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Physics/통계역학

[통계역학] 1.5 대정준 앙상블 Grand Canonical Ensemble

by 피그티 2020. 8. 9.

Microcanonical ensemble[각주:1]은 입자의 개수 N, 부피 V, 에너지 E 가 주어진 시스템의 경우에 ensemble 이론이고, cacnonical ensemble[각주:2]은 입자의 개수 N, 부피 V, 온도 T 가 주어진 시스템의 경우 ensemble이다. 때로는 우리가 관심이 있는 시스템에 들어있는 입자의 개수가 변하는 경우도 있는데, 이러한 경우를 grand canonical ensemble(대정준 앙상블)이라고 한다. 이 경우에는 평형상태에서 chemical potential μ 가 일정하게 유지된다. 따라서 주어진 macrostate는 (V,T,μ) 가 된다. 이번 페이지에서는 grand canonical ensemble에 대하여 살펴본다.


#Grand Canonical Ensemble

Canonical ensemble에서 시스템의 온도를 유지하기 위해 아주 큰 에너지를 가지는 heat reservior를 이용한 것과 마찬가지로, grand canonical ensemble에서 아주 큰 에너지를 가짐과 동시에 아주 많은 입자를 가지는 물질을 이용할 수 있다. Canonical ensemble과 마찬가지로 시스템의 복사본 N 개가 있다고 하자. 또한, 시스템 복사본들의 에너지를 합한 총 에너지를 E, 시스템 복사본들의 입자의 총 개수를 M 이라고 하자. 만약 시스템에 허용되는 energy level들을 Es, 입자의 수를 Nr 이라고 하고, energy level이 Es 이고 입자의 수가 Nr 인 복사본의 개수를 nr,s 라고 하면, ensemble에서 energy 값이 Es, 입자의 수가 Nr 인 시스템의 비율은 nr,sN 이 된다. 이러한 상황은 Es, Nr 로 이름 붙여진 방들에 N 개의 복사본을 nr,s 씩 배치하는 상황이다.



이 때, 이렇게 배치하는 경우의 수는

W{nr,s}=N!r,snr,s!

가 있다. 이 때의 constraint는

r,snr,s=Nr,snr,sNr=Mr,snr,sEs=E

가 된다. Equal a priori probabilities로부터 각각 경우의 수는 동등한 확률을 가진다고 한다면, 결국 W{nr,s} 에 비례하는 시간동안 {nr,s} 상태에 시스템이 머무를 것이다.


Canonical ensemble과 마찬가지로 특정한 {nr,s} 세트가 다른 {nr,s} 세트들에 비하여 압도적으로 높은 W 값을 가진다면, 위에서 말한 것처럼 대부분의 시간 동안 {nr,s} 의 분배 상태로 있을 것이다. 따라서 시스템이 energy Es와 입자의 수 Nr 을 가질 확률 Pr,s 는 위의 constraint를 만족한 상태에서 lnW 값을 최대화시키는 {nr,s} 세트를 구하는 것이다. Lagrange multiplier[각주:3] α , β , γ 를 도입하면,

(lnW)γ (r,snr,sN)α (r,snr,sNrM)β (r,snr,sEsE)=0

를 만족하는 {nr,s} 세트에서 최대값이 된다. 즉, 모든 r,s 에 대하여,

nr,slnW |nr,sγnr,s(r,snr,sN) |nr,sαnr,s(r,snr,sNrM) |nr,sβnr,s(r,snr,sEsE) |nr,s=0

을 만족해야 한다. 이 식을 풀면, (lnnr,s+1)γαNrβEs=0 이므로

nr,s=e(1+α)αNrβEs=AeαNrβEs

따라서,

Pr,s=nr,sN=nr,sr,snr,s=eαNrβEsr,seαNrβEs

임을 알 수 있다.[각주:4]


#Grand Partition Function #Fugacity

위에서 Pr,s의 분모를 q 라고 정의하자.

q=ln{r,sexp(αNrβEs)}

이 값의 differential은

dq=qαdα+qβdβ+sqEsdEs=N dαE dββNr,snr,s dEs

이므로

d(q+αN+βE)=dq+N dα+α dN+E dβ+β dE=β(αβdN+dE1Nr,snr,s dEs)

열역학에서 열, 일, 에너지의 관계 δQ=dE+δWμ dN 와 위 식을 비교해보면,

δW=1Nr,snr,s dEs,μ=αβ

를 얻을 수 있다. 따라서,

α=μkTβ=1kT

를 얻을 수 있다. 또한,

q=SkαNβE=TS+μNEkT

에서 μN 은 Gibbs free energy이므로[각주:5]

q=PVkT

임을 확인할 수 있다. 이를 정리하면 다음과 같다.


THEOREM            Grand Canonical Ensemble


주어진 macrostate (μ,V,T) 에 대하여, 시스템이 energy값 Es 와 입자의 수 Nr 을 가질 확률은

Pr,s=eαNrβEsr,seαNrβEs      where α=μkT , β=1kT

이 때, 위 식의 분모

Z(μ,V,T)=r,seαNrβEs

grand partition function(대분배 함수)라고 한다. Grand partition function은 시스템의 열역학적 변수들과 다음의 관계에 있다.

lnZ(μ,V,T)=PVkT


Grand partition function을 조금더 자세히 풀면

Z(μ,V,T)=Nr=0seαNrβEs=Nr=0eαNr(seβEs)

이 때, seβEs 는 canonical ensemble의 partition function이므로[각주:6]

Z(μ,V,T)=Nr=0eαNrZNr(V,T)

를 얻을 수 있다. 이 때, partition function에 곱해지는 exponential을 fugacity라고 정의한다.


DEFINITION            Fugacity

z=eα=eμkT


따라서 grand partition function은

Z(z,V,T)=Nr=0zNrZNr(V,T)



  1. 1.3 소정준 앙상블 Microcanonical Ensemble 참고. [본문으로]
  2. 1.4 정준 앙상블 Canonical Ensemble 참고. [본문으로]
  3. Lagrange multiplier에 대한 것은 --lagrangemultiplier-- 참고. [본문으로]
  4. 이 결과는 canonical ensemble에서 살펴본 method of steepest descent를 이용해서도 똑같이 얻을 수 있다. 즉, \(\{n_{r,s} ^*\) 세트가 다른 세트들에 비하여 압도적으로 높은 \(W\) 값을 가진다고 결론 내릴 수 있다. [본문으로]
  5. Helmholtz free energy는 크기 성질이기 때문에 \( N \left( \frac{\partial A}{\partial N} \right)_{V,T} + V \left( \frac{\partial A}{\partial V} \right)_{N,T} = A \) 임을 알 수 있다. 따라서 \(N\mu = A + PV\) 즉 Gibbs free energy를 얻는다. [본문으로]
  6. 1.4 정준 앙상블 Canonical Ensemble 참고. [본문으로]