- •Лекция 2.
- •Вводные положения
- •Формула Байеса
- •Пример:
- •Вероятность при n независимых испытаниях
- •Плотность вероятности и функции распределения
- •1. Начальный момент 1-го порядка, равный среднему значению.
- •Корреляционная функция
- •Структурные функции.
- •Стационарные случайные процессы
- •Основные способы повышения надёжности передачи информации
- •Связь функции корреляции функции передачи канала и функции корреляции сигнала
- •Основы теоретического анализа флуктуаций параметров излучения в турбулентной атмосфере
- •Метод Рытова (метод плавных возмущений, мпв)
- •Флуктуации уровня и фазы
- •Лекция 18 октября 2016 г.
- •Характеристики излучения в случайно-неоднородной среде с гауссовской функцией корреляции
- •Сильная турбулентность
- •Справка по вариационной производной:
- •Понятие о вейвлет-преобразованиях
- •Преобразование Фурье
- •Непрерывное вейвлет-преобразование
- •Статистика Тсаллиса
Статистика Тсаллиса
Концепция небольцмановской сатистики была предложена в 1988 году Тсалисом для решения широкого круга задач неравновесной термодинамики жидкости и газа, описания фазовых переходов первого и второго рода, физики плазмы, астрофизических задач. Ключевым параметром статистики Тсаллиса стал априори неопределенный параметр q. Статистику Тсаллиса иногда пытаются трактовать как q-зависящее обобщение статистики Больцмана.
Введем q-зависящую энергию по Тсаллису следующим образом:
.
(8)
При
выражение
(8) сводится к (6).
Допустимые статистикой Тсаллиса профили энергетических распределений вычислим , вводя дополнительные условия на сохранение нормировки q –параметрических вероятностей и q –параметрической внутренней энергии системы. Введем (сопровождающее (эскортное) распределение :
.(9)
Здесь
- обобщенная q
–параметрическая статистическая сумма.
Условия нормировки параметрического распределения и определение параметрической внутренней энергии запишем в виде:
(10)
,(11)
где - энергетические уровни системы.
Выполним поиск наиболее вероятного распределения при условиях (10) и (11) на основе модифицированного принципа максимальной энтропии Джейнса, определяя максимум функционала:
(12)
и - параметры Лагранжа.
В результате получим обобщенное параметрическое распределение
(13)
Обобщенная q –параметрическая статистическая сумма в выражениях (9) и (13) рассчитывается на основе нормировки q –параметрического распределения вероятностей:
(14)
Здесь
(15)
Функция распределения вероятностей Тсаллиса (13) переходит в распределение Больцмана при
(16)
где
(17)
Отметим, что для
наблюдается степенной закон зависимости
от энергии состояния. Строго говоря,
диапазон значений параметра q
специально не оговаривается, соответственно
допустимы любые действительные значения.
Собственные значения энергии
рассматриваемой системы – положительно
определенные величины. Следовательно,
при возникают ограничения на допустимые
диапазоны энергии состояний , не
допускающие отрицательных величин
вероятности значения состояний.
Параметрическая энтропия Тсаллиса не подчиняется принципу суперпозиции, как это принято в классической статистической механике Больцмана. При объединении двух систем А и В в единую систему –параметрическая энтропия преобразуется согласно (8) следующим образом:
