記事ソース/統計力学におけるシャノンのエントロピーの導出
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記事ソース/統計力学におけるシャノンのエントロピーの導出†これはrst2hooktailの記事ソース保存・変換用です（詳細）． コンバート公開・更新メニュー ▼▲記事ソースの内容============================================================
統計力学におけるシャノンのエントロピーの導出
============================================================
この記事では、シャノンのエントロピー $S$ 、つまり、
<tex>
S = -k_B \sum_n p_n \ln p_n \tag{##}
</tex>
をカノニカル集団（正準集団）の基礎から導出します。
準備
=================================
基本的なアイディアは、
分配関数 $Z= \sum_n e^{- \beta E_n}$ からエネルギー期待値 $\langle E \rangle$ と ヘルムホルツの自由エネルギー $F$ を求め、公式
<tex>
S = \dfrac{ \langle E \rangle - F }{T} \tag{##}
</tex>
少し書き換えて [*]_ 、
<tex>
\dfrac{S}{k_B} = \beta (\langle E \rangle - F ) \tag{##}
</tex>
.. [*] $\beta = \dfrac{1}{k_B T} $ です。
を用いて、エントロピーを求めます。
β<E>の書き換え
=======================
これはよく知られている公式を用います。つまり、
<tex>
\beta \langle E \rangle &= - \beta \dfrac{\partial}{\partial \beta} \ln Z \\
&= - \beta \dfrac{\partial}{\partial \beta} \ln \sum_n e^{-\beta E_n} \\
&= - \beta \dfrac{- \sum_n E_n e^{- \beta E_n } }{\sum_n e^{- \beta E_n }} \\
&= \dfrac{\sum_n \beta E_n e^{- \beta E_n } }{\sum_n e^{- \beta E_n }} \tag{##}
</tex>
βFの書き換え
=======================
統計力学的定義に戻りますと、ヘルムホルツの自由エネルギー $F$ は、
<tex>
e^{-\beta F} &= Z \\
&= \sum_{n} e^{-\beta E_n} \tag{##}
</tex>
もしくは、
<tex>
F &= -\dfrac{1}{\beta}\ln Z \tag{##}
</tex>
です。ここで、次のボルツマン分布を確認しておきます。
縮退していてもよい、つまり、 $n \neq n^\prime$ でも、 $E_n = E_{n^\prime}$ であってよいのです。
エネルギー準位 $E_n$ をとる確率 $p_n$ は、
マクスウェル・ボルツマン分布により、
<tex>
p_n = \dfrac{e^{- \beta E_n}}{\sum_{n} e^{-\beta E_n}} = \dfrac{e^{- \beta E_n}}{Z} \tag{##}
</tex>
書き換えると、
<tex>
Z = \dfrac{e^{- \beta E_n }}{p_n} \tag{##}
</tex>
となります。
式 $(6)$ より、
<tex>
- \beta F &= \ln Z \\
&= \sum_n p_n \ln Z \tag{##}
</tex>
と書いておきます。ここで、 $ \ln Z $ は $n$ の依存性がないので、式 $(9)$ の様に書けるのがポイントです。
なぜなら、
<tex>
\sum_n p_n = 1 \tag{##}
</tex>
であるからです。
いよいよ導出
=========================
式 $(8)$ 、式 $(9)$ より、
<tex>
- \beta F &= \sum_n p_n \ln \dfrac{e^{- \beta E_n }}{p_n} \\
&= \sum_n p_n (- \ln p_n - \beta E_n ) \tag{##}
</tex>
ですね？
少し戻って、式 $(4)$ を書き直すと、
<tex>
\beta \langle E \rangle = \sum_n \beta p_n E_n \tag{##}
</tex>
ですから、式 $(11)$ と式 $(12)$ より、
<tex>
\dfrac{S}{k_B} &= \beta(\langle E \rangle -F) \\
&= \sum_n \beta p_n E_n + \sum_n p_n (- \ln p_n - \beta E_n ) \\
&= - \sum_n p_n \ln p_n \tag{##}
</tex>
つまり、
<tex>
S = - k_B \sum_n p_n \ln p_n \tag{##}
</tex>
が導けました。
こうしてシャノンエントロピーが導けました。
最初にこれを考えた、ボルツマンやギブスはとてもすごいと思います。
それでは、今日はこの辺で、お疲れさまでした。
@@author:クロメル@@
@@accept:2013-05-10@@
@@category:統計力学@@
@@id:shannonEntropy@@
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