Articulo de referencia

estadística de Fermi-Dirac

La estadística de Fermi-Dirac es un tipo de estadística cuántica que se aplica a la física de un sistema compuesto por muchas partículas idénticas que no interactúan entre sí y ...

La estadística de Fermi-Dirac es un tipo de estadística cuántica que se aplica a la física de un sistema compuesto por muchas partículas idénticas que no interactúan entre sí y que obedecen el principio de exclusión de Pauli . Un resultado es la distribución de Fermi-Dirac de partículas sobre estados de energía . Recibe su nombre de Enrico Fermi y Paul Dirac , quienes derivaron la distribución independientemente en 1926. [ 1 ] [ 2 ] La estadística de Fermi-Dirac forma parte del campo de la mecánica estadística y utiliza los principios de la mecánica cuántica .

La estadística de Fermi-Dirac se aplica a partículas idénticas e indistinguibles con espín semientero (1/2, 3/2, etc.), llamadas fermiones , en equilibrio termodinámico . Para el caso de interacción despreciable entre partículas, el sistema puede describirse en términos de estados de energía de una sola partícula . Un resultado es la distribución de Fermi-Dirac de partículas sobre estos estados, donde dos partículas no pueden ocupar el mismo estado, lo que tiene un efecto considerable en las propiedades del sistema. La estadística de Fermi-Dirac se aplica más comúnmente a los electrones , un tipo de fermión con espín 1/2 .

La estadística de Bose-Einstein , equivalente a la estadística de Fermi-Dirac , se aplica a partículas idénticas e indistinguibles con espín entero (0, 1, 2, etc.), denominadas bosones . En física clásica, la estadística de Maxwell-Boltzmann se utiliza para describir partículas idénticas que se consideran distinguibles. Tanto en la estadística de Bose-Einstein como en la de Maxwell-Boltzmann, más de una partícula puede ocupar el mismo estado, a diferencia de la estadística de Fermi-Dirac.

Historia

Antes de la introducción de la estadística de Fermi-Dirac en 1926, comprender algunos aspectos del comportamiento de los electrones era difícil debido a fenómenos aparentemente contradictorios. Por ejemplo, la capacidad calorífica electrónica de un metal a temperatura ambiente parecía provenir de 100 veces menos electrones que los que había en la corriente eléctrica . [ 3 ] También era difícil comprender por qué las corrientes de emisión generadas al aplicar campos eléctricos altos a metales a temperatura ambiente eran casi independientes de la temperatura.

La dificultad que presentaba el modelo de Drude , la teoría electrónica de los metales en aquel entonces, radicaba en considerar que los electrones eran (según la teoría estadística clásica) todos equivalentes. En otras palabras, se creía que cada electrón contribuía al calor específico en una cantidad del orden de la constante de Boltzmann k B. Este problema permaneció sin resolver hasta el desarrollo de la estadística de Fermi-Dirac. 

La estadística de Fermi-Dirac fue publicada por primera vez en 1926 por Enrico Fermi [ 1 ] y Paul Dirac . [ 2 ] Según Max Born , Pascual Jordan desarrolló en 1925 la misma estadística, a la que llamó estadística de Pauli , pero no se publicó a tiempo. [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] Según Dirac, fue estudiada por primera vez por Fermi, y Dirac la llamó "estadística de Fermi" y a las partículas correspondientes "fermiones". [ 7 ]

La estadística de Fermi-Dirac fue aplicada en 1926 por Ralph Fowler para describir el colapso de una estrella a una enana blanca . [ 8 ] En 1927, Arnold Sommerfeld la aplicó a los electrones en metales y desarrolló el modelo de electrones libres , [ 9 ] y en 1928, Fowler y Lothar Nordheim la aplicaron a la emisión de electrones de campo de los metales. [ 10 ] La estadística de Fermi-Dirac sigue siendo una parte importante de la física.

Distribución de Fermi-Dirac

Para un sistema de fermiones idénticos en equilibrio termodinámico, el número promedio de fermiones en un estado de partícula única i viene dado por la distribución de Fermi-Dirac (F-D) : [ 11 ] [ nb 1 ]

norte¯i=1mi(εiμ)/kBT+1,{\displaystyle {\bar {n}}_{i}={\frac {1}{e^{(\varepsilon _{i}-\mu )/k_{\text{B}}T}+1}},}

where kB is the Boltzmann constant, T is the absolute temperature, εi is the energy of the single-particle state i, and μ is the total chemical potential. The distribution is normalized by the condition

in¯i=N{\displaystyle \sum _{i}{\bar {n}}_{i}=N}

that can be used to express μ=μ(T,N){\displaystyle \mu =\mu (T,N)} in that μ{\displaystyle \mu } can assume either a positive or negative value.[12]

At zero absolute temperature, μ is equal to the Fermi energy plus the potential energy per fermion, provided it is in a neighbourhood of positive spectral density. In the case of a spectral gap, such as for electrons in a semiconductor, the point of symmetry μ is typically called the Fermi level or—for electrons—the electrochemical potential, and will be located in the middle of the gap.[13][14]

The Fermi–Dirac distribution is only valid if the number of fermions in the system is large enough so that adding one more fermion to the system has negligible effect on μ.[15] Since the Fermi–Dirac distribution was derived using the Pauli exclusion principle, which allows at most one fermion to occupy each possible state, a result is that 0<n¯i<1{\displaystyle 0<{\bar {n}}_{i}<1}.[nb 2]

The variance of the number of particles in state i can be calculated from the above expression for n¯i{\displaystyle {\bar {n}}_{i}}:[17][18]V(ni)=kBTμn¯i=n¯i(1n¯i).{\displaystyle V(n_{i})=k_{\text{B}}T{\frac {\partial }{\partial \mu }}{\bar {n}}_{i}={\bar {n}}_{i}(1-{\bar {n}}_{i}).}

Distribution of particles over energy

Fermi function F(ϵ){\displaystyle F(\epsilon )} with μ=0.55 eV{\displaystyle \mu =0.55~{\text{eV}}} for various temperatures in the range 2 KT375 K{\displaystyle 2~{\text{K}}\leq T\leq 375~{\text{K}}}

From the Fermi–Dirac distribution of particles over states, one can find the distribution of particles over energy.[nb 3] The average number of fermions with energy εi{\displaystyle \varepsilon _{i}} can be found by multiplying the Fermi–Dirac distribution n¯i{\displaystyle {\bar {n}}_{i}} by the degeneracygi{\displaystyle g_{i}} (i.e. the number of states with energy εi{\displaystyle \varepsilon _{i}}),[19]

n¯(εi)=gin¯i=gie(εiμ)/kBT+1.{\displaystyle {\begin{aligned}{\bar {n}}(\varepsilon _{i})&=g_{i}{\bar {n}}_{i}\\&={\frac {g_{i}}{e^{(\varepsilon _{i}-\mu )/k_{\text{B}}T}+1}}.\end{aligned}}}

When gi2{\displaystyle g_{i}\geq 2}, it is possible that n¯(εi)>1{\displaystyle {\bar {n}}(\varepsilon _{i})>1}, since there is more than one state that can be occupied by fermions with the same energy εi{\displaystyle \varepsilon _{i}}.

When a quasi-continuum of energies ε{\displaystyle \varepsilon } has an associated density of statesg(ε){\displaystyle g(\varepsilon )}(es decir, el número de estados por unidad de rango de energía por unidad de volumen [ 20 ] ), el número promedio de fermiones por unidad de rango de energía por unidad de volumen es

norte¯(ε)=gramo(ε)F(ε),{\displaystyle {\bar {\mathcal {N}}}(\varepsilon )=g(\varepsilon )F(\varepsilon ),}

dóndeF(ε){\displaystyle F(\varepsilon )}Se denomina función de Fermi y es la misma función que se utiliza para la distribución de Fermi-Dirac.norte¯i{\displaystyle {\bar {n}}_{i}}: [ 21 ]

F(ε)=1mi(εμ)/kBT+1,{\displaystyle F(\varepsilon )={\frac {1}{e^{(\varepsilon -\mu )/k_{\text{B}}T}+1}},}

de modo que

norte¯(ε)=gramo(ε)mi(εμ)/kBT+1.{\displaystyle {\bar {\mathcal {N}}}(\varepsilon )={\frac {g(\varepsilon )}{e^{(\varepsilon -\mu )/k_{\text{B}}T}+1}}.}

Regímenes cuántico y clásico

La distribución de Fermi-Dirac se aproxima a la distribución de Maxwell-Boltzmann en el límite de alta temperatura y baja densidad de partículas, sin necesidad de ninguna suposición ad hoc:

  • En el límite de baja densidad de partículas,norte¯i=1mi(εiμ)/kBT+11{\displaystyle {\bar {n}}_{i}={\frac {1}{e^{(\varepsilon _{i}-\mu )/k_{\rm {B}}T}+1}}\ll 1}, por lo tantomi(εiμ)/kBT+11{\displaystyle e^{(\varepsilon _{i}-\mu )/k_{\rm {B}}T}+1\gg 1}o equivalentementemi(εiμ)/kBT1{\displaystyle e^{(\varepsilon _{i}-\mu )/k_{\rm {B}}T}\gg 1}En ese caso,norte¯i1mi(εiμ)/kBT=norteZmiεi/kBT{\displaystyle {\bar {n}}_{i}\approx {\frac {1}{e^{(\varepsilon _{i}-\mu )/k_{\rm {B}}T}}}={\frac {N}{Z}}e^{-\varepsilon _{i}/k_{\rm {B}}T}}, que es el resultado de la estadística de Maxwell-Boltzmann.
  • En el límite de alta temperatura, las partículas se distribuyen en un amplio rango de valores de energía, por lo tanto, la ocupación en cada estado (especialmente los de alta energía conεiμkBT{\displaystyle \varepsilon _{i}-\mu \gg k_{\rm {B}}T}) es de nuevo muy pequeño,norte¯i=1mi(εiμ)/kBT+11{\displaystyle {\bar {n}}_{i}={\frac {1}{e^{(\varepsilon _{i}-\mu )/k_{\rm {B}}T}+1}}\ll 1}Esto se reduce nuevamente a la estadística de Maxwell-Boltzmann.

El régimen clásico, donde la estadística de Maxwell-Boltzmann puede usarse como una aproximación a la estadística de Fermi-Dirac, se encuentra al considerar la situación que está lejos del límite impuesto por el principio de incertidumbre de Heisenberg para la posición y el momento de una partícula . Por ejemplo, en la física de semiconductores, cuando la densidad de estados de la banda de conducción es mucho mayor que la concentración de dopaje, la brecha de energía entre la banda de conducción y el nivel de Fermi puede calcularse utilizando la estadística de Maxwell-Boltzmann. De lo contrario, si la concentración de dopaje no es despreciable en comparación con la densidad de estados de la banda de conducción, debe usarse la distribución de Fermi-Dirac para un cálculo preciso. Entonces se puede demostrar que la situación clásica prevalece cuando la concentración de partículas corresponde a una separación promedio entre partículas.R¯{\displaystyle {\bar {R}}}que es mucho mayor que la longitud de onda promedio de De Broglieλ¯{\displaystyle {\bar {\lambda }}}de las partículas: [ 22 ]

R¯λ¯h3metrokBT,{\displaystyle {\bar {R}}\gg {\bar {\lambda }}\approx {\frac {h}{\sqrt {3mk_{\rm {B}}T}}},}

donde h es la constante de Planck y m es la masa de una partícula .

En el caso de los electrones de conducción en un metal típico a T = 300 K (es decir, aproximadamente a temperatura ambiente), el sistema está lejos del régimen clásico porque R¯λ¯/25{\displaystyle {\bar {R}}\approx {\bar {\lambda }}/25}Esto se debe a la pequeña masa del electrón y a la alta concentración (es decir, pequeñaR¯{\displaystyle {\bar {R}}}) de electrones de conducción en el metal. Por lo tanto, se necesita la estadística de Fermi-Dirac para los electrones de conducción en un metal típico. [ 22 ]

Otro ejemplo de un sistema que no está en el régimen clásico es el sistema que consiste en los electrones de una estrella que ha colapsado en una enana blanca. Aunque la temperatura de la enana blanca es alta (típicamente T =10 000  K en su superficie [ 23 ] ), su alta concentración de electrones y la pequeña masa de cada electrón impiden el uso de una aproximación clásica, y nuevamente se requiere la estadística de Fermi-Dirac. [ 8 ]

Derivaciones

Gran conjunto canónico

La distribución de Fermi-Dirac, que se aplica solo a un sistema cuántico de fermiones no interactuantes, se deriva fácilmente del ensamble gran canónico . [ 24 ] En este ensamble, el sistema puede intercambiar energía e intercambiar partículas con un reservorio (temperatura T y potencial químico μ fijados por el reservorio).

Debido a su naturaleza no interactiva, cada nivel de partícula única disponible (con nivel de energía ϵ ) forma un sistema termodinámico separado en contacto con el reservorio. En otras palabras, cada nivel de partícula única es un pequeño conjunto gran canónico separado. Por el principio de exclusión de Pauli, solo existen dos microestados posibles para el nivel de partícula única: ninguna partícula (energía E = 0) o una partícula (energía E = ε ). Por lo tanto, la función de partición resultante para ese nivel de partícula única tiene solo dos términos: Z=exp(0(με)/kBT)+exp(1(με)/kBT)=1+exp((με)/kBT),{\displaystyle {\begin{aligned}{\mathcal {Z}}&=\exp {\big (}0(\mu -\varepsilon )/k_{\rm {B}}T{\big )}+\exp {\big (}1(\mu -\varepsilon )/k_{\rm {B}}T{\big )}\\&=1+\exp {\big (}(\mu -\varepsilon )/k_{\rm {B}}T{\big )},\end{aligned}}} y el número promedio de partículas para ese subestado de nivel de partícula única viene dado por norte=kBT1Z(Zμ)V,T=1exp((εμ)/kBT)+1.{\displaystyle \langle N\rangle =k_{\rm {B}}T{\frac {1}{\mathcal {Z}}}\left({\frac {\partial {\mathcal {Z}}}{\partial \mu }}\right)_{V,T}={\frac {1}{\exp {\big (}(\varepsilon -\mu )/k_{\rm {B}}T{\big )}+1}}.} Este resultado se aplica a cada nivel de partícula individual y, por lo tanto, proporciona la distribución de Fermi-Dirac para todo el estado del sistema. [ 24 ]

También se puede derivar la varianza en el número de partículas (debido a fluctuaciones térmicas ) (el número de partículas tiene una distribución de Bernoulli simple ): (Δnorte)2=kBT(dnortedμ)V,T=norte(1norte).{\displaystyle {\big \langle }(\Delta N)^{2}{\big \rangle }=k_{\rm {B}}T\left({\frac {d\langle N\rangle }{d\mu }}\right)_{V,T}=\langle N\rangle {\big (}1-\langle N\rangle {\big )}.}

Esta cantidad es importante en fenómenos de transporte como las relaciones de Mott para la conductividad eléctrica y el coeficiente termoeléctrico para un gas de electrones , [ 25 ] donde la capacidad de un nivel de energía para contribuir a los fenómenos de transporte es proporcional a(Δnorte)2{\displaystyle {\big \langle }(\Delta N)^{2}{\big \rangle }}.

Conjunto canónico

También es posible derivar la estadística de Fermi-Dirac en el ensamble canónico . Consideremos un sistema de muchas partículas compuesto por N fermiones idénticos que tienen una interacción mutua despreciable y están en equilibrio térmico. [ 15 ] Dado que hay una interacción despreciable entre los fermiones, la energíamiR{\displaystyle E_{R}}de un estadoR{\displaystyle R}La energía de un sistema de muchas partículas se puede expresar como una suma de energías de partículas individuales:

miR=rnorterεr,{\displaystyle E_{R}=\sum _{r}n_{r}\varepsilon _{r},}

dóndenorter{\displaystyle n_{r}}se denomina número de ocupación y es el número de partículas en el estado de partícula única.r{\displaystyle r}con energíaεr{\displaystyle \varepsilon _{r}}La suma se realiza sobre todos los posibles estados de una sola partícula.r{\displaystyle r}.

La probabilidad de que el sistema de muchas partículas esté en el estadoR{\displaystyle R}viene dada por la distribución canónica normalizada : [ 26 ]

PAGR=miβmiRRmiβmiR,{\displaystyle P_{R}={\frac {e^{-\beta E_{R}}}{\displaystyle \sum _{R'}e^{-\beta E_{R'}}}},}

dóndeβ=1/kBT{\displaystyle \beta =1/k_{\text{B}}T},miβmiR{\displaystyle e^{-\beta E_{R}}}se llama factor de Boltzmann y la suma se realiza sobre todos los estados posibles.R{\displaystyle R'}del sistema de muchas partículas. El valor promedio para un número de ocupaciónnortei{\displaystyle n_{i}}es [ 26 ]

norte¯i=RnorteiPAGR.{\displaystyle {\bar {n}}_{i}=\sum _{R}n_{i}P_{R}.}

Tenga en cuenta que el estadoR{\displaystyle R}del sistema de muchas partículas se puede especificar mediante la ocupación de partículas de los estados de una sola partícula, es decir, especificandonorte1,norte2,,{\displaystyle n_{1},n_{2},\ldots ,}de modo que

PAGR=PAGnorte1,norte2,=miβ(norte1ε1+norte2ε2+)norte1,norte2,miβ(norte1ε1+norte2ε2+),{\displaystyle P_{R}=P_{n_{1},n_{2},\ldots }={\frac {e^{-\beta (n_{1}\varepsilon _{1}+n_{2}\varepsilon _{2}+\cdots )}}{\displaystyle \sum _{{n_{1}}',{n_{2}}',\ldots }e^{-\beta (n_{1}'\varepsilon _{1}+n_{2}'\varepsilon _{2}+\cdots )}}},}

y la ecuación paranorte¯i{\displaystyle {\bar {n}}_{i}}se convierte

norte¯i=norte1,norte2,norteiPAGnorte1,norte2,=norte1,norte2,norteimiβ(norte1ε1+norte2ε2++norteiεi+)norte1,norte2,miβ(norte1ε1+norte2ε2++norteiεi+),{\displaystyle {\begin{aligned}{\bar {n}}_{i}&=\sum _{n_{1},n_{2},\dots }n_{i}P_{n_{1},n_{2},\dots }\\&={\frac {\displaystyle \sum _{n_{1},n_{2},\dots }n_{i}e^{-\beta (n_{1}\varepsilon _{1}+n_{2}\varepsilon _{2}+\cdots +n_{i}\varepsilon _{i}+\cdots )}}{\displaystyle \sum _{n_{1},n_{2},\dots }e^{-\beta (n_{1}\varepsilon _{1}+n_{2}\varepsilon _{2}+\cdots +n_{i}\varepsilon _{i}+\cdots )}}},\end{aligned}}}

donde la suma se realiza sobre todas las combinaciones de valores denorte1,norte2,{\displaystyle n_{1},n_{2},\ldots }que obedecen al principio de exclusión de Pauli, ynorter=0{\displaystyle n_{r}=0}= 0 o1{\displaystyle 1}para cadar{\displaystyle r}. Además, cada combinación de valores denorte1,norte2,{\displaystyle n_{1},n_{2},\ldots }satisface la restricción de que el número total de partículas esnorte{\displaystyle N}:

rnorter=norte.{\displaystyle \sum _{r}n_{r}=N.}

Reorganizando las sumas,

norte¯i=nortei=01norteimiβ(norteiεi)(i)norte1,norte2,miβ(norte1ε1+norte2ε2+)nortei=01miβ(norteiεi)(i)norte1,norte2,miβ(norte1ε1+norte2ε2+),{\displaystyle {\bar {n}}_{i}={\frac {\displaystyle \sum _{n_{i}=0}^{1}n_{i}e^{-\beta (n_{i}\varepsilon _{i})}\sideset {}{^{(i)}}\sum _{n_{1},n_{2},\dots }e^{-\beta (n_{1}\varepsilon _{1}+n_{2}\varepsilon _{2}+\cdots )}}{\displaystyle \sum _{n_{i}=0}^{1}e^{-\beta (n_{i}\varepsilon _{i})}\sideset {}{^{(i)}}\sum _{n_{1},n_{2},\dots }e^{-\beta (n_{1}\varepsilon _{1}+n_{2}\varepsilon _{2}+\cdots )}}},}

donde el índice superior(i){\displaystyle (i)}El signo de sumatoria indica que la suma no es mayor que...nortei{\displaystyle n_{i}}y está sujeto a la restricción de que el número total de partículas asociadas con la suma esnortei=nortenortei{\displaystyle N_{i}=N-n_{i}}. Tenga en cuenta que(i){\displaystyle \textstyle \sum ^{(i)}}todavía depende denortei{\displaystyle n_{i}}a través delnortei{\displaystyle N_{i}}restricción, ya que en un casonortei=0{\displaystyle n_{i}=0}y(i){\displaystyle \textstyle \sum ^{(i)}}se evalúa connortei=norte,{\displaystyle N_{i}=N,}mientras que en el otro casonortei=1,{\displaystyle n_{i}=1,}y(i){\displaystyle \textstyle \sum ^{(i)}}se evalúa connortei=norte1.{\displaystyle N_{i}=N-1.}Para simplificar la notación y para indicar claramente que(i){\displaystyle \textstyle \sum ^{(i)}}todavía depende denortei{\displaystyle n_{i}}a través denortenortei,{\displaystyle N-n_{i},}definir

Zi(nortenortei)(i)norte1,norte2,miβ(norte1ε1+norte2ε2+),{\displaystyle Z_{i}(N-n_{i})\equiv \sideset {}{^{(i)}}\sum _{n_{1},n_{2},\ldots }e^{-\beta (n_{1}\varepsilon _{1}+n_{2}\varepsilon _{2}+\cdots )},}

de modo que la expresión anterior paranorte¯i{\displaystyle {\bar {n}}_{i}}puede ser reescrito y evaluado en términos de laZi{\displaystyle Z_{i}}:

norte¯i=nortei=01norteimiβ(norteiεi)Zi(nortenortei)nortei=01miβ(norteiεi)Zi(nortenortei)=0+miβεiZi(norte1)Zi(norte)+miβεiZi(norte1)=1[Zi(norte)/Zi(norte1)]miβεi+1.{\displaystyle {\begin{aligned}{\bar {n}}_{i}&={\frac {\displaystyle \sum _{n_{i}=0}^{1}n_{i}e^{-\beta (n_{i}\varepsilon _{i})}\,Z_{i}(N-n_{i})}{\displaystyle \sum _{n_{i}=0}^{1}e^{-\beta (n_{i}\varepsilon _{i})}\,Z_{i}(N-n_{i})}}\\&={\frac {0+e^{-\beta \varepsilon _{i}}\,Z_{i}(N-1)}{Z_{i}(N)+e^{-\beta \varepsilon _{i}}\,Z_{i}(N-1)}}\\&={\frac {1}{[Z_{i}(N)/Z_{i}(N-1)]\,e^{\beta \varepsilon _{i}}+1}}.\end{aligned}}}

La siguiente aproximación [ 27 ] se utilizará para encontrar una expresión para sustituirZi(norte)/Zi(norte1){\displaystyle Z_{i}(N)/Z_{i}(N-1)}:

lnZi(norte1)lnZi(norte)lnZi(norte)norte=lnZi(norte)αi,{\displaystyle {\begin{aligned}\ln Z_{i}(N-1)&\simeq \ln Z_{i}(N)-{\frac {\partial \ln Z_{i}(N)}{\partial N}}\\&=\ln Z_{i}(N)-\alpha _{i},\end{aligned}}} dóndeαilnZi(norte)norte.{\displaystyle \alpha _{i}\equiv {\frac {\partial \ln Z_{i}(N)}{\partial N}}.}

Si el número de partículasnorte{\displaystyle N}es lo suficientemente grande como para que el cambio en el potencial químicoμ{\displaystyle \mu }es muy pequeño cuando se agrega una partícula al sistema, entoncesαiμ/kBT.{\displaystyle \alpha _{i}\simeq -\mu /k_{\text{B}}T.}[ 28 ] Aplicando la función exponencial a ambos lados, sustituyendo porαi{\displaystyle \alpha _{i}}y reorganizando,

Zi(norte)/Zi(norte1)=miμ/kBT.{\displaystyle Z_{i}(N)/Z_{i}(N-1)=e^{-\mu /k_{\text{B}}T}.}

Sustituyendo lo anterior en la ecuación paranorte¯i{\displaystyle {\bar {n}}_{i}}y utilizando una definición previa deβ{\displaystyle \beta }sustituir1/kBT{\displaystyle 1/k_{\text{B}}T}paraβ{\displaystyle \beta }, da como resultado la distribución de Fermi-Dirac:

norte¯i=1mi(εiμ)/kBT+1.{\displaystyle {\bar {n}}_{i}={\frac {1}{e^{(\varepsilon _{i}-\mu )/k_{\text{B}}T}+1}}.}

Al igual que la distribución de Maxwell-Boltzmann y la distribución de Bose-Einstein , la distribución de Fermi-Dirac también puede derivarse mediante el método de Darwin-Fowler de valores medios. [ 29 ]

Conjunto microcanónico

Se puede obtener un resultado analizando directamente las multiplicidades del sistema y utilizando multiplicadores de Lagrange . [ 30 ]

Supongamos que tenemos varios niveles de energía, etiquetados con el índice i , cada nivel con energía ε i y que contiene un total de n i partículas. Supongamos que cada nivel contiene g i subniveles distintos, todos con la misma energía y que son distinguibles. Por ejemplo, dos partículas pueden tener momentos diferentes (es decir, sus momentos pueden estar en direcciones diferentes), en cuyo caso son distinguibles entre sí, pero aún pueden tener la misma energía. El valor de g i asociado al nivel i se denomina "degeneración" de ese nivel de energía. El principio de exclusión de Pauli establece que solo un fermión puede ocupar cualquier subnivel de este tipo.

El número de formas de distribuir n i partículas indistinguibles entre los g i subniveles de un nivel de energía, con un máximo de una partícula por subnivel, viene dado por el coeficiente binomial , utilizando su interpretación combinatoria : w(nortei,gramoi)=gramoi¡nortei¡(gramoinortei)¡.{\displaystyle w(n_{i},g_{i})={\frac {g_{i}!}{n_{i}!(g_{i}-n_{i})!}}.}

Por ejemplo, distribuir dos partículas en tres subniveles dará como resultado números de población de 110, 101 o 011 para un total de tres formas que es igual a  3!/(2!1!).

El número de maneras en que se puede realizar un conjunto de números de ocupación n i es el producto de las maneras en que se puede poblar cada nivel de energía individual:

W=iw(nortei,gramoi)=igramoi¡nortei¡(gramoinortei)¡.{\displaystyle W=\prod _{i}w(n_{i},g_{i})=\prod _{i}{\frac {g_{i}!}{n_{i}!(g_{i}-n_{i})!}}.}

Siguiendo el mismo procedimiento utilizado para derivar la estadística de Maxwell-Boltzmann , deseamos encontrar el conjunto de n i para el cual W se maximiza, sujeto a la restricción de que haya un número fijo de partículas y una energía fija. Restringimos nuestra solución utilizando multiplicadores de Lagrange que forman la función:

F(nortei)=lnW+α(nortenortei)+β(minorteiεi).{\displaystyle f(n_{i})=\ln W+\alpha \left(N-\sum n_{i}\right)+\beta \left(E-\sum n_{i}\varepsilon _{i}\right).}

Utilizando la aproximación de Stirling para los factoriales, derivando con respecto a n i , igualando el resultado a cero y resolviendo para n i se obtienen los números de población de Fermi-Dirac:

nortei=gramoimiα+βεi+1.{\displaystyle n_{i}={\frac {g_{i}}{e^{\alpha +\beta \varepsilon _{i}}+1}}.}

Mediante un proceso similar al descrito en el artículo sobre la estadística de Maxwell-Boltzmann , se puede demostrar termodinámicamente queβ=1kBT{\displaystyle \beta ={\tfrac {1}{k_{\text{B}}T}}}yα=μkBT{\displaystyle \alpha =-{\tfrac {\mu }{k_{\text{B}}T}}}, de modo que finalmente, la probabilidad de que un estado esté ocupado es

norte¯i=norteigramoi=1mi(εiμ)/kBT+1.{\displaystyle {\bar {n}}_{i}={\frac {n_{i}}{g_{i}}}={\frac {1}{e^{(\varepsilon _{i}-\mu )/k_{\text{B}}T}+1}}.}

Véase también

Notas

  1. La distribución F–D es un tipo de función matemática llamada función logística o función sigmoide .
  2. Tenga en cuenta quenorte¯i{\displaystyle {\bar {n}}_{i}}es también la probabilidad de que el estadoi{\displaystyle i}está ocupado, ya que no más de un fermión puede ocupar el mismo estado al mismo tiempo y0<norte¯i<1{\displaystyle 0<{\bar {n}}_{i}<1}.
  3. Estas distribuciones sobre energías, en lugar de estados, también se denominan a veces distribución de Fermi-Dirac, pero esa terminología no se utilizará en este artículo.

Referencias

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  18. ( Reif 1965 , p. 351) Ec.9.7.7, donde  β=1/kBT,α=μ/kBT,norte¯iϵi=norte¯iμ{\displaystyle \beta =1/k_{\text{B}}T,\quad \alpha =-\mu /k_{\text{B}}T,\quad {\frac {\partial {\bar {n}}_{i}}{\partial \epsilon _{i}}}=-{\frac {\partial {\bar {n}}_{i}}{\partial \mu }}}.
  19. Leighton, Robert B. (1959). Principios de física moderna . McGraw-Hill. pág . 340. ISBN  978-0-07-037130-9.{{cite book}}: Incompatibilidad de ISBN/Fecha ( ayuda ) Tenga en cuenta que en la ecuación  (1),norte(ε){\displaystyle n(\varepsilon )}ynortes{\displaystyle n_{s}}corresponden respectivamente anorte¯i{\displaystyle {\bar {n}}_{i}}ynorte¯(εi){\displaystyle {\bar {n}}(\varepsilon _{i})}en este artículo. Véase también la ecuación  (32) en la página  339.
  20. Blakemore 2002 , pág. 8 . 
  21. Reif 1965 , pág. 389 . 
  22. 1 2 ( Reif 1965 , págs. 246–8) 
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  24. 1 2 Srivastava, RK; Ashok, J. (2005). "Capítulo 6". Mecánica estadística . Nueva Delhi : PHI Learning Pvt. Ltd. ISBN 9788120327825.
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  26. 1 2 Reif 1965 , págs. 203–206 . 
  27. Véase, por ejemplo, Derivada §  Definición mediante cocientes de diferencias , que proporciona la aproximaciónF(a+h)F(a)+F(a)h.{\displaystyle f(a+h)\approx f(a)+f'(a)h.}
  28. Reif 1965 , págs. 341–342 . Véase la ecuación9.3.17 y la observación sobre la validez de la aproximación .  
  29. Müller-Kirsten, HJW (2013). Fundamentos de física estadística (2.ª ed.). World Scientific. ISBN  978-981-4449-53-3.
  30. Blakemore 2002 , págs. 343–534 . 

Lecturas adicionales