Fluctuaciones térmicas

Desviaciones aleatorias de partículas influenciadas por la temperatura de su estado promedio

Difusión atómica en la superficie de un cristal. La sacudida de los átomos es un ejemplo de fluctuaciones térmicas. Asimismo, las fluctuaciones térmicas proporcionan la energía necesaria para que los átomos salten ocasionalmente de un sitio a otro vecino. Por simplicidad, no se muestran las fluctuaciones térmicas de los átomos azules.

En mecánica estadística , las fluctuaciones térmicas son desviaciones aleatorias de un sistema atómico de su estado promedio, que ocurren en un sistema en equilibrio. ^[1] Todas las fluctuaciones térmicas se vuelven mayores y más frecuentes a medida que aumenta la temperatura, y de la misma manera disminuyen a medida que la temperatura se acerca al cero absoluto .

Las fluctuaciones térmicas son una manifestación básica de la temperatura de los sistemas: un sistema a una temperatura distinta de cero no permanece en su estado microscópico de equilibrio, sino que toma muestras aleatoriamente de todos los estados posibles, con probabilidades dadas por la distribución de Boltzmann .

Las fluctuaciones térmicas generalmente afectan todos los grados de libertad de un sistema: puede haber vibraciones aleatorias ( fonones ), rotaciones aleatorias ( rotones ), excitaciones electrónicas aleatorias, etc.

Las variables termodinámicas , como la presión, la temperatura o la entropía , también sufren fluctuaciones térmicas. Por ejemplo, para un sistema que tiene una presión de equilibrio, la presión del sistema fluctúa hasta cierto punto alrededor del valor de equilibrio.

Sólo las 'variables de control' de los conjuntos estadísticos (como el número de partículas N , el volumen V y la energía interna E en el conjunto microcanónico ) no fluctúan.

Las fluctuaciones térmicas son una fuente de ruido en muchos sistemas. Las fuerzas aleatorias que dan lugar a fluctuaciones térmicas son una fuente tanto de difusión como de disipación (incluidas la amortiguación y la viscosidad ). Los efectos competitivos de la deriva aleatoria y la resistencia a la deriva están relacionados por el teorema de fluctuación-disipación . Las fluctuaciones térmicas desempeñan un papel importante en las transiciones de fase y la cinética química .

Teorema del límite central

El volumen del espacio de fase , ocupado por un sistema de grados de libertad, es el producto del volumen de configuración y el volumen del espacio de momento. Dado que la energía es una forma cuadrática de los momentos para un sistema no relativista, el radio del espacio de momento será tal que el volumen de una hiperesfera variará dando un volumen de fase de ${\displaystyle {\mathcal {V}}}$ ${\displaystyle 2m}$ ${\displaystyle V}$ ${\displaystyle {\sqrt {E}}}$ ${\displaystyle {\sqrt {E}}^{2m}}$

${\displaystyle {\mathcal {V}}={\frac {(C\cdot E)^{m}}{\Gamma (m+1)}},}$

donde es una constante que depende de las propiedades específicas del sistema y es la función Gamma. En el caso de que esta hiperesfera tenga una dimensionalidad muy alta, que es el caso habitual en termodinámica, esencialmente todo el volumen estará cerca de la superficie. ${\displaystyle C}$ ${\displaystyle \Gamma }$ ${\displaystyle 2m}$

${\displaystyle \Omega (E)={\frac {\partial {\mathcal {V}}}{\partial E}}={\frac {C^{m}\cdot E^{m-1}}{\Gamma (m)}},}$

donde utilizamos la fórmula de recursividad . ${\displaystyle m\Gamma (m)=\Gamma (m+1)}$

El área de superficie tiene sus patas en dos mundos: (i) el macroscópico en el que se considera una función de la energía, y las otras variables extensivas, como el volumen, que se han mantenido constantes en la diferenciación del volumen de fase, y (ii) el mundo microscópico donde representa el número de complexiones que son compatibles con un estado macroscópico determinado. Es esta cantidad a la que Planck denominó probabilidad "termodinámica". Se diferencia de una probabilidad clásica en que no puede normalizarse; es decir, su integral sobre todas las energías diverge, pero diverge como potencia de la energía y no más rápido. Dado que su integral sobre todas las energías es infinita, podríamos intentar considerar su transformada de Laplace ${\displaystyle \Omega (E)}$

${\displaystyle {\mathcal {Z}}(\beta )=\int _{0}^{\infty }e^{-\beta E}\Omega (E)\,dE,}$

al que se le puede dar una interpretación física. El factor decreciente exponencial, donde es un parámetro positivo, dominará el área de superficie que aumenta rápidamente, de modo que se desarrollará un pico enormemente agudo a una determinada energía . La mayor parte de la contribución a la integral provendrá de una vecindad inmediata de este valor de la energía. Esto permite la definición de una densidad de probabilidad adecuada según ${\displaystyle \beta }$ ${\displaystyle E^{\star }}$

${\displaystyle f(E;\beta )={\frac {e^{-\beta E}}{{\mathcal {Z}}(\beta )}}\Omega (E),}$

cuya integral sobre todas las energías es la unidad según la definición de , que se conoce como función de partición o función generadora. Este último nombre se debe a que la derivada de su logaritmo genera los momentos centrales, a saber, ${\displaystyle {\mathcal {Z}}(\beta )}$

${\displaystyle \langle E\rangle =-{\frac {\partial \ln {\mathcal {Z}}}{\partial \beta }},\qquad \ \langle (E-\langle E\rangle )^{2}\rangle =(\Delta E)^{2}={\frac {\partial ^{2}\ln {\mathcal {Z}}}{\partial \beta ^{2}}},}$

y así sucesivamente, donde el primer término es la energía media y el segundo es la dispersión de energía.

El hecho de que no aumente más rápido que una potencia de la energía asegura que estos momentos serán finitos. ^[2] Por lo tanto, podemos expandir el factor sobre el valor medio , que coincidirá con las fluctuaciones gaussianas (es decir, los valores promedio y más probable coinciden), y retener los términos de orden más bajo dará como resultado ${\displaystyle \Omega (E)}$ ${\displaystyle e^{-\beta E}\Omega (E)}$ ${\displaystyle \langle E\rangle }$ ${\displaystyle E^{\star }}$

${\displaystyle f(E;\beta )={\frac {e^{-\beta E}}{{\mathcal {Z}}(\beta )}}\Omega (E)\approx {\frac {\exp\{-(E-\langle E\rangle )^{2}/2\langle (\Delta E)^{2}\rangle \}}{\sqrt {2\pi (\Delta E)^{2}}}}.}$

Esta es la distribución gaussiana o normal, que está definida por sus dos primeros momentos. En general, se necesitarían todos los momentos para especificar la densidad de probabilidad, que se conoce como densidad canónica o posterior, en contraste con la densidad anterior , que se conoce como función de "estructura". ^[2] Este es el teorema del límite central que se aplica a los sistemas termodinámicos. ^[3] ${\displaystyle f(E;\beta )}$ ${\displaystyle \Omega }$

Si el volumen de fase aumenta como , su transformada de Laplace, la función de partición, variará como . Reorganizar la distribución normal para que se convierta en una expresión de la función de estructura y evaluarla en un momento dado. ${\displaystyle E^{m}}$ ${\displaystyle \beta ^{-m}}$ ${\displaystyle E=\langle E\rangle }$

${\displaystyle \Omega (\langle E\rangle )={\frac {e^{\beta (\langle E\rangle )\langle E\rangle }{\mathcal {Z}}(\beta (\langle E\rangle ))}{\sqrt {2\pi (\Delta E)^{2}}}}.}$

De la expresión del primer momento se desprende que , mientras que del segundo momento central, . Introduciendo estas dos expresiones en la expresión de la función estructural evaluada en el valor medio de la energía se obtiene ${\displaystyle \beta (\langle E\rangle )=m/\langle E\rangle }$ ${\displaystyle \langle (\Delta E)^{2}\rangle =\langle E\rangle ^{2}/m}$

${\displaystyle \Omega (\langle E\rangle )={\frac {\langle E\rangle ^{m-1}m}{{\sqrt {2\pi m}}m^{m}e^{-m}}}}$.

El denominador es exactamente la aproximación de Stirling para , y si la función de estructura conserva la misma dependencia funcional para todos los valores de la energía, la densidad de probabilidad canónica, ${\displaystyle m!=\Gamma (m+1)}$

${\displaystyle f(E;\beta )=\beta {\frac {(\beta E)^{m-1}}{\Gamma (m)}}e^{-\beta E}}$

pertenecerá a la familia de distribuciones exponenciales conocidas como densidades gamma. En consecuencia, la densidad de probabilidad canónica cae bajo la jurisdicción de la ley local de grandes números que afirma que una secuencia de variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas tiende a la ley normal a medida que la secuencia aumenta sin límite.

Distribución sobre el equilibrio.

Las expresiones que se dan a continuación son para sistemas que están cerca del equilibrio y tienen efectos cuánticos insignificantes. ^[4]

variable única

Supongamos que es una variable termodinámica. La distribución de probabilidad está determinada por la entropía : ${\displaystyle x}$ ${\displaystyle w(x)dx}$ ${\displaystyle x}$ ${\displaystyle S}$

${\displaystyle w(x)\propto \exp \left(S(x)\right).}$

Si la entropía es Taylor expandida alrededor de su máximo (correspondiente al estado de equilibrio ), el término de orden más bajo es una distribución gaussiana :

${\displaystyle w(x)={\frac {1}{\sqrt {2\pi \langle x^{2}\rangle }}}\exp \left(-{\frac {x^{2}}{2\langle x^{2}\rangle }}\right).}$

La cantidad es la fluctuación cuadrática media. ^[4] ${\displaystyle \langle x^{2}\rangle }$

Múltiples variables

La expresión anterior tiene una generalización sencilla a la distribución de probabilidad : ${\displaystyle w(x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n})dx_{1}dx_{2}\ldots dx_{n}}$

${\displaystyle w=\prod _{i,j=1\ldots n}{\frac {1}{\left(2\pi \right)^{n/2}{\sqrt {\langle x_{i}x_{j}\rangle }}}}\exp \left(-{\frac {x_{i}x_{j}}{2\langle x_{i}x_{j}\rangle }}\right),}$

¿ Dónde está el valor medio de ? ^[4] ${\displaystyle \langle x_{i}x_{j}\rangle }$ ${\displaystyle x_{i}x_{j}}$

Fluctuaciones de las cantidades termodinámicas fundamentales.

En la siguiente tabla se dan las fluctuaciones cuadráticas medias de las variables termodinámicas y en cualquier parte pequeña de un cuerpo. Sin embargo, la pequeña parte debe ser lo suficientemente grande como para tener efectos cuánticos insignificantes. ${\displaystyle T,V,P}$ ${\displaystyle S}$

Ver también

• fluctuaciones cuánticas

Notas

1. En mecánica estadística, a menudo se les denomina simplemente fluctuaciones.
2. Khinchin 1949
3. Lavanda 1991
4. Landau y Lifshitz 1985

Referencias

• Khinchin, AI (1949). Fundamentos matemáticos de la mecánica estadística . Publicaciones de Dover . ISBN 0-486-60147-1.
• Lavenda, BH (1991). Física estadística: un enfoque probabilístico . Wiley-Interscience . ISBN 0-471-54607-0.
• Landau, LD; Lifshitz, EM (1985). Física estadística, parte 1 (3ª ed.). Prensa de Pérgamo . ISBN 0-08-023038-5.