费米-狄拉克统计 (英語:Fermi–Dirac statistics ),简称费米统计 或 FD 统计 ,是统计力学 中描述由大量满足泡利不相容原理 的费米子 组成的系统中粒子分处不同量子态 的统计规律。该统计规律的命名源于恩里科·费米 和保罗·狄拉克 ,他们分别独立地发现了该统计律。不过费米在数据定义比狄拉克稍早。[ 1] [ 2]
费米–狄拉克统计的适用对象是热平衡的费米子 (自旋量子数 为半奇数的粒子)。此外,应用此统计规律的前提是系统中各粒子间相互作用 可忽略不计。如此便可用粒子在不同定态 的分布状况来描述大量微观粒子组成的宏观系统。不同的粒子分处不同能态,这点对系统许多性质会产生影响。自旋量子数为 1/2 的电子 是费米–狄拉克统计最普遍的应用对象。费米–狄拉克统计是统计力学的重要组成部分,它利用了量子力学 的一些原理。
概述
服从F-D统计的两个粒子在三重简并态下的分布
状态1
状态2
状态3
A
A
A
A
A
A
根据量子力学 ,费米子为自旋 为半奇数的粒子,其本征波函数 反对称,在费米子的某一个能级上,最多只能容纳一个粒子。因而符合费米–狄拉克统计分布的粒子,当他们处于某一分布
{
n
j
}
{\displaystyle \left\{n_{j}\right\}}
(“某一分布”指这样一种状态:即在能量为
{
ϵ ϵ -->
j
}
{\displaystyle \left\{\epsilon _{j}\right\}}
的能级上同时有
n
j
{\displaystyle n_{j}}
个粒子存在着,不难想象,当从宏观观察体系能量一定的时候,从微观角度观察体系可能有很多种不同的分布状态,而且在这些不同的分布状态中,总有一些状态出现的几率特别的大,而其中出现几率最大的分布状态被称为最可几分布)时,体系总状态数为:
Ω Ω -->
j
=
g
j
!
n
j
!
(
g
j
− − -->
n
j
)
!
{\displaystyle \Omega _{j}={\frac {g_{j}!}{n_{j}!(g_{j}-n_{j})!}}}
费米–狄拉克统计的最可几分布的数学表达式为:
{
n
j
F
D
}
=
g
j
e
α α -->
e
β β -->
ϵ ϵ -->
j
1
+
e
α α -->
e
β β -->
ϵ ϵ -->
j
{\displaystyle \left\{n_{j}^{FD}\right\}={\frac {g_{j}e^{\alpha }e^{\beta \epsilon _{j}}}{1+e^{\alpha }e^{\beta \epsilon _{j}}}}}
由于费米-狄拉克统计在数学处理上非常困难,因此在处理实际问题时经常引入一些近似条件,使费米-狄拉克统计退化成为经典的麦克斯韦-玻尔兹曼统计 。此外,对于玻色子 ,也有对应的玻色-爱因斯坦统计 予以处理。
历史
1926年发现费米–狄拉克统计之前,要理解电子的某些性质尚较为困难。例如,在常温 下,未施加电流的金属 内部的热容 比施加电流的金属少了大约100倍。此外,在常温下给金属施加一强电场,将造成场致电子发射 (Field electron emission )现象,从而产生电流流经金属。研究发现,这个电流与温度几乎无关。当时的理论难以解释这个现象。[ 3]
当时,由于人们主要根据的是经典静电学理论,因此在诸如金属电子理论等方面遇到的困难,无法得到令人满意的解答。他们认为,金属中所有电子都是等效的。也就是说,金属中的每个电子都以相同的程度对金属的热量做出贡献(这个量是波尔兹曼常数 的一次项)。上述问题一直困扰着科学家,直到费米–狄拉克统计的发现,才得到较好地解释。
1926年,恩里科·费米、保罗·狄拉克各自独立地在发表了有关这一统计规律的两篇学术论文。[ 1] [ 2] 另有来源显示,P·乔丹(Pascual Jordan )在1925年也对这项统计规律进行了研究,他称之为“泡利统计”,不过他并未及时地发表他的研究成果。[ 4] 狄拉克称此项研究是费米完成的,他称之为“费米统计”,并将对应的粒子称为“费米子”。
1926年,拉尔夫·福勒 在描述恒星 向白矮星 的转变过程中,首次应用了费米–狄拉克统计的原理。[ 5] 1927年,阿诺·索末菲 将费米–狄拉克统计应用到他对于金属电子的研究中。[ 6] 1928年,福勒和L·W·诺德汉(Lothar Wolfgang Nordheim )在场致电子发射的研究中,也采用了这一统计规律。[ 7] 直至今日,费米–狄拉克统计仍然是物理学的一个重要部分。
费米–狄拉克分布
根据费米–狄拉克分布,给定费米子组成的系统中处于量子态
i
{\displaystyle i}
上的平均粒子数可以通过下面的式子计算:[ 8]
n
¯ ¯ -->
i
=
1
e
(
ϵ ϵ -->
i
− − -->
μ μ -->
)
/
k
T
+
1
{\displaystyle {\bar {n}}_{i}={\frac {1}{e^{(\epsilon _{i}-\mu )/kT}+1}}}
其中
k
{\displaystyle k}
是波尔兹曼常数 ,
T
{\displaystyle T}
为绝对温度(热力学温标 ),
ϵ ϵ -->
i
{\displaystyle \epsilon _{i}\ }
为量子态
i
{\displaystyle i}
上单个粒子的能量,
μ μ -->
{\displaystyle \mu \ }
是化学势 。当
T
=
0
K
{\displaystyle T=0K}
时,化学势就是系统的费米能 。半导体 中电子的费米能,也被被称为费米能级。[ 9] [ 10]
要应用费米–狄拉克统计,系统必须满足一定的条件:系统的费米子数量必须足够大,以至于再加入一个费米子所引起化学势
μ μ -->
{\displaystyle \mu \ }
的变化可以忽略不计。[ 11] 由于费米–狄拉克统计的推导过程中利用了泡利不相容原理 ,即单个量子态上最多能有一个粒子,这样的结果就是某个量子态上的平均量子数满足
0
<
n
¯ ¯ -->
i
<
1
{\displaystyle 0<{\bar {n}}_{i}<1}
。[ 12]
费米–狄拉克分布
平均粒子数和能量的关系 ,当温度
T
{\displaystyle T}
较高时,平均粒子数
n
¯ ¯ -->
i
{\displaystyle {\bar {n}}_{i}}
的变化更加平缓。当
ϵ ϵ -->
=
μ μ -->
{\displaystyle \epsilon =\mu }
,
n
¯ ¯ -->
=
0.5
{\displaystyle {\bar {n}}=0.5}
。不过,图中未能展现,当温度
T
{\displaystyle T}
更高时,
μ μ -->
{\displaystyle \mu }
会下降。
[ 13]
平均粒子数和温度的关系 (当
ϵ ϵ -->
>
μ μ -->
{\displaystyle \epsilon >\mu }
)
(点击图片可以获得完整尺寸)
粒子的能量分布
当
μ μ -->
=
0.55
e
V
{\displaystyle \mu =0.55eV}
,温度在50开尔文 与375开尔文之间取离散值时,费米函数
F
(
ϵ ϵ -->
)
{\displaystyle F(\epsilon )\ }
和能量值
ϵ ϵ -->
{\displaystyle \epsilon \ }
之间的关系曲线。
前面的章节叙述了给定费米子系统在不同量子态上的分布,一个量子态上最多只能具有一个费米子。利用费米–狄拉克统计,还可以获得费米子系统不同能量值上的分布情况,这与分析量子态的原理略有不同,因为可能出现多个定态具有同一能量值,即出现所谓的简并能量态情况。
将费米–狄拉克统计中某个量子态上的平均粒子数
n
¯ ¯ -->
i
{\displaystyle {\bar {n}}_{i}\ }
与简并度
g
i
{\displaystyle g_{i}\ }
(即能量值为
ϵ ϵ -->
i
{\displaystyle \epsilon _{i}\ }
的量子态数)相乘,就可以得到能量为
ϵ ϵ -->
i
{\displaystyle \epsilon _{i}\ }
的平均费米子数。[ 14]
n
¯ ¯ -->
(
ϵ ϵ -->
i
)
=
g
i
n
¯ ¯ -->
i
=
g
i
e
(
ϵ ϵ -->
i
− − -->
μ μ -->
)
/
k
T
+
1
{\displaystyle {\begin{alignedat}{2}{\bar {n}}(\epsilon _{i})&=g_{i}\ {\bar {n}}_{i}\\&={\frac {g_{i}}{e^{(\epsilon _{i}-\mu )/kT}+1}}\\\end{alignedat}}}
当
g
i
≥ ≥ -->
2
{\displaystyle g_{i}\geq 2\ }
时,可能出现
n
¯ ¯ -->
(
ϵ ϵ -->
i
)
>
1
{\displaystyle \ {\bar {n}}(\epsilon _{i})>1}
。导致这个现象的原因前面提到过,即具有同一个能量值的粒子可能处于不同的定态,也就是说完全可能出现多个粒子处于同一能量值
ϵ ϵ -->
i
{\displaystyle \epsilon _{i}\ }
。
当一个系统的能量是准连续(quasi-continuum )的,定义其单位体积内单位能量域的量子态数为状态密度 。[ 14] ,单位能量域的平均费米子数为
N
¯ ¯ -->
(
ϵ ϵ -->
)
=
g
(
ϵ ϵ -->
)
F
(
ϵ ϵ -->
)
{\displaystyle {\bar {\mathcal {N}}}(\epsilon )=g(\epsilon )\ F(\epsilon )}
这里
F
(
ϵ ϵ -->
)
{\displaystyle F(\epsilon )\ }
被称为费米函数,它与前面用来表达量子态
n
¯ ¯ -->
i
{\displaystyle {\bar {n}}_{i}}
上粒子数分布的函数具有相同的形式。[ 15]
F
(
ϵ ϵ -->
)
=
1
e
(
ϵ ϵ -->
− − -->
μ μ -->
)
/
k
T
+
1
{\displaystyle F(\epsilon )={\frac {1}{e^{(\epsilon -\mu )/kT}+1}}}
故
N
¯ ¯ -->
(
ϵ ϵ -->
)
=
g
(
ϵ ϵ -->
)
e
(
ϵ ϵ -->
− − -->
μ μ -->
)
/
k
T
+
1
{\displaystyle {\bar {\mathcal {N}}}(\epsilon )={\frac {g(\epsilon )}{e^{(\epsilon -\mu )/kT}+1}}}
量子范畴和经典范畴
如果经典范畴中涉及的位移、动量之间的关系还远未达到不确定性原理 所设定的极限,通常可以采用麦克斯韦-玻尔兹曼统计 来代替费米–狄拉克统计,这样做可以简化数学计算的难度。如果粒子平均间距
R
¯ ¯ -->
{\displaystyle {\bar {R}}}
远大于粒子的平均物质波 波长
λ λ -->
¯ ¯ -->
{\displaystyle {\bar {\lambda }}}
,就可以采用上述经典范畴的处理方式。[ 16]
R
¯ ¯ -->
≫ ≫ -->
λ λ -->
¯ ¯ -->
≈ ≈ -->
h
3
m
k
T
{\displaystyle {\bar {R}}\ \gg \ {\bar {\lambda }}\ \approx \ {\frac {h}{\sqrt {3mkT}}}}
这里,
h
{\displaystyle h}
为普朗克常数 ,
m
{\displaystyle m}
为粒子的质量 。
对于常温(约300开尔文)下金属中的电子,由于
R
¯ ¯ -->
≈ ≈ -->
λ λ -->
¯ ¯ -->
/
25
{\displaystyle {\bar {R}}\approx {\bar {\lambda }}/25}
,因此该系统远离经典范畴。这是因为电子质量较小,并且在金属中聚集程度较高。这样,为了分析金属中的传导电子,必须采用费米–狄拉克统计。[ 16]
由恒星演变而来的白矮星,是另一个不属于经典范畴、必须采用费米–狄拉克统计的例子。尽管白矮星的温度很高(其表面温度通常能达到10,000开尔文[ 17] ),但是它内部高度聚集的电子和每个电子的低质量,使得处理这问题必须采用费米–狄拉克统计,而不能用经典的波尔兹曼统计近似处理。[ 5]
参考文献
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^ Fowler, Ralph H.; Nordheim, Lothar W. Electron Emission in Intense Electric Fields (PDF) . Proceedings of the Royal Society A. 1928-05-01, 119 (781): 173–81. Bibcode:1928RSPSA.119..173F . JSTOR 95023 . doi:10.1098/rspa.1928.0091 .
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^ Reif, F. Fundamentals of Statistical and Thermal Physics . McGraw–Hill. 1965: 340 –2. ISBN 978-0-07-051800-1 .
^ 值得注意的是
n
¯ ¯ -->
i
{\displaystyle {\bar {n}}_{i}}
同时也是量子态
i
{\displaystyle i}
被粒子占据的概率,由于一个量子态最多同时被一个粒子占据因此有
0
<
n
¯ ¯ -->
i
<
1
{\displaystyle 0<{\bar {n}}_{i}<1}
。
^ Kittel, Charles. Introduction to Solid State Physics 4th. New York: John Wiley & Sons. 1971: 245, Figs. 4 and 5. ISBN 0-471-14286-7 . OCLC 300039591 .
^ 14.0 14.1 Leighton, Robert B. Principles of Modern Physics . McGraw-Hill. 1959: 340 . ISBN 978-0-07-037130-9 .
Note that in Eq. (1),
n
(
ϵ ϵ -->
)
{\displaystyle n(\epsilon )\,}
and
n
s
{\displaystyle n_{s}\,}
correspond respectively to
n
¯ ¯ -->
i
{\displaystyle {\bar {n}}_{i}}
and
n
¯ ¯ -->
(
ϵ ϵ -->
i
)
{\displaystyle {\bar {n}}(\epsilon _{i})}
in this article. See also Eq. (32) on p. 339.
^ Reif, F. Fundamentals of Statistical and Thermal Physics . McGraw–Hill. 1965: 389 . ISBN 978-0-07-051800-1 .
^ 16.0 16.1 Reif, F. Fundamentals of Statistical and Thermal Physics . McGraw–Hill. 1965: 246 –8. ISBN 978-0-07-051800-1 .
^ Mukai, Koji; Jim Lochner. Ask an Astrophysicist . NASA's Imagine the Universe. NASA Goddard Space Flight Center. 1997. (原始内容 存档于2009-01-20).
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