Cтраница 2
Нас будет интересовать эволюция этого распределения во времени, поскольку знание функции распределения в любой момент времени дает возможность определения всех величин, представляющих физический интерес. В основных чертах блок-схема реализации случайного процесса перехода системы из одного состояния в другое сводится к следующему. [16]
В первом случае мы имеем дело со связанными интегро-дифференциальными уравнениями, полученными в § 7.6. Отметим, что при рассмотрении явления, вызванного электронами, принадлежащими высокоэнергетическому хвосту функции распределения, знание функции распределения является необходимым. При втором подходе, основанном на уравнениях переноса, рассматривают поведение средней частицей. Обычно речь идет о полностью ионизованном двухкомпонеитном газе; в некоторых случаях, однако, влияние нейтральных частиц учитывается. [17]
Полидисперсность топлива - важный фактор, влияющий на распределение интенсивности тепловыделения и тепловые условия развития процесса горения отдельных частиц. Вышеприведенные методы учета полидисперсности основаны на использовании начальной функции распределения по размерам, эволюция же функции распределения не рассматривается вообще или учитывается в процессе расчетов. Знание функции распределения и ее эволюции позволяет правильно учесть полидисперсность рассматриваемых систем и устранить ряд трудностей, связанных с нелинейностями, возникающими при решении различных задач. [18]
В настоящее время наблюдается отход от модельных представлений и интенсивное развитие теорий жидкого состояния, которые можно назвать строгими, поскольку они не исходят из рассмотрения какой-либо упрощенной модели жидкости. Одной из таких функций является определенная выше функция g ( r) для пары частиц. Знание функций распределения позволяет строго, без каких-либо приближенных гипотез, решить задачу расчета термодинамических функций, а также оценить флуктуации в системе. Метод молекулярных функций распределения является общим методом теоретического исследования жидкостей и газов. Общность свойств жидкости и газа утверждается, однако, на иной основе, чем в старых теориях, рассматривавших эти системы как бесструктурные. Учет корреляций в распределении частиц ( ближней упорядоченности) составляет сущность метода. Основной проблемой в теории является нахождение бинарной коррелятивной функции распределения, поскольку именно с этой функцией связаны термодинамические параметры системы, в которой взаимодействия частиц попарно аддитивны. Строгое решение этой задачи включает, однако, огромные математические трудности. Чтобы упростить задачу, вводят определенные приближения скорее математического, чем физического характера; оценить физический смысл приближения нередко весьма затруднительно. В связи с этим уместно привести остроумное высказывание Эйринга: Можно сказать, что выбор между математическим и модельным подходами сводится к выбору времени, когда вводить приближения. Но, безусловно, строгие теории имеют принципиальные преимущества перед модельными. Кроме того, и информация, которую могут дать строгие теории о свойствах системы, значительно более полная. В решеточных теориях структура жидкости простулируется заранее, - при строгом подходе структурные характеристики выводятся теоретически, исходными являются только предположения о виде потенциала взаимодействия между молекулами. Расчеты с помощью строгих теорий выполнены в настоящее время для систем твердых шариков и жидкого аргона. В последнем случае результаты могли быть сопоставлены с опытом; согласие оказалось удовлетворительным. [19]
Рассмотрим задачу определения функций распределения вероятностей выходных сигналов модели БСТЗ. Ограничимся случаем, когда рабочая сцена представляет собой поверхность без дефектов фотометрического характера. Знание функций распределения поможет преодолеть изложенные выше трудности. [20]
Представление о существовании микрореакторов имеет важное значение для создания модели реакции между макромолекулами. Реальная ситуация, по-видимому, значительно сложнее и предполагает знание функции распределения степеней превращения по микрореакторам. Вид этой функции в интегральной форме содержит информацию о механизме каждой стадии реакции, а профиль зависимости 0 от рН, отвечающий семейству экспериментальных кривых для различных С0, является видом этой функции. [21]
В настоящее время наблюдается отход от модельных представлений и интенсивное развитие теорий жидкого состояния, которые можно назвать строгими, поскольку они не исходят из рассмотрения какой-либо упрощенной модели жидкости. Задача строгих теорий - вывести структурные и термодинамические свойства жидкости, исходя исключительно из потенциальной функции взаимодействия между молекулами ( как было показано в гл. При строгом подходе структурные характеристики жидкости и-ее ческие свойства связывают с так называемыми молекулярньи циями распределения ( функции распределения для групп Одной из таких функций является определенная выше функция g ( r) для пары частиц. Знание функций распределения позволяет строго, без каких-либо приближенных гипотез, решить задачу расчета термодинамических функций, а также оценить флуктуации в системе. Ме-молекулярных функций распределения является общим методом исследования жидкостей и газов. Общность свойств и газа утверждается, однако, на иной основе, чем в старых теориях, рассматривавших эти системы как бесструктурные. [22]
Некоторые процессы, например ионизация, имеют резкий энергетический порог; другие ( прилипание электрона к молекуле) наиболее вероятны при низких энергиях. Обычно эти процессы очень чувствительны к энергии, однако упругие соударения электронов низких энергий зависят от энергии не так сильно. Тем не менее эта зависимость существенна при вычислении суммарной величины эффекта ( см. гл. В этом случае необходимо знание функции распределения электронов по скоростям. [23]
Самой простой структурой обладают жидкости, состоящие из отдельных атомов ( одноатомных молекул), которые в этом случае рассматривают как жесткие сферы. Такая модель хорошо описывает, например, структуру жидкого аргона. Соотношения, полученные для жидкостей, состоящих из многоатомных несферических молекул, очень сложны, я выводы из них, касающиеся структуры этих жидкостей, носят скорее качественный или же полуколичественный характер. Эта функция определяет вероятность нахождения какой-либо молекулы вблизи данной молекулы в зависимости от расстояния до нее. R друг от друга в зависимости от расстояния R между ними. Знание функции распределения - это тот минимум информации, который необходим для получения картины строения жидкости. [24]