tecktom.com

ナトリウムの Fermi 温度

2026年10月15日3分で読めますAI生成教科書『基礎理論』第7章 極低温の理想 Fermi 気体

AI 生成・木下が未勉強

統計熱力学入門 第7章 §7.5 ★★ TF∼3.8×104T_{\mathrm F}\sim3.8\times10^4K。室温が「極低温」である数値実感。単位換算の練習。

Na は常温・常圧で格子定数 a=4.23 A˚a=4.23\,\text{\AA} の体心立方(bcc)構造をとる。bcc の単位胞には原子が 2 個あり、各 Na 原子が自由電子を 1 個供給するので、伝導電子の数密度は

NV=2a3=2(4.23×10−10 m)3≃2.64×1028 m−3.\frac{N}{V}=\frac{2}{a^3}=\frac{2}{(4.23\times10^{-10}\,\mathrm m)^3} \simeq2.64\times10^{28}\,\mathrm{m^{-3}}.

これを前に求めた Fermi エネルギー εF\varepsilon_{\mathrm{F}} の式に代入する。ℏ=1.055×10−34 J s\hbar=1.055\times10^{-34}\,\mathrm{J\,s}、m=9.11×10−31 kgm=9.11\times10^{-31}\,\mathrm{kg}、kB=1.381×10−23 J/Kk_{\mathrm{B}}=1.381\times10^{-23}\,\mathrm{J/K} を用いると

εF=ℏ22m ⁣(3π2NV)2/3≃5.18×10−19 J≃3.24 eV.\varepsilon_{\mathrm{F}}=\frac{\hbar^2}{2m}\!\left(3\pi^2\frac{N}{V}\right)^{2/3} \simeq5.18\times10^{-19}\,\mathrm J\simeq3.24\,\mathrm{eV}.

Fermi 温度の定義と意味。εF\varepsilon_{\mathrm{F}} をエネルギーではなく温度の単位で測り直したものが Fermi 温度 TF≡εF/kBT_{\mathrm F}\equiv\varepsilon_{\mathrm{F}}/ k_{\mathrm{B}} である(kBTF=εFk_{\mathrm{B}} T_{\mathrm F}=\varepsilon_{\mathrm{F}})。これは「熱エネルギー kBTk_{\mathrm{B}} T が Fermi エネルギーに肩を並べる温度」で、気体が量子的か古典的かの境目を与える。T≪TFT\ll T_{\mathrm F} なら熱ゆらぎ kBTk_{\mathrm{B}} T は Fermi 海の深さ εF\varepsilon_{\mathrm{F}} より小さく、海はほとんど乱されない(強く縮退した量子的状態)。逆に T≫TFT\gg T_{\mathrm F} なら熱エネルギーが勝って古典(Maxwell–Boltzmann)気体になる。比 T/TFT/T_{\mathrm F} が「どれだけ量子的か」の目安で、熱的に励起される電子の割合もこの ∼T/TF\sim T/T_{\mathrm F} である。数値は

★★ 結果:Na の Fermi 温度

TF=εFkB≃3.75×104 K (≈3.8×104 K).T_{\mathrm F}=\frac{\varepsilon_{\mathrm{F}}}{ k_{\mathrm{B}}}\simeq3.75\times10^{4}\,\mathrm K\ (\approx3.8\times10^4\,\mathrm K).

この数の気持ち。TF∼4×104 KT_{\mathrm F}\sim4\times10^4\,\mathrm K は室温 300 K300\,\mathrm K の 100 倍以上、金属の融点よりもはるかに高い。つまり金属中の伝導電子は、室温でも T/TF∼10−2T/T_{\mathrm F}\sim10^{-2} しかなく、常温がすでに「極低温」なのである。だから「T→0T\to0 の Fermi 気体」という一見理想化された描像(Fermi 面・C∝TC\propto T・Pauli常磁性)が、現実の金属に室温でそのまま当てはまる。TFT_{\mathrm F} を計算する意味は、この「抽象的な低温極限が身のまわりの金属で実際に効いている」ことを数値で確かめる点にある。電子比熱が古典値 32NkB\tfrac32N k_{\mathrm{B}}より ∼T/TF\sim T/T_{\mathrm F} だけ小さいのも、Pauli 常磁性が温度に鈍いのも、すべてこの大きな TFT_{\mathrm F} の帰結である。

木下の勉強ステータス

木下はまだこの記事を勉強していません。

AI(Claude)が書いた教材を、木下が勉強しながら公開しています。式と数値は検算していますが、誤りが残っているかもしれません。誤りのご指摘・削除のご依頼をいただければ直します。 連絡先:support@tecktom.com

← AI生成教科書『基礎理論』の記事一覧へ