物理学シミュレーション

酔歩と温度

Random Walk and Temperature

はじめに

   原点から勝手な向きに歩幅1だけ進み(ステップ1),そこから再び勝手な向きに 歩幅1だけ進む(ステップ2).そしてまた勝手な向きに歩幅1だけ進む(ステップ3).こ のような歩みを酔歩(random walk)という. n ステップ後の位置は酔歩の試行ごとに 異なり,全く規則性がないように見える.しかし,試行を数多く繰り返すと,それらの位置の分布に 法則性が現れてくる.ここでは,そのときに現れる正規分布(ガウス分布)を酔歩の シミュレーションを通して学ぶ.
   続いて,正規分布に従う気体分子のマクスウェル速度分布則 をとり上げ,分子の平均の運動エネルギーが絶対温度に比例する公式を導くと共に, 絶対温度の分子論な意味の理解を深める.ここで取り扱っているのは統計物理学とよば れる物理学の分野の第一歩である
   このプログラムでのシミュレーションとその動画は,科学技術計算の 統合ソフトウェア Mathematica (Wolfram Research) を使って作成した.
推奨する学習方法
(1) 最初は,目次の順序を厳守し,[ A ] から [ C ] までを,動画を観察し,説明を 読み,意味を考えながら時間をかけて一通り実行する.
(2) 再び [ A ] に戻り,与えられた順序で問題の解答へと進む.
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目次 
[ A ] 平面上での酔歩 (Random Walk) と統計分布:正規分布への漸近
 10ステップ酔歩の 6個のサンプルと酔歩後の分布
 10ステップ酔歩の10個のサンプルと酔歩後の分布
 10ステップ酔歩の100個のサンプルと酔歩後の分布:正規分布には遠い
 10ステップ酔歩の1000個のサンプルと酔歩後の分布:正規分布に近づく
 10ステップ酔歩の5000個のサンプルと酔歩後の分布:正規分布
 シミュレーションデータからの平均と標準偏差の計算
[ B ] 酔歩のステップ数を変えた場合:正規分布と分散
 10ステップ酔歩の10000個のサンプルの分布
 15ステップ酔歩の10000個のサンプルの分布
 20ステップ酔歩の10000個のサンプルの分布
 適合する正規分布:3つの場合の比較
 平均2乗変位:酔っ払いは自宅にたどり着くか
[ C ] 気体分子の速度分布と気体の温度
 マクスウェルの速度分布則と気体の温度
 気体分子の平均の速度と平均の運動エネルギー


© 作成 1999年7月24日 最新版 2004年12月2日 Takeshi Yoshida