- 中文名
- 统计物理学
- 外文名
- statistical physics
- 方 法
- 概率统计
- 对 象
- 物质微观结构及微观粒子相互作用
- 历史起源
- 20世纪60年代以来
研究对象
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研究对象从少量个体变为由大量个体组成的群体，导致规律性质和研究方法的根本变化，大量粒子系统所遵循的统计规律是不能归结为力学规律的。统计物理是由微观到宏观的桥梁，它为各种宏观理论提供依据，已经成为气体 、液体、固体和等离子体理论的基础，并在化学和生物学的研究中发挥作用。气体动理论（曾称气体分子运动论）是早期的统计理论。它揭示了气体的压强、温度、内能等宏观量的微观本质，并给出了它们与相应的微观量平均值之间的关系。平均自由程公式的推导，气体分子速率或速度分布律的建立，能量均分定理的给出，以及有关数据的得出，使人们对平衡态下理想气体分子的热运动、碰撞、能量分配等等有了清晰的物理图像和定量的了解，同时也显示了概率、统计分布等对统计理论的特殊重要性。
理论基础
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非平衡态分布函数及其演化方程的建立，不仅成为输运过程微观统计理论的基础 ，而且由它定义的H函数及其遵循的H定理对理解，宏观过程的不可逆性及趋于平衡的过程起过重要作用。熵的统计意义的阐明，熵增加原理的微观统计解释，表明统计理论已从平衡态向非平衡态发展，已经从对某些宏观概念和宏观规律的微观统计解释，发展到对热力学第二定律这样的普遍规律作出微观统计解释。但是，气体动理论以分子为统计个体，需对分子的结构以及分子间的作用作出并无根据的猜测或假设，这是它进一步发展的根本困难和限制。
研究方法
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J.W. 吉布斯把整个系统作为统计的个体 ，提出研究大量系统构成的系综在相宇中的分布，克服了气体动理论的困难，建立了统计物理。在平衡态统计理论中，对于能量和粒子数固定的孤立系统，采用微正则系综；对于可以和大热源交换能量但粒子数固定的系统，采用正则系综；对于可以和大热源交换能量和粒子的系统，采用巨正则系综。这是三种常用的系统，各系综在相宇中的分布密度函数均已得出。量子统计与经典统计的研究对象和研究方法相同，在量子统计中系综概念仍然适用。区别在于量子统计认为微观粒子的运动遵循量子力学规律而不是经典力学规律，微观运动状态具有不连续性，需用量子态而不是相宇来描述。
非平衡态统计物理内容广泛，是尚在迅速发展远未成熟的学科。对处于平衡态附近的系统，研究其趋于平衡的弛豫时间及其与温度的依赖关系；对离平衡不太远，维持温度差、浓度差、电势差等而经历各种输运过程的系统，研究其各种线性输运系数，另外，还研究涨落现象。弛豫、输运、涨落是平衡态附近的主要非平衡过程。
历史
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早期探索
- 1678 年，R. 胡克提出气体压强是大量气体分子与器壁碰撞的结果，这是对气体微观机制的早期猜测，为统计物理学的发展埋下了种子。
- 1738 年，D. 伯努利据此导出了压强公式，解释了玻意耳定律，这是从微观角度解释宏观现象的初步尝试。
- 1744 年，M. 罗蒙诺索夫提出热是分子运动的表现，这一观点为热现象的微观理论奠定了思想基础。
- 1857 年，R. 克劳修斯提出气体分子平均自由程的概念并导出相关公式。
- 1859 年，J. 麦克斯韦指出气体分子的频繁碰撞会使它们达到稳定的分布，导出了平衡态气体分子的速率分布和速度分布，并建立了输运过程的数学理论。
经典统计物理学的建立
- 1868 年，L. 玻耳兹曼在麦克斯韦分布中引进重力场，引入非平衡态的分布函数，定义了 H 函数，证明在平衡态 H 达到最小（H 定理），进而揭示了熵的统计意义，他还完成了输运过程的数学理论。
- 1902 年，J. 吉布斯出版《统计力学的基本原理》，提出系综概念，建立了平衡态统计力学的系综理论，标志着经典统计物理学的最终完成。
量子统计物理学的发展
- 1900 年，M. 普朗克为解决黑体辐射问题，提出能量量子化假设，假定黑体中的原子或分子辐射能量是不连续的，只能是基本单位（“能量子”）的整数倍，开启了量子理论的大门，也为统计物理学的发展带来了新的契机。
- 1924 年，S. 玻色提出光子所服从的统计规律，即玻色 - 爱因斯坦统计，A. 爱因斯坦将其推广到原子等微观粒子，预言了玻色 - 爱因斯坦凝聚现象。
- 1926 年，E. 费米和 P. 狄拉克各自独立地提出了服从泡利不相容原理的费米 - 狄拉克统计。
- 1927 年，J. 冯?诺伊曼建立了量子统计力学的一般理论。
现代统计物理学的拓展
- 20 世纪 50 年代以后，统计物理学在凝聚态物理、量子场论、天体物理等领域取得了巨大成功，如朗道的二级相变理论、B. 约瑟夫森对超导隧道效应的理论预言等。
- 20 世纪 70 年代，K. 威尔逊提出重整化群理论，成功解决了相变和临界现象中的一些难题。
- 近年来，随着计算机技术的飞速发展，数值计算方法在统计物理学中得到广泛应用，如蒙特卡罗方法、分子动力学模拟等，为研究复杂系统提供了有力工具。同时，统计物理学在生物物理、信息科学、社会科学等交叉领域也发挥着越来越重要的作用，不断拓展着统计物理学的研究范围和应用前景。 [1]
