Übersicht:Thermodynamik: Unterschied zwischen den Versionen
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==klassische Mechanik== | ==klassische Mechanik== | ||
* Prinzip der Vorurteilsfreien Schätzung in der klassischen Mechanik | * Prinzip der Vorurteilsfreien Schätzung in der klassischen Mechanik | ||
→ gleiche a –priori Wahrscheinlichkeiten | |||
* Hamiltonfunktion mit Hamiltongleichungen | * Hamiltonfunktion mit Hamiltongleichungen | ||
* Lösungen Trajektorien im Phasenraum | * Lösungen Trajektorien im Phasenraum | ||
==Satz von Liouville== | ==Satz von Liouville== | ||
Das Phasenraumvolumen ist invariant unter Zeitentwicklung | Das Phasenraumvolumen ist invariant unter Zeitentwicklung | ||
→ gleiche Phasenvolumina ^= gleiche a-priori Wahrscheinlichkeit bleibt bestehen | |||
→ Informationsmaß über Microzustand kann mit der zeit nicht zunehmen <math>I(t_1)\ge I(t_2)</math> mit <math>t_1 < t_2</math> | |||
==Zustand== | ==Zustand== | ||
<math>\left\langle {{M}^{\nu }} \right\rangle =\int{d\xi \rho \left( \xi \right){{M}^{\nu }}\left( \xi \right)}</math> | :<math>\left\langle {{M}^{\nu }} \right\rangle =\int{d\xi \rho \left( \xi \right){{M}^{\nu }}\left( \xi \right)}</math> | ||
(thermodynamischer Zustand durch Mittelwerte der Phasenraumfunktionen | (thermodynamischer Zustand durch Mittelwerte der Phasenraumfunktionen | ||
<math>\rho \left( \xi \right)=\exp \left( \psi -{{\lambda }_{\nu }}{{M}^{\nu }}\left( \xi \right) \right)={{z}^{-1}}\exp \left( -{{\lambda }_{\nu }}{{M}^{\nu }}\left( \xi \right) \right)</math> | :<math>\rho \left( \xi \right)=\exp \left( \psi -{{\lambda }_{\nu }}{{M}^{\nu }}\left( \xi \right) \right)={{z}^{-1}}\exp \left( -{{\lambda }_{\nu }}{{M}^{\nu }}\left( \xi \right) \right)</math> mit <math>z={{\operatorname{e}}^{-\psi }}=\int{{{e}^{-{{\lambda }_{\nu }}{{M}^{\nu }}\left( \xi \right)}}d\xi }</math> | ||
mit | |||
<math>z={{\operatorname{e}}^{-\psi }}=\int{{{e}^{-{{\lambda }_{\nu }}{{M}^{\nu }}\left( \xi \right)}}d\xi }</math> | |||
==Shannon-Information== | ==Shannon-Information== | ||
*<math>I\left( P \right)=\sum\limits_{i}{{{P}_{i}}\ln {{P}_{i}}} \le 0</math> | *<math>I\left( P \right)=\sum\limits_{i}{{{P}_{i}}\ln {{P}_{i}}} \le 0</math> | ||
*Information: Welches Ereignis tritt ein? | *Information: Welches Ereignis tritt ein? | ||
*Wie viel weiß ich von meinem System? | *Wie viel weiß ich von meinem System? | ||
*'''Maximum'''<math>I\left( P \right)=0</math> | *'''Maximum'''<math>I\left( P \right)=0</math> → schafte Verteilung<math>{{P}_{i}}={{\delta }_{ij}}</math> | ||
===minimum=== | ===minimum=== | ||
*Maximum des Nichtwissens entspricht '''minimaler''' Shannon-Information -- ><math>I\left( P \right)<0</math> Variation der <math>P_i</math> um<math>\delta {{P}_{i}}</math> | *Maximum des Nichtwissens entspricht '''minimaler''' Shannon-Information -- ><math>I\left( P \right)<0</math> Variation der <math>P_i</math> um<math>\delta {{P}_{i}}</math> | ||
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mit 1 Nebendbedingung <math>\sum\limits_{i}{{{P}_{i}}}=1</math> führt unter Verwendung eines Lagrange-Parameters<math>\lambda</math> zu | mit 1 Nebendbedingung <math>\sum\limits_{i}{{{P}_{i}}}=1</math> führt unter Verwendung eines Lagrange-Parameters<math>\lambda</math> zu | ||
<math>I\left( P \right)=\sum{{{P}_{i}}\ln {{P}_{i}}+\lambda \left( {{P}_{i}}-1 \right)}</math> | :<math>I\left( P \right)=\sum{{{P}_{i}}\ln {{P}_{i}}+\lambda \left( {{P}_{i}}-1 \right)}</math> | ||
die Variation, also <math>\delta I\left( P \right)=\sum{\left( \ln {{P}_{i}}+1 \right)\delta {{P}_{i}}}</math> | die Variation, also <math>\delta I\left( P \right)=\sum{\left( \ln {{P}_{i}}+1 \right)\delta {{P}_{i}}}</math> | ||
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lässt keine freien Parameter zu also erhält man N Gleichungen | lässt keine freien Parameter zu also erhält man N Gleichungen | ||
<math>\left( \ln {{P}_{i}} \right)=- \left( \lambda +1 \right)=\text{const.}</math> | :<math>\left( \ln {{P}_{i}} \right)=- \left( \lambda +1 \right)=\text{const.}</math> | ||
so erhält man wegen der Normierung (<math>\sum\limits_{i}{{{P}_{i}}}=1</math>) die | so erhält man wegen der Normierung (<math>\sum\limits_{i}{{{P}_{i}}}=1</math>) die | ||
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==Fundamentalbeziehung== | ==Fundamentalbeziehung== | ||
*durch eine Legenderetransformation <math>I\left( P \right)\to I\left( \lambda \right)</math> | *durch eine Legenderetransformation <math>I\left( P \right)\to I\left( \lambda \right)</math> | ||
<math>I\left( P \right)=\sum\limits_{i}{{{P}_{i}}\ln {{P}_{i}}}=\sum\limits_{i}{{{P}_{i}}\ln \exp \left( \psi -{{\lambda }_{\nu }}M_{i}^{\nu } \right)}=\psi \underbrace{\sum\limits_{i}{{{P}_{i}}}}_{1}-{{\lambda }_{\nu }}\sum\limits_{i}{{{P}_{i}}M_{i}^{\nu }}=\psi -{{\lambda }_{\nu }}\left\langle {{M}^{\nu }} \right\rangle </math> | :<math>I\left( P \right)=\sum\limits_{i}{{{P}_{i}}\ln {{P}_{i}}}=\sum\limits_{i}{{{P}_{i}}\ln \exp \left( \psi -{{\lambda }_{\nu }}M_{i}^{\nu } \right)}=\psi \underbrace{\sum\limits_{i}{{{P}_{i}}}}_{1}-{{\lambda }_{\nu }}\sum\limits_{i}{{{P}_{i}}M_{i}^{\nu }}=\psi -{{\lambda }_{\nu }}\left\langle {{M}^{\nu }} \right\rangle </math> | ||
* extensive Parameter <math>\left\langle {{M}^{\nu }} \right\rangle | * extensive Parameter <math>\left\langle {{M}^{\nu }} \right\rangle | ||
={{\partial }_{{{\lambda }_{\nu }}}}\psi \left( {{\lambda }_{\nu }} \right) | ={{\partial }_{{{\lambda }_{\nu }}}}\psi \left( {{\lambda }_{\nu }} \right) | ||
={{\partial }_{{{\lambda }_{\nu }}}}\left( -\ln \sum{\exp \left( -{{\lambda }_{\mu }}M_{i}^{\mu } \right)} \right)</math> | ={{\partial }_{{{\lambda }_{\nu }}}}\left( -\ln \sum{\exp \left( -{{\lambda }_{\mu }}M_{i}^{\mu } \right)} \right)</math> | ||
* intensive Parameter <math>{{\lambda }_{\nu }}=-{{\partial }_{\left\langle {{M}^{\nu }} \right\rangle }}I</math> | * intensive Parameter <math>{{\lambda }_{\nu }}=-{{\partial }_{\left\langle {{M}^{\nu }} \right\rangle }}I</math> | ||
<math>\to dI=-{{\lambda }_{\nu }}d\left\langle {{M}^{\nu }} \right\rangle </math> | :<math>\to dI=-{{\lambda }_{\nu }}d\left\langle {{M}^{\nu }} \right\rangle </math> | ||
==Beziehungen== | ==Beziehungen== | ||
*<math>I\left( P \right)=\sum\limits_{i}{{{P}_{i}}\ln {{P}_{i}}}=Tr\left( \hat{\rho }\ln \hat{\rho } \right)</math> | *<math>I\left( P \right)=\sum\limits_{i}{{{P}_{i}}\ln {{P}_{i}}}=Tr\left( \hat{\rho }\ln \hat{\rho } \right)</math> | ||
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** Entropie = fehlende Kenntnis | ** Entropie = fehlende Kenntnis | ||
** <math>S\left( \left\langle {{M}^{\nu }} \right\rangle \right)=-{{k}_{B}}I\left( \left\langle {{M}^{\nu }} \right\rangle \right)</math> | ** <math>S\left( \left\langle {{M}^{\nu }} \right\rangle \right)=-{{k}_{B}}I\left( \left\langle {{M}^{\nu }} \right\rangle \right)</math> | ||
** da Shannoninformation (I) nach letzer Messung nicht zunehmen kann, | ** da Shannoninformation (I) nach letzer Messung nicht zunehmen kann, → kann Entropie (S) nicht abnehmen | ||
** <math>S=-kI=-k\operatorname{Tr}\left( \hat{\rho }\ln \left( {\hat{\rho }} \right) \right)=-k\left( \psi -{{\lambda }_{\nu }}{{M}^{\nu }} \right)=k\left( {{\lambda }_{\nu }}{{M}^{\nu }}-\psi \left( \left\{ {{\lambda }_{\mu }} \right\} \right) \right)</math> | ** <math>S=-kI=-k\operatorname{Tr}\left( \hat{\rho }\ln \left( {\hat{\rho }} \right) \right)=-k\left( \psi -{{\lambda }_{\nu }}{{M}^{\nu }} \right)=k\left( {{\lambda }_{\nu }}{{M}^{\nu }}-\psi \left( \left\{ {{\lambda }_{\mu }} \right\} \right) \right)</math> | ||
** <math>k{{\lambda }_{\nu }}={{\partial }_{\left\langle {{M}^{\nu }} \right\rangle }}S</math> pähnomenologische Definition der intensiven Variabelen | ** <math>k{{\lambda }_{\nu }}={{\partial }_{\left\langle {{M}^{\nu }} \right\rangle }}S</math> pähnomenologische Definition der intensiven Variabelen | ||
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* mit Energie <math>\Lambda</math> <math>K\left( \rho ,{{\rho }^{0}} \right)=\frac{\Lambda }{k{{T}^{0}}}</math> | * mit Energie <math>\Lambda</math> <math>K\left( \rho ,{{\rho }^{0}} \right)=\frac{\Lambda }{k{{T}^{0}}}</math> | ||
* der Informationsgewinn kann nur abnehmen <math>{{d}_{t}}K\left( \rho ,{{\rho }^{0}} \right)=\frac{{{d}_{t}}\Lambda }{k{{T}^{0}}}</math> mit <math>\nu =-\frac{1}{T}{{d}_{t}}\Lambda </math> | * der Informationsgewinn kann nur abnehmen <math>{{d}_{t}}K\left( \rho ,{{\rho }^{0}} \right)=\frac{{{d}_{t}}\Lambda }{k{{T}^{0}}}</math> mit <math>\nu =-\frac{1}{T}{{d}_{t}}\Lambda </math> | ||
* | * → die Entropieproduktion ist ststs <math>\ge 0</math> | ||
==Situation in der QM== | ==Situation in der QM== | ||
* Microzustände <math>\left| \psi \right\rangle \in \mathcal{H}</math> | * Microzustände <math>\left| \psi \right\rangle \in \mathcal{H}</math> |
Aktuelle Version vom 16. September 2010, 21:26 Uhr
klassische Mechanik
- Prinzip der Vorurteilsfreien Schätzung in der klassischen Mechanik
→ gleiche a –priori Wahrscheinlichkeiten
- Hamiltonfunktion mit Hamiltongleichungen
- Lösungen Trajektorien im Phasenraum
Satz von Liouville
Das Phasenraumvolumen ist invariant unter Zeitentwicklung → gleiche Phasenvolumina ^= gleiche a-priori Wahrscheinlichkeit bleibt bestehen → Informationsmaß über Microzustand kann mit der zeit nicht zunehmen mit
Zustand
(thermodynamischer Zustand durch Mittelwerte der Phasenraumfunktionen
Shannon-Information
- Information: Welches Ereignis tritt ein?
- Wie viel weiß ich von meinem System?
- Maximum → schafte Verteilung
minimum
mit 1 Nebendbedingung führt unter Verwendung eines Lagrange-Parameters zu
lässt keine freien Parameter zu also erhält man N Gleichungen
so erhält man wegen der Normierung () die
Nebenbedingungen
- führt zum Informationstheoretischen Prinzip nach Jaynes
- Wahrscheinlichkeitsverteilung die die minimale Information enthält bei Erfüllung aller bekannten Nebenbedingungen
- Variationsverfahren mit Nebenbedingungen
- Shannon-Information soll minimal werden
- Es gibt m+1 Nebenbedingungen:
- führt zur Variation
- daraus erhält man die verallgemeinerte kanonische Verteilung
- die m+1 Lagrange-Multiplikatoren sind also eindeutig bestimmt
- , da
Fundamentalbeziehung
Beziehungen
Kullback-Information
- Informationsgewinn
- Minium Variation mit NB:
- Informationsgewinn ^= Änderung der Shannon Information
- Mit Dichtematrix
- Für Druckensemble und nicht im Gleichgewichtszustand folgt
- mit Energie
- der Informationsgewinn kann nur abnehmen mit
- → die Entropieproduktion ist ststs
Situation in der QM
- Microzustände
- Microobservablen (durch Maximalmessung (Satz von vertauschbaren Observabelen)) Operator
- Messert Eigenwert zum Eingenzustand
- Erwartungwert
- vorurteilsfreie Schätzung durch Maximalmessung