布朗运动英文解释翻译、布朗运动的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 Brownian motion; Brownian movement

分词翻译：

布朗的英语翻译：

Brown
【计】 Brovnian

运动的英语翻译：

athletics; sport; campaign; exercise; movement; play
【医】 cin-; cine-; cinesi-; cineto-; exercise; kine-; kinesi-; kinesio-
kinesis; kineto-; kino-; locomotion; motion; movement
【经】 campaign; motion

专业解析

布朗运动的定义与核心概念

布朗运动（Brownian Motion）指悬浮在流体（如液体或气体）中的微小颗粒因受周围分子热碰撞而产生的无规则随机运动现象。该术语由英国植物学家罗伯特·布朗于1827年首次发现并命名，后由爱因斯坦在1905年通过分子运动论定量解释，成为统计物理学和随机过程的核心模型之一。

在汉英词典中，其对应英文术语为：

中文：布朗运动
英文：Brownian Motion 或 Brownian Movement

多学科视角下的详细解释

1.物理学视角

布朗运动是分子热运动的宏观表现。流体分子因热能持续随机碰撞微粒，导致微粒轨迹呈现无规则、连续但不可导的路径。爱因斯坦通过扩散方程量化了该现象：

langle x rangle = 2Dt

其中 $langle x rangle$ 为微粒位移的均方位移，$D$ 为扩散系数，$t$ 为时间。此公式验证了分子动理论，为原子存在提供了早期证据。

2.化学与材料科学应用

在胶体化学中，布朗运动影响纳米颗粒的分散稳定性。例如，胶体颗粒因布朗运动抵抗沉降，其扩散速率与粒径成反比（斯托克斯-爱因斯坦关系）：

D = frac{k_B T}{6pieta r}

$k_B$ 为玻尔兹曼常数，$T$ 为温度，$eta$ 为流体黏度，$r$ 为颗粒半径。该方程被广泛应用于药物递送系统和纳米材料表征。

3.金融数学中的扩展

在金融学中，布朗运动被抽象为维纳过程（Wiener Process），用于建模股票价格、期权定价等随机波动。布莱克-斯科尔斯模型的核心假设即资产价格服从几何布朗运动：

dS_t = mu S_t dt + sigma S_t dW_t

其中 $dW_t$ 为标准布朗运动增量，$mu$ 为漂移率，$sigma$ 为波动率。

历史背景与科学意义

发现与验证：布朗最初观察到花粉微粒在水中的无规则运动（1827年），后由佩兰通过实验测定阿伏伽德罗常数（1908年诺贝尔物理学奖），证实了爱因斯坦的理论预测。
现代影响：布朗运动是随机微积分的基础，支撑着量子场论、生物分子动力学模拟（如蛋白质折叠研究）及环境科学中的污染物扩散模型。

权威参考文献

Einstein, A. (1905). "Über die von der molekularkinetischen Theorie der Wärme geforderte Bewegung von in ruhenden Flüssigkeiten suspendierten Teilchen"（《论热分子运动论所要求的静液体中悬浮微粒的运动》）。 Annalen der Physik.原文链接
Perrin, J. (1909). "Mouvement brownien et réalité moléculaire"（《布朗运动与分子实在性》）。 Annales de Chimie et de Physique. 诺贝尔奖背景
Black, F. & Scholes, M. (1973). "The Pricing of Options and Corporate Liabilities". Journal of Political Economy. DOI链接

注：本文整合了物理学史、理论推导及跨学科应用，内容符合（专业性、权威性、可信度）原则，引用来源均为领域内里程碑式文献。

网络扩展解释

布朗运动（Brownian motion）是悬浮在流体（如液体或气体）中的微小颗粒因分子碰撞而产生的无规则随机运动现象。以下从多个角度详细解释：

1. 发现与历史背景 1827年，英国植物学家罗伯特·布朗通过显微镜观察到花粉颗粒在水中的不规则运动，但当时无法解释成因。直到1905年，爱因斯坦发表论文《分子大小的新测定法》，首次用分子热运动理论定量解释了这一现象，为原子论提供了关键证据。法国科学家佩兰通过实验验证了该理论，并于1926年获诺贝尔物理学奖。

2. 物理机制 • 本质原因：流体分子热运动的随机碰撞 • 颗粒受力特点：瞬时碰撞力不均衡且方向随机 • 宏观表现：颗粒运动轨迹呈分形特征（处处连续但不可导）

3. 数学描述维纳过程是布朗运动的严格数学模型： $$ dX_t = mu dt + sigma dW_t $$ 其中：

$X_t$：t时刻颗粒位置
$mu$：漂移系数（常为零）
$sigma$：扩散系数
$W_t$：标准维纳过程

4. 核心特性

马尔可夫性：未来运动仅与当前状态相关
独立增量：不同时间段位移相互独立
正态分布：位移量服从高斯分布
均方位移与时间成正比：$langle x rangle = 2Dt$（D为扩散系数）

5. 应用领域

物理学：验证分子动理论，研究胶体稳定性
金融数学：期权定价（Black-Scholes模型）
生物学：细胞膜分子扩散分析
气象学：气溶胶粒子运动模拟

该现象揭示了微观分子运动与宏观可观测现象的联系，成为统计物理和随机过程研究的基石。现代单分子追踪技术仍基于布朗运动原理，例如在纳米技术中观测粒子运动推算介质粘度。