统计系综英文解释翻译、统计系综的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 representative ensemble; statistical assembly; statistical ensemble

【医】 statistics
【经】 numerical statement; statistics

【化】 ensemble

统计系综（Statistical Ensemble）是统计力学中的核心概念，指在相同宏观条件下大量独立、结构相同的系统集合。该理论由吉布斯（Josiah Willard Gibbs）于1902年提出，用于描述热力学系统的统计行为。以下为关键解析：

定义与分类
统计系综包含三种经典类型：
- 微正则系综：孤立系统，能量、粒子数恒定（适用于平衡态研究）
- 正则系综：与热库交换能量，温度恒定（常用相变分析）
- 巨正则系综：同时交换能量和粒子，化学势固定（开放系统建模）
数学表达
系综通过概率密度函数描述系统状态分布。例如正则系综的概率公式为：

$$ rho = frac{e^{-beta H}}{Z} $$

其中$beta=1/(k_B T)$，$Z$为配分函数，$H$为哈密顿量。
物理意义
系综将宏观热力学量（如熵、自由能）与微观状态统计关联，解释热力学第二定律的统计本质。美国物理学会指出，该方法为相变和临界现象研究提供了统一框架。
权威参考来源
进一步研究可查阅：
- 吉布斯《统计力学基本原理》（1902）
- 朗道《统计物理学》（1938）
- 现代教材如《Thermal Physics》by Kittel & Kroemer

统计系综是统计物理学中的核心概念，用于描述宏观系统的统计规律性。以下是综合多个来源的解释：

统计系综指在相同宏观条件下，大量结构、性质完全相同的独立系统的集合。这些系统可能处于不同的微观状态，但共享相同的宏观约束（如温度、体积、粒子数等）。

在经典统计中，系综通过相空间中的分布密度函数$rho(p,q,t)$描述，微观量$L(p,q)$的宏观观测值为： $$ bar{L} = iint rho(p,q,t) L(p,q) , dp dq $$ 量子统计中则通过混合态的概率分布计算。

系综理论将热力学宏观量与微观状态关联，解决了复杂系统的统计行为问题。例如，通过系综平均可推导出熵、自由能等热力学函数。

统计系综是一种理论工具，通过“虚拟复制”系统实现对宏观性质的统计预测，其本质是相空间中微观状态的集合。不同系综对应不同的宏观约束条件，是统计物理学的基石之一。