등온-이소바르 앙상블

Isothermal–isobaric ensemble

등온-이소바르 앙상블(일정온도와 상수압 앙상블)은 일정한 온도 T 상수압 를 적용하는 통계적인 기계적인 앙상블이다. p -enseemble이라고도 하며, 서 N{\의 입자 수를 상수로 유지하기도 한다.이 앙상블은 화학반응이 보통 일정한 압력조건에서 이루어지기 때문에 화학에서 중요한 역할을 한다.[1]NPT 앙상블은 압력에 대한 에너지 확장을 평가할 수 없는 모델 시스템 또는 1차 위상 전환에 가까운 시스템의 상태 방정식을 측정하는 데도 유용하다.[2]

키 속성 파생

The partition function for the -ensemble can be derived from statistical mechanics by beginning with a system of identical atoms described by a Hamiltonian of the form and contained within볼륨 = 시스템은 표준 앙상블의 파티션 함수에 의해 3차원으로 설명된다.

U

where , the thermal de Broglie wavelength ( and is the Boltzmann constant), and the factor (which accounts for in입자의 구별성) 두 가지 모두 준입자 한계에서 엔트로피의 정상화를 보장한다.[2] 함수가 되는 L i= 에 의해 정의된 새로운 좌표 세트를 채택하는 것이 편리하다.

d(-\U(\^{N

만일 이 시스템이 일정한 온도와 에서 의 욕조와 접촉하게 되면, - N N displaystyle 같이 이상적인 가스를 함유하고 있다 전체 시스템의 파티션 함수는 단순히 부품의 제품일 뿐이다.서브시스템의 Ition 함수:

U^{M-N}} .
시스템(V {\ V)은 일정한 온도의 훨씬 큰 욕조에 담가져 있으며, 입자 번호가 고정된 상태로 유지되도록 닫힌다.시스템은 자유롭게 이동할 수 있는 피스톤에 의해 욕조와 분리되어 볼륨이 변할 수 있다.

The integral over the coordinates is simply . In the limit that , while stays constant,연구 대상 시스템의 볼륨 변경은 전체 시스템의 압력 을(를) 변경하지 않는다.Taking allows for the approximation . For an ideal가스,( - )/ = 는 밀도와 압력 사이의 관계를 제공한다.이를 파티션 함수에 대한 위의 표현으로 대체하고, 인자 P 을(를) 곱한 다음(이 단계에 대한 정당성은 아래 참조), V 볼륨에 걸쳐 통합하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있다.

욕조의 파티션 함수는 단순히 a h= V M- N/[ (- N )!! (M- ) 이 용어를 전체 표현에서 분리하면 -enseble:

U

위의 (, , ) 정의를 사용하여 파티션 함수를 다음과 같이 다시 쓸 수 있다

,

표준 앙상블의 파티션 함수에 대한 가중 합으로 보다 일반적으로 쓰여질 수 있다.

수량 단순히 역 부피 단위로 일정하며, 적분을 차원이 없게 만드는 데 필요하다.이 경우 = P C 그러나 일반적으로 여러 값을 취할 수 있다그 선택의 모호성은 부피가 셀 수 있는 양이 아니기 때문에(예: 입자의 수와 달리), 위의 파생에서 수행된 최종 부피 통합에 대한 "자연적 미터법"이 없다는 사실에서 기인한다.[2]이 문제는 다양한 저자들에 의해 다방면으로 다루어져,[3][4] 같은 단위인 역 부피를 가진 C에 대한 값으로 이어졌다.입자의 수가 무한대로 가는 열역학적 한계에서 차이가 사라진다(, C 의 선택이 임의로 된다).[5]

p {\ -앙상블은 외부 온도 T (와) 시스템 J {\에 작용하는 외부 힘에 따라 정의되는 Gibbs 표준 앙상블의 특별한 경우로 볼 수 있다{\ 입자.The Hamiltonian of the system is then given by where is the system's Hamiltonian in the absence of external forces and are the conjugate variables of }. 시스템의 마이크로스테이트 은(는) 다음에 정의된 확률로 발생한다.

여기서 정규화 요인 이(가) 정의됨

.

이러한 분포를 일부 저자에 의해 일반화된 볼츠만 분포라고 한다.[7]

- enxemble은 J=- P = V 을(를) 취하면 표준화 요인이 된다

,

여기서 해밀턴ian은 입자 모멘트 a p 의 관점에서 작성되었으며, ri {\i이 합계는 마이크로스테이트 에 걸쳐 적분할 수 있다 후자의 적분 측정은 동일한 입자에 대한 위상 공간의 표준 측정값이다: N= !i = d d ._{i { {[6] over exp- 2/ ) 용어는 가우스 적분이며, 명시적으로 다음과 같이 평가할 수 있다.

이 결과를 , , T) 에 삽입하면 다음과 같은 익숙한 표현이 나온다.

[6]

이것은 N -enxemble의 파티션 함수에 거의 해당하지만, 볼륨 단위를 가지며, 이는 위의 볼륨에 대한 합계를 적분으로 하는 피할 수 없는 결과물이다.상수 을(를) 복원하면 , , ) 에 대한 적절한 결과가 나온다

앞선 분석으로 보아 이 앙상블의 특징적인 상태 기능은 기브스 자유 에너지라는 것이 분명하다.

이 열역학적 전위는 다음과 같은 방법으로 헬름홀츠 자유 에너지(표준 파티션 함수의 로그), F와 관련이 있다[1]

적용들

  • 연속 압력 시뮬레이션은 순수 시스템의 상태 방정식을 결정하는 데 유용하다. -ensemble을 사용한 몬테카를로 시뮬레이션은 특히 다른 앙상블보다 훨씬 적은 계산 시간으로 정확한 결과를 얻을 수 있는 약 1 atm의 압력에서 유체 상태의 방정식을 결정하는 데 유용하다.[2]
  • 영압 - 웸블 시뮬레이션은 혼합상 시스템에서 증기-액체 공존 곡선을 신속하게 추정할 수 있는 방법을 제공한다.[2]
  • -enseemblem Monte Carlo 시뮬레이션을 적용하여 다양한 유체 혼합물 모델의 과도한 특성[8] 및 상태 방정식을 연구하였다.
  • -ensemble은 분자역학 시뮬레이션에서도 유용하다. 예를 들어, 주변 조건에서의 물의 행동을 모델링하는 데에도 유용하다.[10]

참조

  1. ^ a b Dill, Ken A.; Bromberg, Sarina; Stigter, Dirk (2003). Molecular Driving Forces. New York: Garland Science.
  2. ^ a b c d e Frenkel, Daan.; Smit, Berend (2002). Understanding Molecular Simluation. New York: Academic Press.
  3. ^ Attard, Phil (1995). "On the density of volume states in the isobaric ensemble". Journal of Chemical Physics. 103 (24): 9884–9885. doi:10.1063/1.469956.
  4. ^ Koper, Ger J. M.; Reiss, Howard (1996). "Length Scale for the Constant Pressure Ensemble: Application to Small Systems and Relation to Einstein Fluctuation Theory". Journal of Physical Chemistry. 100 (1): 422–432. doi:10.1021/jp951819f.
  5. ^ Hill, Terrence (1987). Statistical Mechanics: Principles and Selected Applications. New York: Dover.
  6. ^ a b c Kardar, Mehran (2007). Statistical Physics of Particles. New York: Cambridge University Press.
  7. ^ Gao, Xiang; Gallicchio, Emilio; Roitberg, Adrian (2019). "The generalized Boltzmann distribution is the only distribution in which the Gibbs-Shannon entropy equals the thermodynamic entropy". The Journal of Chemical Physics. 151 (3): 034113. doi:10.1063/1.5111333.
  8. ^ McDonald, I. R. (1972). "-ensemble Monte Carlo calculations for binary liquid mixtures". Molecular Physics. 23 (1): 41–58. doi:10.1080/00268977200100031.
  9. ^ Wood, W. W. (1970). "-Ensemble Monte Carlo Calculations for the Hard Disk Fluid". Journal of Chemical Physics. 52 (2): 729–741. doi:10.1063/1.1673047.
  10. ^ Schmidt, Jochen; VandeVondele, Joost; Kuo, I. F. William; Sebastiani, Daniel; Siepmann, J. Ilja; Hutter, Jürg; Mundy, Christopher J. (2009). "Isobaric-Isothermal Molecular Dynamics Simulations Utilizing Density Functional Theory:An Assessment of the Structure and Density of Water at Near-Ambient Conditions". Journal of Physical Chemistry B. 113 (35): 11959–11964. doi:10.1021/jp901990u. OSTI 980890. PMID 19663399.