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是物理学的一个分支，涉及热、功和温度，以及它们与能量、熵以及物质和辐射的物理特性的关系。这些数量的行为受热力学四大定律的制约，这些定律使用可测量的宏观物理量来传达定量描述，但可以用统计力学的微观成分来解释。热力学适用于科学和工程中的各种主题，特别是物理化学、生物化学、化学工程和机械工程，但也适用于其他复杂领域，如气象学。
热力学Thermodynamics从历史上看，热力学的发展源于提高早期蒸汽机效率的愿望，特别是通过法国物理学家萨迪-卡诺（1824年）的工作，他认为发动机的效率是可以帮助法国赢得拿破仑战争的关键。苏格兰-爱尔兰物理学家开尔文勋爵在1854年首次提出了热力学的简明定义，其中指出：”热力学是关于热与作用在身体相邻部分之间的力的关系，以及热与电的关系的课题。” 鲁道夫-克劳修斯重述了被称为卡诺循环的卡诺原理，为热学理论提供了更真实、更健全的基础。他最重要的论文《论热的运动力》发表于1850年，首次提出了热力学的第二定律。1865年，他提出了熵的概念。1870年，他提出了适用于热的维拉尔定理。
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物理代写|热力学代写thermodynamics代考|The Statistical Foundation of Classical Thermodynamics
Since a typical thermodynamic system is composed of an assembly of atoms or molecules, we can surely presume that its macroscopic behavior can be expressed in terms of the microscopic properties of its constituent particles. This basic tenet provides the foundation for the subject of statistical thermodynamics. Clearly, statistical methods are mandatory as even one $\mathrm{cm}^3$ of a perfect gas contains some $10^{19}$ atoms or molecules. In other words, the huge number of particles forces us to eschew any approach based on having an exact knowledge of the position and momentum of each particle within a macroscopic thermodynamic system.
The properties of individual particles can be obtained only through the methods of quantum mechanics. One of the most important results of quantum mechanics is that the energy of a single atom or molecule is not continuous, but discrete. Discreteness arises from the distinct energy values permitted for either an atom or molecule. The best evidence for this quantized behavior comes from the field of spectroscopy. Consider, for example, the simplified emission spectra shown in Fig. 1.1. Spectrum (a) displays a continuous variation of emissive signal versus wavelength, while spectrum (b) displays individual “lines” at specific wavelengths. Spectrum (a) is typical of the radiation given off by a hot solid while spectrum (b) is typical of that from a hot gas. As we will see in Chapter 7, the individual lines of spectrum (b) reflect discrete changes in the energy stored by an atom or molecule. Moreover, the height of each line is related to the number of particles causing the emissive signal. From the point of view of statistical thermodynamics, the number of relevant particles (atoms or molecules) can only be determined by using probability theory, as introduced in Chapter 2.
The total energy of a single molecule can be taken, for simplicity, as the sum of individual contributions from its translational, rotational, vibrational, and electronic energy modes. The external or translational mode specifies the kinetic energy of the molecule’s center of mass. In comparison, the internal energy modes reflect any molecular motion with respect to the center of mass. Hence, the rotational mode describes energy stored by molecular rotation, the vibrational mode energy stored by vibrating bonds, and the electronic mode energy stored by the motion of electrons within the molecule. By combining predictions from quantum mechanics with experimental data obtained via spectroscopy, it turns out that we can evaluate the contributions from each mode and thus determine the microscopic properties of individual molecules. Such properties include bond distances, rotational or vibrational frequencies, and translational or electronic energies. Employing statistical methods, we can then average over all particles to calculate the macroscopic properties associated with classical thermodynamics. Typical phenomenological properties include the temperature, the internal energy, and the entropy.
物理代写|热力学代写thermodynamics代考|A Classification Scheme for Statistical Thermodynamics
The framework of statistical thermodynamics can be divided into three conceptual themes. The first is equilibrium statistical thermodynamics with a focus on independent particles. Here, we assume no intermolecular interactions among the particles of interest; the resulting simplicity permits excellent a priori calculations of macroscopic behavior. Examples include the ideal gas, the pure crystalline metal, and blackbody radiation. The second theme is again equilibrium statistical thermodynamics, but now with a focus on dependent particles. In this case, intermolecular interactions dominate as, for example, with real gases, liquids, and polymers. Typically, such intermolecular interactions become important only at higher densities; because of the resulting mathematical difficulties, calculations of macroscopic properties often require semi-empirical procedures, as discussed in Chapters 19 and 20.
The third conceptual theme might be labeled nonequilibrium statistical thermodynamics. Here, we are concerned with the dynamic behavior that arises when shifting between different equilibrium states of a macroscopic system. Although time-correlation methods presently constitute an active research program within nonequilibrium statistical thermodynamics, we focus in this book on those dynamic processes that can be linked to basic kinetic theory. As such, we will explore the molecular behavior underlying macroscopic transport of momentum, energy, and mass. In this way, kinetic theory can provide a deeper understanding of the principles of fluid mechanics, heat transfer, and molecular diffusion. As we will see in Part Five, nonequilibrium statistical thermodynamics also provides an important path for the understanding and modeling of chemical kinetics, specifically, the rates of elementary chemical reactions.
热力学代写
物理代写|热力学代写thermodynamics代考|The Statistical Foundation of Classical Thermodynamics
由于一个典型的热力学系统是由原子或分子的集合组成的，我们可以肯定地假设，它的宏观行为可以用它的组成粒子的微观性质来表示。这一基本原则为统计热力学提供了基础。显然，统计方法是必须的，因为即使是一个完美气体的$ $ maththrm {cm} 3$包含大约$ $10^{19}$原子或分子。换句话说，庞大的粒子数量迫使我们避免任何基于宏观热力学系统中每个粒子的位置和动量的精确知识的方法。
单个粒子的性质只能通过量子力学的方法得到。量子力学最重要的结果之一是单个原子或分子的能量不是连续的，而是离散的。离散性来自于原子或分子所允许的不同能量值。这种量子化行为的最佳证据来自光谱学领域。例如，考虑图1.1所示的简化发射光谱。光谱(a)显示了发射信号随波长的连续变化，而光谱(b)显示了特定波长下的单个“线”。光谱(a)是热固体辐射的典型特征，而光谱(b)是热气体辐射的典型特征。正如我们将在第7章中看到的那样，谱线(b)反映了原子或分子储存的能量的离散变化。此外，每条线的高度与产生发射信号的粒子数有关。从统计热力学的角度来看，相关粒子(原子或分子)的数量只能用概率论来确定，如第2章所介绍的那样。
为了简单起见，单个分子的总能量可以看作是其平动、旋转、振动和电子能量模式的单个贡献的总和。外部模式或平动模式指定了分子质心的动能。相比之下，内能模式反映的是任何分子相对于质心的运动。因此，旋转模式描述了分子旋转所存储的能量，振动模式描述了振动键所存储的能量，以及分子内电子运动所存储的电子模式能量。通过将量子力学的预测与光谱学获得的实验数据相结合，我们可以评估每种模式的贡献，从而确定单个分子的微观特性。这些性质包括键距、旋转或振动频率、平动或电子能。利用统计方法，我们可以对所有粒子进行平均，从而计算出与经典热力学相关的宏观性质。典型的现象学性质包括温度、内能和熵。
物理代写|热力学代写thermodynamics代考|A Classification Scheme for Statistical Thermodynamics
统计热力学的框架可以分为三个概念主题。第一种是关注独立粒子的平衡统计热力学。在这里，我们假设感兴趣的粒子之间没有分子间的相互作用;由此产生的简单性允许对宏观行为进行极好的先验计算。例子包括理想气体、纯结晶金属和黑体辐射。第二个主题仍然是平衡统计热力学，但现在重点是依赖粒子。在这种情况下，分子间的相互作用占主导地位，例如，与真实的气体，液体和聚合物。通常，这种分子间的相互作用只有在更高的密度下才变得重要;由于由此产生的数学困难，宏观性质的计算通常需要半经验程序，如第19章和第20章所讨论的。
第三个概念主题可以称为非平衡统计热力学。在这里，我们关注的是在宏观系统的不同平衡状态之间转换时产生的动态行为。虽然时间相关方法目前在非平衡统计热力学中构成了一个活跃的研究项目，但我们在本书中关注的是那些可以与基本动力学理论联系起来的动态过程。因此，我们将探讨动量、能量和质量宏观传输的分子行为。通过这种方式，动力学理论可以提供对流体力学、传热和分子扩散原理的更深层次的理解。正如我们将在第五部分看到的，非平衡态统计热力学也为理解和模拟化学动力学，特别是基本化学反应的速率，提供了一条重要的途径。
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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。
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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。