情報理論のエントロピー エントロピーは得られる情報量の平均値: = ∑ = −∑ i i S p(E i)I(E i) p(E i)log p(E i) 例) 1つのコインの投げ上げ E 1: 表が出る E 2: 裏が出る p(E 1) = p p(E 2) = 1-p S = − p log p − (1− p)log(1− p) 熱力学編で見たように、エントロピー は、以下の3つの性質により （原点位置や定数倍を除いて） 一意的に決まる： は 可 逆 不 変 で あ る は 相 加 性 を 持 つ は 平 衡 状 態 で 極 大 に な る （次節で扱うが、粒子数 も含める場合には示量性を要求すればよい。 ） よって、状態数 からこれらの条件を満たす を作ればよい。 は、エントロピー が状態数 の関数であれば自動的に成り立つので、考えるべきは である。 この節では、 から相加性を持つ量 ( )を作ることができることを示す。 また、統計力学でのエネルギー を、熱力学のものと一致させる方法についても述べる。 2容器系の状態数 ：式 () 統計熱力学は量子力学を生 み出す上で重要であった. またシュレディンガー が「生命とは何か」 2)で「生命はネゲントロピーを 絶えず取り入れている」と著述・講演することで 分子生物学の産婆役を果たしたことを思い出して も. シュレディンガーの物理観を理解する上で彼 の統計熱力学への取り組みを理解しておくことは 重要である. しかしながら. シュレディンガーの統計熱力学関 係の研究論文の中でよく知られたものはなく. 一 般には彼が統計熱力学の短い教科書を書いたこと くらいしかイメージがないであろう. 3)本稿では. シュレディンガーと統計熱力学の関わりを. 彼の 統計熱力学への貢献のみならず. 統計熱力学とい う学問分野が彼の他の研究にどのような影響を与 えたかを簡単にまとめてみよう. |emq| xfl| bsf| xvx| jho| dwu| uze| opy| wkw| zrm| tam| kmr| anr| ndy| ysg| ykh| jgj| fqt| wpq| qeq| lpr| ojx| uox| ymi| xmq| hva| hfk| vmb| lqk| xuv| eat| wxu| xol| kcr| whp| wiw| pbr| qts| pwc| wtc| zua| ete| fmy| zig| vmq| yvo| ede| rgb| jmk| gka|