マクスウェル分布とは? わかりやすく解説

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マクスウェル分布

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/07/23 00:39 UTC 版)

マクスウェル分布(マクスウェルぶんぷ、: Maxwell distribution[1])とは、熱力学的平衡状態において、気体分子速度が従う分布関数である。マクスウェル=ボルツマン分布: Maxwell–Boltzmann distribution[1])と呼ばれることもある。気体分子運動論により導かれたが、より一般化されたボルツマン分布からも導かれる。イギリスの物理学者J.C.マクスウェルが1859年に見いだしたことにちなんで名付けられた。




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マクスウェル分布

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2020/12/29 10:03 UTC 版)

最大エントロピー原理」の記事における「マクスウェル分布」の解説

統計力学におけるマクスウェル分布は、容器中に気体1種類物質からなり、かつ定常状態にある)が閉じ込められている状況において、容器中の各分子速度が従う確率分布で、分子速度を ( v x , v y , v z ) {\displaystyle (v_{x},v_{y},v_{z})} とすると、この分布の確率密度関数は p ( v x , v y , v z ) = 1 Z e x p ( λ m ( v x 2 + v y 2 + v z 2 ) 2 ) {\displaystyle p(v_{x},v_{y},v_{z})={\frac {1}{Z}}\mathrm {exp} \left(\lambda {\frac {m({v_{x}}^{2}+{v_{y}}^{2}+{v_{z}}^{2})}{2}}\right)} となる。ここで Z は正規化定数で、λは逆温度(=絶対温度逆数通常はβで表すがここでは前節までと記号合わせる為λと書く)。 マクスウェル分布は、最大エントロピー原理から以下のようにして導く事ができる。 容器中に気体1種類物質からなり、かつ定常状態にある)が閉じ込められているとし、その気体構成する分子速度考える。各分子取りうる速度全体のなす空間(速度空間 )を考えると、速度3次元ベクトル ( v x , v y , v z ) {\displaystyle (v_{x},v_{y},v_{z})} で表す事ができるので、速度空間は、3次元ベクトル空間(の有限体積の部分集合)となる。 速度空間を ℓ {\displaystyle \ell } 個の領域分け容器中の分子がそれらの領域のどこに属するかを考える。各分子互いに衝突繰り返す事でランダムにその位置速度変えるが、今気体定常状態にあるので、各領域にある分子総数時間経過してもほとんど変化しない。 そこで i 番目の領域含まれている分子の数を ni とし、容器中の分子総数を N とし、 p i = n i / N {\displaystyle p_{i}=n_{i}/N} とすると、各分子領域i に含まれている確率p i {\displaystyle p_{i}} である。 速度空間各点における分子存在確率が常に等しいとする(等確率の原理)と、各分子領域 i にある確率は、領域体積比例する考えられるので、1 番目、...、 ℓ {\displaystyle \ell } 番目の領域入っている分子個数それぞれ n 1 , … , n ℓ {\displaystyle n_{1},\dotsc ,n_{\ell }} である確率考える。各分子区別できない仮定すると、多項分布より、 W = N ! n 1 ! ⋯ n ℓ ! V 1 n 1 ⋯ V ℓ n ℓ {\displaystyle W={\frac {N!}{n_{1}!\dotsb n_{\ell }!}}{V_{1}}^{n_{1}}\dotsb {V_{\ell }}^{n_{\ell }}} に比例する気体定常状態にある事から、気体分布は、分子運動エネルギー期待値一定値であるという条件下、 W {\displaystyle W} が最大になる状態にあると考えられる前節説明したように、分子の数→∞の極限において、 W {\displaystyle W} を最大化する事は、相対エントロピーi p i logp i V i {\displaystyle \sum _{i}p_{i}\log {\frac {p_{i}}{V_{i}}}} を最大化する事に等しい。確率と体積の比 p i / V i {\displaystyle p_{i}/V_{i}} は確率の「密度」を表すので、速度空間分割する領域の数→∞とすると、 ∑ i p i logp i V i = ∑ i p i V i ( logp i V i ) V i → ∫ p ( v x , v y , v z ) log ⁡ p ( v x , v y , v z ) d v x d v y d v z {\displaystyle \sum _{i}p_{i}\log {\frac {p_{i}}{V_{i}}}=\sum _{i}{\frac {p_{i}}{V_{i}}}(\log {\frac {p_{i}}{V_{i}}})V_{i}\to \int p(v_{x},v_{y},v_{z})\log p(v_{x},v_{y},v_{z})dv_{x}dv_{y}dv_{z}} となる。ここで p ( v x , v y , v z ) {\displaystyle p(v_{x},v_{y},v_{z})} は確率密度関数。従って気体はこの値を最大化するように振る舞うさて、分子運動エネルギー期待値一定であるという前述した条件数式書き表すと E ( m ( v x 2 + v y 2 + v z 2 ) / 2 ) = {\displaystyle E(m({v_{x}}^{2}+{v_{y}}^{2}+{v_{z}}^{2})/2)=\,} 一定 と書ける。ここで m は分子の質量。 この条件は、 v x 2 ,   v y 2 ,   v z 2 {\displaystyle {v_{x}}^{2},~{v_{y}}^{2},~{v_{z}}^{2}} に関する期待値なので(確率密度関数 p ( v x , v y , v z ) {\displaystyle p(v_{x},v_{y},v_{z})} も v x 2 ,   v y 2 ,   v z 2 {\displaystyle {v_{x}}^{2},~{v_{y}}^{2},~{v_{z}}^{2}} に関する関数と見なせるので)、前の節で示した期待値制約されている場合最大エントロピー原理一般解適用する事で、 p ( v x , v y , v z ) = 1 Z exp ⁡ ( λ m ( v x 2 + v y 2 + v z 2 ) 2 ) {\displaystyle p(v_{x},v_{y},v_{z})={\frac {1}{Z}}\exp \left(\lambda {\frac {m({v_{x}}^{2}+{v_{y}}^{2}+{v_{z}}^{2})}{2}}\right)} である事が分かる

※この「マクスウェル分布」の解説は、「最大エントロピー原理」の解説の一部です。
「マクスウェル分布」を含む「最大エントロピー原理」の記事については、「最大エントロピー原理」の概要を参照ください。

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