§ 4. Распределение вероятностей

Давайте вернемся к проблеме случайных блужданий, но теперь уже с некоторым изменением. Пусть в дополнение к случайному выбору направления шага (+ или -) некоторым непредсказуемым образом меняется также и его длина, причем требуется выполнение одного-единственного условия, чтобы длина шага в среднем была равна единице. Эта задача уже боль­ше похожа на тепловое движение молекул в газе. Обозначим длину шага через S, которая, вообще говоря, может быть лю­бой, но наиболее часто будет принимать значения где-то «вбли­зи» единицы. Для большей определенности давайте положим <S²>=1, или, что эквивалентно, S_C-K= 1. Вывод выражения для <D²> при этом останется тем же, за исключением того, что уравнение (6.8) изменится теперь следующим образом:

<D²_N>=<D²_N-1>+<S²>=<D²_N-1>+1. (6.15)

Так что, как и прежде,

<D²_N>=N. (6.16)

Каково же в этом случае будет распределение расстояний! Какова, например, вероятность того, что после 30 шагов D ока­жется равным нулю? Вероятность этого равна нулю! Вообще вероятность любой заданной величины D равна нулю. Действи­тельно, совершенно невероятно, чтобы сумма всех шагов назад (при произвольной длине каждого из них) в точности скомпенсировалась шагами вперед. В этом случае мы уже не можем построить график типа изображенного на фиг. 6.2.

Если же, однако, не требовать, чтобы D было в точности равно, скажем, нулю, или единице, или двум, а вместо этого говорить о вероятности получения D где-то вблизи нуля, или единицы, или двух, то при этом мы можем нарисовать график, подобный приведенному на фиг. 6.2. Назовем Р (х, x) вероятностью того, что D будет находиться где-то внутри интервала x в окрестности величины х (скажем, где-то между х и х+x). Если Ax достаточно мало, то вероятность того, что D попадет в этот интервал, должна быть пропорциональна его ширине, т. е. Ax. Поэтому мы можем утверждать, что

Р (х, x)=р(х)x;. (6.17)

Функция р(х) называется плотностью вероятности.

Вид кривой р(х) зависит как от числа шагов N, так и от рас­пределения шагов по длинам (т. е. от того, какую долю состав­ляют шаги данной длины). К сожалению, я не могу здесь зани­маться доказательством этого, а только скажу, что при достаточно большом числе шагов N плотность p(х) одинакова для всех разум­ных распределений шагов по длинам и зависит лишь от самого N. На фиг. 6.7 показаны три графика р(х) для различных N.

Фиг. 6.7. Плотность вероятности оказаться при случайном блуждании через N шагов на расстоянии D.

D измеряется в единицах средней квадратичной длины шага.

Заметьте, что «полуширины» этих кривых, как это и должно быть по нашим предыдущим расчетам, приблизительно равны n.

Вы, вероятно, заметили также, что величинар(х) вблизи нуля обратно пропорциональна N. Это происходит потому, что все кривые по форме очень похожи, только одни «размазаны» больше, а другие — меньше, и, кроме того, площади, ограни­ченные каждой кривой и осью х, должны быть равны. Действительно, ведь р(х) x; это вероятность того, что D находится где-то внутри интервала x; (Ax мало). Как определить вероятность того, что D находится где-то между x₁ и x₂? Для этого разобьем интервал между х₁ и х₂ на узкие полоски шириной Ax; (фиг. 6.8) и вычислим сумму членов р (х) x; для каждой такой полоски.

Фиг. 6.8. Вероятность [заштри­хованная область под кривой р(х)] того, что при случайном блуждании пройденное расстояние D окажется между х₁ и х₂.

Геометрически эта вероятность [запишем ее в виде Р (x₁< D<x₂)] равна площади заштрихованной области на фиг. 6.8. При этом чем уже будут наши полоски, тем точнее результат. Поэтому можно записать

Площадь же ограничения всей кривой просто равна вероят­ности того, что D принимает какое-то значение между - и +. Ясно, что она должна быть равна единице, т. е.

(6.19)

Ну а поскольку ширина кривых на фиг. 6.7 пропорциональна N, то, чтобы сохранить ту же площадь, их высота должна быть пропорциональна 1/N.

Плотность вероятности, которую мы только что описали, встречается наиболее часто. Она известна также под названием нормальной, или гауссовой, плотности вероятности и записывается в виде

(6.20)

причем величина  называется стандартным отклонением.

В нашем случае  = N или NS_c-k, если средняя квадратичная длина шага отлична от единицы.

Мы уже говорили о том, что движения молекул или каких-то других частиц в газе похожи на случайные блуждания. Представьте себе, что мы открыли в комнате пузырек с духами или каким-то другим органическим веществом. Тотчас же молекулы его начнут испаряться в воздух. Если в комнате есть какие-то воздушные течения, скажем циркуляция воздуха, то они будут переносить с собой пары этого вещества. Но даже в совершенно спокойном воздухе молекулы будут распространяться, пока не проникнут во все уголки комнаты. Это можно определить по запаху или цвету. Если нам известен средний размер «шага» и число шагов в секунду, то можно подсчитать вероятность обна­ружения одной или нескольких молекул вещества на некотором расстоянии от пузырька через какой-то промежуток времени. С течением времени число шагов возрастает и газ «расползается» по комнате, подобно нашим кривым на фиг. 6.7. Длина шагов и их частота, как вы узнаете впоследствии, связаны с температурой и давлением воздуха в комнате.

Вы знаете, что давление газа вызывается тем, что молекулы его бомбардируют стенки сосуда. Позднее, когда мы подойдем к количественному описанию этого явления, нам понадобится знать, с какой скоростью движутся молекулы, ударяясь о стен­ку, поскольку сила их ударов зависит от скорости. Однако говорить о какой-то определенной скорости молекул совершенно невозможно. В этом случае необходимо использовать вероятно­стное описание. Молекула может иметь любую скорость, но некоторые скорости предпочтительнее других. Все происходя­щее в газе можно описать, сказав, что вероятность того, что дан­ная молекула движется с какой-то скоростью между v и v+v, будет равна p(v)v, где р(v) — плотность вероятности, которая зависит от скорости v. Позднее я расскажу, как Максвелл, используя общие понятия и идеи теории вероятности, нашел математическое выражение для функции p(v). Примерный вид функции p(v) показан на фиг. 6.9.

䚠ᢜ11

Фиг. 6.9. Распределение молекул газа по скоростям.

Скорость может иметь любую величину, однако больше шансов за то, что она окажется где-то в окрестности наиболее вероятного или ожидаемого значения

<v>.

О кривой, показанной на фиг. 6.9, часто говорят в несколько ином смысле. Если мы возьмем газ, заключенный в каком-то сосуде (скажем, объемом 1 л), то окажется, что в нем имеется огромное количество молекул (N  10²²). Поскольку р(v)v — вероятность того, что первая попавшаяся молекула будет лететь со скоростью, находящейся в интервале v, то, по определе­нию, ожидаемое число молекул <N> со скоростью, находя­щейся в этом же интервале, будет равно

<N>=Np(v) v. (6.21)

Поэтому Np (v) можно назвать «распределением молекул по скоростям». Площадь под кривой между двумя значениями ско­ростей v_l и v₂ [заштрихованная область на фиг. 6.9 для кривой Np(v)] представляет ожидаемое число молекул со скоростями между v₁ и v₂ . Но в газе, который содержит обычно огромное число молекул, отклонения от ожидаемого значения будут очень малы (порядка 1/N), поэтому часто мы выбрасываем слово «ожидаемое» и говорим просто: «Число молекул со скоростями между v₁ и v₂ равно площади заштрихованного участка».Однако нужно все-таки помнить, что речь в таких случаях всегда идет о вероятном числе.