Phương Pháp Vật Lý Thống Kê: Từ Lý Thuyết Đến Ứng Dụng Thực Tế - Tomoyasu Tanaka

Khám phá các phương pháp vật lý thống kê: từ lý thuyết đến ứng dụng thực tế. Tìm hiểu về phân tích dữ liệu, mô hình hóa và dự đoán.

Trường đại học

Cambridge University

Chuyên ngành

Vật Lý Thống Kê

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Giáo trình

2002

310
0
0

Phí lưu trữ

75 Point

Mục lục chi tiết

Preface

Acknowledgements

1. The laws of thermodynamics

1.1. The thermodynamic system and processes

1.2. The zeroth law of thermodynamics

1.3. The thermal equation of state

1.4. The classical ideal gas

1.5. The quasistatic and reversible processes

1.6. The first law of thermodynamics

1.7. The heat capacity

1.8. The isothermal and adiabatic processes

1.9. The second law of thermodynamics

1.10. The Carnot cycle

1.11. The thermodynamic temperature

1.12. The Carnot cycle of an ideal gas

1.13. The Clausius inequality

1.14. General integrating factors

1.15. The integrating factor and cyclic processes

1.16. Employment of the second law of thermodynamics

1.17. The universal integrating factor

1.18. Exercises

2. Thermodynamic relations

2.1. Maxwell relations

5. The Ising model

5.6. The four-site reduced density matrix

5.7. The probability distribution functions for the Ising model

5.8. Exercises

6. The cluster variation method

6.1. The variational principle

6.2. The cumulant expansion

6.3. The cluster variation method

6.4. The mean-field approximation

6.5. The Bethe approximation

6.6. Four-site approximation

6.7. Simplified cluster variation methods

6.8. Correlation function formulation

6.9. The point and pair approximations in the CFF

6.10. The tetrahedron approximation in the CFF

6.11. Exercises

7. Infinite-series representations of correlation functions

7.1. Singularity of the correlation functions

7.2. The classical values of the critical exponent

7.3. An infinite-series representation of the partition function

7.4. The method of Padé approximants

7.5. Infinite-series solutions of the cluster variation method

7.6. High temperature specific heat

7.7. High temperature susceptibility

7.8. Low temperature specific heat

7.9. Infinite series for other correlation functions

7.10. Exercises

8. The extended mean-field approximation

8.1. The Wentzel criterion

8.2. The BCS Hamiltonian

8.3. The ground state of the Anderson model

8.4. The Hubbard model

8.5. The first-order transition in cubic ice

8.6. Exercises

9. The exact Ising lattice identities

9.1. The basic generating equations

9.2. Linear identities for odd-number correlations

9.3. Star-triangle-type relationships

9.4. Exact solution on the triangular lattice

9.5. Identities for diamond and simple cubic lattices

9.6. Systematic naming of correlation functions on the lattice

9.7. Exercises

10. Propagation of short range order

10.1. The radial distribution function

10.2. Lattice structure of the superionic conductor αAgI

10.3. The mean-field approximation

10.4. The pair approximation

10.5. Higher order correlation functions

10.6. Oscillatory behavior of the radial distribution function

10.7. Summary

11. Phase transition of the two-dimensional Ising model

11.1. The high temperature series expansion of the partition function

11.2. The Pfaffian for the Ising partition function

11.3. Exact partition function

11.4. Critical exponents

11.5. Exercises

Appendix 1 The gamma function

Appendix 2 The critical exponent in the tetrahedron approximation

Appendix 3 Programming organization of the cluster variation method

Appendix 4 A unitary transformation applied to the Hubbard Hamiltonian

Appendix 5 Exact Ising identities on the diamond lattice

References

Bibliography

Index

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Vật Lý Thống Kê Phương Pháp Ứng Dụng

Vật lý thống kê là một ngành vật lý lý thuyết quan trọng, tập trung vào việc mô tả và dự đoán các tính chất vĩ mô của hệ nhiều hạt dựa trên các định luật vi mô chi phối các hạt cấu thành. Không giống như nhiệt động lực học, chỉ quan tâm đến các trạng thái cân bằng, vật lý thống kê còn nghiên cứu cả các hệ phi cân bằng và các quá trình động lực học. Phương pháp vật lý thống kê sử dụng các công cụ toán học từ xác suất thống kê, giải tích tổ hợpquá trình ngẫu nhiên để thiết lập mối liên hệ giữa vi mô và vĩ mô. Một trong những thành công lớn của vật lý thống kê là giải thích các hiện tượng chuyển phacritical phenomena, ví dụ như sự thay đổi trạng thái của nước từ lỏng sang khí. Ngoài ra, nó còn đóng vai trò then chốt trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ vật chất ngưng tụ đến vật lý sinh học và thậm chí cả kinh tế học (econophysics).

1.1. Định Nghĩa và Phạm Vi Nghiên Cứu Vật Lý Thống Kê

Vật lý thống kê, hay Statistical Physics, sử dụng các công cụ của lý thuyết xác suất để nghiên cứu các hệ thống vật lý vĩ mô. Các hệ thống này bao gồm một số lượng lớn các thành phần (ví dụ: nguyên tử, phân tử) tương tác với nhau. Mục tiêu chính của vật lý thống kê là liên kết các tính chất vĩ mô của hệ thống (ví dụ: nhiệt độ, áp suất, thể tích) với các tương tác vi mô giữa các thành phần của nó. Điều này cho phép chúng ta hiểu và dự đoán hành vi của các hệ thống phức tạp từ các định luật vật lý cơ bản.

1.2. Mối Liên Hệ Giữa Vật Lý Thống Kê và Nhiệt Động Lực Học

Nhiệt động lực học là một lý thuyết vĩ mô mô tả các tính chất của vật chất ở trạng thái cân bằng. Vật lý thống kê cung cấp một nền tảng vi mô cho nhiệt động lực học. Nó giải thích các định luật của nhiệt động lực học từ góc độ thống kê và cho phép chúng ta tính toán các đại lượng nhiệt động lực học (ví dụ: entropy, năng lượng tự do) từ các tính chất vi mô của hệ thống. Vật lý thống kê còn mở rộng ra ngoài phạm vi của nhiệt động lực học, cho phép nghiên cứu các hệ thống phi cân bằng và các quá trình động lực học.

1.3. Các Phương Pháp Toán Học Cơ Bản Trong Vật Lý Thống Kê

Vật lý thống kê sử dụng một loạt các phương pháp toán học, bao gồm lý thuyết xác suất, thống kê toán học, và phương pháp mô phỏng Monte Carlo. Các khái niệm như phân bố Boltzmann, entropy, và hàm phân vùng đóng vai trò quan trọng trong việc mô tả các hệ thống thống kê. Các phương pháp giải tích tổ hợpquá trình ngẫu nhiên cũng được sử dụng để phân tích các hệ thống phức tạp. Các Ensemble thống kê như Ensemble vi chuẩn, Ensemble chuẩn tắc, và Ensemble đại chuẩn tắc là các công cụ toán học quan trọng để mô tả các hệ thống vĩ mô ở trạng thái cân bằng.

II. Những Thách Thức Khi Áp Dụng Vật Lý Thống Kê Hiện Nay

Mặc dù vật lý thống kê đã đạt được nhiều thành công, vẫn còn nhiều thách thức lớn. Một trong số đó là việc xử lý các hệ tương tác mạnh, nơi các hạt cấu thành tương tác mạnh mẽ với nhau. Các phương pháp gần đúng thường không còn hiệu quả trong trường hợp này, và cần phải sử dụng các kỹ thuật tiên tiến hơn như lý thuyết trường trung bình mở rộng (extended mean-field approximation). Một thách thức khác là việc nghiên cứu các hệ phi cân bằng, nơi các hệ thống không ở trạng thái cân bằng và các quá trình động lực học đóng vai trò quan trọng. Việc phát triển các phương pháp để mô tả và dự đoán hành vi của các hệ phi cân bằng là một lĩnh vực nghiên cứu đang được quan tâm.Cuối cùng, việc áp dụng vật lý thống kê vào các lĩnh vực mới như vật lý xã hộivật lý kinh tế đòi hỏi phải phát triển các mô hình và phương pháp phù hợp.

2.1. Xử Lý Các Hệ Tương Tác Mạnh Trong Vật Lý Thống Kê

Các hệ tương tác mạnh là những hệ thống nơi các hạt cấu thành tương tác mạnh mẽ với nhau. Điều này làm cho việc tính toán các tính chất vĩ mô của hệ thống trở nên rất khó khăn. Các phương pháp gần đúng thông thường thường không còn hiệu quả trong trường hợp này, và cần phải sử dụng các kỹ thuật tiên tiến hơn như lý thuyết trường trung bình mở rộng, phương pháp biến phân cụm (cluster variation method), và các phương pháp mô phỏng Monte Carlo.

2.2. Nghiên Cứu Các Hệ Phi Cân Bằng và Quá Trình Động Lực Học

Các hệ phi cân bằng là những hệ thống không ở trạng thái cân bằng. Việc phát triển các phương pháp để mô tả và dự đoán hành vi của các hệ phi cân bằng là một lĩnh vực nghiên cứu đang được quan tâm. Các phương pháp này bao gồm lý thuyết động học, phương trình Boltzmann, và các phương pháp mô phỏng động học.

2.3. Ứng Dụng Vật Lý Thống Kê vào Các Lĩnh Vực Mới

Việc áp dụng vật lý thống kê vào các lĩnh vực mới như vật lý sinh học (Biological Physics), vật lý xã hội (Social Physics), và vật lý kinh tế (Econophysics) đòi hỏi phải phát triển các mô hình và phương pháp phù hợp. Điều này bao gồm việc xây dựng các mô hình thống kê cho các hệ thống sinh học, xã hội, và kinh tế, và việc sử dụng các phương pháp vật lý thống kê để phân tích dữ liệu từ các hệ thống này.

III. Cách Phương Pháp Ensemble Thống Kê Giải Quyết Bài Toán Thực Tế

Một trong những phương pháp quan trọng nhất trong vật lý thống kê là sử dụng Ensemble thống kê. Ensemble là một tập hợp các hệ thống giống hệt nhau về mặt vĩ mô, nhưng khác nhau về mặt vi mô. Các loại Ensemble khác nhau được sử dụng để mô tả các hệ thống ở các điều kiện khác nhau. Ví dụ, Ensemble vi chuẩn được sử dụng để mô tả các hệ thống cô lập, Ensemble chuẩn tắc được sử dụng để mô tả các hệ thống ở nhiệt độ cố định, và Ensemble đại chuẩn tắc được sử dụng để mô tả các hệ thống ở nhiệt độ và thế hóa học cố định. Việc sử dụng Ensemble thống kê cho phép chúng ta tính toán các giá trị trung bình của các đại lượng vĩ mô, và do đó dự đoán hành vi của hệ thống.

3.1. Ứng Dụng Ensemble Vi Chuẩn Trong Hệ Cô Lập

Ensemble vi chuẩn mô tả một hệ thống cô lập có năng lượng, số hạt và thể tích xác định. Nó được sử dụng để tính toán các tính chất của hệ thống ở trạng thái cân bằng. Ví dụ, có thể sử dụng Ensemble vi chuẩn để tính toán entropy và nhiệt độ của một khối khí lý tưởng trong một hộp kín.

3.2. Sử Dụng Ensemble Chuẩn Tắc Cho Hệ Ở Nhiệt Độ Cố Định

Ensemble chuẩn tắc mô tả một hệ thống tiếp xúc với một bể nhiệt, và do đó có nhiệt độ xác định. Nó được sử dụng để tính toán các tính chất của hệ thống ở trạng thái cân bằng. Ví dụ, có thể sử dụng Ensemble chuẩn tắc để tính toán năng lượng tự do Helmholtz và nhiệt dung của một chất rắn ở nhiệt độ phòng.

3.3. Ensemble Đại Chuẩn Tắc và Hệ Có Thế Hóa Học Cố Định

Ensemble đại chuẩn tắc mô tả một hệ thống tiếp xúc với một bể nhiệt và một bể chứa hạt, và do đó có nhiệt độ và thế hóa học xác định. Nó được sử dụng để tính toán các tính chất của hệ thống ở trạng thái cân bằng. Ví dụ, có thể sử dụng Ensemble đại chuẩn tắc để tính toán số lượng hạt trung bình và phương sai của số hạt trong một hệ thống hấp phụ khí trên bề mặt chất rắn.

IV. Bí Quyết Tính Toán Hàm Phân Vùng trong Vật Lý Thống Kê

Hàm phân vùng là một đại lượng trung tâm trong vật lý thống kê. Nó chứa đựng tất cả các thông tin về các trạng thái có thể có của hệ thống và xác suất tương ứng của chúng. Việc tính toán hàm phân vùng thường là một thách thức lớn, đặc biệt đối với các hệ tương tác mạnh. Tuy nhiên, có nhiều phương pháp khác nhau có thể được sử dụng để tính toán hàm phân vùng, bao gồm phương pháp giải tích, phương pháp gần đúng, và phương pháp mô phỏng Monte Carlo. Việc tính toán hàm phân vùng cho phép chúng ta tính toán các đại lượng nhiệt động lực học và dự đoán hành vi của hệ thống.

4.1. Ý Nghĩa và Vai Trò của Hàm Phân Vùng Trong Vật Lý Thống Kê

Hàm phân vùng là một hàm toán học quan trọng mô tả trạng thái thống kê của một hệ thống vật lý ở trạng thái cân bằng nhiệt. Nó biểu thị tổng trọng số Boltzmann của tất cả các trạng thái vi mô có thể có của hệ thống, và từ đó, cho phép tính toán các đại lượng nhiệt động lực học vĩ mô như năng lượng, entropy, áp suất và nhiệt dung.

4.2. Các Phương Pháp Tính Toán Hàm Phân Vùng Hiệu Quả

Việc tính toán hàm phân vùng có thể là một nhiệm vụ khó khăn, đặc biệt đối với các hệ thống phức tạp. Tuy nhiên, có nhiều phương pháp khác nhau có thể được sử dụng, bao gồm phương pháp giải tích (ví dụ, đối với hệ khí lý tưởng), phương pháp gần đúng (ví dụ, lý thuyết trường trung bình), và phương pháp mô phỏng Monte Carlo.

4.3. Liên Hệ Giữa Hàm Phân Vùng và Các Đại Lượng Nhiệt Động Lực Học

Hàm phân vùng có mối liên hệ mật thiết với các đại lượng nhiệt động lực học. Từ hàm phân vùng, có thể tính toán năng lượng trung bình, entropy, năng lượng tự do Helmholtz, và các đại lượng nhiệt động lực học khác. Các đại lượng này cho phép chúng ta hiểu và dự đoán hành vi của hệ thống ở trạng thái cân bằng.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn của Vật Lý Thống Kê Trong Khoa Học

Vật lý thống kê có nhiều ứng dụng thực tiễn trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong vật chất ngưng tụ (Condensed Matter Physics), nó được sử dụng để nghiên cứu các tính chất của chất rắn, chất lỏng, và các trạng thái vật chất khác. Trong vật lý sinh học (Biological Physics), nó được sử dụng để nghiên cứu các hệ thống sinh học, chẳng hạn như protein, DNA, và tế bào. Trong vật lý xã hội (Social Physics), nó được sử dụng để nghiên cứu các hệ thống xã hội, chẳng hạn như mạng xã hội, thị trường tài chính, và giao thông đô thị. Ngoài ra, vật lý thống kê còn được sử dụng trong kinh tế học (Econophysics), khoa học vật liệu, và kỹ thuật.

5.1. Vật Lý Thống Kê Trong Nghiên Cứu Vật Chất Ngưng Tụ

Vật lý thống kê đóng vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu các tính chất của chất rắn, chất lỏng, và các trạng thái vật chất khác. Nó được sử dụng để mô tả các hiện tượng như chuyển pha, tính siêu dẫn, tính siêu lỏng, và các tính chất từ tính của vật liệu.

5.2. Ứng Dụng Vật Lý Thống Kê Trong Vật Lý Sinh Học

Vật lý thống kê được sử dụng để nghiên cứu các hệ thống sinh học phức tạp, chẳng hạn như protein, DNA, tế bào, và hệ thần kinh. Nó giúp chúng ta hiểu các quá trình sinh học như gấp protein, vận chuyển phân tử, tín hiệu tế bào, và các bệnh tật.

5.3. Vật Lý Thống Kê Trong Phân Tích Hệ Thống Xã Hội và Kinh Tế

Các phương pháp của vật lý thống kê ngày càng được sử dụng trong việc nghiên cứu các hệ thống xã hội và kinh tế. Nó giúp chúng ta hiểu các hiện tượng như lan truyền thông tin trên mạng xã hội, biến động thị trường tài chính, và giao thông đô thị. Lĩnh vực này thường được gọi là vật lý xã hộikinh tế học.

VI. Tương Lai của Vật Lý Thống Kê Hướng Nghiên Cứu Mới

Tương lai của vật lý thống kê rất hứa hẹn. Với sự phát triển của các phương pháp tính toán mới và sự gia tăng của lượng dữ liệu lớn, chúng ta có thể giải quyết các bài toán phức tạp hơn và hiểu sâu hơn về các hệ thống tự nhiên và nhân tạo. Các hướng nghiên cứu tiềm năng bao gồm việc phát triển các mô hình thống kê cho các hệ thống phức tạp, việc sử dụng vật lý thống kê để phân tích dữ liệu lớn, và việc áp dụng vật lý thống kê vào các lĩnh vực mới như trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu. Mô hình Isinglý thuyết Landau tiếp tục là những công cụ hữu ích trong việc nghiên cứu các hiện tượng phức tạp.

6.1. Phương Pháp Tính Toán Mới và Vai Trò của Dữ Liệu Lớn

Sự phát triển của các phương pháp tính toán mới như học máy và trí tuệ nhân tạo, cùng với sự gia tăng của lượng dữ liệu lớn, đang mở ra những cơ hội mới cho vật lý thống kê. Các phương pháp này có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình thống kê chính xác hơn, phân tích dữ liệu phức tạp, và khám phá các mối quan hệ ẩn trong dữ liệu.

6.2. Ứng Dụng Vật Lý Thống Kê Trong Trí Tuệ Nhân Tạo và Khoa Học Dữ Liệu

Vật lý thống kê có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển các thuật toán trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu. Các khái niệm như entropy, hàm phân vùng, và quá trình ngẫu nhiên có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình dự đoán, phân loại dữ liệu, và tối ưu hóa các hệ thống phức tạp.

6.3. Hướng Nghiên Cứu Vật Lý Thống Kê Phi Cân Bằng Trong Tương Lai

Một hướng nghiên cứu quan trọng trong tương lai là phát triển các phương pháp để mô tả và dự đoán hành vi của các hệ thống phi cân bằng. Các hệ thống này rất phổ biến trong tự nhiên và công nghệ, và việc hiểu rõ hành vi của chúng là rất quan trọng. Các phương pháp như lý thuyết động học, phương trình Boltzmann, và các phương pháp mô phỏng động học sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu các hệ thống phi cân bằng.

27/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

com METHODS OF STATISTICAL PHYSICS This graduate-level textbook on thermal physics covers classical thermodynamics, statistical mechanics, and their applications. It describes theoretical methods to calculate thermodynamic properties, such as the equation of state, specific heat, Helmholtz potential, magnetic susceptibility, and phase transitions of macroscopic systems. In addition to the more standard material covered, this book also describes more powerful techniques, which are not found elsewhere, to determine the correlation effects on which the thermodynamic properties are based. Particular emphasis is given to the cluster variation method, and a novel formulation is developed for its expression in terms of correlation functions.

Applications of this method to topics such as the three-dimensional Ising model, BCS superconductivity, the Heisenberg ferromagnet, the ground state energy of the Anderson model, antiferromagnetism within the Hubbard model, and propagation of short range order, are extensively discussed. Important identities relating different correlation functions of the Ising model are also derived. Although a basic knowledge of quantum mechanics is required, the mathe- matical formulation is accessible, and the correlation functions can be evaluated either numerically or analytically in the form of infinite series. Based on courses in statistical mechanics and condensed matter theory taught by the author in the United States and Japan, this book is entirely self-contained and all essential math- ematical details are included.

It will constitute an ideal companion text for graduate students studying courses on the theory of complex analysis, classical mechanics, classical electrodynamics, and quantum mechanics. Supplementary material is also available on the internet at http://uk.org/resources/0521580560/ T O M O Y A S U T A N A K A obtained his Doctor of Science degree in physics in 1953 from the Kyushu University, Fukuoka, Japan. Since then he has divided his time between the United States and Japan, and is currently Professor Emeritus of Physics and Astronomy at Ohio University (Athens, USA) and also at Chubu University (Kasugai, Japan). He is the author of over 70 research papers on the two-time Green’s function theory of the Heisenberg ferromagnet, exact linear identities of the Ising model correlation functions, the theory of super-ionic conduction, and the theory of metal hydrides.

Professor Tanaka has also worked extensively on developing the cluster variation method for calculating various many-body correlation functions.com METHODS OF STATISTICAL PHYSICS TOMOYASU TANAKA www.com    Cambridge, New York, Melbourne, Madrid, Cape Town, Singapore, São Paulo Cambridge University Press The Edinburgh Building, Cambridge  , United Kingdom Published in the United States of America by Cambridge University Press, New York www.org Information on this title: www.org/9780521580564 © Tomoyasu Tanaka 2002 This book is in copyright. Subject to statutory exception and to the provision of relevant collective licensing agreements, no reproduction of any part may take place without the written permission of Cambridge University Press. First published in print format 2002 - ---- eBook (NetLibrary) - --- eBook (NetLibrary) - ---- hardback - --- hardback - ---- paperback - --- paperback Cambridge University Press has no responsibility for the persistence or accuracy of s for external or third-party internet websites referred to in this book, and does not guarantee that any content on such websites is, or will remain, accurate or appropriate.com To the late Professor Akira Harasima www.com Contents Preface page xi Acknowledgements xv 1 The laws of thermodynamics 1 1.1 The thermodynamic system and processes 1 1.2 The zeroth law of thermodynamics 1 1.3 The thermal equation of state 2 1.4 The classical ideal gas 4 1.5 The quasistatic and reversible processes 7 1.6 The first law of thermodynamics 7 1.7 The heat capacity 8 1.8 The isothermal and adiabatic processes 10 1.10 The second law of thermodynamics 12 1.11 The Carnot cycle 14 1.12 The thermodynamic temperature 15 1.13 The Carnot cycle of an ideal gas 19 1.14 The Clausius inequality 22 1.16 General integrating factors 26 1.17 The integrating factor and cyclic processes 28 1.19 Employment of the second law of thermodynamics 31 1.20 The universal integrating factor 32 Exercises 34 2 Thermodynamic relations 38 2.2 Maxwell relations 41 vii www.com Contents Preface page xi Acknowledgements xv 1 The laws of thermodynamics 1 1.1 The thermodynamic system and processes 1 1.2 The zeroth law of thermodynamics 1 1.3 The thermal equation of state 2 1.4 The classical ideal gas 4 1.5 The quasistatic and reversible processes 7 1.6 The first law of thermodynamics 7 1.7 The heat capacity 8 1.8 The isothermal and adiabatic processes 10 1.10 The second law of thermodynamics 12 1.11 The Carnot cycle 14 1.12 The thermodynamic temperature 15 1.13 The Carnot cycle of an ideal gas 19 1.14 The Clausius inequality 22 1.16 General integrating factors 26 1.17 The integrating factor and cyclic processes 28 1.19 Employment of the second law of thermodynamics 31 1.20 The universal integrating factor 32 Exercises 34 2 Thermodynamic relations 38 2.2 Maxwell relations 41 vii www.com Contents ix 5.6 The four-site reduced density matrix 114 5.7 The probability distribution functions for the Ising model 121 Exercises 125 6 The cluster variation method 127 6.1 The variational principle 127 6.2 The cumulant expansion 128 6.3 The cluster variation method 130 6.4 The mean-field approximation 131 6.5 The Bethe approximation 134 6.6 Four-site approximation 137 6.7 Simplified cluster variation methods 141 6.8 Correlation function formulation 144 6.9 The point and pair approximations in the CFF 145 6.10 The tetrahedron approximation in the CFF 147 Exercises 152 7 Infinite-series representations of correlation functions 153 7.1 Singularity of the correlation functions 153 7.2 The classical values of the critical exponent 154 7.3 An infinite-series representation of the partition function 156 7.4 The method of Padé approximants 158 7.5 Infinite-series solutions of the cluster variation method 161 7.6 High temperature specific heat 165 7.7 High temperature susceptibility 167 7.8 Low temperature specific heat 169 7.9 Infinite series for other correlation functions 172 Exercises 173 8 The extended mean-field approximation 175 8.1 The Wentzel criterion 175 8.2 The BCS Hamiltonian 178 8.4 The ground state of the Anderson model 190 8.5 The Hubbard model 197 8.6 The first-order transition in cubic ice 203 Exercises 209 9 The exact Ising lattice identities 212 9.1 The basic generating equations 212 9.2 Linear identities for odd-number correlations 213 9.3 Star-triangle-type relationships 216 9.4 Exact solution on the triangular lattice 218 www.5 Identities for diamond and simple cubic lattices 221 9.6 Systematic naming of correlation functions on the lattice 221 Exercises 227 10 Propagation of short range order 230 10.1 The radial distribution function 230 10.2 Lattice structure of the superionic conductor αAgI 232 10.3 The mean-field approximation 234 10.4 The pair approximation 235 10.5 Higher order correlation functions 237 10.6 Oscillatory behavior of the radial distribution function 240 10.7 Summary 244 11 Phase transition of the two-dimensional Ising model 246 11.1 The high temperature series expansion of the partition function 246 11.2 The Pfaffian for the Ising partition function 248 11.3 Exact partition function 253 11.4 Critical exponents 259 Exercises 260 Appendix 1 The gamma function 261 Appendix 2 The critical exponent in the tetrahedron approximation 265 Appendix 3 Programming organization of the cluster variation method 269 Appendix 4 A unitary transformation applied to the Hubbard Hamiltonian 278 Appendix 5 Exact Ising identities on the diamond lattice 281 References 285 Bibliography 289 Index 291 www.com Preface This book may be used as a textbook for the first or second year graduate student who is studying concurrently such topics as theory of complex analysis, classical mechanics, classical electrodynamics, and quantum mechanics. In a textbook on statistical mechanics, it is common practice to deal with two im- portant areas of the subject: mathematical formulation of the distribution laws of sta- tistical mechanics, and demonstrations of the applicability of statistical mechanics.

The first area is more mathematical, and even philosophical, especially if we attempt to lay out the theoretical foundation of the approach to a thermodynamic equilibrium through a succession of irreversible processes. In this book, however, this area is treated rather routinely, just enough to make the book self-contained.† The second area covers the applications of statistical mechanics to many ther- modynamic systems of interest in physics. Historically, statistical mechanics was regarded as the only method of theoretical physics which is capable of analyzing the thermodynamic behaviors of dilute gases; this system has a disordered structure and statistical analysis was regarded almost as a necessity. Emphasis had been gradually shifted to the imperfect gases, to the gas–liquid condensation phenomenon, and then to the liquid state, the motivation being to be able to deal with correlation effects.

Theories concerning rubber elasticity and high polymer physics were natural extensions of the trend. Along a somewhat sep- arate track, starting with the free electron theory of metals, energy band theories of both metals and semiconductors, the Heisenberg–Ising theories of ferromagnetism, the Bloch–Bethe–Dyson theories of ferromagnetic spin waves, and eventually the Bardeen–Cooper–Schrieffer theory of super-conductivity, the so-called solid state physics, has made remarkable progress. Many new and powerful theories, such as † The reader is referred to the following books for extensive discussions of the subject: R. Tolman, The Principles of Statistical Mechanics, Oxford, 1938, and D.

ter Haar, Elements of Statistical Mechanics, Rinehart and Co., New York, 1956; and for a more careful derivation of the distribution laws, E. Schrödinger, Statistical Thermodynamics, Cambridge, 1952.com xii Preface the diagrammatic methods and the methods of the Green’s functions, have been de- veloped as applications of statistical mechanics. One of the most important themes of interest in present day applications of statistical mechanics would be to find the strong correlation effects among various modes of excitations. In this book the main emphasis will be placed on the various methods of ac- curately calculating the correlation effects, i., the thermodynamical average of a product of many dynamical operators, if possible to successively higher orders of accuracy.

Fortunately a highly developed method which is capable of accomplish- ing this goal is available. The method is called the cluster variation method and was invented by Ryoichi Kikuchi (1951) and substantially reformulated by Tohru Morita (1957), who has established an entirely rigorous statistical mechanics foun- dation upon which the method is based. The method has since been developed and expanded to include quantum mechanical systems, mainly by three groups; the Kikuchi group, the Morita group, and the group led by the present author, and more recently by many other individual investigators, of course. The method was a theme of special research in 1951; however, after a commemorative publication,† the method is now regarded as one of the more standardized and even rather effec- tive methods of actually calculating various many-body correlation functions, and hence it is thought of as textbook material of graduate level.

Chapter 6, entitled ‘The cluster variation method’, will constitute the centerpiece of the book in which the basic variational principle is stated and proved. An exact cu- mulant expansion is introduced which enables us to evaluate the Helmholtz potential at any degree of accuracy by increasing the number of cumulant functions retained in the variational Helmholtz potential. The mathematical formulation employed in this method is tractable and quite adaptable to numerical evaluation by computer once the cumulant expansion is truncated at some point.10 a four-site approximation and in Appendix 3 a tetrahedron-plus-octahedron approximation are presented in which up to six-body correlation functions are evaluated by the cluster variation method. The number of variational parameters in the calculation is only ten in this case, so that the numerical analysis by any computer is not very time consuming (Aggarwal and Tanaka, 1977).

In the advent of much faster computers in recent years, much higher approximations can be carried out with relative ease and a shorter cpu time. Chapter 7 deals with the infinite series representations of the correlation func- tions.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ