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数学代写|信息论代写Information Theory代考|EE646 The SMI of One Particle in a Box of Volume V

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数学代写|信息论代写Information Theory代考|EE646 The SMI of One Particle in a Box of Volume V

数学代写|信息论代写Information Theory代考|The SMI of One Particle in a Box of Volume V

Figure 2.3 shows one simple particle in a cubic box of volume $V$.
To proceed from the $1 \mathrm{D}$ to the 3D system, we assume that the locations of the particle along the three axes $x, y$ and $z$ are independent. With this assumption, we can write the SMI of the location of the particle in a cube of edges $L$, as a sum of the SMI along $x, y$, and $z$, i.e.
$H($ location in 3D $)=3 H_{\max }($ location in $1 \mathrm{D})$
We can do the same for the momentum of the particle if we assume that the momentum (or the velocity) along the three axes $x, y$ and $z$ are independent. Hence, we can write the SMI of the momentum as:
$$
H_{\max }(\text { momentum in 3D })=3 H_{\max }(\text { momentum in 1D) }
$$

数学代写|信息论代写Information Theory代考|The Forth Step: The SMI of Locations and Momenta of N Independent Particles in a Box of Volume V

The final step is to proceed from a single particle in a box, to $N$ independent particles in a box of volume $V$, Fig. 2.4.

We say that we know the microstate of the particle, when we know the location $(x, y, z)$, and the momentum $\left(p_x, p_y, p_z\right)$ of one particle within the box. For a system of $N$ independent particles in a box, we can write the SMI of the system as $N$ times the SMI of one particle, i.e., we write:
$$
\operatorname{SMI}(N \text { independent particles })=N \times \operatorname{SMI}(\text { one particle })
$$
This is the SMI for $N$ independent particles. In reality, there could be correlation among the microstates of all the particles. We shall mention here correlations due to the indistinguishability of the particles, and correlations is due to intermolecular interactions among all the particles. We shall discuss these two sources of correlation separately. Recall that the microstate of a single particle includes the location and the momentum of that particle. Let us focus on the location of one particle in a box of volume $V$. We write the locational SMI as:
$$
H_{\max }(\text { location })=\log V
$$
For $N$ independent particles, we write the locational SMI as:
$$
H_{\max }(\text { locations of N particles })=\sum_{i=1}^N H_{\max }(\text { one particle })
$$

数学代写|信息论代写Information Theory代考|EE646 The SMI of One Particle in a Box of Volume V

信息论代写

数学代写|信息论代写Information Theory代考|The SMI of One Particle in a Box of Volume $V$


图 2.3 显示了立方体中的一个简单粒子 $V$.
从1D对于 3D 系统,我们假设粒子沿三个轴的位置 $x, y$ 和 $z$ 是独立的。有了这个假设,我们可以写出边立方体中 粒子位置的 $\mathrm{SMI} L$, 作为 $\mathrm{SMI}$ 的总和 $x, y$ ,和 $z_{} , \mathrm{IE}$
$$
H(3 \mathrm{D} \text { 位置 })=3 H_{\max }(\text { 位置在 } 1 \mathrm{D})
$$
如果我们假设沿三个轴的动量 (或速度),我们可以对粒子的动量做同样的事情 $x, y$ 和 $z$ 是独立的。因此,我们 可以将动量的 SMI 写为:
$$
H_{\max }(\text { momentum in } 3 \mathrm{D})=3 H_{\max }(\text { momentum in 1D) }
$$

数学代写|信息论代写Information Theory代考|The Forth Step: The SMI of Locations and Momenta of $\mathrm{N}$ Independent Particles in a Box of Volume $V$


最后一步是从盒子中的单个粒子开始,到 $N$ 体积盒中的独立粒子 $V$ ,图 2.4。
当我们知道位置时,我们说我们知道粒子的微观状态 $(x, y, z)$ ,和动量 $\left(p_x, p_y, p_z\right)$ 䀂子内的一个粒子。对于一 个系统 $N$ 盒子中的独立粒子,我们可以将系统的 SMI 写为 $N$ 乘以一个粒子的 SMI,即,我们写:
$$
\operatorname{SMI}(N \text { independent particles })=N \times \operatorname{SMI}(\text { one particle })
$$
这是 SMI 用于 $N$ 独立的粒子实际上,所有粒子的微观状态之间可能存在相关性。我们在这里提到由于粒子的不 可区分性而导致的相关性,相关性是由于所有粒子之间的分子间相互作用。我们将分别讨论这两个相关性来 源。回想一下,单个粒子的微观状态包括该粒子的位置和动量。让我们关注一个粒子在体积盒中的位置 $V$. 我们 将位置 SMI 写为:
$$
H_{\max }(\operatorname{location})=\log V
$$
为了 $N$ 独立粒子,我们将位置 SMI 写为:
$$
H_{\max }(\text { locations of } \mathrm{N} \text { particles })=\sum_{i=1}^N H_{\max }(\text { one particle })
$$

数学代写|信息论代写Information Theory代考

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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。

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