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统计物理Statistical Physics of Matter解释并定量描述了超导性、超流性、湍流、固体和等离子体的集体现象以及液体的结构特征。它是现代天体物理学的基础。在固态物理学中,统计物理学有助于液晶、相变和临界现象的研究。许多物质的实验研究完全基于系统的统计描述。其中包括冷中子、X射线、可见光等的散射。统计物理学在材料科学、核物理学、天体物理学、化学、生物学和医学(如研究传染病的传播)中也发挥了作用。

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物理代写|统计物理代写Statistical Physics of Matter代考|Liouville Theorem

The dynamics of the considered $N$ particles is described by their Hamiltonian $\mathcal{H}(p, q)$. The equations of motion are
$$
\dot{p}i=-\frac{\partial \mathcal{H}}{\partial q_i} \quad \text { and } \quad \dot{q}_i=\frac{\partial \mathcal{H}}{\partial p_i} \quad(i=1, \ldots, 3 N) . $$ Moreover, the temporal evolution of a phase space element of volume $V$ and boundary $\partial V$ is given by $$ \frac{\partial}{\partial t} \int_V \rho \mathrm{d} V+\int{\partial V} \rho v \mathrm{~d} A=0,
$$
where $v=\left(\dot{p}1, \ldots, \dot{p}{3 N}, \dot{q}1, \ldots, \dot{q}{3 N}\right)$ is a generalized velocity vector. By applying the divergence theorem to eq. (3.4), we find that $\rho$ satisfies the continuity equation
$$
\frac{\partial \rho}{\partial t}+\nabla \cdot(\rho v)=0,
$$
where $\nabla=\left(\partial / \partial p_1, \ldots, \partial / \partial p_{3 N}, \partial / \partial q_1, \ldots, \partial q_{3 N}\right)$. We can further simplify eq. (3.5) with the help of the identity
$$
\nabla \cdot v=\sum_{i=1}^{3 N}\left(\frac{\partial \dot{q}i}{\partial q_i}+\frac{\partial \dot{p}_i}{\partial p_i}\right)=\sum{i=1}^{3 N} \underbrace{\left(\frac{\partial}{\partial q_i} \frac{\partial \mathcal{H}}{\partial p_i}-\frac{\partial}{\partial p_i} \frac{\partial \mathcal{H}}{\partial q_i}\right)}_{=0}=0 .
$$
We use Poisson brackets ${ }^1$ to rewrite eq. (3.5) and obtain Liouville’s Theorem,
$$
\frac{\partial \rho}{\partial t}={\mathcal{H}, \rho} \text {, }
$$
which describes the time evolution of the phase space density $\rho$.

物理代写|统计物理代写Statistical Physics of Matter代考|Thermal Equilibrium

In thermal equilibrium, the system reaches a steady state in which the distribution of configurations is time independent. That is, the phase space density satisfies $\partial \rho / \partial t=0$. Liouville’s theorem (eq. (3.8)) then leads to
$$
v \cdot \nabla \rho={\mathcal{H}, \rho}=0 .
$$
One possibility to satisfy this equation is to take a phase space density $\rho$ that depends on quantities such as energy or the number of particles, which are conserved during the time evolution of the system. We may then use such a phase space density to replace the time average (eq. (3.1)) by a corresponding ensemble average (eq. (3.2)).

In the subsequent sections, we also consider discrete configurations $X$ for which we define the ensemble average as
$$
\langle Q\rangle=\frac{1}{\Omega} \sum_X Q(X) \rho(X),
$$
where $\Omega$ is the normalizing volume such that $\Omega^{-1} \Sigma_X \rho(X)=1$. With the help of ensemble averages, systems can be described by macroscopic quantities such as temperature, energy, and pressure.

物理代写|统计物理代写Statistical Physics of Matter代考|px4012 Liouville Theorem

统计物理代写

物理代写|统计物理代写物质统计物理学代考|刘维尔定理

被考虑的$N$粒子的动力学由它们的哈密顿量$\mathcal{H}(p, q)$描述。运动方程为
$$
\dot{p}i=-\frac{\partial \mathcal{H}}{\partial q_i} \quad \text { and } \quad \dot{q}_i=\frac{\partial \mathcal{H}}{\partial p_i} \quad(i=1, \ldots, 3 N) . $$此外,体积$V$和边界$\partial V$的相空间元的时间演化由$$ \frac{\partial}{\partial t} \int_V \rho \mathrm{d} V+\int{\partial V} \rho v \mathrm{~d} A=0,
$$
给出,其中$v=\left(\dot{p}1, \ldots, \dot{p}{3 N}, \dot{q}1, \ldots, \dot{q}{3 N}\right)$为广义速度向量。将散度定理应用于eq.(3.4),我们发现$\rho$满足连续性方程
$$
\frac{\partial \rho}{\partial t}+\nabla \cdot(\rho v)=0,
$$
,其中$\nabla=\left(\partial / \partial p_1, \ldots, \partial / \partial p_{3 N}, \partial / \partial q_1, \ldots, \partial q_{3 N}\right)$。我们可以借助等式
$$
\nabla \cdot v=\sum_{i=1}^{3 N}\left(\frac{\partial \dot{q}i}{\partial q_i}+\frac{\partial \dot{p}_i}{\partial p_i}\right)=\sum{i=1}^{3 N} \underbrace{\left(\frac{\partial}{\partial q_i} \frac{\partial \mathcal{H}}{\partial p_i}-\frac{\partial}{\partial p_i} \frac{\partial \mathcal{H}}{\partial q_i}\right)}_{=0}=0 .
$$
进一步简化eq.(3.5),我们用泊松括号${ }^1$重写eq.(3.5),得到描述相空间密度$\rho$ .

的Liouville定理
$$
\frac{\partial \rho}{\partial t}={\mathcal{H}, \rho} \text {, }
$$

物理代写|统计物理代写物质统计物理学代考|热平衡


在热平衡中,系统达到一个构型分布与时间无关的稳态。即相空间密度满足$\partial \rho / \partial t=0$。Liouville定理(eq.(3.8))则导致
$$
v \cdot \nabla \rho={\mathcal{H}, \rho}=0 .
$$
满足这个方程的一种可能性是取一个相空间密度$\rho$,它依赖于诸如能量或粒子数量等在系统时间演化中是守恒的量。然后,我们可以使用这样的相空间密度,用对应的集合平均值(eq.(3.2))替换时间平均值(eq. (3.1))


在后面的章节中,我们还考虑了离散配置$X$,我们将其集合平均值定义为
$$
\langle Q\rangle=\frac{1}{\Omega} \sum_X Q(X) \rho(X),
$$
,其中$\Omega$是归一化体积,使$\Omega^{-1} \Sigma_X \rho(X)=1$。在系综平均值的帮助下,系统可以用诸如温度、能量和压力等宏观量来描述

物理代写|统计物理代写Statistical Physics of Matter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。