吉布斯系综英文解释翻译、吉布斯系综的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 Gibbs ensemble; representative ensemble

分词翻译：

吉的英语翻译：

auspicious; dexter; lucky; propitious
【计】 giga

布的英语翻译：

cloth; fabric
【建】 cloth

斯的英语翻译：

this
【化】 geepound

系综的英语翻译：

【化】 ensemble

专业解析

吉布斯系综（Gibbs Ensemble）是统计力学中用于描述宏观系统热力学性质的数学模型框架，由美国物理学家约西亚·吉布斯（Josiah Willard Gibbs）于1902年提出。该理论通过概率分布函数刻画处于热力学平衡态的大量微观粒子系统的统计行为。

核心概念与分类

系综定义（Ensemble Definition）
系综指大量具有相同宏观条件（如温度、体积、粒子数）但处于不同微观状态的系统集合。吉布斯系综的核心公式为概率密度函数：

$$ rho(p, q) = frac{1}{Z} e^{-beta H(p, q)} $$

其中( Z )为配分函数，( H )为哈密顿量，( beta = 1/(k_B T) )，( k_B )为玻尔兹曼常数，( T )为温度。
主要类型
- 微正则系综（Microcanonical Ensemble）
  描述孤立系统（能量固定），适用于基础热力学分析。
- 正则系综（Canonical Ensemble）
  描述与热库交换能量的封闭系统（温度固定），广泛应用于相变研究。
- 巨正则系综（Grand Canonical Ensemble）
  描述与外界交换能量和粒子的开放系统（温度、化学势固定），用于处理气体和凝聚态体系。
- 等温等压系综（Isothermal-Isobaric Ensemble）
  用于恒定温度与压力条件下的材料性质模拟。

应用与意义

吉布斯系联奠定了统计力学的数学基础，其通过配分函数连接微观动力学与宏观可观测量的方法，成为现代凝聚态物理、化学和材料科学的核心工具。例如，在相变研究中，正则系综可推导临界温度；巨正则系综能解释超导体的Cooper对形成机制。

参考文献

黄克孙，《统计力学》，北京大学出版社（基础理论）
R.K. Pathria,《Statistical Mechanics》, Elsevier（系综分类与应用）
J.W. Gibbs, "Elementary Principles in Statistical Mechanics", Yale University Press（原始文献）

网络扩展解释

吉布斯系综（Gibbs ensemble）是统计物理学中的核心概念，由约西亚·吉布斯（Josiah Willard Gibbs）于1878年提出，用于描述宏观系统在特定热力学条件下的统计行为。以下是详细解释：

1.基本定义

吉布斯系综是一个理论上的概率分布集合，包含大量具有相同宏观条件（如温度、体积、粒子数等）但微观状态不同的系统。这些系统在相空间中表现为无数个相点，每个相点对应一种可能的微观状态（如粒子的位置和动量）。通过统计这些状态的概率分布，可以推导出系统的宏观热力学性质。

2.常见类型

吉布斯系综理论中常用的系综包括：

正则系综（NVT）：系统与外界交换能量但保持温度（T）、体积（V）、粒子数（N）恒定，对应热力学中的封闭系统。
微正则系综（NVE）：孤立系统，能量（E）、体积、粒子数均固定。
巨正则系综（μVT）：允许能量和粒子交换，适用于开放系统。

其中，正则系综因形式简洁且与实验条件（如恒温）高度契合，常被称为“吉布斯系综”。

3.核心思想

吉布斯通过引入系综，将时间演化问题转化为统计问题。例如，正则系综中系统的概率分布遵循玻尔兹曼因子 ( e^{-beta E} )（(beta = 1/(k_B T))），通过计算系综平均而非时间平均，可直接得到宏观量（如内能、熵）。

4.应用与意义

物理意义：系综理论将热力学宏观量与微观状态关联，验证了各态历经假说（即时间平均等于系综平均）。
实际应用：在分子动力学模拟中，正则系综（NVT）和等温等压系综（NPT）被广泛用于模拟材料性质、相变等。

5.与其他理论的对比

玻尔兹曼统计：仅适用于近独立粒子系统，而吉布斯系综理论适用于相互作用复杂的系统。
量子统计：吉布斯系综的经典框架为量子统计（如费米-狄拉克分布）奠定了基础。

如需进一步了解正则系综的数学形式或模拟方法，可参考相关文献或中的具体推导。