物理代写|热力学代写thermodynamics代考|MECH337
如果你也在 怎样代写热力学Thermodynamics 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。热力学Thermodynamics和宇宙本身一样古老，宇宙是已知的最大的热力学系统。当宇宙在呜咽中结束，宇宙的总能量消散为虚无时，热力学也将结束。
热力学Thermodynamics广义地说，热力学就是关于能量的:能量如何被利用，以及能量如何从一种形式转变为另一种形式。在很多情况下，热力学包括利用热做功，就像你的汽车发动机，或者做功来传递热量，就像你的冰箱。有了热力学，你就能知道事物如何有效地将能量用于有用的目的，比如移动飞机、发电，甚至骑自行车。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写热力学thermodynamics方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写热力学thermodynamics代写方面经验极为丰富，各种代写热力学thermodynamics相关的作业也就用不着说。
物理代写|热力学代写thermodynamics代考|The M–B Method: System Constraints and Particle Distribution
Recall that the M-B method presumes an isolated system of independent particles. For an isolated system, the total mass and energy of the system must remain constant. Hence, we have two system constraints that can be expressed as
$$
\begin{aligned}
& N=\sum_j N_j=\text { constant } \
& E=\sum_j N_j \varepsilon_j=\text { constant },
\end{aligned}
$$
where $N_j$ is the number of particles occupying the $j$ th energy level with energy, $\varepsilon_j$. Expressing the total number of particles, $N$, and the total energy, $E$, in terms of summations over all possible energy levels inherently implies independent particles. We also note that the total system energy, $E$, must, of course, be equivalent to the macroscopic internal energy, $U$.
The specification of the number of particles, $N_j$, within each energy level, with its respective energy, $\varepsilon_j$, is called the particle distribution. The ratio, $N_j / N$, indicates either (1) the fraction of total particles in the $j$ th energy level or (2) the probability that a single particle will be in the $j$ th energy level. Many distributions are, of course, possible, and these distributions vary continuously with time because of particle collisions. However, considering the vast number of possible distributions, temporally averaging over all of them would be an overwhelming task. Fortunately, however, we know from classical thermodynamics that properties such as the internal energy have a well-defined value for an isolated system, thus suggesting that a most probable distribution might define the equilibrium state for a system containing a large number of atoms or molecules. We will pursue this strategic point further in Section 3.4.
物理代写|热力学代写thermodynamics代考|The M–B Method: Microstates and Macrostates
We have seen in the previous section that a particle distribution is ordinarily specified by the number of particles in each energy level, $N_j\left(\varepsilon_j\right)$. Because of its importance for the M-B method, this particle distribution is called a macrostate. We could, of course, consider more directly the influence of degeneracy and specify instead the number of distinct particles in each energy state, $N_i\left(\varepsilon_i\right)$. This more refined distribution is called a microstate. Clearly, for each separate macrostate, there are many possible microstates owing to the potentially high values of the degeneracy, $g_j$. Hence, the most probable distribution of particles over energy levels should correspond to that macrostate associated with the greatest number of microstates.
Based on the above notions of microstate and macrostate, we may recast the two basic postulates of statistical thermodynamics in forms suitable for application to the MB method. Therefore, for an isolated system of independent particles, we now have the following:
- The time average for a thermodynamic variable is equivalent to its average over all possible microstates.
- All microstates are equally probable; hence, the relative probability of each macrostate is given by its number of microstates.
In making the above transformations, we have associated the microstate of the M-B method with the system quantum state of the Gibbs method, as both reflect a distribution over energy states. Hence, for the ergodic hypothesis, the ensemble average over all possible system quantum states is replaced by the analogous average over all possible microstates. Similarly, if each system quantum state is equally likely, then every microstate must also be equally likely. As a result, the most probable macrostate must be that having the largest number of microstates.
热力学代写
物理代写|热力学代写thermodynamics代考|The M–B Method: System Constraints and Particle Distribution
回想一下，M-B方法假定一个由独立粒子组成的孤立系统。对于一个孤立系统，系统的总质量和总能量必须保持不变。因此，我们有两个系统约束，可以表示为
$$
\begin{aligned}
& N=\sum_j N_j=\text { constant } \
& E=\sum_j N_j \varepsilon_j=\text { constant },
\end{aligned}
$$
其中$N_j$是占据$j$第1能级的粒子数，能量为$\varepsilon_j$。用所有可能能级的总和来表示粒子总数$N$和总能量$E$，本质上意味着独立的粒子。我们还注意到，系统总能量$E$，当然必须等于宏观热力学能$U$。
每个能级内的粒子数$N_j$及其各自的能量$\varepsilon_j$的规格称为粒子分布。比值$N_j / N$表示(1)在$j$第1能级上的总粒子的比例，或(2)单个粒子在$j$第1能级上的概率。当然，有许多分布是可能的，由于粒子碰撞，这些分布随时间连续变化。然而，考虑到大量可能的分布，暂时对它们进行平均将是一项艰巨的任务。然而，幸运的是，我们从经典热力学中知道，诸如内能之类的性质对于孤立系统有一个定义良好的值，从而表明一个最可能的分布可能定义包含大量原子或分子的系统的平衡状态。我们将在第3.4节进一步探讨这一战略要点。
物理代写|热力学代写thermodynamics代考|The M–B Method: Microstates and Macrostates
我们在前一节中已经看到，粒子分布通常由每个能级上的粒子数来指定，$N_j\left(\varepsilon_j\right)$。由于它对M-B方法的重要性，这种粒子分布被称为宏观状态。当然，我们可以更直接地考虑简并的影响，而不是指定每个能态中不同粒子的数量，$N_i\left(\varepsilon_i\right)$。这种更精细的分布被称为微观状态。显然，对于每个单独的宏观状态，由于简并度的潜在高值$g_j$，存在许多可能的微观状态。因此，粒子在能级上最可能的分布应该对应于与最大数量的微观状态相关联的宏观状态。
基于上述微观和宏观状态的概念，我们可以将统计热力学的两个基本公设改写成适合于MB方法的形式。因此，对于一个由独立粒子组成的孤立系统，我们现在有:
一个热力学变量的时间平均值等于它在所有可能的微观状态上的平均值。
所有微观状态都是等概率的;因此，每个宏观状态的相对概率由其微观状态的数量给出。
在进行上述转换时，我们将M-B方法的微观态与吉布斯方法的系统量子态联系起来，因为两者都反映了能量态的分布。因此，对于遍历假设，所有可能的系统量子态的系综平均值被所有可能的微观态的类似平均值所取代。类似地，如果每个系统量子态都是等可能的，那么每个微态也必须是等可能的。因此，最可能的宏观状态必须是具有最多微观状态的状态。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。
随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。