致力于建立超越 LNET 领域的 MEPP。在连续系统中，LNET 处理樀产生 $P$ 由于系统主体内发生了
一些 (不是全部!) 不可逆过程。即使 LNET 不适用，也有一些变分原理可以最小化由于特定问题的大量选择的不可逆过程而产生 的熵，例如 Kirchhoff 的 Sect 原理。5.3.1、Korteweg-Helmholtz 的 Sect 原埋。5.3.7 和 Chandrasekhar 的教派原则。 5.3.11。
值得注意的是，许多不同领域的研究人员独立地假设 MEPP 描术了许多远离热力学平衡且超出 LNET 领域的系统的松弛状态。在 MEPP 成立的系统中，远离热力学平衡的松驰状态对应于每单位时间产生的樀的最大值。值得注意的是，文献中可用的大多数 MEPP 示例通常涉及发生在系统边界上的不可逆现象 $[43,69]$. 相比之下，LNET 中的 MinEP 通常与系统主体中发生的耗散现象有 关。Bejan 本人声称 [47] 构造法与 Malkus 在 Sect 中讨论的发现完全一致。5.3.12 [41] 涉及流体中的湍㳘。像自然这样的纯结 构术语采用最简单和最容易理解的路径，因此，在 MEPP 的坚定支持者 [70] 的工作中可以在最短的时间内非常快速地完成过程。 根据 Reis [71]，MEPP 和 MinEP 都是 Bejan 的 Sect 构造法的特定推论。5.4. 根据 Liu [35] 的说法，如果 Bejan 是对的，那么 松纤会最大限度地减少热量路径上的所有障碍 $Q$ 每单位时间流过一个物理系统，从一个温度较高的边界进入 $T_h$ 并在温度下通过相 反的较冷边界出来 $T_l<T_h$ 并因此最大化 $Q$; 如果 $T_l$ 和 $T_h$ 是固定的，那么金额 $Q\left(\frac{1}{T_l}-\frac{1}{T_h}\right)$ 单位时间产生的宇宙熵最大化。尽 管如此，目前还没有普遍接受的 MEPP 证明 ${ }^{53}$; 参见例如[73]。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。