Maxwell-Boltzmann-Verteilung
- Seiten mit defekten Dateilinks
- Statistische Physik
- Thermodynamik
Parameter | |
Definitionsbereich | |
Wahrscheinlichkeitsdichte | |
Kumulierte Verteilungsfunktion | |
Erwartungswert | |
Modus | |
Varianz | |
Schiefe | |
Wölbung | |
Entropie (in nats) | ( |
Die Maxwell-Boltzmann-Verteilung oder auch maxwellsche Geschwindigkeitsverteilung ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung der statistischen Physik und spielt in der Thermodynamik, speziell der kinetischen Gastheorie, eine wichtige Rolle. Sie beschreibt die statistische Verteilung des Betrags
Wegen der vereinfachenden Voraussetzung eines idealen Gases zeigt die Geschwindigkeitsverteilung der Teilchen eines realen Gases Abweichungen. Jedoch ist bei geringer Dichte und hoher Temperatur die Maxwell-Boltzmann-Verteilung für die meisten Betrachtungen ausreichend.
Herleitung der Geschwindigkeitsverteilung in der kinetischen Gastheorie
Herleitung mit Hilfe des Boltzmann-Faktors
Die Energie eines Teilchenzustands ist durch
gegeben, und die Wahrscheinlichkeit, dass er von einem Teilchen besetzt ist, durch den Boltzmann-Faktor
.
Gefragt ist nach dem Anteil von Molekülen mit Betrag der Geschwindigkeit in einem Intervall
Der Normierungsfaktor kann daraus bestimmt werden, dass das Integral über die Verteilung
Herleitung mit Hilfe der Normalverteilung der Komponenten der Geschwindigkeit
Nach der kinetischen Gastheorie bewegen sich in einem idealen Gas bei Temperatur T (in Kelvin) nicht alle Gasteilchen mit der gleichen Geschwindigkeit, sondern zufällig verteilt mit verschiedenen Geschwindigkeiten. Es wird hierbei keine Raumrichtung bevorzugt.
Mathematisch lässt sich dies so formulieren, dass die Komponenten des Geschwindigkeitsvektors
- mittlerer Geschwindigkeit:
und Geschwindigkeitsstreuung
Hier ist kB die Boltzmann-Konstante. Die Dichte der Verteilung von
Zur Herleitung der Maxwell-Boltzmann-Verteilung
Dabei bezeichnet
Hierin bleibt nur noch das einfache Volumenintegral zu lösen. Es ergibt gerade das Volumen der infinitesimalen Kugelschale
Bedeutung und Anwendungsbereich
Folgerungen aus den Gleichungen
Wasserstoff – mM(H2) = 2 u
Stickstoff – mM(N2) = 28 u
Chlor – mM(Cl2) = 71 u
- Aus obigen Gleichungen folgt, dass der Anteil f der Teilchen im Geschwindigkeitsintervall Δv direkt proportional zu Δv selbst ist, solange F(v) konstant bleibt. Wird Δv also geringfügig erhöht bzw. bezieht man mehr Geschwindigkeiten mit in das Intervall ein, unter der zusätzlichen Annahme Temperatur und molare Masse seien konstant, so steigt die Anzahl der in ihm befindlichen Teilchen bis auf geringe Abweichungen proportional zu Δv an. Mit anderen Worten: Die Verteilungsfunktion ist differenzierbar.
- Die Verteilungsfunktion besitzt eine abfallende Exponentialfunktion der Form e-x mit x = Mv2/2RT. Da der Ausdruck x sich bei konstanter Temperatur und konstanter molarer Masse direkt proportional zum Quadrat der Teilchengeschwindigkeit v2 verhält, lässt sich hieraus schlussfolgern, dass die Exponentialfunktion und damit in eingeschränktem Umfang auch der Anteil der Moleküle für große Geschwindigkeiten sehr klein und dementsprechend für kleine Geschwindigkeiten sehr groß wird (für den exakten Zusammenhang siehe die Abbildungen zur Rechten).
- Für Gase mit einer großen molaren Masse M wird der Ausdruck x, unter Annahme einer konstanten Temperatur, ebenfalls sehr groß und die Exponentialfunktion nimmt folglich schneller ab. Dies bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit schwere Moleküle bei großen Geschwindigkeiten anzutreffen sehr klein ist und dementsprechend sehr groß für leichtere Moleküle mit einer geringen molaren Masse (siehe Abbildung oben rechts).
- Im gegensätzlichen Fall einer großen Temperatur und einer konstanten molaren Masse wird der Ausdruck x sehr klein und die Exponentialfunktion geht dementsprechend bei einer ansteigenden Geschwindigkeit schneller gegen Null. Bei einer sehr hohen Temperatur ist der Anteil der Teilchen daher geringer als bei einer niedrigeren Temperatur (siehe Abbildung unten rechts).
- Je geringer die Geschwindigkeit, desto stärker nimmt der quadratische Ausdruck v2 außerhalb der Exponentialfunktion ab. Dies bedeutet, dass auch der Anteil der schnelleren Moleküle bei geringen Geschwindigkeiten schneller abnimmt als die Geschwindigkeit selbst, im Gegenzug jedoch auch, dass dieser bei einem Geschwindigkeitszunahme quadratisch zunimmt.
Alle anderen Größen bedingen, dass sich der Anteil der Teilchen bei einer bestimmten Geschwindigkeit immer im Intervall zwischen null und eins bewegt ([0,1]). Die beiden Abbildungen zur Rechten verdeutlichen die Abhängigkeit der Maxwell-Boltzmann-Verteilung von Teilchenmasse und Temperatur des Gases. Mit steigender Temperatur T nimmt die durchschnittliche Geschwindigkeit zu und die Verteilung wird gleichzeitig breiter. Mit steigender Teilchenmasse mM hingegen nimmt die durchschnittliche Geschwindigkeit ab und die Geschwindigkeitsverteilung wird gleichzeitig schmaler. Dieser Zusammenhang zwischen Teilchengeschwindigkeit und Temperatur bzw. Teilchengeschwindigkeit und Teilchenmasse/molare Masse ist hierbei auch quantitativ beschreibbar. Siehe hierzu den Abschnitt quadratisch gemittelte Geschwindigkeit.
Bedeutung für die Thermodynamik
Die Maxwell-Boltzmann-Verteilung erklärt beispielsweise den Prozess der Verdunstung. Beispielsweise kann feuchte Wäsche bei Temperaturen von 20 °C trocknen, da es in dieser Verteilungskurve einen geringen Anteil von Molekülen mit der erforderlich hohen Geschwindigkeit gibt, welche sich aus dem Flüssigkeitsverband lösen können. Es wird also auch bei niedrigen Temperaturen immer einige Moleküle geben, die schnell genug sind, die Anziehungskräfte durch ihre Nachbarn zu überwinden und vom flüssigen oder festen Aggregatzustand in den gasförmigen Aggregatzustand überzugehen, was man als Verdampfung bzw. Sublimation bezeichnet. Umgekehrt gibt es aber auch unter den vergleichsweise schnellen Teilchen des Gases immer einige, die keine ausreichende Geschwindigkeiten besitzen und daher wieder vom gasförmigen in den flüssigen oder festen Aggregatzustand wechseln, was man als Kondensation bzw. Resublimation bezeichnet. Diese Vorgänge werden unter dem Begriff der Phasenumwandlung zusammengefasst, wobei sich zwischen Teilchen, die in die Gasphase eintreten, und Teilchen, die aus der Gasphase austreten, insofern es keine Störungen von außen gibt, ein dynamisches Gleichgewicht einstellt. Dieses ist Untersuchungsgegenstand der Gleichgewichtsthermodynamik, daher nennt man es auch thermodynamisches Gleichgewicht. Die Teilchen der gasförmigen Phase üben hierbei im Gleichgewichtszustand einen Druck aus, den man als Sättigungsdampfdruck bezeichnet. Grafisch dargestellt wird das Phasenverhalten von Stoffen in deren Phasendiagramm.
Siehe auch: Zustandsgleichung, Fundamentalgleichung, Thermodynamisches Potenzial, Ideales Gas, Reales Gas, Tripelpunkt, Kritischer Punkt
Teilchengeschwindigkeiten
Wahrscheinlichste Geschwindigkeit
Die wahrscheinlichste Geschwindigkeit
ist die Geschwindigkeit, an der die Verteilungsfunktion
Mittlere Geschwindigkeit
Die mittlere Geschwindigkeit
Hierbei sind
Als Lösung des Integrals erhält man:
Quadratisch gemittelte Geschwindigkeit
Die quadratisch gemittelte Geschwindigkeit
Aus der kinetischen Gastheorie ergibt sich folgende Zustandsgleichung:
Die empirisch ermittelte Zustandsgleichung idealer Gase ist hierbei:
Setzt man den Ausdruck pV gleich erhält man:
Umgestellt nach
Hierbei zeigt sich, dass die quadratisch gemittelte Geschwindigkeit der Gasteilchen direkt proportional zur Quadratwurzel der Temperatur ist, insofern die molare Masse konstant bleibt, was jedoch im Allgemeinen der Fall ist.
Daraus lässt sich, unter der Annahme einer konstanten molaren Masse, ein wichtiger Grundsatz ableiten:
Eine Verdopplung der Temperatur auf der Kelvin-Skala führt zu einer Erhöhung der quadratisch gemittelten Geschwindigkeit um den Faktor
Durch diese Grundbeziehung lässt sich die Abhängigkeit der Temperatur von der Geschwindigkeit der Teilchen nicht nur qualitativ, sondern auch quantitativ ableiten. Die Temperatur ist also auf diesem Wege durch die kinetische Gastheorie definierbar.
Unter der Annahme einer konstanten Temperatur und einer variablen molaren Masse zeigt sich hierbei in gleicher Form die Abhängigkeit zwischen dieser und der quadratisch gemittelten Geschwindigkeit, wobei beide jedoch im Gegensatz zur Temperatur umgekehrt proportional zueinander sind, wie aus obiger Gleichung ersichtlich ist.
Zum gleichen Ergebnis kommt man auch, wenn man F(v) in folgende Gleichung substituiert und anschließend integriert:
Die quadratisch gemittelte Geschwindigkeit ist dabei aber auch ein Maß für die mittlere kinetische Energie (Ekin) der Moleküle:
Umgestellt ergibt sich hieraus:
Harmonischer Mittelwert
Für Zwecke der Stoßzeiten usw. benötigt man einen weiteren Mittelwert, harmonischer Mittelwert genannt. Der harmonische Mittelwert
Hierbei sind
Durch Substitution von
oder
Beziehungen zwischen den Geschwindigkeiten
Im Bild zur Rechten ist die maxwell-boltzmannsche Geschwindigkeitsverteilung für Stickstoff (N2) bei drei verschiedenen Temperaturen abgebildet. Es ist auch die wahrscheinlichste Geschwindigkeit und die mittlere Geschwindigkeit eingezeichnet. Dabei gilt immer, dass die wahrscheinlichste Geschwindigkeit kleiner als die mittlere Geschwindigkeit ist. Allgemein gilt:
Der Zusammenhang zwischen den Geschwindigkeiten ergibt sich dabei aus:
nach↓ \ von→ | ||||
---|---|---|---|---|
1 | 0,886 | 0,816 | 1,128 | |
1,128 | 1 | 0,921 | 1,273 | |
1,225 | 1,085 | 1 | 1,382 | |
0,886 | 0,785 | 0,724 | 1 |
T \ v | ||||
---|---|---|---|---|
100 K (−173,15 °C) | 243,15 m/s | 274,36 m/s | 297,79 m/s | 411,54 m/s |
300 K (26,85 °C) | 421,15 m/s | 475,20 m/s | 515,78 m/s | 712,79 m/s |
800 K (526,85 °C) | 687,74 m/s | 776,02 m/s | 842,29 m/s | 1164,02 m/s |
nach↓ \ von→ | ||||
---|---|---|---|---|
1 | ||||
1 | ||||
1 | ||||
1 | ||||
Herleitung im kanonischen Ensemble
Die Maxwell-Boltzmann-Verteilung lässt sich mit den Methoden der statistischen Physik herleiten. Man betrachtet ein N-Teilchensystem mit der Hamilton-Funktion
Zur Herleitung wird nur die Annahme gemacht, dass das Potential U konservativ, also von den
Das System befinde sich im kanonischen Zustand mit der Phasenraumdichte
und der kanonischen Zustandssumme
mit
Der Parameter
Der Erwartungswert einer klassischen Observablen ist gegeben durch
Für die Transformation von Wahrscheinlichkeitsdichten gilt: Gegeben sei eine Zufallsvariable
Nun können wir die Wahrscheinlichkeitsdichte für den Impuls
Alle Orts-Integrationen lassen sich kürzen, sowie alle Impuls-Integrationen
für
Zur Auswertung dieses Ausdrucks nutzt man im Zähler die Faltungseigenschaft der Delta-Distribution
Im Nenner integriert man über eine Gauß-Funktion; die Integration in drei Dimensionen lässt sich auf ein eindimensionales Integral zurückführen mit
Man erhält die Wahrscheinlichkeitsdichte für den Impuls irgendeines Teilchens:
Der Vorfaktor
Damit lässt sich die Wahrscheinlichkeitsdichte für den Geschwindigkeitsbetrag
Die Integration führt man in Kugelkoordinaten durch und verwendet die Beziehung
Nun ist wieder die Faltungseigenschaft der Delta-Distribution zu verwenden
dabei ist
Setzt man für
Siehe auch
Diskrete univariate Verteilungen für endliche Mengen:
Benford |
Bernoulli |
beta-binomial |
binomial |
kategorial |
hypergeometrisch |
Rademacher |
Zipf |
Zipf-Mandelbrot
Diskrete univariate Verteilungen für unendliche Mengen:
Boltzmann |
Conway-Maxwell-Poisson |
negativ binomial |
erweitert negativ binomial |
Compound-Poisson |
diskret uniform |
discrete-Phase-Type |
Gauss-Kuzmin |
geometrisch |
logarithmisch |
parabolisch-fraktal |
Poisson |
Poisson-Gamma |
Skellam |
Yule-Simon |
Zeta
Kontinuierliche univariate Verteilungen mit kompaktem Intervall:
Beta |
Cantor |
Kumaraswamy |
raised Cosine |
Dreieck |
U-quadratisch |
stetig uniform |
Wigner-Halbkreis
Kontinuierliche univariate Verteilungen mit halboffenem Intervall:
Beta prime |
Bose-Einstein |
Burr |
Chi-Quadrat |
Coxian |
Erlang |
Exponential |
F |
Fermi-Dirac |
Folded normal |
Fréchet |
Gamma |
Gamma-Gamma |
Extremwert |
verallgemeinert invers Gauß |
halblogistisch |
halbnormal |
Hotellings T-Quadrat |
hyper-exponentiale |
hypoexponential |
invers Chi-Quadrat |
scale-invers Chi-Quadrat |
Invers Normal |
Invers Gamma |
Lévy |
log-normal |
log-logistisch |
Maxwell-Boltzmann |
Maxwell-Speed |
Nakagami |
nichtzentriert Chi-Quadrat |
Pareto |
Phase-Type |
Rayleigh |
relativistisch Breit-Wigner |
Rice |
Rosin-Rammler |
shifted Gompertz |
truncated normal |
Type-2-Gumbel |
Weibull |
Wilks’ Lambda
Kontinuierliche univariate Verteilungen mit unbeschränktem Intervall:
Cauchy |
Extremwert |
exponential Power |
Fishers z |
Fisher-Tippett (Gumbel) |
generalized hyperbolic |
Hyperbolic-secant |
Landau |
Laplace |
alpha-stabil |
logistisch |
normal (Gauß) |
normal-invers Gauß’sch |
Skew-normal |
Studentsche t |
Type-1-Gumbel |
Variance-Gamma |
Voigt
Diskrete multivariate Verteilungen:
Ewen |
multinomial |
Dirichlet compound multinomial
Kontinuierliche multivariate Verteilungen:
Dirichlet |
generalized Dirichlet |
multivariat normal |
multivariat Student |
normalskaliert invers Gamma |
Normal-Gamma
Multivariate Matrixverteilungen:
Invers Wishart |
Matrix-normal |
Wishart