统计物理 - 版本历史

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统计力学

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不是海绵宝宝：/* 统计力学 */

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统计力学

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 |description=统计物理，物理，生物，化学，神经科学，社会学，语言学
 }}
-统计物理学是物理学的一个分支，它使用概率论和统计学的方法，特别是在解决物理问题时使用数学工具来处理大的群体和近似。它可以描述具有内在随机性的广泛领域。统计物理的应用领域包括物理学、生物学、化学、神经科学，甚至社会学、语言学<ref>{{Cite journal|last=Raducha|first=Tomasz|last2=Gubiec|first2=Tomasz|date=April 2017|title=Coevolving complex networks in the model of social interactions|journal=Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications|volume=471|pages=427–435|doi=10.1016/j.physa.2016.12.079|issn=0378-4371|arxiv=1606.03130|bibcode=2017PhyA..471..427R}}</ref> 等一些社会科学领域。它的主要目的是用支配原子运动的物理定律来阐明凝聚物质的性质<ref>{{cite book|title = Introduction to Statistical Physics |last = Huang |first = Kerson |publisher= CRC Press| isbn = 978-1-4200-7902-9 |page=15 |edition = 2nd|date = 2009-09-21 }}</ref>。
+统计物理学（Statistical physics）是物理学的一个分支，它使用概率论和统计学的方法，特别是在解决物理问题时使用数学工具来处理大的群体和近似。它可以描述具有内在随机性的广泛领域。统计物理的应用领域包括物理学、生物学、化学、神经科学，甚至社会学、语言学<ref>{{Cite journal|last=Raducha|first=Tomasz|last2=Gubiec|first2=Tomasz|date=April 2017|title=Coevolving complex networks in the model of social interactions|journal=Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications|volume=471|pages=427–435|doi=10.1016/j.physa.2016.12.079|issn=0378-4371|arxiv=1606.03130|bibcode=2017PhyA..471..427R}}</ref> 等一些社会科学领域。它的主要目的是用支配原子运动的物理定律来阐明凝聚物质的性质<ref>{{cite book|title = Introduction to Statistical Physics |last = Huang |first = Kerson |publisher= CRC Press| isbn = 978-1-4200-7902-9 |page=15 |edition = 2nd|date = 2009-09-21 }}</ref>。

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 }}
 统计物理学是物理学的一个分支，它使用概率论和统计学的方法，特别是在解决物理问题时使用数学工具来处理大的群体和近似。它可以描述具有内在随机性的广泛领域。统计物理的应用领域包括物理学、生物学、化学、神经科学，甚至社会学、语言学<ref>{{Cite journal|last=Raducha|first=Tomasz|last2=Gubiec|first2=Tomasz|date=April 2017|title=Coevolving complex networks in the model of social interactions|journal=Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications|volume=471|pages=427–435|doi=10.1016/j.physa.2016.12.079|issn=0378-4371|arxiv=1606.03130|bibcode=2017PhyA..471..427R}}</ref> 等一些社会科学领域。它的主要目的是用支配原子运动的物理定律来阐明凝聚物质的性质<ref>{{cite book|title = Introduction to Statistical Physics |last = Huang |first = Kerson |publisher= CRC Press| isbn = 978-1-4200-7902-9 |page=15 |edition = 2nd|date = 2009-09-21 }}</ref>。
 特别地，统计力学从对潜在的微观系统的概率检验中得到了热力学的现象结果。历史上，统计学方法应用于物理学的第一个主题是力学领域，它涉及到粒子或物体在受力时的运动。
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 量子统计力学是应用于量子力学系统的统计力学。在量子力学中，系综（可能量子态的概率分布）由密度算符S来描述，它是一个描述量子系统希尔伯特空间 H 上的非负的、自伴随的、迹为1的迹类算符。这可以在量子力学的不同数学形式上来表示。量子逻辑就是这样一种形式。
 ==科学家和大学==
 ==成就==
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 统计物理学在固体物理学、材料科学、核物理学、天体物理学、化学、生物学和医学（例如研究传染病的传播）、信息理论和技术等学科中占有重要地位，在现代物理发展过程中也发挥着重要作用。它在社会学和语言学等理论科学中也有重要应用，对高等教育、公司治理和工业领域的研究人员也很有用。
 ==参见==
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 [[File:Last1.png|400px|thumb|right|[https://swarma.org/?p=13364 用神经学习模型计算海量实际网络中的节点中心性度量 | 论文速递1篇|集智俱乐部]]]
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 统计力学提供了一个将单个原子和分子的微观属性与日常生活中可以观测到的物质的宏观特性联系起来的框架，从而在微观层面上解释了热力学作为统计学、经典力学和量子力学的自然结果。由于这段历史，统计物理学常常被认为是统计力学或统计热力学的同义词。
 统计力学最重要的方程之一(类似于牛顿运动定律的<math>F=ma</math> ，或者量子力学的薛定谔方程)是配分函数 <math>Z</math> 的定义，它本质上是一个系统所有可能状态<math>q</math>的加权和。
 :<math>Z = \sum_q \mathrm{e}^{-\frac{E(q)}{k_BT}}</math>
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 :<math>P(q) = \frac{ {\mathrm{e}^{-\frac{E(q)}{k_BT}}}}{Z}</math>
 这里，极高能量状态出现的概率很小，这个结果与直觉是一致的。
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 ===量子统计力学===
 量子统计力学是应用于量子力学系统的统计力学。在量子力学中，系综（可能量子态的概率分布）由密度算符S来描述，它是一个描述量子系统希尔伯特空间 H 上的非负的、自伴随的、迹为1的迹类算符。这可以在量子力学的不同数学形式上来表示。量子逻辑就是这样一种形式。

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 ==参见==
-*统计系综
+*[https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%B3%BB%E7%BB%BC 统计系综]
-*统计场论
+*[https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%9C%BA%E8%AE%BA 统计场论]
-*平均停留时间
+*[https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%97%E4%B9%8B%E4%B8%87%E6%96%B9%E7%A8%8B 马尔可夫粒子动力学]
-*马尔可夫粒子动力学
+*[https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%A4%8D%E6%9D%82%E7%BD%91%E7%BB%9C 复杂网络]
-*复杂网络
+*[https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%95%B0%E5%AD%A6%E7%89%A9%E7%90%86 数学物理]
-*数学物理
+*[https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BB%84%E5%90%88%E6%95%B0%E5%AD%A6 组合学]
 ==参考资料==

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 统计力学最重要的方程之一(类似于牛顿运动定律的<math>F=ma</math> ，或者量子力学的薛定谔方程)是配分函数 <math>Z</math> 的定义，它本质上是一个系统所有可能状态<math>q</math>的加权和。
-: <math>Z = \sum_q \mathrm{e}^{-\frac{E(q)}{k_BT}}</math>
+:<math>Z = \sum_q \mathrm{e}^{-\frac{E(q)}{k_BT}}</math>
 其中<math>k_B</math>是玻尔兹曼常数，<math>T</math> 是温度，<math>E(q)</math> 是状态<math>q</math>的能量。此外，给定状态 <math>q</math>出现的概率是
-: <math>P(q) = \frac{ {\mathrm{e}^{-\frac{E(q)}{k_BT}}}}{Z}</math>
+:<math>P(q) = \frac{ {\mathrm{e}^{-\frac{E(q)}{k_BT}}}}{Z}</math>