Мир реальных макрообъектов - статистическая физика

Биология » Концепции современного естествознания » Мир реальных макрообъектов - статистическая физика

Выход книги Дарвина “Происхождение видов” (1859) совпал с открытием Дж. Максвеллом статистического закона о распределении молекул по скоростям, который допускает случайные события. С теорией естественного отбора Дарвина и законом Максвелла в науку вошло представление о динамических и статистических закономерностях. Первые точно определяют поведение отдельных тел, вторые - вероятность поведения тел, входящих в большие ансамбли.

В физике, химии и биологии встречаются статистические закономерности, отличие которых от законов механики состоит в том, что статистические закономерности управляют системами, состоящими из огромного числа объектов, подверженных случайным событиям. Случайными называют события, которые зависят от множества причин, связи между которыми не представляется возможным установить. Но при многократном повторении случайных событий проявляются определенные закономерности.

Открытие законов механики послужило основой для формирования механистической картины мира, согласно которой миром правят строгие однозначные законы, не допускающие никаких случайностей. Течение всех процессов определялось начальными условиями, мир представлялся состоящим из вечных, неделимых частиц, движение которых всегда можно описать с помощью законов механики.

Согласно представлениям того времени чья-то смерть или рождение, хорошая погода сегодня или война в будущем были предопределены существовавшим до этого расположением и скоростью частиц, составляющих Вселенную. “Природа проста и не роскошествует излишними причинами”, - утверждал один из создателей механистической картины мира - Исаак Ньютон. С открытием статистических закономерностей, которые вошли в науку с работами Дарвина, Максвелла, Больцмана, начали формироваться новые представления о мире, которые более адекватно отражали существующие в нем взаимосвязи.

Статистическая физика приняла завершенный вид после работ американского физика Дж.У.Гиббса, который дал общий метод вычисления усредненных макроскопических величин для произвольной системы.

Для описания движения планет, космического корабля, работы простых механизмов используют уравнения механики, которые позволяют определить положения и скорости всех частей системы. Но уравнения механики становятся бессильными, когда число частиц в системе очень велико, например, когда надо описать поведение газа или электрического тока.

Статистическая физика изучает свойства сложных систем - газов, жидкостей, твердых тел и их связь со свойствами отдельных частиц - атомов и молекул, из которых эти системы состоят. Для таких систем не нужно слишком детального описания. Нельзя измерить энергию и импульс всех молекул газа. В газе мы измеряем давление, которое есть результат ударов большого числа молекул; сопротивление кристалла есть следствие большого числа столкновений электронов с атомами. Во всех физических системах, состоящих из большого числа частиц, изучаются величины, усредненные по многим частицам.

Ансамбль (статистический) - совокупность одинаковых физических систем многих частиц, находящихся в одинаковых макроскопических состояниях, в то время как микросостояния могут быть различными.


Другое по теме:

Семенное размножение
При выращивании растений в комнатах семенной способ применяют довольно редко, так как он достаточно сложен и требует более строгого соблюдения температурного режима и влажности. При семенном размножении не всегда передаются сортовые и дру ...

Биологический способ очистки сточных вод биологическими фильтрами
Биофильтры с плоскостным загрузочным материалом. В настоящее время проектируются в основном биофильтры с плоскостным (регулярным и засыпным) загрузочным материалом, площадь удельной поверхности которого (поверхность биообрастания) достига ...

Торможение в ЦНС его виды и предполагаемые механизмы
Впервые идею о том, что в ЦНС помимо процессов возбуждения существует процесс торможения, высказал И.М. Сеченов. Если рассмотреть «архитектуру» использования тормозных нейронов при организации нейронных сетей, цепей и рефлекторных дуг, т ...