Fizikalna kemija II Uvod v statistično termodinamiko. V. Vlachy in B. Hribar Lee Šolsko leto:

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Fizikalna kemija II Uvod v statistično termodinamiko. V. Vlachy in B. Hribar Lee Šolsko leto:"

Transcript

1 Fizikalna kemija II Uvod v statistično termodinamiko V. Vlachy in B. Hribar Lee Šolsko leto: marec 2013

2 Predgovor k izdaji Nova, popravljena izdaja Zapiskov prinaša nekaj novih računskih vaj, predvsem pa slike, ki pomagajo pri razumevanju teksta. Trudila sva se tudi, da bi popravila tiskovne napake in druge nedoslednosti. Vsako kritiko bova vzela dobronamerno. Vojko Vlachy in Barbara Hribar Lee Ljubljana, marec 2013 i

3 Predgovor Priloženi zapiski so mišljeni kot pomoč pri predavanjih in niso namenjeni samostojnemu učenju. Tako predavanja kot zapiski temeljijo na dveh učbenikih in sicer H. L. Friedman, A course in statistical mechanics [1] in T.L. Hill, An introduction to statistical thermodynamics [2]. Ti dve knjigi sta tako kvalitetni, da bi ju bilo nespamentno zavreči in začeti pisati nekaj čisto novega. Seveda pa to velja le na splošno; vsebina teh zapiskov in obravnavani primeri so prirejeni naši predizobrazbi in predvsem našim potrebam. Komur sta dve knjigi premalo si lahko pogleda tudi druge primerne učbenike, na primer, J. Goodisman, Statistical mechanics for chemists (Wiley, 1997) in pa D.A. McQuarrie, Statistical thermodynamics (Harper&Row). Primerna je praktično vsaka knjiga s takšnim ali podobnim naslovom. Drugačen, ampak za vse, ki jih zanima uporaba te vede v biologiji in biofiziki zanimiv, pristop sta ubrala K.A. Dill in S. Bromberg v delu z naslovom Molecular driving forces (Garland Science, 2003). Na koncu se zahvaljujem vsem tistim, ki so me opozorili na tiskovne in druge napake; v prvi izdaji predvsem Ajasji Ljubetiču in asistentu Mihi Lukšiču. Po njihovi zaslugi je napak manj, za tiste preostale sem seveda kriv sam. Vojko Vlachy Ljubljana, oktober 2009 ii

4 Literatura [1] H.L. Friedman, A course in statistical mechanics (Prentice Hall, 1985). [2] T. L. Hill, An introduction to statistical thermodynamics, Addison Wesley, 1962). [3] D. Frenkel and B. Smit, Understanding Molecular Simulation, From Algorithms to Applications, Academic Press, (1996). [4] M. P. Allen and D. J. Tildesley, Computer Simulation of Liquids, Clarendon Press, Oxford, [5] M. Metropolis, N. Rosenbluth, A. W. Rosenbluth, A. H. Teller, E. Teller, J. Chem. Phys. 21 (1953) iii

5 Kazalo 1 Uvod Mikro in makro Statistična in običajna termodinamika Merjenje, časovna odvisnost in časovno povprečje Zakona statistične termodinamike N, V, T sistem Izpeljava zveze med verjetnostjo in energijo Termodinamika kanoničnega sistema Kolebanja energije Zakoni termodinamike Toplota, delo in entropija Energijska stanja, energijski nivoji Izrojenost Boltzmannova enačba Metoda največjega člena II. in III. zakon termodinamike Drugi sistemi Velekanonični (odprt) sistem Osnovne enačbe Povprečja in fluktuacije v odprtem sistemu Mešanice dveh komponent Mikrokanonični (izolirani) sistem iv

6 4.3 Izotermno izobarni (N, p, T ) sistem Osnovne zveze Fluktuacije v N, p, T sistemu Neodvisni podsistemi, ki jih je moč označiti Uvod Harmonski oscilator Einsteinov model Debyev model Sistem magnetnih dipolov Neodvisni podsistemi, ki jih ni moč označiti Kvantna statistika Idealni plin Enoatomni plin Dvoatomni plin Večatomni plin Kemijsko ravnotežje Mešanice plinov Izpeljava K(T ) za primer disociacije Disociacija dvoatomnega plina Tekmovanje med energijo in entropijo Kolebanja okoli ravnotežne sestave Adsorpcija Langmuirjeva izoterma Izoterma B.E.T Klasična statistična mehanika Uvod Konfiguracijski integral Konfiguracijska povprečja Parski potencial v

7 9 Računalniške simulacije Integracija Monte Carlo Metoda Monte Carlo Računanje povprečij Metropolisova metoda Algoritem Študij dinamike molekul Kako narediti sistem makroskopski? Dvodelčna (parska) porazdelitvena funkcija Delec vpliva na razmere okoli sebe Izpeljava dvodelčne porazdelitve Enačba stanja Stisljivostna enačba Termodinamična perturbacijska teorija V kapljevinah vlada dren Van der Waalsova enačba Nekatere koristne zveze 112 vi

8 Poglavje 1 Uvod Namen vede je na osnovi lastnosti atomov ali molekul, ki snov sestavljajo, ter njihovega medsebojnega delovanja (interakcij med njimi) pojasniti lastnosti snovi. Na ta način statistična termodinamika omogoča molekularno interpretacijo pojmov kot so notranja energija, entropija in drugi. 1.1 Mikro in makro Statistična in običajna termodinamika Termodinamika podaja zveze med posameznimi termodinamičnimi količinami; na primer, za razredčene pline je C p C v = R. Če en podatek izmerimo, lahko drugega iz te zveze izračunamo. Termodinamika pa ne pove kako izračunati enega ali drugega. Podobno velja za konstanto ravnotežja K(T ) ali, na primer, Henryjevo konstanto, pravzaprav za vse merljive količine. Nekatere moramo izmeriti, kar ni vedno preprosto niti poceni, da lahko druge izračunamo. Nasprotno pa statistična termodinamika vsaj načelno omogoča, da iz lastnosti atomov ali molekul, ki sestavljajo sistem, izračunamo merljive količine. Vzemimo reakcijo med plini: CO 2 (g) + H 2 (g) CO(g) + H 2 O(g) 1

9 Ali bi znali izračunati K(T ) za to reakcijo? Termodinamika uči, da moramo v ta namen izmeriti parcijalne tlake vseh komponent v ravnotežni mešanici. Zamudno delo in tudi ne prav poceni. Nasprotno pa lahko s pomočjo metod statistične termodinamike konstanto ravnotežja izračunamo le na osnovi poznavanja lastnosti atomov ali molekul. Katerih lastnosti? Poznati moramo, na primer, maso, vztrajnostni moment, vibracijske in/ali rotacijske nivoje ter podobne podatke. Priskrbita nam jih kvantna mehanika ali eksperiment. Podobno lahko izračunamo tudi C p in C V, ter druge merljive količine. Na ta način dobimo dragocen vpogled v to, katere individualne lastnosti atomov ali molekul (masa, vztrajnostni moment, itd) vplivajo na določeno termodinamsko količino Merjenje, časovna odvisnost in časovno povprečje Predmet obravnave (sistem) naj bo enoatomni plin z N (okoli N A ) atomov v volumnu V in pri temperaturi T. Merimo tlak, trenutna vrednost je p(t) kjer je p(t) = F (t)/s (1.1) F (t) = n d(mv n ) dt (1.2) Delci (1 n N) izmenjujejo gibalno količino mv n (t) s steno. Občutljiv merilnik bi pokazal, da tlak niha (koleba, fluktuira) okoli povprečne vrednosti < p j >. Pri merjenju torej določamo časovno povprečje tlaka, oziroma neke druge merljive količine; D(t), v splošnem. Časovno povprečje označimo z < D(t) > < D(t) >= 1 τ τ lim D(t)dt (1.3) τ 0 Pri tem se v sistemu ves čas nekaj dogaja; ena slika (trenutna razporeditev koordinat in hitrosti) ni enaka drugi. Rečemo tudi, da sistem prehaja iz enega mikroskopskega 2

10 stanja v drugega, vse pri stalnih spremenljivkah N, V in T. Stanja imajo lahko enako ali različno energijo. Termodinamično stanje sistema je v ravnotežju podano z minimalnim številom spremenljivk, v zaprtem sistemu so to N, V in T. Povezuje jih enačba stanja. Mikroskopsko stanje sistema pa se ves čas spreminja. Poglejmo v sistem : če ga želimo opisati moramo poznati lege {r n } vseh N delcev in njihove hitrosti {v n }. Skupno je to 3N + 3N = 6N koordinat. V splošnem je to premalo, zadostuje le za opis idealnega, oziroma razredčenega enoatomnega realnega plina. V nekemu trenutku se sistem nahaja v stanju j z energijo E j, ki ga določata niza {r n } in {v n } (indeks n teče po vseh delcih). To je trenutna vrednost notranje energije sistema E j. Od trenutka do trenutka se stanje sistema spreminja, spreminja pa se tudi energija sistema: ob času t je sistem v stanju j (E j ; D j ) ob času t pa v stanju k z energijo E k (D k ). Termodinamika pozna samo povprečja in ničesar ne ve o trenutnih vrednostih! Na primer: enačba stanja za razredčen plin pv = nrt, kjer je n = N/N A pozna en sam tlak, to je povprečni tlak p =< p(t) >! Zaradi interakcije (medsebojnega delovanja) z drugimi delci sistem prehaja iz enega stanja v drugega. Vsakemu mikroskopskemu stanju j pripada neka energija E j. Lestvica stanj (spekter) E 1, E 2,... E j odraža naravo določenega sistema in vsebuje vse lastnosti tega sistema. Energije stanj je načeloma moč izračunati s pomočjo kvantne mehanike ter, niso odvisne od temperature. Zato ta mikroskopska stanja imenujemo tudi kvantna stanja. Spekter energijskih stanj je diskreten, torej energije zavzemajo točno določene vrednosti, čeprav ga pogosto smemo obravnavati kot zveznega. Opišimo razredčen plin. Razporeditev delcev v krajevnem prostoru in v prostoru gibalne količine se spreminja od trenutka do trenutka. Če želimo izračunati časovno povprečje po enačbi 1.3 in primerjati rezultat z merjenjem, moramo poznati časovno odvisnost količine D(t)! Poznati moramo torej zaporedje stanj v življenju sistema. Postavimo si sledeče vprašanje: Ali je res potrebno slediti življenju sistema od trenutka do trenutka? Kaj pa če je izračun makroskopskih količin dovolj, da vemo koliko časa sistem preživi v različnih stanjih? Poglejmo ionski (+, ) par. Morda je za izračun srednjega koeficienta aktivnosti dovolj, da vemo koliko časa sta iona 3

11 preživela drug ob drugem oziroma, bolj splošno, kolikokrat se določeno stanje pojavi v življenju sistema. Vprašajmo se še drugače: ali je dovolj če poznamo verjetnosti za posamezna energijska stanja? možen. Če bo odgovor pritrdilen, bo izračun povprečij 1.2 Zakona statistične termodinamike 1. zakon: časovno povprečje je enako statističnemu (običajnemu ) povprečju ki ga izračunamo po enačbi < D(t) >=< D j >, (1.4) < D j >= j P j D j (1.5) P j je verjetnost, da je sistem v stanju j (z energijo E j ), kjer ima termodinamična spremenljivka, ki nas zanima, vrednost D j. 2. zakon: Kadar je E j = E k, velja P j = P k (1.6) Drugače povedano; če imata dve mikroskopski stanji enako energijo, sta tudi enako verjetni (imata enako pogostost pojavljanja). Prvi zakon (postulat) torej pravi, da sistem preživi enako časa v teh dveh stanjih. To pa tudi pomeni, da dajeta enak prispevek k termodinamskim količinam. To misel je moč koristno uporabiti za študij izoliranega sistema. Ker tak sistem ne izmenjuje ne toplote niti dela z okolico, je energija ena sama in stalna. To pomeni, da ima velika množica različnih mikroskopskih stanj eno samo vrednost energije. Temu rečemo izrojenost energijskega nivoja. Status teh dveh zakonov je prav tak kot je status zakonov termodinamike. Ne moremo ju dokazati, a prav tako lahko na osnovi dosedaj poznanih poskusov in teorije trdimo, da ne poznamo primera, ko bi bila prekršena. Prvi zakon statistične termodinamike je v literaturi znan tudi pod imenom ergodijska hipoteza. 4

12 Poglavje 2 N, V, T sistem 2.1 Izpeljava zveze med verjetnostjo in energijo Sistemu A so dostopna stanja 1,2,3,..., j z energijami E1 A, E2 A,..., Ej A ; sistemu B pa stanja 1,2, 3,..., k (E1 B, E2 B,..., Ek B ). Sistema sta daleč drug od drugega (torej medsebojno neodvisna) in potopljena v termostat s temperaturo T, ki predstavlja skupno okolico. Sistema sta zaprta, imata prostornino V ter število delcev N. Na makroskopskem nivoju sta ta dva sistema identična. V literaturi je takšen sistem poimenovan kanonični ansambel. Sistem izmenjuje energijo z okolico (sedaj jo malo dobi nato spet izgubi), v povprečju pa je le ta konstantna. Zanima nas, kakšna je zveza med energijo nekega stanja, E j (N, V ), in verjetnostjo za to stanje, P j? Veljata zvezi: in E AB (j, k) = E A (j) + E B (k) (2.1) P AB (j, k) = P A (j)p B (k) (2.2) Ker sta sistema neodvisna (ne vplivata drug na drugega), se energiji seštevata in verjetnosti množita! Ti dve enačbi popolnoma določata zvezo med energijo nekega stanja in verjetnostjo za to stanje! Da se pokazati, da ima funkcija naslednjo obliko [1] 5

13 ln P j = α βe j (N, V ) (2.3) Treba je le še določiti konstanti β in α in dobili bomo zvezo med energijo stanja in pogostostjo pojavljanja tega stanja (verjetnostjo P j ) v življenju sistema. Kasneje bomo videli, da je β (intenzivna spremenljivka) obratno sorazmerna temperaturi; β = (k B T ) 1 0, kjer je k B Boltzmannova konstanta. Medtem ko spekter energij E j (N, V ) ni odvisen od temperature pa je od temperature odvisna verjetnost za to stanje. Vsaka verjetnost je normirana P j = 1 j in iz tega pogoja lahko določimo α. Z upoštevanjem enačbe 2.3 v obliki dobimo verjetnost za stanje j: P j = e α βe j(n,v ) kjer je Q(N, V, T ) faktor, ki normira verjetnost. P j = e βe j(n,v ) Q(N, V, T ), (2.4) e βe j(n,v ) = Q(N, V, T ) (2.5) j Imenujemo ga vsota stanj ali tudi statistična vsota ( sum of states ali partition function v angleškem jeziku). Povprečja nato računamo v obliki (glej 1.5) < X j >= j X j P j (2.6) oziroma < X j >= j X j e βe j(n,v ) j e βe j(n,v ) (2.7) Za povprečno energijo tako zapišemo: < E j >= j E j e βe j(n,v ) j e βe j(n,v ) (2.8) 6

14 Tak način računanja povprečij je možen le za količine, ki so definirane za vsako kvantno stanje j. Imenujemo jih mehanične količine. To so energija (energija nekega stanja je E j ), tlak prispevek nekega energijskega stanja j k tlaku je odvod, p j = E j / V, (2.9) in še druge iz energije izpeljane količine. Povprečni tlak je torej: < p j >= j p j e βe j(n,v ) j e βe j(n,v ) (2.10) Ne velja pa to, na primer, za kemijski potencial ali entropijo, ki ju za posamično mikroskopsko (kvantno) stanje ne znamo definirati. Takšne (nemehanične) količine pa lahko izračunamo preko običajnih termodinamskih enačb: in A = E T S (2.11) da = pdv SdT + µdn (2.12) Koristna je tudi Gibbs Helmholtzova enačba v oblikah ali E = [ ] (A/T ) (1/T ) N,V (2.13) E = [ ] βa β N,V (2.14) Zaradi 1. zakona velja: p < p(t) > = < p j > oziroma splošno, X < X(t) > = < X j >. Zato oba načina računanja (enačbi 2.8 in 2.13) pripeljeta do enakega rezultata. Od tu naprej bomo zaradi enostavnosti zapisa < X j > (kjer je X j neka mehanična spremenljivka) nadomestili z okrajšavo < X >. 7

15 2.1.1 Termodinamika kanoničnega sistema Pri izpeljavi verjetnosti P j smo se izognili razpravi o fizikalnem pomenu konstant α α = ln Q(N, V, T ) in β v enačbi ln P j = α βe j (N, V ) Za koeficient β smo predpostavili, ne pa dokazali, da je enak (k B T ) 1. Statistično vsoto Q(N, V, T ) (en. 2.5) najprej pri stalnih N in V odvajajmo po β ter rezultat delimo s Q(N, V, T ). Tako dobimo 1 Q(N, V, T ) [ ] Q(N, V, T ) β N,V j E j e βe j(n,v ) = (2.15) j e βe j(n,v ) Z upoštevanjem izraza za povprečno energijo (desna stran gornje enačbe je enaka < E j >, glej en. 2.8) dobimo < E j >= [ ] ln Q(N, V, T ) β N,V (2.16) Enačbi 2.16 in 2.8 pripeljeta do enakega rezultata. Na ta način smo ugotovili (glej Gibbs Helmholtzovo enačbo, en. 2.14), da je βa = ln Q(N, V, T ) (2.17) To je osnovna enačba kanoničnega sistema. Če poznamo vsoto stanj Q(N, V, T ), lahko z njeno pomočjo izračunamo lastnosti sistema. S pomočjo enačbe za povprečni tlak (glej zvezo 2.10) se prepričamo, da je koeficient β res enak (k B T) 1 8

16 [ ] A p = V N,T (2.18) Ostale termodinamske količine dobimo iz enačbe Tako je, na primer, kemijski potencial µ enak βµ = [ ] ln Q(N, V, T ) N V,T (2.19) Entropijo lahko dobimo z odvajanjem Helmholtzove proste energije A po temperaturi (glej enačbo 2.12) ali pa kar neposredno iz zveze: A = E T S. Slednje je ponavadi enostavneje. Vaja 2.1: Kako se funkcija P j e βe j(n,v ) spreminja z E j (N, V ) pri različnih temperaturah? Nariši! P j T < 1 T < 2 T 3 T 2 T 1 T 3 E j Slika 2.1: Pri višjih temperaturah postane porazdelitev verjetnosti enakomernejša. 9

17 Vaja 2.2: Energijska stanja, ki so dostopna sistemu, so odvisna od narave sistema. Svinec (kovina) ima drugačno lestvico stanj kot dušik (plin). V splošnem so to prispevki k trenutni vrednosti notranje energije (kinetična energija, nihanje, vrtenje,...). Za preproste primere dobimo ta sistemu dostopna stanja iz rešitve Schrödingerjeve enačbe ali pa iz spektroskopskih podatkov. Vzemimo, da ima sistem samo dve stanji z energijo E 0 in +E 0. Verjetnost za energijsko stanje s pozitivno vrednostjo, +E 0, je: P + = e βe 0 /Q(N, V, T ), (2.20) kjer je Q(N, V, T ) = e βe 0 + e +βe 0 (2.21) in 1 P + = P. Rezultat kaže, da je pri vsaki končni temperaturi stanje z negativno energijo, E 0, bolj verjetno kot stanje z +E 0. Povprečno energijo zapišemo kot: < E j >= P + E 0 E 0 P = E 0 (P + P ) (2.22) Če gre β 0 (oziroma T ) gre P + P, obe stanji sta pri T = enako verjetni in povprečna energija ima vrednost nič. Nasprotno pa za β (oziroma T 0) dobimo, da je < E j > = E 0. Sistem zasede najnižji energijski nivo, saj gre tedaj P 1 (in P + 0). Tudi če ima statistična vsota več členov, v tem primeru jo izračunamo s pomočjo računalnika, je fizikalno sporočilo enako. Povprečje je odvisno od T, medtem, ko sistemu dostopna stanja E j niso! Slednja so (pri danih vrednostih N in V ) odvisna samo od narave sistema. Ta preprosti primer odraža tekmovanje med entropijo in energijo. Prva teži k čim višjim vrednostim in prevlada pri visokih temperaturah. Nasprotno pa energija želi zavzeti čim nižjo vrednost in prevlada pri nizkih T. Ravnotežje se pri zunanjih pogojih, ki jih določajo N, V in T, vzpostavi tedaj, ko je Helmholtzova prosta energija A(N, V, T ) minimalna. Vaja 2.3: Pokaži, da je za idealni plin 10

18 Q(N, V, T ) V N Vaja 2.4: Pokaži, da je α ekstenzivna količina. Kaj pomeni, da je α AB = α A + α B? Vaja 2.5: Sistem, ki sta mu dostopni kvantni stanji z energijama E + = +5, J in E = 5, J, je v toplotnem ravnovesju z okolico tako, da je P + = 0,20. Izračunaj temperaturo okolice. 2.2 Kolebanja energije Termodinamiko zanimajo samo povprečja, nas pa tudi, koliko neka količina niha (fluktuira) okoli povprečne vrednosti. Študij kolebanj je pomemben iz večih razlogov. V tem poglavju bomo spoznali: i) zakaj kolebanja v termodinamiki lahko kar zanemarimo in ii) da je velikost kolebanj v zvezi s stabilnostjo termodinamičnega sistema. iii) Nekatera pomembna eksperimentalna področja, na primer sipanje svetlobe se, da razumeti samo na tej osnovi, iv) študij kolebanj spremenljivk kot so energija, entalpija ali števila delcev pa nas pripelje do zvez, ki jih termodinamika ne pozna. w(e) σ E <E> E Slika 2.2: Verjetnostna porazdelitev za energijo ima obliko Gaussove porazdelitve s širino σ E. 11

19 Da lahko ocenimo kolebanja, moramo poznati standardno deviacijo, σ X, opazovane spremenljivke. Izračunamo jo po enačbi σ 2 X = j P j (X j < X >) 2 (2.23) oziroma σ 2 X =< (X j < X >) 2 >=< X 2 > < X > 2 (2.24) X sta lahko, na primer, energija ali tlak, torej spet vse količine, ki so definirane za posamezno kvantno stanje j. σ 2 X je lahko samo pozitivna. Standardno deviacijo energije izračunamo tako, da izraz < E j > j e βe j(n,v ) = j E j e βe j(n,v ) (2.25) odvajamo po β pri stalnih N in V ter delimo s Q(N, V, T ), podobno kot malo prej. Rezultat je: < E 2 j > < E j > 2 = [ ] < Ej > β N,V = C V k B T 2 (2.26) C V je toplotna kapaciteta pri stalnem volumnu. Kot vidimo, podaja C V širino verjetnostne porazdelitve za energijo, ki ima obliko Gaussove porazdelitve. Hitro se da pokazati, da je σ E < E j > = (< E 2 j > < E j > 2 ) < E j > 1 N (2.27) To pomeni, da so za običajni termodinamski sistem, ki ima okoli N A delcev, kolebanja okoli povprečne vrednosti zanemarljiva, saj je 12

20 σ E < E j > NA Drugače povedano, trenutna energija sistema z N N A delci je vedno zelo blizu povprečni vrednosti. To tudi razloži, zakaj pri običajnem merjenju fluktuacij, E < E j > ± σ E, sploh ne zaznamo. Izjema pa so razmere blizu kritičnih pogojev, ko so kolebanja okoli povprečnih vrednosti lahko zelo velika in na ta način nakazujejo prehod v novo fazo. Vaja 2.6: Pokaži, da je < (X j < X >) 2 > = < X 2 j > < X j > 2. Vaja 2.7: Izpelji izraz za kolebanja energije v sistemu z dvema stanjema, obravnavanem v Vaji 2.2. Nariši, kako se < E j >, A in C V spreminjajo s temperaturo. Razloži limiti C V, ko gre T 0, in ko gre proti. Kaj torej vpliva na toplotno kapaciteto (specifično toploto) snovi? Vaja 2.8: Razširi vajo 2.2 na več energijskih nivojev (z računalnikom gre to precej hitro), ki so med seboj razmaknjeni za 2E 0. Kako se, pri dani temperaturi, z naraščajočim številom nivojev spreminja C v? Vaja 2.9: Kateri od dveh plinov, Ar ali N 2 ima, pri sicer enakih pogojih, večjo C v in zakaj? 13

21 Poglavje 3 Zakoni termodinamike To poglavje prispeva k razumevanju pojmov kot so toplota, delo, energija in entropija. 3.1 Toplota, delo in entropija Diferencirajmo enačbo za povprečno energijo, < E j >= j E j P j, da dobimo izraz d < E j >= j E j dp j + j P j de j (3.1) oziroma d < E j >= j E j dp j j P j ( E j / V )dv (3.2) 1. zakon termodinamike pravi, da je Iz primerjave enačb 3.1 in 3.3 sledi: de = T ds pdv (3.3) T ds = j E j dp j, (3.4) 14

22 in pdv = j P j ( E j / V )dv. (3.5) Od tod lahko lepo vidimo razliko v dogajanju, kadar sistem prejme (ali odda) toploto (3.4) in prejme (opravi) delo (3.5). Če sistem izmenja z okolico toploto, se zaradi tega spremeni zasedenost energijskih nivojev, dp j. V primeru, ko izmenja delo pa se spremenijo vrednosti (višina) energijskih nivojev, de j. Energijski nivo E 3 E 2 Energijski nivo E 3 E 2 E 1 E 1 DELO Energijski nivo Energijski nivo E 3 E 3 E 2 E 2 E 1 E 1 TOPLOTA Slika 3.1: Dovedeno delo v sistemu spremeni položaj energijskih nivojev, medtem ko dovedena toplota spremeni njihovo zasedenost. Z upoštevanjem definicije verjetnosti v obliki in enačbe 3.4 dobimo βe j = ln P j ln Q(N, V, T ) βt ds = j [ ln P j + ln Q(N, V, T ) ] dp j 15

23 Ker je j P j = 1 in zato j dp j = 0 (če se verjetnost za eno izmed stanj poveča, se mora za druga zmanjšati), se enačba za spremembo entropije glasi: ds = k B d( j P j ln P j ), (3.6) V primeru, ko je zaseden en sam energijski nivo (T 0) in le ta ni izrojen (P 1 =1 za j=1; P j =0 za j > 1), je entropija enaka nič. Če na tak način določimo integracijsko konstanto, dobimo: S = k B P j ln P j (3.7) j Ta zveza nas upravičeno spominja na izraz za spremembo entropije, S m, pri mešanju idealnih plinov. Enačba 3.7 je seveda splošnejša. Iz nje je pri določenih poenostavitvah moč izpeljati S m = R j x j ln x j, kjer so x j molski deleži komponent v mešanici. Premisli, katere so te predpostavke! 3.2 Energijska stanja, energijski nivoji Izrojenost Statistično vsoto lahko štejemo po stanjih j Q(N, V, T ) = j e βe j ali po energijskih nivojih i (to je po vrednostih energije E i ) Q(N, V, T ) = i Ω(i)e βe(i) (3.8) Neki vrednosti energije E(i) lahko namreč pripada več, na primer, Ω(i) različnih stanj, kar imenujemo izrojenost. Seveda obe vsoti pripeljeta do enakega rezultata. 16

24 Pri štetju po nivojih smo enostavno zbrali skupaj vsa tista stanja Ω(i), ki imajo enako energijo E(i). V tem je vsa razlika. Lep primer je rešitev Schrödingerjeve enačbe za delec v potencialni jami (škatli). V tem primeru je energija E k,l,m (k 2 + l 2 + m 2 ), (3.9) kjer k, l in m zavzemajo vrednosti 1,2,3... itd. Za najnižji energijski nivo i = 1 so vsa tri kvantna števila enaka 1 in to stanje ni izrojeno, Ω(1) = 1. Za i = 2 eno izmed števil zavzame vrednost 2, medtem ko sta drugi dve enaki 1, kar nam da tri možnosti (tri stanja z enako energijo), od tod izrojenost Ω(2) = 3, itd. Tako kot statistično vsoto lahko štejemo po energijskih nivojih i, lahko računamo tudi povprečje spremenljivke X(i) v obliki: < X(i) >= i X(i)Ω(i)e βe(i) i Ω(i)e βe(i) (3.10) Seveda so tako izračunana povprečja enaka tistim izračunanim po enačbi 2.7, kjer teče vsota preko vseh možnih stanj j Boltzmannova enačba Poglejmo si razmere v izoliranem sistemu, ki ga opredeljujejo zunanje spremenljivke N, V in E. V tem primeru ima sistem eno samo energijo z vrednostjo E, ki ji pripada Ω(N, V, E) različnih mikroskopskih stanj. Ker imajo vsa stanja enako energijo, so tudi njihove verjetnosti med seboj enake. Vsako izmed možnih Ω stanj daje enak prispevek k termodinamskemu povprečju. Uporabimo enačbo 3.7 ob upoštevanju, da je P j = 1/Ω za vsa stanja j, ki so sistemu dostopna Ω 1 S = k B P j ln P j = k B Ω ln 1 Ω Tako izpeljemo znamenito Boltzmannovo enačbo j j=1 (3.11) S = k B ln Ω(N, V, E) (3.12) Pa še to. Verjetnost za neko energijsko stanje v N, V, T sistemu je dana z izrazom 17

25 P j = e βe j(n,v ) /Q(N, V, T ) Pri dovolj visokih temperaturah (T oziroma β 0) postane verjetnost za vsa stanja približno enaka. Izohorno izotermni (N, V, T ) sistem se tedaj vede kot da bi bil izoliran od okolice Metoda največjega člena Posamezni členi v statistični vsoti Q(N, V, T ) ne prispevajo enako k povprečju. Ker je širina verjetnostne porazdelitve za energijo, σ E, zelo majhna, k povprečju odločilno prispeva le majhno število členov, to je tisti z vrednostjo energije okoli < E j >. Njihov prispevek je sorazmeren N, medtem ko je prispevek ostalih le reda velikosti ln N. To pomeni, da smemo za računanje povprečja upoštevati le en sam člen v statistični vsoti, to je tisti, ki pripada energiji < E j >. Vsota stanj Q(N, V, T ) tedaj vsebuje en sam člen, to je Od tod sledi Ω(N, V, < E j >)e β<e j> [ ] ln Q(N, V, T ) = ln Ω(i)e βe(i) = ln Ω(N, V, < E j >) β < E j > (3.13) i in oziroma ln Q(N, V, T ) = ln Ω(N, V, < E j >) β < E j >= βa (3.14) ln Ω(N, V, < E j >) = βa + β < E j >= βt S (3.15) Tako smo na drug način izpeljali Boltzmannovo enačbo. Gornji rezultat pomeni, da sta sistema z N, V, E in N, V, T termodinamsko ekvivalentna. Drugače povedano, za termodinamiko je vseeno katerega od sistemov (N, V, T ali N, V, E) izberemo za 18

26 računanje lastnosti snovi. Rezultat bo enak, a pot do njega ni v obeh primerih enako težka. Metoda največjega člena je tudi preprost način, da določimo termodinamsko zvezo, ki pripada proučevanemu sistemu; to je levo stran enačbe, na primer, βa, kjer je na desni strani logaritem statistične vsote, na primer, ln Q(N, V, T ) II. in III. zakon termodinamike II. zakon termodinamike pravi, da se pri spontanih spremembah, ki potekajo v izoliranemu sistemu, entropija poveča in pri reverzibilnih spremembah ohrani torej je S N,V,E 0, ln(ω /Ω) N,V,E 0, kjer je Ω število sistemu dostopnih stanj po in Ω število stanj pred spremembo. Enačaj velja za reverzibilen in neenačaj za ireverzibilen proces. Pri spontanem procesu se število sistemu dostopnih stanj poveča, pri reverzibilnem (v ravnotežju) pa ohrani. Lahko tudi rečemo, da je spontan proces tak, pri katerem postanejo sistemu dostopna nova stanja. Tu se lahko spomnimo primerov iz prejšnjih predavanj, na primer, Joulovega poskusa. Da bi povečal število stanj, se plin sam od sebe širi po prostoru, ki mu je dostopen. Za izolirani sistem torej velja: ravnotežju pripada tista verjetnostna porazdelitev, za katero je entropija največja. Računi in meritve kažejo, da je sprememba entropije pri mnogih fizikalnih procesih reda velikosti R 8,3 J/(mol K). To pomeni, da je S = k B ln(ω /Ω) N,V,E nr = Nk B oziroma Nk B k B ln(ω /Ω) N,V,E in Ω /Ω e N 19

27 Za makroskopske sisteme (temu rečemo tudi termodinamska limita), ko je N N A, je očitno verjetnost za obraten proces, kjer je Ω /Ω < 1 in sprememba entropije negativna, zelo majhna (Vaja 3.2). III. zakon termodinamike uči, da za vsak izotermen proces, v katerem so udeležene čiste faze, velja: lim S = 0 (3.16) T 0 Stanj, ki so sistemu načeloma dostopna, a se pri opazovanem procesu ne vzbudijo, nam ni treba upoštevati, saj so vsebovana tako v začetnem kot v končnem stanju (označenem z ). Iz Boltzmannovega zakona sledi lim S/k B = lim ln(ω /Ω) N,V,E = ln(ω T 0 T 0 0/Ω 0 ) N,V,E (3.17) kjer sta Ω 0 in Ω 0 izrojenosti končnega in začetnega stanja pri absolutni ničli. Tako kvantna mehanika kot poskusi kažejo, da je v dosedaj znanih primerih osnovno stanje čiste snovi v kristalni obliki neizrojeno, kar pomeni, da je Ω 0 = Ω 0 = 1. To pa seveda pomeni, da je III. zakon zlahka izpolnjen. Slednji namreč zahteva le Ω 0 = Ω 0 (zveza 3.17), medtem ko je dejansko izpolnjeni pogoj Ω 0 = Ω 0 = 1 bistveno strožji. Vaja 3.1: Zapiši statistično vsoto za sistem, ki ima energijska nivoja E j : E 1 = E 0 in E 2 = + E 0 ter izrojenosti Ω 1 = 1 in Ω 2 = 3. Izračunaj povprečno energijo pri temperaturi T = 80 in 500 K, če je E 0 = 5, J. Ta sistem ima torej štiri stanja a samo dva energijska nivoja. Dokaži, da gre entropija tega sistema proti nič, če gre T 0. Kolikšna je entropija pri visokih temperaturah? Za izračun entropije uporabi enačbo A = E T S. Vaja 3.2: Pokaži, da je bojazen, da se bodo vse molekule zraka zbrale v eni polovici predavalnice in bodo tisti v napačnem delu prostora ostali brez, popolnoma neutemeljena. 20

28 Poglavje 4 Drugi sistemi 4.1 Velekanonični (odprt) sistem Takšen sistem lahko izmenjuje z okolico toploto in snov. Spremenljivke, ki jih predpisuje okolica, so kemijski potencial, µ, temperatura ter volumen. Kot tak je še zlasti primeren za študij adsorpcije Osnovne enačbe Trenutno stanje takšnega sistema je popolnoma podano z njegovo energijo in številom delcev. Sistemu A so dostopna stanja 1,2,3,..., j, sistemu B pa stanja 1,2,3,...,k. Število delcev se spreminja: v nekem trenutku ima sistem A število delcev N A, sistem B pa N B. Sistem A je torej definiran s kvantnim številom J(j, N A ), B pa s številom K(k, N B ). Sistema sta daleč drug od drugega (torej neodvisna) in potopljena v termostat s temperaturo T in kemijskim potencialom µ, ki v ravnotežju določata termodinamično stanje obeh sistemov. Zaradi enostavnosti predpostavimo, da imamo eno komponenten plin. Zveza med energijo nekega stanja E j številom delcev N in verjetnostjo za to stanje je: E AB (J, K) = E A (J) + E B (K) N AB = N A + N B 21

29 in P AB (J, K) = P A (J)P B (K) Ker sta sistema neodvisna (ne vplivata neposredno drug na drugega), te tri enačbe popolnoma določajo zvezo med P j (N) in energijo stanja j ter številom delcev N. P j (N) = e βe j(n,v )+βµn Ξ(µ, V, T ) kjer je Ξ(µ, V, T ) statistična vsota za odprt sistem (4.1) Ξ(µ, V, T ) = e βe j(n,v )+βµn (4.2) N j Ker je E j (N, V ) odvisna od števila delcev, moramo najprej šteti po energijskih stanjih in šele potem po N! Ξ(µ, V, T ) lahko zapišemo tudi takole: Ξ(µ, V, T ) = N Q(N, V, T )e βµn (4.3) Verjetnost, da je v sistemu N delcev ne glede na energijo, pa se glasi: P (N) = Q(N, V, T )eβµn Ξ(µ, V, T ) Povprečja in fluktuacije v odprtem sistemu Povprečja računamo v obliki < X J > = Σ J X J P J ; stanje je dano z J(j, N) in sicer lahko na tak način izračunamo število delcev < N >, < N >= Σ NNQ(N, V, T )e βµn Ξ(µ, V, T ), (4.4) energijo < E j > in izpeljane zveze, na primer tlak. Tako z odvajanjem vsote stanj na volumen (pri konstantnih µ in T ) dobimo in nato [ ] Ξ(µ, V, T ) = V T,µ N ( β E ) j j V e βe j(n,v )+βµn 22

30 [ ] ln Ξ(µ, V, T ) V T,µ = β < p j > (4.5) Tako ln Ξ(µ, V, T ) kot V sta ekstenzivni spremenljivki, sorazmerni številu molekul v sistemu, medtem ko sta spremenljivki, ki ju držimo pri odvajanju konstantni, intenzivni, torej neodvisni od velikosti sistema. Gornji izraz lahko zato poenostavimo. β < p j >= [ ] ln Ξ(µ, V, T ) V T,µ Osnovna enačba µ,v,t sistema se torej glasi: = V 1 ln Ξ(µ, V, T ) (4.6) zvezo β < p j > V = ln Ξ(µ, V, T ) (4.7) Iz nje lahko izračunamo ostale količine, pri čemer uporabimo termodinamično d(pv ) = pdv + SdT + Ndµ (4.8) Zanimivo je tudi primerjati izraz za tlak (en. 4.7) z enačbo stanja idealnega plina v obliki pv = Nk B T. S pomočjo enačb 4.8 in 4.7 lahko izračunamo entropijo in povprečno število delcev. Slednje se torej da izračunati na dva različna načina. Fluktuacije števila delcev µ,v, T sistema dobimo z odvajanjem zveze < N > Ξ(µ, V, T ) = N NQ(N, V, T )e βµn na produkt βµ, pri čemer držimo konstantno temperaturo in volumen sistema. Pri računu upoštevamo, da je < N > moč zapisati tudi kot < N >= [ ] ln Ξ(µ, V, T ) βµ in da je povprečje kvadrata < N 2 > definirano z enačbo V,T, (4.9) N < N 2 N 2 Q(N, V, T )e βµn >= Ξ(µ, V, T ) Po nekoliko daljšem računu dobimo (4.10) 23

31 σ 2 N =< N 2 > < N > 2 = [ ] < N > βµ oziroma, z upoštevanjem Gibbs Duhemove enačbe V,T (4.11) pri izotermnih pogojih, dt =0, končni rezultat: 0 = SdT V dp + Ndµ (4.12) < N 2 > < N > 2 < N > = χ T χ id T V gornji enačbi je χ T izotermna stisljivost sistema, ki ga proučujemo, in (4.13) χ id T = 1/ρk B T izotermna stisljivost idealnega plina. Podobno kot pri energiji je moč pokazati, da so za velike < N > daleč proč od faznega prehoda kolebanja majhna: σ N / < N > je reda velikosti 1/ < N >. Nasprotno pa se v bližini faznega prehoda kolebanja ojačajo in gredo lahko preko vseh meja. Količino < N 2 > < N > 2 < N > je moč dobiti pri merjenju sipanja svetlobe pod majhnimi koti in jo tedaj označimo s S(0). Iz študija fluktuacij torej zvemo: i) zakaj jih v termodinamiki lahko zanemarimo in upoštevamo le povprečne vrednosti, ii) da je izbira ansambla (pogojev pri katerih obravnavamo sistem) s stališča termodinamike poljubna, iii) nekatere pomembne pojave, na primer, sipanje je moč razumeti le na tej osnovi, iv) fluktuacije okoli povprečne vrednosti odražajo stabilnost proučevanega fizikalnega sistema. Vaja 4.1: Pokaži, da je za idealni plin Ξ(µ, V, T ) e N 24

32 4.1.3 Mešanice dveh komponent Obravnamo podoben sistem kot zgoraj, le da imamo mešanico molekul vrste a in b. Sistem je odprt in izmenjuje snov z okolico. Stanje okolice predpisujejo pogoji µ a, µ b, V in T, kjer sta µ a in µ b ustrezna kemijska potenciala. Podobna izpeljava kot za enokomponentni sistem bi nas pripeljala do zvez: oziroma Ξ(µ a, µ b, V, T ) = N a N b j e βe j(n a,n b,v )+βµ an a+βµ b N b (4.14) Ξ(µ a, µ b, V, T ) = Q(N a, N b, V, T )e βµana+βµ bn b (4.15) N a N b Tudi tu moramo najprej šteti po vseh energijskih stanjih in šele potem po N a in N b. Zakaj? Verjetnost, da ima odprt dvokomponentni sistem v nekem trenutku N a molekul vrste a in N b molekul vrste b ter je istočasno v energijskem stanju j z energijo E j (N a, N b, V ), se glasi: P (N a, N b, j) = Ξ(µ a, µ b, V, T ) 1 e βe j(n a,n b,v )+βµ an a+βµ b N b (4.16) V kolikor nas zanima le verjetnost, da je v sistemu N a in N b delcev ne glede na njegovo energijsko stanje, se ta izraz poenostavi (seštejemo vse možne energije) P (N a, N b ) = Ξ(µ a, µ b, V, T ) 1 Q(N a, N b, V, T )e βµana+βµ bn b (4.17) Povprečno število delcev lahko izračunamo po analognih enačbah kot za enokomponentni sistem (glej 4.4 in 4.9). < N a >= [ ] ln Ξ(µa, µ b, V, T ) βµ a T,V,µ b (4.18) Enačbo za < N b > dobim tako, da vse a je zamenjam z b ji. Osnovni termodinamski enačbi tega sistema sta βpv = ln Ξ(µ a, µ b, V, T ) (4.19) 25

33 d(pv ) = pdv + SdT + N a dµ a + N b dµ b (4.20) Na koncu zapišimo še izraz za kolebanja v sestavi tega dvokomponentnega (N a, N b ) sistema. Zanima nas izraz za < N a N b > < N a >< N b >. < N a N b > < N a >< N b >= Vaja 4.2: Izpelji enačbo [ ] < Na > βµ b T,V,µ a = [ ] < Nb > βµ a T,V,µ b (4.21) Vaja 4.3: Zapiši verjetnost, da ima odprt dvokomponentni sistem število delcev N a, ne glede na število delcev vrste b in energijo sistema. Vaja 4.4: Izpelji enačbo 4.21 in pojasni drugi enačaj v tej zvezi. Kaj lahko povemo o mešanici, za katero ta izraz zavzame vrednost nič? 4.2 Mikrokanonični (izolirani) sistem Mikrokanonični (izolirani, oziroma N, V, E) sistem je najenostavnejši možni sistem, saj so vsa mikroskopska stanja enako verjetna. Deloma smo ga obravnavali že v prejšnjih poglavjih. Tu bomo navedli še termodinamične enačbe, povezane s tem sistemom. Osnova je Boltzmannova enačba v obliki βt S = ln Ω(N, V, E) Termodinamična zveza, ki pripada izoliranemu sistemu, se glasi ds = de T + p T dv µ dn (4.22) T Iz gornjih dveh enačb lahko izračunamo tlak, kemijski potencial in temperaturo: β = 1 k B T = βp = [ ] ln Ω E [ ] ln Ω V E,N V,N (4.23) (4.24) 26

34 βµ = [ ] ln Ω N E,V (4.25) Gornji izrazi veljajo za enokomponentni sistem, a jih ni težko razširiti na več komponent. Zanimiva je predvsem enačba 4.23, ki pove (T > 0), da sta entropija in energija sorazmerni. Drugače povedano, če se energija manjša, se manjša tudi entropija. Razen v zelo preprostih primerih vsote stanj Ω ni moč preprosto izračunati, zato gornje enačbe niso prav zelo uporabne. Vaja 4.5: Uporabi metodo največjega člena in določi levo stran enačb. βt S = ln Ω(N, V, E)? = ln Q(N, V, T )? = ln Ξ(µ, V, T ) Vaja 4.6: Določi levo stran enačb; vsota po E označuje štetje po energijskih nivojih:? = ln V? = ln N Ω(N, V, E)e βe e βpv E Ω(N, V, E)e βµn e βpv V 4.3 Izotermno izobarni (N, p, T ) sistem Osnovne zveze Zaprt sistem, ki je pri stalnem tlaku in temperaturi (N, p, T sistem), lahko z okolico izmenjuje delo. Na enak način kot v prejšnjih primerih izpeljemo verjetnost, da ima sistem istočasno energijo E j in volumen V. Glasi se: 27

35 kjer je P j = e βe j(n,v ) βpv, (4.26) (N, p, T ) (N, p, T ) = e βe j βpv (4.27) V j Pri tem si zamislimo, da je volumen V diskretna spremenljivka, ki lahko zavzema vrednosti V 1, V 2,..., V i. Zanima nas tudi verjetnost, da ima sistem volumen V, ne glede na energijsko stanje, j. V tem primeru dobimo P (V ) = j e βe j(n,v ) βpv (N, p, T ) = Q(N, V, T )e βpv (N, p, T ) (4.28) Povprečja računamo v obliki < X J >= J X J P J, kjer je J(j, V ) odvisen od kvantnega stanja j (E j ) in trenutnega volumna V. To spet velja le za količine, ki so definirane za vsako kvantno stanje. V tem primeru so to entalpija (< H J >), H J = E j + pv volumen (V ) in iz njih izpeljane zveze. Ostale količine računamo s pomočjo Gibbsove proste entalpije, ki je takole povezana s statistično vsoto (N, p, T ) (glej Vajo 4.6): βg = ln (N, p, T ) (4.29) G = H T S (4.30) dg = V dp SdT + µdn (4.31) Tako lahko izračunamo volumen kot odvod Gibbsove proste entalpije po tlaku pri stalni temperaturi in številu delcev N. 28

36 V = [ ] G p N,T Podobno velja za entropijo in kemijski potencial: S = µ = [ ] G T N,p [ ] G N p,t Te enačbe popolnoma opišejo izotermno izobarni sistem. prej na nek način izračunati statistično vsoto (N, p, T ). (4.32) (4.33) (4.34) Seveda pa moramo Fluktuacije v N, p, T sistemu Določili bomo kolebanja entalpije in volumna. Najprej zapišimo izraz za povprečno vrednost entalpije < H J >= oziroma (primerjaj enačbo 2.16) V j(e j + pv )e βe j(n,v ) βpv (N, p, T ) (4.35) Z odvajanjem zveze < H J >= [ ] ln (N, p, T ) β N,p (4.36) < H J > (N, p, T ) = V po β pri stalnem p in N dobimo H j e βe j(n,v ) βpv j (4.37) σ 2 H =< H 2 J > < H J > 2 = [ ] < HJ > β N,p = k B T 2 C p (4.38) Enako kot v N, V, T (primerjaj enačbo 2.26) in µ,v,t sistemu, nas študij kolebanja okoli povprečne vrednosti tudi tu pripelje do nove koristne enačbe. Na podoben način lahko izračunamo tudi kolebanja v volumnu. Začnemo z definicijo povprečnega volumna 29

37 < V >= ki jo lahko zapišemo tudi kot V j V e βe j(n,v ) βpv, (4.39) (N, p, T ) Z odvajajanjem zveze < V >= [ ] ln (N, p, T ) βp N,T (4.40) < V > (N, p, T ) = V V Q(N, V, T )e βpv (4.41) dobimo [ ] < V > σv 2 =< V 2 > < V > 2 = k B T p N,T (4.42) Tudi ta zveza, podobno kot enačba 4.11, odraža izotermno stisljivost sistema; velja, da je σ N /N σ V /V. Če sistem ni blizu faznega prehoda, so kolebanja v volumnu, ki vsebuje makroskopsko število delcev, N N A, majhna, to je okoli 1/ N. Vaja 4.7: Izpelji izraz za (E < E j >)(p < p j >). Uporabi vsoto stanj za kanonični sistem, Q(N, V, T ). 30

38 Poglavje 5 Neodvisni podsistemi, ki jih je moč označiti Najenostavnejši problemi v statistični termodinamiki so takšni, kjer sistem sestavljajo med seboj neodvisni podsistemi. Takšen podsistem je lahko molekula, različne prostostne stopnje molekule (nihanje, rotacija, translacija), mesto na površini, kjer se adsorbirajo molekule ali atomi, itd. Vprašajmo se najprej, kaj sploh povzroči soodvisnost posameznih podsistemov; vzemimo, da so podsistemi molekule. Molekule niso neodvisne bodisi i) zaradi delovanja sil (interakcije) med njimi ali ii) zaradi kvantno mehanskih prepovedi, saj v nekaterih primerih dva identična delca ne smeta biti v istem kvantnem stanju. V naslednjih poglavjih bomo obravnavali sisteme, ki jih je moč na nek način označiti. 5.1 Uvod Vzemimo, da je Hamiltonian Ĥ celotnega sistema možno zapisati kot vsoto Hamiltonianov posameznih podsistemov Ĥi (to pomeni, da so križni členi Ĥ ij =0) Ĥ = Ĥ1 + Ĥ ĤN (5.1) Rešitev Schrödingerjeve enačbe za sistem N delcev ĤΨ = EΨ (5.2) 31

39 iščemo v obliki produkta Ψ = ψ 1 ψ 2 ψ 3 ψ N. Naj bo Ĥ i ψ i = ɛ i ψ i (5.3) rešitev Schrödingerjeve enačbe za podsistem i. Iz gornjih zvez sledi nam že znana ugotovitev, da je trenutna energija celotnega sistema E = ɛ 1 + ɛ ɛ N dana kot vsota prispevkov neodvisnih podsistemov. Enačba 5.3 je običajno odvisna le od majhnega števila koordinat in jo je v mnogih primerih moč enostavno izračunati. V nasprotju s tem pa bi bilo enačbo 5.2 treba rešiti za veliko večje število (za makroskopski sistem ) koordinat, kar je seveda nemogoče. Vsota stanj za celotni sistem (N podsistemov v volumnu V ), Q(N, V, T ), je v tem primeru podana kot produkt ustreznih vsot za posamezne podsisteme q i (V, T ). Q(N, V, T ) = q 1 q 2 q N = i q i (V, T ) (5.4) oziroma za N identičnih podsistemov Q(N, V, T ) = q(v, T ) N. (5.5) Vsota stanj takšnega neodvisnega in označljivega podsistema, q(v, T ), se glasi: q(v, T ) = j e βɛ j (5.6) in zajema vsa energijska stanja, ɛ j, dostopna posameznemu podsistemu. Posledica gornjih enačb za termodinamiko je, da je tudi prosta energija A additivna. Celotno prosto energijo sistema dobimo s seštevanjem prispevkov neodvisnih podsistemov: A = A 1 + A A N Na enak način lahko s seštevanjem dobimo tudi notranjo energijo in toplotno kapaciteto. Ne pozabimo, da smo pri tem predpostavili, da je posamezne podsisteme moč na nek način označiti. Na ta način se ne more zgoditi, da bi se dva delca znašla 32

40 v istem kvantnem stanju. To lahko naredimo le za nekatere preproste modele, na primer za model kristala, kjer označimo mesto nahajanja delca. Na koncu moramo povdariti, da neodvisnost ne pomeni odsotnost vsakršnih interakcij. Posamezni podsistemi (molekule) izmenjujejo gibalno količino; interakcija je dovolj močna, da se vzdržuje toplotno ravnovesje, a ne toliko, da bi en delec vplival na vedenje drugih. Izbranu delcu predstavljajo ostali delci, N 1, le okolico, ki mu predpisuje temperaturo. Tak primer je razredčeni plin: gostota ρ je majhna, temperatura pa dovolj visoka, da so prispevki medmolekulskih sil in kvantni efekti zanemarljivi. Vsak delec se giblje tako, kot da bi bil sam v prostoru. Trenutno notranjo energijo takšnega sistema (energijo nekega stanja celotnega sistema), E, bi zelo dobro opisali z vsoto prispevkov posameznih delcev h kinetični energiji kjer je E = ɛ 1 + ɛ ɛ N = 1 2 ɛ i = 1 2 m ivi 2, m i vi 2, i index i pa teče po vseh delcih sistema 1 i N. 5.2 Harmonski oscilator Primer neodvisnega podsistema je enodimenzionalno sinusno nihalo ali harmonski oscilator. V tem primeru se rešitev Schrödingerjeve enačbe glasi: ɛ j = hν ( j + 1 ) 2 ; j = 0, 1, 2,... (5.7) ɛ j so energijska stanja, dostopna takšnemu oscilatorju. Vsoto stanj za nihanje je sedaj moč enostavno izračunati. q v = e βɛ j (5.8) j=0 in q v = e hν/2k BT [1 + e βhν + e 2βhν +...] (5.9) 33

41 q v = e θ/2t 1 e θ/t (5.10) Kjer je θ v t.i. θ v = hν k B (5.11) karakteristična temperatura za nihanje in je odvisna od vrste snovi (od frekvence nihanja), ki jo proučujemo; za frekvenco ν = s 1 je θ v 300 K. Pri višjih temperaturah T θ v lahko enačbo 5.10 razvijemo v Taylorjevo vrsto (e ±x 1 ± x... ), in upoštevamo le prvi člen v razvoju. q v = T (5.12) θ v Rezultat, ki smo ga dobili, predstavlja klasično, to je visokotemperaturno limito. Pri zelo nizkih temperaturah, kjer velja T θ v, nihalo zasede osnovni (nevzbujeni nivo) z energijo ɛ j=0 = 1hν, 2 q v = e θv/2t (5.13) Tedaj ima vsota stanj en sam člen, rečemo tudi, da nihanje ni vzbujeno, saj ne daje prispevka k toplotni kapaciteti sistema. Vaja 5.1: Zapiši izraz za verjetnost, da harmonski oscilator ne bo nihal na osnovnem (j = 0) energijskem nivoju, P j>0. Namig: začni s P j=0. Poišči limiti, ko gre T 0 in proti neskončnosti. Vaja 5.2: Pokaži, da se verjetnost za poljubno stanje j, z energijo ɛ j, približuje P j θ T, če je T/θ 1. Vaja 5.3: Prepričaj se, da se verjetnost za osnovno stanje z energijo ɛ 0 = 1hν, 2 približuje P

42 če gre T 0. Uporabi zvezo 5.13, ki velja v tej limiti 5.3 Einsteinov model Znanje, ki smo ga pridobili do sedaj, lahko uporabimo za izračun termodinamičnih lastnosti trdnih snovi, kot so kristali in kovine. Preden začnemo, si poglejmo, kaj pravijo meritve. Že leta 1819 sta Dülong in Petit ugotovila, da toplotna kapaciteta večine kovin in kristalov pri sobni temperaturi znaša okoli 3R. So pa tudi izjeme pri katerih je vrednost C v precej nižja nikoli pa ni višja! Zanima nas, od kod rezultat C v 3R in zakaj izjeme. Poskusu tudi kažejo, da je C v = f(t/θ v ) in ni odvisna od T in Θ v posebej. Uspešna teorija mora pravilno napovedati vsaj ti dve dejstvi. φ(r) X A B C X X X X Slika 5.1: Primer enodimenzionalnega kristala: delec na mestu B zaradi sosedov A in C čuti potencial φ(r). Ponovimo najprej osnove sinusnega nihanja. Potencialno funkcijo φ(r), ki jo delec čuti zaradi prisotnosti sosedov razvijemo v Taylorjevo vrsto okoli r=0. [ ] φ φ(r) = φ(r = 0) + r + 1 [ 2 ] φ r 2 r (5.14) r r=0 2 r=0 Višje (anharmonske) člene zanemarimo saj drugače nihanje ni več sinusno. Od tod sledi φ(r) = φ(0) kr2 (5.15) 35

43 kjer je pri študiju prožne vzmeti k preprosto konstanta te vzmeti in φ(r = 0) φ(0). Sila, ki deluje na delec z maso m pa je enaka gradientu potenciala φ(r) in teži k mirovni legi: Ta sila da masi m pospešek ma. F = kr (5.16) Od tod je m 2 r + kr = 0 (5.17) t2 in 2 r t 2 + ω2 r = 0 (5.18) ν = 1 2 k 2π m (5.19) Kot vidimo je Θ v odvisen od frekvence ν, le ta pa od oblike funkcije φ(r) in mase delca. Kot bomo videli ta dva podatka določata toplotno kapaciteto snovi. Predpostavili bomo, da delci, ki sestavljajo kristal, nihajo okoli mirovnih leg v rešetki. Vsak delec niha v polju sil svojih sosedov, število slednjih je dano s strukturo kristala (tipom rešetke). Posledica tega je, da vsa nihala nihajo z enako in ves čas z eno samo frekvenco, ν, kar je osnovna poenostavitev tega modela. Zaradi enostavnosti tudi predpostavimo, da je nihanje enakovredno v vseh treh smereh. Edini prispevek k notranji energiji, ki ga tak kristal ima, je torej prispevek zaradi nihanja delcev v kristalni rešetki. Vzemimo, da je to nihanje sinusno, torej zanj veljajo enačbe, izpeljane v prejšnjem podpoglavju. Trdno snov si torej predstavljamo kot 3N (N je število enoatomskih delcev v kristalu) med seboj neodvisnih in identičnih enodimenzionalnih nihal. Za tak primer se vsota stanj zapiše kot Q(N/V, T ) = e Nφ(0)β/2 q v (T ) 3N (5.20) kjer je q v (T ) q v dana z enačbo 5.10, zaradi preglednosti, zapisano še enkrat 36

44 q v = e θv/2t 1 e θv/t. Prvi člen v 5.20 predstavlja vsoto stanj (en sam člen ima; φ(0) < 0) za zamišljeni sistem, kjer so vsi delci zamrznjeni v mirovnih legah. Helmholtzova prosta energija se za takšen primer zapiše: obliki: βa v = ln Q(N/V, T ) = 1 2 Nφ(0)β + 3N ln q v (5.21) Iz zvez 5.21 in 5.10 dobimo prispevek nihanja k Helmholtzovi prosti energiji v Gibbs Helmholtzova enačba A v = 1 2 Nφ(0) Nhν + 3Nk BT ln[1 e θv/t ] (5.22) E = [ ] A/T (1/T ) N,V nam omogoča izračun notranje energije sistema E v : E v = 1 2 Nφ(0) Nhν + 3Nhν 1 e θv/t 1 V primeru, ko se temperatura približuje absolutni ničli (T 0 ) velja (5.23) lim E v = 1 T 0 2 Nφ(0) + 3 Nhν (5.24) 2 Pri višjih temperaturah, kjer velja θ v /T 1, pa dobimo: zveze lim T E v = 1 2 Nφ(0) Nhν + 3Nk BT (5.25) Prispevek k toplotni kapaciteti, ki nastane zaradi notranje energije E v, sledi iz C v = [ ] Ev T N,V ( ) 2 θv e θv/t C v = 3Nk B T (e θv/t 1) 2 (5.26) 37

45 V primeru, ko je snov zelo mrzla, oziroma velja θ v /T 1, se toplotna kapaciteta spreminja po enačbi lim T 0 C v = 3Nk B ( ) 2 θv e θv/t (5.27) T C /Nk v B log (4,02 T/θ ) D Slika 5.2: Črta kaže temperaturno odvisnost toplotne kapaciteta za Einsteinov model kristala (θ D = 1,34 θ v ), točke pa ustrezno preračunane eksperimentalno izmerjene toplotne kapacitete za Al, Cu, Pb in diamant (G. N. Lewis, G. E. Gibson, J. Am. Chem. Soc. 39 (1917), ). V pogojih, kjer velja nasprotno, to je θ v /T 1, je nihanje popolnoma vzbujeno (glej enačbo 5.25) in toplotna kapaciteta ima takrat vrednost C v = 3Nk B. Za mol delcev to znaša ravno 3R. Pri večini kovin (za Pb 88 K, Hg 90 K) je θ v pod 100 K. To razloži veljavnost Dülong Petitovega pravila pri sobni temperaturi (T 300 K). V takšnih primerih je nihanje popolnoma vzbujeno in daje največji možni prispevek k toplotni kapaciteti. Prispevek nihanja torej ne more biti večji od 3R. Pri ogljiku (diamant) je θ v = 1860 K in v tem primeru je nihanje pri sobni temperaturi le delno vzbujeno. Posledica tega je, da je za diamant C v bistveno manjši od 3R. Na koncu se spomnimo, da je θ v = hν k B, 38

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci Linearna diferencialna enačba reda Diferencialna enačba v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci d f + p= se imenuje linearna diferencialna enačba V primeru ko je f 0 se zgornja

Διαβάστε περισσότερα

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2 Matematika 2 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 2. april 2014 Funkcijske vrste Spomnimo se, kaj je to številska vrsta. Dano imamo neko zaporedje realnih števil a 1, a 2, a

Διαβάστε περισσότερα

Tretja vaja iz matematike 1

Tretja vaja iz matematike 1 Tretja vaja iz matematike Andrej Perne Ljubljana, 00/07 kompleksna števila Polarni zapis kompleksnega števila z = x + iy): z = rcos ϕ + i sin ϕ) = re iϕ Opomba: Velja Eulerjeva formula: e iϕ = cos ϕ +

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 22. oktober 2013 Kdaj je zaporedje {a n } konvergentno, smo definirali s pomočjo limite zaporedja. Večkrat pa je dobro vedeti,

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 5. december 2013 Primer Odvajajmo funkcijo f(x) = x x. Diferencial funkcije Spomnimo se, da je funkcija f odvedljiva v točki

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 14. november 2013 Kvadratni koren polinoma Funkcijo oblike f(x) = p(x), kjer je p polinom, imenujemo kvadratni koren polinoma

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 21. november 2013 Hiperbolične funkcije Hiperbolični sinus sinhx = ex e x 2 20 10 3 2 1 1 2 3 10 20 hiperbolični kosinus coshx

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 10. december 2013 Izrek (Rolleov izrek) Naj bo f : [a,b] R odvedljiva funkcija in naj bo f(a) = f(b). Potem obstaja vsaj ena

Διαβάστε περισσότερα

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor, Maribor, 05. 02. 200. (a) Naj bo f : [0, 2] R odvedljiva funkcija z lastnostjo f() = f(2). Dokaži, da obstaja tak c (0, ), da je f (c) = 2f (2c). (b) Naj bo f(x) = 3x 3 4x 2 + 2x +. Poišči tak c (0, ),

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 15. oktober 2013 Oglejmo si, kako množimo dve kompleksni števili, dani v polarni obliki. Naj bo z 1 = r 1 (cosϕ 1 +isinϕ 1 )

Διαβάστε περισσότερα

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij):

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij): 4 vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 matrike Matrika dimenzije m n je pravokotna tabela m n števil, ki ima m vrstic in n stolpcev: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n

Διαβάστε περισσότερα

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST 1. * 2. *Galvanski člen z napetostjo 1,5 V požene naboj 40 As. Koliko električnega dela opravi? 3. ** Na uporniku je padec napetosti 25 V. Upornik prejme 750 J dela v 5 minutah.

Διαβάστε περισσότερα

Fazni diagram binarne tekočine

Fazni diagram binarne tekočine Fazni diagram binarne tekočine Žiga Kos 5. junij 203 Binarno tekočino predstavljajo delci A in B. Ti se med seboj lahko mešajo v različnih razmerjih. V nalogi želimo izračunati fazni diagram take tekočine,

Διαβάστε περισσότερα

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK 1 / 24 KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK Štefko Miklavič Univerza na Primorskem MARS, Avgust 2008 Phoenix 2 / 24 Phoenix 3 / 24 Phoenix 4 / 24 Črtna koda 5 / 24 Črtna koda - kontrolni bit 6 / 24

Διαβάστε περισσότερα

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE NEPARAMETRIČNI TESTI pregledovanje tabel hi-kvadrat test as. dr. Nino RODE Parametrični in neparametrični testi S pomočjo z-testa in t-testa preizkušamo domneve o parametrih na vzorcih izračunamo statistike,

Διαβάστε περισσότερα

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center Državni izpitni center *M40* Osnovna in višja raven MATEMATIKA SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Sobota, 4. junij 0 SPLOŠNA MATURA RIC 0 M-40-- IZPITNA POLA OSNOVNA IN VIŠJA RAVEN 0. Skupaj:

Διαβάστε περισσότερα

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba.

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba. 1. Osnovni pojmi Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba. Primer 1.1: Diferencialne enačbe so izrazi: y

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda Matematika 2 Diferencialne enačbe drugega reda (1) Reši homogene diferencialne enačbe drugega reda s konstantnimi koeficienti: (a) y 6y + 8y = 0, (b) y 2y + y = 0, (c) y + y = 0, (d) y + 2y + 2y = 0. Rešitev:

Διαβάστε περισσότερα

Splošno o interpolaciji

Splošno o interpolaciji Splošno o interpolaciji J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 1 / 18 O funkciji f poznamo ali hočemo uporabiti le posamezne podatke, na primer vrednosti r i = f (x i ) v danih točkah x i Izberemo

Διαβάστε περισσότερα

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK SKUPNE PORAZDELITVE SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK Kovaec vržemo trikrat. Z ozačimo število grbov ri rvem metu ( ali ), z Y a skuo število grbov (,, ali 3). Kako sta sremelivki i Y odvisi

Διαβάστε περισσότερα

Kotne in krožne funkcije

Kotne in krožne funkcije Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku Avtor: Rok Kralj, 4.a Gimnazija Vič, 009/10 β a c γ b α sin = a c cos= b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu nasprotne katete

Διαβάστε περισσότερα

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II Numerčno reševanje dferencaln enačb I Dferencalne enačbe al ssteme dferencaln enačb rešujemo numerčno z več razlogov:. Ne znamo j rešt analtčno.. Posamezn del dferencalne enačbe podan tabelarčno. 3. Podatke

Διαβάστε περισσότερα

Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare

Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare Univerza v Ljubljani Fakulteta za strojništvo Laboratorij za termoenergetiko Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare po modelu IAPWS IF-97 izračunano z XSteam Excel v2.6 Magnus Holmgren, xsteam.sourceforge.net

Διαβάστε περισσότερα

diferencialne enačbe - nadaljevanje

diferencialne enačbe - nadaljevanje 12. vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 diferencialne enačbe - nadaljevanje Ortogonalne trajektorije Dana je 1-parametrična družina krivulj F(x, y, C) = 0. Ortogonalne

Διαβάστε περισσότερα

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik Podobnost matrik Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Matjaž Željko FKKT Kemijsko inženirstvo 14 teden (Zadnja sprememba: 23 maj 213) Matrika A R n n je podobna matriki B R n n, če obstaja obrnljiva

Διαβάστε περισσότερα

Kvantni delec na potencialnem skoku

Kvantni delec na potencialnem skoku Kvantni delec na potencialnem skoku Delec, ki se giblje premo enakomerno, pride na mejo, kjer potencial naraste s potenciala 0 na potencial. Takšno potencialno funkcijo zapišemo kot 0, 0 0,0. Slika 1:

Διαβάστε περισσότερα

Osnove elektrotehnike uvod

Osnove elektrotehnike uvod Osnove elektrotehnike uvod Uvod V nadaljevanju navedena vprašanja so prevod testnih vprašanj, ki sem jih našel na omenjeni spletni strani. Vprašanja zajemajo temeljna znanja opredeljenega strokovnega področja.

Διαβάστε περισσότερα

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev KOM L: - Komnikacijska elektronika Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev. Določite izraz za kolektorski tok in napetost napajalnega vezja z enim virom in napetostnim delilnikom na vhod.

Διαβάστε περισσότερα

vezani ekstremi funkcij

vezani ekstremi funkcij 11. vaja iz Matematike 2 (UNI) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 ekstremi funkcij več spremenljivk nadaljevanje vezani ekstremi funkcij Dana je funkcija f(x, y). Zanimajo nas ekstremi nad

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 12. november 2013 Graf funkcije f : D R, D R, je množica Γ(f) = {(x,f(x)) : x D} R R, torej podmnožica ravnine R 2. Grafi funkcij,

Διαβάστε περισσότερα

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke Izjave in Booleove spremenljivke vsako izjavo obravnavamo kot spremenljivko če je izjava resnična (pravilna), ima ta spremenljivka vrednost 1, če je neresnična (nepravilna), pa vrednost 0 pravimo, da gre

Διαβάστε περισσότερα

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * FIZIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 10. junij 2016 SPLOŠNA MATURA

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * FIZIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 10. junij 2016 SPLOŠNA MATURA Državni izpitni center *M16141113* SPOMLADANSKI IZPITNI ROK FIZIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE Petek, 1. junij 16 SPLOŠNA MATURA RIC 16 M161-411-3 M161-411-3 3 IZPITNA POLA 1 Naloga Odgovor Naloga Odgovor

Διαβάστε περισσότερα

Energije in okolje 1. vaja. Entalpija pri kemijskih reakcijah

Energije in okolje 1. vaja. Entalpija pri kemijskih reakcijah Entalpija pri kemijskih reakcijah Pri obravnavi energijskih pretvorb pri kemijskih reakcijah uvedemo pojem entalpije, ki popisuje spreminjanje energije sistema pri konstantnem tlaku. Sistemu lahko povečamo

Διαβάστε περισσότερα

Reševanje sistema linearnih

Reševanje sistema linearnih Poglavje III Reševanje sistema linearnih enačb V tem kratkem poglavju bomo obravnavali zelo uporabno in zato pomembno temo linearne algebre eševanje sistemov linearnih enačb. Spoznali bomo Gaussovo (natančneje

Διαβάστε περισσότερα

Matematika vaja. Matematika FE, Ljubljana, Slovenija Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija

Matematika vaja. Matematika FE, Ljubljana, Slovenija Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija Matematika 1 3. vaja B. Jurčič Zlobec 1 1 Univerza v Ljubljani, Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija Matematika FE, Ljubljana, Slovenija 2011 Določi stekališča zaporedja a

Διαβάστε περισσότερα

1. Trikotniki hitrosti

1. Trikotniki hitrosti . Trikotniki hitrosti. Z radialno črpalko želimo črpati vodo pri pogojih okolice z nazivnim pretokom 0 m 3 /h. Notranji premer rotorja je 4 cm, zunanji premer 8 cm, širina rotorja pa je,5 cm. Frekvenca

Διαβάστε περισσότερα

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013 Numerične metode, sistemi linearnih enačb B. Jurčič Zlobec Numerične metode FE, 2. december 2013 1 Vsebina 1 z n neznankami. a i1 x 1 + a i2 x 2 + + a in = b i i = 1,..., n V matrični obliki zapišemo:

Διαβάστε περισσότερα

8. Diskretni LTI sistemi

8. Diskretni LTI sistemi 8. Diskreti LI sistemi. Naloga Določite odziv diskretega LI sistema s podaim odzivom a eoti impulz, a podai vhodi sigal. h[] x[] - - 5 6 7 - - 5 6 7 LI sistem se a vsak eoti impulz δ[] a vhodu odzove z

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu.

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu. Kontrolne karte KONTROLNE KARTE Kontrolne karte uporablamo za sprotno spremlane kakovosti izdelka, ki ga izdeluemo v proizvodnem procesu. Izvaamo stalno vzorčene izdelkov, npr. vsako uro, vsake 4 ure.

Διαβάστε περισσότερα

Analiza 2 Rešitve 14. sklopa nalog

Analiza 2 Rešitve 14. sklopa nalog Analiza Rešitve 1 sklopa nalog Navadne diferencialne enačbe višjih redov in sistemi diferencialnih enačb (1) Reši homogene diferencialne enačbe drugega reda s konstantnimi koeficienti: (a) 6 + 8 0, (b)

Διαβάστε περισσότερα

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1 Funkcije več realnih spremenljivk Osnovne definicije Limita in zveznost funkcije več spremenljivk Parcialni odvodi funkcije več spremenljivk Gradient in odvod funkcije več spremenljivk v dani smeri Parcialni

Διαβάστε περισσότερα

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja ZNAČILNOSTI FUNKCIJ ZNAČILNOSTI FUNKCIJE, KI SO RAZVIDNE IZ GRAFA. Deinicijsko območje, zaloga vrednosti. Naraščanje in padanje, ekstremi 3. Ukrivljenost 4. Trend na robu deinicijskega območja 5. Periodičnost

Διαβάστε περισσότερα

Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE)

Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE) Matematične metode v fiziki II 2013/14 Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE Diferencialne enačbe v fiziki Večina osnovnih enačb v fiziki je zapisana v obliki diferencialne enačbe. Za primer

Διαβάστε περισσότερα

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa Bor Plestenjak NLA 25. maj 2010 Bor Plestenjak (NLA) 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 25. maj 2010 1 / 12 Enostranska Jacobijeva

Διαβάστε περισσότερα

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d) Integralni račun Nedoločeni integral in integracijske metrode. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: d 3 +3+ 2 d, (f) (g) (h) (i) (j) (k) (l) + 3 4d, 3 +e +3d, 2 +4+4 d, 3 2 2 + 4 d, d, 6 2 +4 d, 2

Διαβάστε περισσότερα

Osnove matematične analize 2016/17

Osnove matematične analize 2016/17 Osnove matematične analize 216/17 Neža Mramor Kosta Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Kaj je funkcija? Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 6. november 200 Poglavje 2 Zaporedja in številske vrste 2. Zaporedja 2.. Uvod Definicija 2... Zaporedje (a n ) = a, a 2,..., a n,... je predpis,

Διαβάστε περισσότερα

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov Analiza signalov prof. France Mihelič Vpliv postopka daljšanja periode na spekter periodičnega signala Opazujmo družino sodih periodičnih pravokotnih impulzov

Διαβάστε περισσότερα

13. poglavje: Energija

13. poglavje: Energija 13. poglavje: Energija 1. (Naloga 3) Koliko kilovatna je peč za hišno centralno kurjavo, ki daje 126 MJ toplote na uro? Podatki: Q = 126 MJ, t = 3600 s; P =? Če peč z močjo P enakomerno oddaja toploto,

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU I FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Jadranska cesta 19 1000 Ljubljan Ljubljana, 25. marec 2011 MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU KOMUNICIRANJE V MATEMATIKI Darja Celcer II KAZALO: 1 VSTAVLJANJE MATEMATIČNIH

Διαβάστε περισσότερα

0,00275 cm3 = = 0,35 cm = 3,5 mm.

0,00275 cm3 = = 0,35 cm = 3,5 mm. 1. Za koliko se bo dvignil alkohol v cevki termometra s premerom 1 mm, če se segreje za 5 stopinj? Prostorninski temperaturni razteznostni koeficient alkohola je 11 10 4 K 1. Volumen alkohola v termometru

Διαβάστε περισσότερα

1.3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk

1.3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk .3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk Naj bosta X in Y neodvisni Bernoullijevo porazdeljeni spremenljivki, B(p). Kako je porazdeljena njuna vsota? Označimo Z = X + Y. Verjetnost, da je P (Z = z) za

Διαβάστε περισσότερα

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA Polona Oblak Ljubljana, 04 CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 5(075.8)(0.034.) OBLAK,

Διαβάστε περισσότερα

Najprej zapišemo 2. Newtonov zakon za cel sistem v vektorski obliki:

Najprej zapišemo 2. Newtonov zakon za cel sistem v vektorski obliki: NALOGA: Po cesi vozi ovornjak z hirosjo 8 km/h. Tovornjak je dolg 8 m, širok 2 m in visok 4 m in ima maso 4 on. S srani začne pihai veer z hirosjo 5 km/h. Ob nekem času voznik zaspi in ne upravlja več

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije več spremenljivk

Funkcije več spremenljivk DODATEK C Funkcije več spremenljivk C.1. Osnovni pojmi Funkcija n spremenljivk je predpis: f : D f R, (x 1, x 2,..., x n ) u = f (x 1, x 2,..., x n ) kjer D f R n imenujemo definicijsko območje funkcije

Διαβάστε περισσότερα

Navadne diferencialne enačbe

Navadne diferencialne enačbe Navadne diferencialne enačbe Navadne diferencialne enačbe prvega reda V celotnem poglavju bo y = dy dx. Diferencialne enačbe z ločljivima spremeljivkama Diferencialna enačba z ločljivima spremeljivkama

Διαβάστε περισσότερα

POROČILO 3.VAJA DOLOČANJE REZULTANTE SIL

POROČILO 3.VAJA DOLOČANJE REZULTANTE SIL POROČILO 3.VAJA DOLOČANJE REZULTANTE SIL Izdba aje: Ljubjana, 11. 1. 007, 10.00 Jan OMAHNE, 1.M Namen: 1.Preeri paraeogramsko praio za doočanje rezutante nezporedni si s skupnim prijemaiščem (grafično)..dooči

Διαβάστε περισσότερα

Kotni funkciji sinus in kosinus

Kotni funkciji sinus in kosinus Kotni funkciji sinus in kosinus Oznake: sinus kota x označujemo z oznako sin x, kosinus kota x označujemo z oznako cos x, DEFINICIJA V PRAVOKOTNEM TRIKOTNIKU: Kotna funkcija sinus je definirana kot razmerje

Διαβάστε περισσότερα

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23.

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23. Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost. kolokvij 3. januar 08 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Nalog je 6,

Διαβάστε περισσότερα

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant.

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant. Poglavje IV Determinanta matrike V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant 1 Definicija Preden definiramo determinanto,

Διαβάστε περισσότερα

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 12. junij 2015 SPLOŠNA MATURA

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 12. junij 2015 SPLOŠNA MATURA Državni izpitni center *M543* SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Petek,. junij 05 SPLOŠNA MATURA RIC 05 M543 M543 3 IZPITNA POLA Naloga Odgovor Naloga Odgovor Naloga Odgovor Naloga Odgovor

Διαβάστε περισσότερα

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti Poglavje XI Kvadratne forme V zadnjem poglavju si bomo ogledali še eno vrsto preslikav, ki jih tudi lahko podamo z matrikami. To so tako imenovane kvadratne forme, ki niso več linearne preslikave. Kvadratne

Διαβάστε περισσότερα

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ. Preslikave med množicami Funkcija ali preslikava med dvema množicama A in B je predpis f, ki vsakemu elementu x množice A priredi natanko določen element y množice B. Važno

Διαβάστε περισσότερα

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22 junij 212 Ime in priimek: Vpisna št: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Veljale bodo samo rešitve na papirju, kjer

Διαβάστε περισσότερα

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil.

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil. Zaporedja števil V matematiki in fiziki pogosto operiramo s približnimi vrednostmi neke količine. Pri numeričnemu računanju lahko npr. število π aproksimiramo s števili, ki imajo samo končno mnogo neničelnih

Διαβάστε περισσότερα

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON ENROPIJSKI ZAKON REERZIBILNA srememba: moža je obrjea srememba reko eakih vmesih staj kot rvota srememba. Po obeh sremembah e sme biti obeih trajih srememb v bližji i dalji okolici. IREERZIBILNA srememba:

Διαβάστε περισσότερα

Transformator. Delovanje transformatorja I. Delovanje transformatorja II

Transformator. Delovanje transformatorja I. Delovanje transformatorja II Transformator Transformator je naprava, ki v osnovi pretvarja napetost iz enega nivoja v drugega. Poznamo vrsto različnih izvedb transformatorjev, glede na njihovo specifičnost uporabe:. Energetski transformator.

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA 29.03.2004 Definicija DFT Outline DFT je linearna transformacija nekega vektorskega prostora dimenzije n nad obsegom K, ki ga označujemo z V K, pri čemer ima slednji lastnost, da vsebuje nek poseben element,

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. Funkcije in enačbe

Matematika. Funkcije in enačbe Matematika Funkcije in enačbe (1) Nariši grafe naslednjih funkcij: (a) f() = 1, (b) f() = 3, (c) f() = 3. Rešitev: (a) Linearna funkcija f() = 1 ima začetno vrednost f(0) = 1 in ničlo = 1/. Definirana

Διαβάστε περισσότερα

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου...

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου... ΑΠΟΖΗΜΙΩΣΗ ΘΥΜΑΤΩΝ ΕΓΚΛΗΜΑΤΙΚΩΝ ΠΡΑΞΕΩΝ ΣΛΟΒΕΝΙΑ 1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου... 3 1 1. Έντυπα αιτήσεων

Διαβάστε περισσότερα

1 Fibonaccijeva stevila

1 Fibonaccijeva stevila 1 Fibonaccijeva stevila Fibonaccijevo število F n, kjer je n N, lahko definiramo kot število načinov zapisa števila n kot vsoto sumandov, enakih 1 ali Na primer, število 4 lahko zapišemo v obliki naslednjih

Διαβάστε περισσότερα

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009 Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009 Pri linearnem programiranju imamo opravka s končnim sistemom neenakosti in končno spremenljivkami, torej je množica dopustnih rešitev presek končno mnogo polprostorov.

Διαβάστε περισσότερα

Odvode odvisnih spremenljivk po neodvisni spremenljivki bomo označevali s piko: Sistem navadnih diferencialnih enačb prvega reda ima obliko:

Odvode odvisnih spremenljivk po neodvisni spremenljivki bomo označevali s piko: Sistem navadnih diferencialnih enačb prvega reda ima obliko: 4 Sisemi diferencialnih enačb V prakičnih primerih večkra naleimo na več diferencialnih enačb, ki opisujejo določen pojav in so medsebojno povezane edaj govorimo o sisemih diferencialnih enačb V eh enačbah

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1 Mtemtik 1 Gregor Dolinr Fkultet z elektrotehniko Univerz v Ljubljni 2. jnur 2014 Gregor Dolinr Mtemtik 1 Izrek (Izrek o povprečni vrednosti) Nj bo m ntnčn spodnj mej in M ntnčn zgornj mej integrbilne funkcije

Διαβάστε περισσότερα

Poglavje 3. Gibanje v treh dimenzijah

Poglavje 3. Gibanje v treh dimenzijah Poglavje 3 Gibanje v treh dimenzijah Posplošimo dosedanja spoznanja na trorazsežni prostor. Valovna fukcija je tedaj odvisna od treh koordinat in časa, Ψ (x, y, z, t). Njen absolutni kvadrat je gostota

Διαβάστε περισσότερα

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12 Predizpit, Proseminar A, 15.10.2015 1. Točki A(1, 2) in B(2, b) ležita na paraboli y = ax 2. Točka H leži na y osi in BH je pravokotna na y os. Točka C H leži na nosilki BH tako, da je HB = BC. Parabola

Διαβάστε περισσότερα

Termodinamika vlažnega zraka. stanja in spremembe

Termodinamika vlažnega zraka. stanja in spremembe Termodinamika vlažnega zraka stanja in spremembe Termodinamika vlažnega zraka Najpogostejši medij v sušilnih procesih konvektivnega sušenja je VLAŽEN ZRAK Obravnavamo ga kot dvokomponentno zmes Suhi zrak

Διαβάστε περισσότερα

Če je električni tok konstanten (se ne spreminja s časom), poenostavimo enačbo (1) in dobimo enačbo (2):

Če je električni tok konstanten (se ne spreminja s časom), poenostavimo enačbo (1) in dobimo enačbo (2): ELEKTRIČNI TOK TEOR IJA 1. Definicija enote električnega toka Električni tok je gibanje električno nabitih delcev v trdnih snoveh (kovine, polprevodniki), tekočinah ali plinih. V kovinah se gibljejo prosti

Διαβάστε περισσότερα

VEKTORJI. Operacije z vektorji

VEKTORJI. Operacije z vektorji VEKTORJI Vektorji so matematični objekti, s katerimi opisujemo določene fizikalne količine. V tisku jih označujemo s krepko natisnjenimi črkami (npr. a), pri pisanju pa s puščico ( a). Fizikalne količine,

Διαβάστε περισσότερα

e 2 4πε 0 r i r j Ze 2 4πε 0 r i j<i

e 2 4πε 0 r i r j Ze 2 4πε 0 r i j<i Poglavje 9 Atomi z več elektroni Za atom z enim elektronom smo lahko dobili analitične rešitve za lastne vrednosti in lastne funkcije energije. Pri atomih z več elektroni to ni mogoče in se moramo zadovoljiti

Διαβάστε περισσότερα

Univerza v Novi Gorici Fakulteta za znanosti o okolju Okolje (I. stopnja) Meteorologija 2013/2014. Energijska bilanca pregled

Univerza v Novi Gorici Fakulteta za znanosti o okolju Okolje (I. stopnja) Meteorologija 2013/2014. Energijska bilanca pregled Univerza v Novi Gorici Fakulteta za znanosti o okolu Okole (I. stopna) Meteorologia 013/014 Energiska bilanca pregled 1 Osnovni pomi energiski tok: P [W = J/s] gostota energiskega toka: [W/m ] toplota:q

Διαβάστε περισσότερα

Mehanika. L. D. Landau in E. M. Lifšic Inštitut za fizikalne naloge, Akademija za znanost ZSSR, Moskva Prevod: Rok Žitko, IJS

Mehanika. L. D. Landau in E. M. Lifšic Inštitut za fizikalne naloge, Akademija za znanost ZSSR, Moskva Prevod: Rok Žitko, IJS Mehanika L. D. Landau in E. M. Lifšic Inštitut za fizikalne naloge, Akademija za znanost ZSSR, Moskva Prevod: Rok Žitko, IJS 2. januar 2004 Kazalo 1 Gibalne enačbe 4 1 Posplošene koordinate...............................

Διαβάστε περισσότερα

Definicija 1. Naj bo f : D odp R funkcija. Funkcija F : D odp R je primitivna funkcija funkcije f, če je odvedljiva in če velja F = f.

Definicija 1. Naj bo f : D odp R funkcija. Funkcija F : D odp R je primitivna funkcija funkcije f, če je odvedljiva in če velja F = f. Nedoločeni integral V tem razdelku si bomo pogledali operacijo, ki je na nek način inverzna odvajanju. Za dano funkcijo bomo poskušali poiskati neko drugo funkcijo, katere odvod bo ravno dana funkcija.

Διαβάστε περισσότερα

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega Izeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega 1. Najosnovnejše o konveksnih funkcijah Definicija. Naj bo X vektorski rostor in D X konveksna množica. Funkcija ϕ: D R je konveksna,

Διαβάστε περισσότερα

cot x ni def. 3 1 KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA (A) Merske enote stopinja [ ] radian [rad] 1. Izrazi kot v radianih.

cot x ni def. 3 1 KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA (A) Merske enote stopinja [ ] radian [rad] 1. Izrazi kot v radianih. TRIGONOMETRIJA (A) Merske enote KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA stopinja [ ] radian [rad] 80 80 0. Izrazi kot v radianih. 0 90 5 0 0 70. Izrazi kot v stopinjah. 5 8 5 (B) Definicija kotnih funkcij

Διαβάστε περισσότερα

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sreda, 3. junij 2015 SPLOŠNA MATURA

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sreda, 3. junij 2015 SPLOŠNA MATURA Državni izpitni center *M15143113* SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Sreda, 3. junij 2015 SPLOŠNA MATURA RIC 2015 M151-431-1-3 2 IZPITNA POLA 1 Naloga Odgovor Naloga Odgovor Naloga Odgovor

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika 1 Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 21. april 2008 102 Poglavje 4 Odvod 4.1 Definicija odvoda Naj bo funkcija f definirana na intervalu (a, b) in x 0 točka s tega intervala. Vzemimo

Διαβάστε περισσότερα

D f, Z f. Lastnosti. Linearna funkcija. Definicija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k,

D f, Z f. Lastnosti. Linearna funkcija. Definicija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k, Linearna funkcija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k, n ᄀ. k smerni koeficient n začetna vrednost D f, Z f Definicijsko območje linearne funkcije so vsa realna števila. Zaloga

Διαβάστε περισσότερα

Osnove sklepne statistike

Osnove sklepne statistike Univerza v Ljubljani Fakulteta za farmacijo Osnove sklepne statistike doc. dr. Mitja Kos, mag. farm. Katedra za socialno farmacijo e-pošta: mitja.kos@ffa.uni-lj.si Intervalna ocena oz. interval zaupanja

Διαβάστε περισσότερα

Uporabna matematika za naravoslovce

Uporabna matematika za naravoslovce Uporabna matematika za naravoslovce Zapiski predavanj Študijski programi: Aplikativna kineziologija, Biodiverziteta Študijsko leto 203/4 doc.dr. Barbara Boldin Fakulteta za matematiko, naravoslovje in

Διαβάστε περισσότερα

Algebraične strukture

Algebraične strukture Poglavje V Algebraične strukture V tem poglavju bomo spoznali osnovne algebraične strukture na dani množici. Te so podane z eno ali dvema binarnima operacijama. Binarna operacija paru elementov iz množice

Διαβάστε περισσότερα

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija.

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija. 1 / 46 Univerza v Ljubljani, FE Potenčna Korenska Melita Hajdinjak Matematika I (VS) Kotne 013/14 / 46 Potenčna Potenčna Funkcijo oblike f() = n, kjer je n Z, imenujemo potenčna. Število n imenujemo eksponent.

Διαβάστε περισσότερα

Afina in projektivna geometrija

Afina in projektivna geometrija fina in projektivna geometrija tožnice () kiciraj stožnico v evklidski ravnini R, ki je določena z enačbo 6 3 8 + 6 =. Rešitev: tožnica v evklidski ravnini je krivulja, ki jo določa enačba a + b + c +

Διαβάστε περισσότερα

CM707. GR Οδηγός χρήσης... 2-7. SLO Uporabniški priročnik... 8-13. CR Korisnički priručnik... 14-19. TR Kullanım Kılavuzu... 20-25

CM707. GR Οδηγός χρήσης... 2-7. SLO Uporabniški priročnik... 8-13. CR Korisnički priručnik... 14-19. TR Kullanım Kılavuzu... 20-25 1 2 3 4 5 6 7 OFFMANAUTO CM707 GR Οδηγός χρήσης... 2-7 SLO Uporabniški priročnik... 8-13 CR Korisnički priručnik... 14-19 TR Kullanım Kılavuzu... 20-25 ENG User Guide... 26-31 GR CM707 ΟΔΗΓΟΣ ΧΡΗΣΗΣ Περιγραφή

Διαβάστε περισσότερα

Prenos toplote prenos energije katerega pogojuje razlika temperatur temperatura je krajevno od točke do točke različna

Prenos toplote prenos energije katerega pogojuje razlika temperatur temperatura je krajevno od točke do točke različna PRENOS OPOE Def. Prenos toplote prenos energije katerega pogojuje razlika temperatur temperatura je krajevno od točke do točke različna Načini prenosa toplote: PREVAJANJE (kondukcija, PRESOP (konvekcija

Διαβάστε περισσότερα

Logatherm WPL 14 AR T A ++ A + A B C D E F G A B C D E F G. kw kw /2013

Logatherm WPL 14 AR T A ++ A + A B C D E F G A B C D E F G. kw kw /2013 WP 14 R T d 9 10 11 53 d 2015 811/2013 WP 14 R T 2015 811/2013 WP 14 R T Naslednji podatki o izdelku izpolnjujejo zahteve uredb U 811/2013, 812/2013, 813/2013 in 814/2013 o dopolnitvi smernice 2010/30/U.

Διαβάστε περισσότερα

Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I

Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I Kemijska tehnologija Visokošolski strokovni program Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I 29. 8. 2013 Čas reševanja je 75 minut. Navodila: Pripravi osebni dokument. Ugasni in odstrani mobilni telefon.

Διαβάστε περισσότερα

7. VAJA IZ MEHANIKE TRDNIH TELES. (tenzor deformacij II) (tenzor majhnih deformacij in rotacij, kompatibilitetni pogoji)

7. VAJA IZ MEHANIKE TRDNIH TELES. (tenzor deformacij II) (tenzor majhnih deformacij in rotacij, kompatibilitetni pogoji) 7. VAJA IZ MEHANIKE TRDNIH TELES (tenzor deformacij II) (tenzor majhnih deformacij in rotacij, kompatibilitetni pogoji) NALOGA 1: Pomik deformabilnega telesa je glede na kartezijski koordinatni sistem

Διαβάστε περισσότερα

Multivariatna analiza variance

Multivariatna analiza variance (MANOVA) MANOVA je multivariatna metoda za proučevanje odvisnosti med več odvisnimi (številskimi) in več neodvisnimi (opisnimi) spremenljivkami. (MANOVA) MANOVA je multivariatna metoda za proučevanje odvisnosti

Διαβάστε περισσότερα

LADISK Laboratorij za dinamiko strojev in konstrukcij. Višja dinamika. Rešene naloge iz analitične mehanike. Dr. Janko Slavič. 22.

LADISK Laboratorij za dinamiko strojev in konstrukcij. Višja dinamika. Rešene naloge iz analitične mehanike. Dr. Janko Slavič. 22. Univerza v Ljubljani Fakulteta za strojništvo LADISK Laboratorij za dinamiko strojev in konstrukcij Višja dinamika Rešene naloge iz analitične mehanike Dr. Janko Slavič 22. avgust 2012 Zadnja različica

Διαβάστε περισσότερα