莱尼喜欢看河,尤其喜欢看漂浮物顺流而下。他猜想漂浮物如何穿过礁石,如何陷入漩涡。但是河流整体,水量,流切变,河的分流和汇聚,这是莱尼所看不到的。

相空间流体

在经典力学里,注视一个特别的初始条件,再随之在相空间走过特定轨迹,这是很自然的事情。但是还有一个更大的图像,突出强调轨迹的总集合。这个更大的图像可以直观显示所有可能的起点和所有可能的路径。不要再拿着铅笔点住相空间一点,然后沿着一条路径画线,而是做点更有雄心的事情。想象一下,你有无穷多支铅笔,用它们在相空间均匀地点点(均匀在这里的意思是在\(q,p\)空间点的密度处处相等)。把这些点看做假想的填充相空间的流体的组成粒子。

每个点都按照哈密顿方程运动:

\begin{equation} \begin{split} & \dot{q}_i=\frac{\partial H}{\partial p_i}\\ & \dot{p}_i=-\frac{\partial H}{\partial q_i} \end{split} \label{eq1} \end{equation}

这样,流体连绵不断地流过相空间。

谐振子是说明相空间流体的好例子。在第8讲,我们看到每个点做匀速圆周运动。(注意:我们谈的是相空间,不是坐标空间,在坐标空间,谐振子做的是一维往复运动。)整个流体做刚性运动,绕着相空间原点做匀速圆周运动。

现在我们回到一般情况。如果坐标数目是\(N\),则相空间就是\(2N\)维的。相空间流体以特定的方式流动。流动的特点之一是,每一点的能量值——\(H(q,p)\)的值——始终保持不变。能量相等的点组成一个平面,比如能量值为\(E\)的平面由以下方程描述:

\begin{equation}
H(q,p)=E
\label{eq2}
\end{equation}

对于每个\(E\),都有一个关于\(2N\)个相空间变量的方程,因此可以定义一个\(2N-1\)维的面。换言之,每个\(E\)都对应一个面,所有的\(E\)对应的面可填充整个相空间。你可把相空间看做按方程\eqref{eq2}定义的等能线图,如图1。如果相空间流体的一点位于某等能面上,这点就会一直呆在这个等能面上。这就是能量守恒。


图1 谐振子等能面

对于谐振子,相空间是二维的,能量面是圆,圆的方程为:

\begin{equation} \frac{\omega}{2}(q^2+p^2)=E \label{eq3} \end{equation}

对于一般的力学系统,能量面非常复杂,无法画出来,但是原理是一样的:能量面一层一层填充相空间,相空间流体流动过程中保持各点一直呆在初始时刻所在的能量面内。

简短回顾

我们暂停一下,回顾一下第1讲的内容。在第1讲,我们讨论过硬币、色子,还有运动定律最基本的思想。我们描述这些定律用的方法,是用箭头连着表示系统状态的点,表示系统演化的过程和方向。我们还解释过,有些定律是允许的,有些定律是禁止的,可允许的定律是可逆的。可允许的定律有什么特点?答案是每个点都有一个箭头指向自己,也有一个箭头从自己指向别的点。如果有一点,指向自己的箭头多于从自己指向外部的箭头,则相应的定律是不可逆的。同样地,从自己指向外部的箭头多于指向自己的箭头,相应的定律也是不可逆的。这两种情况都是禁止的。现在我们分析一下相空间流体流动的可逆性。

流和散度

我们考虑通常空间里流体流动的几个简单的例子。暂时先忘掉相空间,只考虑通常的三维空间(坐标轴分别为\(x,y,z\))的普通流体。流动可用速度场描述。空间每一点的速度矢量都标记出来,所有这些速度矢量就组成速度场\(\vec{v}(x,yz)\),如图2所示。


图2. 速度场

我们还可以用速度的分量描述速度场:\(v_x(x,y,z),v_y(x,y,z),v_z(x,y,z)\)。一点的速度也可能是依赖时间的,但是我们只考虑不依赖时间的情况,即只考虑定常流

我们还假设流体是不可压缩的,即一定量的流体总占据同样的体积,也即流体密度(单位体积内的分子数)是均匀的并且是保持不变的。考虑如下小立方体盒子:

\begin{equation*} \begin{split} & x_0\leq x\leq x_0+dx \\ & y_0\leq y\leq y_0+dy \\ & z_0\leq z\leq z_0+dz \end{split} \end{equation*}

不可压缩性意味着每个这么大盒子里的流体粒子数都是一定的,并且单位时间净流入盒子的流体也是0(流入流出的流体正好相等)。单位时间从面\(x=x_0\)流入盒子的分子数目,正比于穿过此面的流速 \(v_x(x_0)\)。

如果\(v_x(x_0)=v_x(x_0+dx)\),则从\(x=x_0\)处流入盒子的流体等于从\(x=x_0+dx\)处流出盒子的流体。但是,如果\(v_x\)随位置变化,流入流出的流体就不相等,从这两个面净流入盒子的流体分子数正比于

\begin{equation*} -\frac{\partial v_x}{\partial x}dxdydz \end{equation*}

同样的道理也适用于\(y_0\)和\(y_0+dy\),也适用于\(z_0\)和\(z_0+dz\)。把这三项都加起来,即净流入盒子的分子数为

\begin{equation*} -\left (\frac{\partial v_x}{\partial x}+\frac{\partial v_y}{\partial y}+\frac{\partial v_z}{\partial z}\right )dxdydz \end{equation*}

括号里面的各导数有一个专门的名字:矢量场\(\vec{v}(t)\)的散度,记为:

\begin{equation} \nabla \cdot \vec{v}=\left (\frac{\partial v_x}{\partial x}+\frac{\partial v_y}{\partial y}+\frac{\partial v_z}{\partial z}\right ) \label{eq4} \end{equation}

散度之名恰如其分,表示流体的分子外散而流,增大流体占据的体积。如果流体是不可压缩的,流体的体积不变,因此散度必须为0。

理解不可压缩性的一个方法是,认为流体的各分子,或是流体中的各点,都是不可压缩的,不能压缩进更小的体积,也不可以凭空消失或出现。发挥点想象力,你可以看出不卡压缩性与可逆性非常类似。在第1讲的各例子中,箭头也定义一种流。在某种意义上说,至少在可逆情况下,这种流也是不可压缩的。现在可以提出一个问题,相空间中的流动是不可压缩的吗?答案是,是的,如果系统满足哈密顿方程的话。有一个定理表述了这种不可压缩性,这个定理就是刘维尔定理。

刘维尔定理

我们再回到相空间中的流动,考虑相空间中每点流速的分量。相空间流体不是三维的,而是\(2N\)维的,坐标为\(q_i\)、\(p_i\)。因此速度场有\(2N\)个分量,\(N\)个\(q_i\),\(N\)个\(p_i\),分量记为\(v_{q_i}\)和\(v_{p_i}\)。

方程\eqref{eq4}所定义散度概念,很容易推广至任意维空间,相空间流体的散度为以下\(2N\)项的和:

\begin{equation} \nabla \cdot \vec{v}=\sum_i \left (\frac{\partial v_{q_i}}{\partial q_i}+\frac{\partial v_{p_i}}{\partial p_i}\right ) \label{eq5} \end{equation}

如果流体是不可压缩的,那么方程\eqref{eq5}比为0。要证明这一点,我们需要知道速度场的分量,即假想的相空间流体的组成粒子的速度。

相空间中任意一点的速度的分量为:

\begin{equation*} \begin{split} & v_{q_i}=\dot{q}_i\\ & v_{p_i}=\dot{p}_i \end{split} \end{equation*}

而且,\(\dot{q}\_i\) 和 \(\dot{p}\_i\)正是哈密顿方程中的量,根据方程\eqref{eq1},有

\begin{equation} \begin{split} & v_{q_i}=\frac{\partial H}{\partial p_i}\\ & v_{p_i}=-\frac{\partial H}{\partial q_i} \end{split} \label{eq6} \end{equation}

把方程\eqref{eq6}带入方程\eqref{eq5},得

\begin{equation} \nabla \cdot \vec{v}=\sum_i \left (\frac{\partial }{\partial q_i}\frac{\partial H}{\partial p_i}-\frac{\partial }{\partial p_i}\frac{\partial H}{\partial q_i}\right ) \label{eq7} \end{equation}

二阶导数,如\(\frac{\partial }{\partial p_i}\frac{\partial H}{\partial q_i}\),结果与求导顺序无关,因此方程\eqref{eq7}中括号中的两项正好抵消,因此有:

\begin{equation*} \nabla \cdot \vec{v}=0 \end{equation*}

因此,相空间中流体是不可压缩的,这在经典力学中被称为刘维尔定理,尽管与法国数学家约瑟夫·刘维尔几乎没什么关系。这个定理是美国物理学家吉布斯于1903年首先发表的,因此也称为吉布斯-刘维尔定理。

我们前面提到,流体不可压缩意味着每个小盒子的净流入量为0,这也是流体的不可压缩性的定义。这个定义还有个等价的表述。想象某个时刻一定体积的流体,这团流体可以为任何形状。追踪流体中每一点的运动,过一段时间后,这团流体就会呈现出其他形状,但是只要流体是不可压缩的,这团流体的体积就保持不变,在任意时刻的体积都与初始时刻的体积相同。因此刘维尔定理可重新表述为:任意一团相空间流体的体积都不随时间变化。

比如谐振子,相空间流体绕着原点做圆周运动,很明显任意一团相空间流体的体积保持不变,甚至它们连形状也不变。但是形状不变是谐振子的特殊性质。现在我们看另一个例子。考虑如下形式的哈密顿量:

\begin{equation*} H=pq \end{equation*}

你很可能没见过这个哈密顿量,但是这个哈密顿量完全可以存在的。我们先写出运动方程:

\begin{equation*} \begin{split} & \dot{q}=q\\ & \dot{p}=-p \end{split} \end{equation*}

解出这个微分方程组,可以看出\(q\)随时间指数增大,\(p\)以同样的速率随时间指数减小。换言之,流沿着\(p\)轴压缩,而沿着\(q\)轴膨胀,压缩的量与膨胀的量相同。每一团流体沿着\(q\)轴被拉伸,沿着\(p\)轴被挤压。很明显,流体团形状极端扭曲,但是相空间体积不变。

刘维尔定理是与第1讲中的可逆性最接近的类比。在量子力学里,刘维尔定理被代之以幺正性。

泊松括号

19世纪法国数学家思考力学的时候发明了这些极其漂亮的数学形式,他们在想些什么呢?(哈密顿例外,他是爱尔兰人)他们是如何得到作用量原理、拉格朗日方程、哈密顿量、刘维尔定理?他们是在解物理题吗?他们只是为了玩出漂亮的方程吗?还是只是为了设计新的物理原理?我认为这些因素都有一点,但在各个方面都取得了极大成功。但是这些极大的成功直到20世纪量子力学被发现之后才变得清晰。看起来好像数代人之前的数学家机具洞察力,他们发明了百年之后量子概念的等价概念。

还没完。还有一个力学形式理论,即泊松括号,以法国数学家泊松的名字命名,这好像也是个超越时代的理论。下面我们介绍泊松括号。考虑某个关于\(q_i\)和\(p_i\)的函数,这样的函数有动能、势能、角动量等等,当然还有其他各种我们可能感兴趣的物理量。我们先不指明具体函数,记为\(F(q,p)\)。

我们现在细致考察\(F(q,p)\)。首先,它是相空间中的位置的函数。但是如果我们追踪相空间中任何一点——体系的任何真实的轨迹——都对应一个函数值\(F\),即\(F\)的值随沿着轨迹而变。换言之,体系沿着某轨迹的运动使\(F\)称为时间的函数。我们现在计算\(F\)如何随着给定一点的运动而变,即计算\(F\)的时间导数:

\begin{equation*} \dot{F}=\sum_i \left ( \frac{\partial F}{\partial q_i}\dot{q}_i+\frac{\partial F}{\partial p_i}\dot{p}_i \right ) \end{equation*}

代入哈密顿方程,得:

\begin{equation} \dot{F}=\sum_i \left ( \frac{\partial F}{\partial q_i}\frac{\partial H}{\partial p_i}-\frac{\partial F}{\partial p_i}\frac{\partial H}{\partial q_i} \right ) \label{eq8} \end{equation}

我也不知道泊松如何发明了他的括号,我怀疑是方程\eqref{eq8}的右边他写烦了,决定用新的符号简化一下。拿出两个相空间的函数,\(G(q,p)\)和\(F(q,p)\)。先不管它们的物理意义,也不管是不是其中一个是否是哈密顿量。\(F\)和\(G\)的泊松括号定义为:

\begin{equation} \{F,G\}=\sum_i \left ( \frac{\partial F}{\partial q_i}\frac{\partial G}{\partial p_i}-\frac{\partial F}{\partial p_i}\frac{\partial G}{\partial q_i} \right ) \label{eq9} \end{equation}

泊松再写方程\eqref{eq8}就简洁了,可写为:

\begin{equation} \dot{F}=\{F,H\} \label{eq10} \end{equation}

方程\eqref{eq10}神奇之处在于它的涵意极其丰富。任何物理量的时间导数都可以写为该物理量与哈密顿量的泊松括号。甚至连哈密顿方程本身也包括在内。要看出这一点,令\(F\)为任何一个\(q\),由方程\eqref{eq10},有:

\begin{equation*} \dot{q}_k=\{q_k,H\} \end{equation*}

把上式中的泊松括号写开,其实只有一项,即\(q_k\)对自身的求导那一项。由于\(\frac{dq_k}{dq_k}=1\),于是泊松括号\(\{q_k,H\}\)恰好等于\(\frac{\partial H}{\partial p_k}\),这正是哈密顿方程组中的第一个方程。同理,哈密顿方程组的第二个方程等价于

\begin{equation*} \dot{p}_k=\{p_k,H\} \end{equation*}

注意到在这个形式理论中,哈密顿方程组的泊松括号形式的这两个方程是同号的,\(q\)和\(p\)分别对应的方程的符号差异隐藏在泊松括号的定义里。

法国人对优雅的迷恋回报丰厚。泊松括号成为量子力学里最基本的量:对易子。

转载于:https://www.cnblogs.com/joyfulphysics/p/4782709.html

理论物理极础9:相空间流体和吉布斯-刘维尔定理相关推荐

  1. 理论物理极础1. 经典物理的本性

    路边两个累坏的人,莱尼说:"乔治,给我讲讲物理吧".乔治用手捋着胡子,说:"好的,莱尼,我用最少的内容给你讲讲物理最核心的理论思想" 什么是经典物理 经典物理( ...

  2. 理论物理极础10:泊松括号,角动量和对称性

    莱尼问:"乔治,我们能用括号钓鱼吗?" 乔治笑答:"能,但只能钓理论鱼." 力学公理化形式 我们抽象出一套规则来玩泊松括号,而不是计算泊松括号.你可以检验一下这 ...

  3. 理论物理极础4:质点系

    一个暖洋洋的傍晚,莱尼和乔治懒洋洋地躺在草坪上,看着夜空漫天繁星. "乔治,给我说说星星吧,它们是质点吗?" "一定程度上是,莱尼." "它们为啥不动 ...

  4. 理论物理极础8:哈密顿力学和时间平移不变性

    酒吧的伙计边喝饮料边读报,这时莱尼和乔治进来了."酒保,你在读什么呢?" 伙计抬头看了下莱尼,说:"报上引用爱因斯坦的话:'精神错乱就是一遍又一遍地重复作同一件事,而期待 ...

  5. 理论物理极础7:对称性与守恒定律

    莱尼不会看地图.他不管面向哪条路,好像都冲着北方.他不明白,东西南北为什么不像上下那么容易搞清楚,他从来没搞错过上下. 导言 对称性和守恒定律的近代物理的主题之一.我们先给出一些简单系统的几个守恒定律 ...

  6. 诺特定理:物理世界中的守恒定律与对称性关系

    数学方程不仅实用,很多还非常优美.许多科学家承认,他们经常喜欢特定的公式,不仅仅是因为它们功能强大,还因为它们形式优雅.简洁及其中所蕴涵着诗一般的真理. 在这里,L表示拉格朗日量,它代表一个物理系统的 ...

  7. 绕流运动与附面层基本概念

    流体绕过不同几何形状固体边界的流动称为绕流运动. 绕流运动有三种基本形式:流体绕静止物体运动.物体在静止流体中运动.物体和流体作相对运动. 在绕流中,流体作用在物体上的力可以分为两个分量:一个是垂直于 ...

  8. 基于国产CH32V307单片机的图像混沌加密

    技术报告 基于国产CH32V307单片机的图像混沌加密 作者: 夏明 李佩冉 学校: 南京信息工程大学 时间: 2022年12月18日 目录 第一章 开发应用背景 1.1混沌图像加密.混沌系统简介 1 ...

  9. 越智能越幸福:荣耀手环3,专业的运动、生活小助手

    生活总是太过复杂,让人通常会感到满满的负荷感.所以一双跑鞋:一枚手环:一副耳机构成了很多人与这个世界短暂隔绝的必要减压方式.在慢跑的世界里,时间变得充满了节奏,我们所要做的仅仅是用脚步去跟随它,用呼吸 ...

最新文章

  1. 一文盘点2019年AI领域都发生了什么
  2. 纯js制作的弹球游戏
  3. mysql存储base64位用什么类型_【漫画】面试现场:为什么MySQL数据库要用B+树存储索引?...
  4. java定时器返回future_java 定时器线程池(ScheduledThreadPoolExecutor)的实现
  5. TypeScript入门(三)面向对象特性
  6. Java用JSONObject-lib来解析json串
  7. [BUUCTF-pwn]——picoctf_2018_shellcode
  8. linux下遍历目录树方法总结,linux下遍历目录树方法总结(下)
  9. 取模(mod)与取余(rem)的区别——Matlab学习笔记
  10. ASP.NET MVC传递Model到视图的多种方式之通用方式的使用
  11. fork( )函数(转载)
  12. 一本通1628X-factor Chain
  13. TIA博途软件中安装鼎实GSD文件的方法
  14. android mtklog,Mtklog结构及分析
  15. 坚果云 我的电脑图标_坚果云使用教程
  16. 分布式架构 网络传输优化
  17. 硬件电路设计入门奉献系列(一)
  18. 怎样大幅度地提升硬盘的速度
  19. SVN之enable-auto-props自动化属性
  20. 食用油有多少种,它们的区别是什么?

热门文章

  1. 区块链惊现山寨万融链 怎样判断一个区块链项目的真假
  2. 关于 行高lineheight的概念及与Vertical-align、内容框、基线等的关系
  3. 计算机是根据易经发明的,不懂历史和易经的人总是自欺欺人的说洋鬼子根据易经发明了计算机...
  4. 2011年11月CET4
  5. 日本java69_Java应用监控(10)-NMT堆外内存分析2
  6. Flask 重定向、错误和消息闪现
  7. oracle17502,[推荐]ORACLE SQL:经典查询练手第二篇(不懂装懂,永世饭桶!)
  8. ECDSA算法加解密验签
  9. nbsp; quot; amp;lt; gt; 等html字符转义
  10. STM32高级定时器死区时间的配置及计算