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【测试】2D-格子 气体扩散问题

只看楼主收藏回复

放一个有趣的物理小题上来给各位同学玩玩(如图)
结果经过计算机模拟分析过确定。懂程序的上程序,建模推导强人上计算分析。

提示:
1.此2D-格子气体系统中扩散系数定义为D(n)=[r(n)-r(0)]^2 (定义由郎之万方程中的扩散项给出)
2.这里周期性边界条件保证数密度保持恒定(热力学极限下取自由边界条件与取周期 性边界条件是等价的)


1楼2014-01-24 19:20回复
    @foozhencheng @Lifschitz @Sylphics 有兴趣来瞧瞧么


    来自Android客户端3楼2014-01-24 19:27
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      “不讲道理”随便乱猜也可以(有兴趣认真分析当然最好)


      来自Android客户端4楼2014-01-24 19:30
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        提问,说粒子在某个邻近格点有粒子的时候不能移动是哪个意思?比如粒子上方的点已经有了一个粒子,那么这个粒子会:
        一、各三分之一的概率向左右下移动
        二、左右下移动概率各为四分之一,还有四分之一概率不动
        三、不能移动


        IP属地:广东5楼2014-01-24 19:34
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          没学过非平衡统计,猜一下,低密度极限和高密度极限系统行为对偶,例如一个空穴和一个粒子的扩散是一样的,然后没有相互作用时是平的,因此选第四个


          6楼2014-01-24 19:55
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            哦, 我发现我对题意的理解有问题
            题中说的是,每次移动其中一个粒子
            但我上面的分析时, 每个粒子 同时都想移动, 这貌似不一样的
            如果是每次移动一个粒子 我赞同对偶~~@Sylphics


            IP属地:辽宁8楼2014-01-24 20:29
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              扩散系数D(x)的定义是什么


              IP属地:北京9楼2014-01-24 20:35
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                扩散系数定义实际上是需要了解一点非平衡态物理学的知识。不过也没那么玄乎。实际上提示里有说明:这里2D格子气体的扩散系数就是等效定义为某个第n格与初始第0格时之间距离平方的时间平均值。


                来自Android客户端10楼2014-01-24 20:44
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                  看来这里需要介绍一下布朗运动理论里的扩散系数定义。稍后贴上来,感兴趣的各位亦可自行查阅布朗运动理论里随机运动粒子扩散系数的概念。


                  来自Android客户端11楼2014-01-24 20:47
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                    0


                    来自Android客户端12楼2014-01-24 20:53
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                      好像很好玩的样子


                      来自Android客户端13楼2014-01-24 20:57
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                        实在好纠结,等楼主更吧。。。。
                        ----From iTieba for Windows Phone


                        来自WindowsPhone客户端14楼2014-01-24 21:08
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                          在只有两个粒子与只有一个粒子对比的情形中:
                          如果在只有两个粒子的情况下,这两个粒子不紧挨在一起时,扩散系数岂不是和只有一个粒子的情况相同?两个粒子挨在一起的概率在N很大M很大的前提下是小概率事件,那么有两个粒子时的扩散系数与只有一个粒子扩散系数相同的概率应该很大。
                          反过来也是如此(只有一个空位与只有两个空位的情形),所以我感觉应该是D吧(是不是想的太简单了)。。。这一题让我有一种去模拟的冲动(思考算法中)。。


                          IP属地:北京16楼2014-01-24 21:45
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                            random一个初值二维数组
                            每一个粒子的最高自由度设为4,粒子总数为n(n<NxM)
                            遍历出每个粒子的实际自由度n1,n2,n3,n4……
                            D=(n1+n2+n3……)/4n
                            继续random,重复上述步骤,先试着n种情况random NxM次
                            总感觉是不是我想太简单了。。。


                            IP属地:北京17楼2014-01-24 21:58
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                              不明觉厉


                              IP属地:浙江来自Android客户端18楼2014-01-24 21:59
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