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非完整統(tǒng)計概率分布的冪律化

2015-05-30 03:25:42李亞亞胡婭婭
寧波職業(yè)技術學院學報 2015年5期
關鍵詞:仿真

李亞亞 胡婭婭

摘 要: 根據(jù)非完整統(tǒng)計的思想,利用最大熵原理,在約束條件下,推導了非廣延參數(shù)相同和不同情況下正則系統(tǒng)和巨正則系統(tǒng)的統(tǒng)計分布,并借助Matlab繪制概率分布曲線。結(jié)果表明,當約束條件中非廣延參數(shù)相同時,其概率分布為指數(shù)形式,這與Tsallis統(tǒng)計分布的冪律形式顯然不一樣;當約束條件中非廣延參數(shù)不相同時,其概率分布不能精確求解,通過仿真擬合實現(xiàn)了冪律化。

關鍵詞: 非完整統(tǒng)計; 統(tǒng)計力學; 仿真; 冪律化

中圖分類號: O 414 文獻標志碼: A 文章編號: 1671-2153(2015)05-0094-03

1 提出問題

在復雜的物理系統(tǒng)中,如果不考慮系統(tǒng)內(nèi)粒子之間的相互作用,就能夠統(tǒng)計出可能出現(xiàn)的所有微觀態(tài)的數(shù)目w,即有pi=1。如果考慮系統(tǒng)內(nèi)粒子與粒子之間相互作用時,由于系統(tǒng)內(nèi)相互作用的復雜性等因素的影響,導致無法準確統(tǒng)計可能出現(xiàn)的微觀態(tài)的數(shù)目。設能夠統(tǒng)計的微觀態(tài)的數(shù)目為?淄,即有piq=1,把q稱為非廣延參數(shù)。其中?淄可能大于w,也可能小于w;當?淄=w時,所對應的統(tǒng)計為完整統(tǒng)計,當?淄≠w,所對應的統(tǒng)計為非完整統(tǒng)計,這是Q.A.Wang于2001年提出的非完整統(tǒng)計思想[1-2],同時對統(tǒng)計力學中的shannon熵進行了變形,得出非完整shannon熵,即SqI=-kpiqlnpi,上標I代表非完整統(tǒng)計。在統(tǒng)計物理中,只要確定了所研究系統(tǒng)的概率分布函數(shù),利用概率分布可得到統(tǒng)計系統(tǒng)的宏觀性質(zhì)。本文根據(jù)非完整統(tǒng)計思想,利用最大熵原理,推導了基于非完整shannon熵的正則分布(也稱為E分布)和巨正則分布(也稱N-E分布)。通過仿真,實現(xiàn)了統(tǒng)計分布的冪律化。

2 非完整shannon熵的E分布

若系統(tǒng)與源之間僅僅有熱交換,這里忽略系統(tǒng)的粒子數(shù)漲落和體積漲落而認為各微觀態(tài)的粒子數(shù)和體積取一定值N,V。由于熱源很大,系統(tǒng)在源的作用下,各微觀態(tài)的能量?著i可能不同,但在系統(tǒng)和源達到平衡時,系統(tǒng)的平均能量E是一定的,以Pi表示系統(tǒng)微觀態(tài)的概率,取約束條件:

piq=1, (1)

piq?著i=E。 (2)

根據(jù)非完整統(tǒng)計思想,式(1)和式(2)可能具有不同的q值,這里假定它們相同的條件下,根據(jù)最大熵原理,所求的統(tǒng)計分布應使非完整shannon熵

SqI=-kpiqln pi, (3)

在約束下取極值,就可得到正則系統(tǒng)的統(tǒng)計分布。

引入Lagrange函數(shù):

L=-+?酌(piq-1)+β(piq?著i-E), (4)

求條件極值,=0得:

pi=e=, (5)

Zq(β,N,V)=e?酌=[exp(-βq?著i)]1/q , (6)

其中:β,?酌為Lagrange乘子。因子e-?酌相當于歸一化常數(shù),當?酌=0,說明式(5)是歸一化的。將式(5)和(6)分別稱為E分布的概率分布函數(shù)和配分函數(shù)。

將式(5)帶入式(3),并應用式(1)和式(2),可將式(3)化為

SqI=k[βE+lnZq(β,N,V)], (7)

依據(jù)熱力學基本關系:

N,V=kβ=, (8)

可得:

β=, (9)

則系統(tǒng)的平均熱力學公式為

E=-lnZq(β,N,V), (10)

式中:T為絕對溫度;k玻爾茲曼常數(shù)。從式(9)中可以看出,β具有溫度的性質(zhì),有時也稱之為統(tǒng)計溫度,很顯然,當q=1時,就回到完整統(tǒng)計。

3 不同非廣延參數(shù)下的E分布

由于系統(tǒng)內(nèi)粒子相互作用的復雜性,根據(jù)非廣延統(tǒng)計的思想,不論是約束條件,還是非完整shannon熵所對應的非廣延參數(shù)可能不相同,由此將式(1)~式(3)改為

pia=1, (11)

pib?著i=E, (12)

SqI=-kpiclnpi, (13)

根據(jù)最大熵原理,應使式(13)在式(11)和式(12)的約束下取最大值。

引入Lagrange函數(shù):

L'=piclnpi+?酌(pia-1)+β(pib?著i-E), (14)

求條件極值,=0得:

lnpi=, (15)

式中:a,b,c為不等于零的實數(shù)。式(15)是不同非廣延參數(shù)下E分布函數(shù),由于a,b,c取值的變化性,要計算某一能量為?著i的微觀態(tài)所對應的概率Pi,是非常困難的,只能借助計算機仿真模擬。

4 不同非廣延參數(shù)下的N-E分布

如果系統(tǒng)與熱源之間僅有粒子和熱交換,且系統(tǒng)的各微觀態(tài)的體積具有同一個固定值V時,此時所對應的系統(tǒng)為巨正則系統(tǒng)(或稱N-E系統(tǒng))。取系統(tǒng)限制條件:

piaNi=N, (16)

pib?著i=E, (17)

pic=1, (18)

Sq=-kpidln pi, (19)

引入Lagrange函數(shù):

L=-+?酌(pic-1)+α(piaNi-N)+β(pib?著i-E),

(20)

式(20)中的α,β和γ為拉格朗日乘子。求?墜L/?墜pi,并令?墜L/?墜pi=0,得概率分布為

dpidlnpi+pid+αaNipia+βb?著ipib+?酌cpic=0。 (21)

式(21)也稱為不同非廣延參數(shù)下N-E分布,顯然其概率分布非常復雜,只能借助計算機仿真模擬。

5 仿真模擬

由于不同非廣延參數(shù)下E分布函數(shù)和不同非廣延參數(shù)下N-E分布表達式非常復雜,通過仿真模擬來反映各量之間的函數(shù)關系。

在式(15)中,令pi=y,β?著i=x,為了保證?著i=E為常量時,有pibEi=E,即保證能量守恒規(guī)律的滿足,令a=b,有

x=-?酌。 (22)

按照冪率形式利用Matlab軟件進行擬合,任意取a=b=0.96,c=0.98,?酌=-10,便可得到擬合曲線(圖略)。擬合方程為

y=-0.0039x5+0.2117x4-4.6422x3+51.2697x2-

285.6103x+643.2631,(23)

由式(23)可以看出,擬合方程實現(xiàn)了冪律化。

在式(21)中,令αNi=x,pi=y,β?著i=z,則

z=-yd-blny-yd-b-xya-b-?酌yc-b。 (24)

為了保證?著i=E為常量時,有pibE=E,即保證能量守恒規(guī)律的滿足。令b=c,按照冪率形式進行擬合,取b=c=0.96,a=0.97,d=0.98,?酌=-100,如圖1所示。

y=-0.6842+0.2032x0.9968+0.2233z0.2076, (25)

擬合之后,誤差的平方和為1.8121×10-7,很好的實現(xiàn)了巨正則分布的冪律化。

在正則系統(tǒng)和巨正則系統(tǒng)中,由等概率假設和各態(tài)歷經(jīng)假設所得到的統(tǒng)計分布函數(shù)是指數(shù)形式[3],而1988年巴西物理學家Tsallis設計了非廣延的Tsallis熵,基于其推導出了Tsallis形式的冪律形式[4]。凝聚態(tài)物質(zhì)中的分形行為[5],反常擴散等須用冪律分布來解釋;群集動物的社會行為和覓食行為也都表現(xiàn)出遵循冪律分布。在本文中,基于非完整shannon熵推導出非完整的正則分布(式(15))和巨正則分布(式(22))的函數(shù)形式非常復雜,通過計算機仿真模擬,實現(xiàn)了粒子之間相互作用復雜系統(tǒng)分布的冪律化,為研究一類遵循冪率分布的復雜系統(tǒng)提供了依據(jù)。但指數(shù)形式分布與冪律形式分布之間是否有聯(lián)系?如果有,究竟是什么因素導致它們之間的這種聯(lián)系,有待于深入探索。

參考文獻:

[1] QIUPING A W. Incomplete statistics and nonextensive generalizations of statistical mechanics[J]. Chaos, Solitons and Fractals,2001,12:1431-1437.

[2] 李亞亞,胡婭婭. 非完整統(tǒng)計在完全開放系統(tǒng)中的概率分布[J]. 大理學院學報,2013,12(4):34.

[3] 李鶴齡,宋金國,雷潤潔. 非廣延統(tǒng)計力學與完全開放系統(tǒng)的統(tǒng)計分布[J]. 大學物理,2010,29(5):17-22.

[4] TSALLIS C. Possible generalization of Boltzmann-Gibbs statistics[J]. J. Stat. Phys.,1988,52(1-2):479-487.

[5] RAFAEL M. Fernandes and Jorg Schmalian[J]. Phys. Rev. Lett.,2011,106:67004.

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