分布関数の粗視化とは? わかりやすく解説

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分布関数の粗視化

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2020/08/12 06:17 UTC 版)

粗視化」の記事における「分布関数の粗視化」の解説

物理学ではよく粗視化された分布関数用いられる厳密な粗視化されていない分布関数 f {\displaystyle \left.f\right.} に対し粗視化された分布関数 F {\displaystyle \left.F\right.} は次で定義される。 F = 1 A δ Γ ∫ δ Γ f d Γ {\displaystyle F={\frac {1}{A_{\delta \Gamma }}}\int _{\delta \Gamma }fd\Gamma } ここで δ Γ {\displaystyle \left.\delta \Gamma \right.} は粗視化領域であり、2次元ならば A δ Γ {\displaystyle \left.A_{\delta \Gamma }\right.} はその面積、 d Γ {\displaystyle \left.d\Gamma \right.} は面積素である。 例えば、統計力学エントロピー計算をする際に位相空間細胞分割する操作は F ( p , x ) = 1 Δ p Δ x ∫ p j p j + Δ p ∫ x i x i + Δ x f ( p ¯ , x ¯ ) d p ¯ d x ¯ {\displaystyle F(p,x)={\frac {1}{\Delta p\Delta x}}\int _{p_{j}}^{p_{j}+\Delta p}\int _{x_{i}}^{x_{i}+\Delta x}f({\bar {p}},{\bar {x}})d{\bar {p}}d{\bar {x}}} 但し p j ≤ p < p j + 1 ,   x i ≤ x < x i + 1 {\displaystyle p_{j}\leq p<p_{j+1},\ x_{i}\leq x<x_{i+1}} 等の様に書けるだろう。この粗視化された分布関数に対してエントロピー S [ F ] {\displaystyle \left.S[F]\right.} が定義される。 S [ F ] = − k BF ln ⁡ F   d p d x {\displaystyle S[F]=-k_{B}\int F\ln F\ dpdx} ここで k B {\displaystyle \left.k_{B}\right.} はボルツマン定数である。

※この「分布関数の粗視化」の解説は、「粗視化」の解説の一部です。
「分布関数の粗視化」を含む「粗視化」の記事については、「粗視化」の概要を参照ください。

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