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グランドカノニカル分布

2026年10月15日2分で読めますAI生成教科書『基礎理論』第4章 統計力学の基礎:三つの統計集団

AI 生成・木下が未勉強

統計熱力学入門 第4章 §4.3 ★★★ Ξ\Xi・Ω=−kBTln⁡Ξ=−pV\Omega=- k_{\mathrm{B}} T\ln\Xi=-pV・pV=kBTln⁡ΞpV= k_{\mathrm{B}} T\ln\Xi。量子気体で決定的に便利。

量子理想気体を扱うには、さらに粒子の交換まで許した記述が決定的に便利になる。系 S が熱浴 R とエネルギーだけでなく粒子もやりとりでき、温度 TT と化学ポテンシャル μ\mu を共有する状況を考える。同じ論法を、今度は熱浴のエントロピーを EiE_i と NiN_i の両方について展開して適用すると、

SR(Etot−Ei, Ntot−Ni)≃SR−EiT+μNiTS_R(E_{\text{tot}}-E_i,\,N_{\text{tot}}-N_i)\simeq S_R-\frac{E_i}{T}+\frac{\mu N_i}{T}

となり(∂SR/∂N=−μ/T\partial S_R/\partial N=-\mu/T を用いた)、系 S が状態 ii(エネルギー EiE_i、粒子数 NiN_i)をとる確率は

Pi=1Ξ e−β(Ei−μNi),Ξ=∑ie−β(Ei−μNi)P_i=\frac1\Xi\,\mathrm{e}^{-\beta(E_i-\mu N_i)},\qquad \Xi=\sum_i\mathrm{e}^{-\beta(E_i-\mu N_i)}

で与えられる。Ξ\Xi を大分配関数、対応する熱力学ポテンシャル Ω=−kBTln⁡Ξ\Omega=- k_{\mathrm{B}} T\ln\Xi をグランドポテンシャルという。その微分から主要な量が直接得られる:

⟨N⟩=−(∂Ω∂μ)T,V,S=−(∂Ω∂T)V,μ,p=−(∂Ω∂V)T,μ.\left\langle N \right\rangle =-\left(\frac{\partial\Omega}{\partial\mu}\right)_{T,V},\qquad S=-\left(\frac{\partial\Omega}{\partial T}\right)_{V,\mu},\qquad p=-\left(\frac{\partial\Omega}{\partial V}\right)_{T,\mu}.

とくに示量性から Ω=−pV\Omega=-pV が成り立つので、圧力を大分配関数に直結させる関係

★★★ 圧力と大分配関数

pV=kBTln⁡ΞpV= k_{\mathrm{B}} T\ln\Xi

が得られる。これは高温展開の状態方程式や Bose 凝縮の議論の要になる。

最後に、なぜ量子理想気体でグランドカノニカルが「効く」のかを述べておく。理想気体では粒子間に相互作用がなく、全エネルギーは 1 粒子準位のエネルギーの単純な和である。ところが同種の量子粒子は区別できず、状態を決めるのは「各準位に何個居るか」という占有数 njn_j だけである。粒子数 NN を固定したカノニカル分布では占有数に ∑jnj=N\sum_j n_j=N という束縛がかかり、各準位を独立に扱えない。これに対しグランドカノニカルでは NN を固定せず μ\mu を固定するので束縛が外れ、大分配関数が各準位ごとの積に完全に分解する。この分解こそ、次章で Fermi–Dirac 分布とBose–Einstein 分布を数行で導く鍵である。

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