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¿Cómo se demuestra la segunda ley de la termodinámica desde la mecánica estadística?

¿Cómo se demuestra la segunda ley de la termodinámica a partir de la mecánica estadística? ¿Para demostrar que la entropía solo aumentará con el tiempo? ¿Cómo probarlo? Por favor, guía.

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Este es casi un duplicado de esta pregunta: physics.stackexchange.com/q/20401

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También muy cerca del duplicado de physics.stackexchange.com/q/10690 y relacionado con physics.stackexchange.com/q/63416

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@escandaloso Lo siento por resucitar un hilo antiguo, pero tanto tú como los futuros lectores podrían encontrar interesante este documento. No soy en absoluto un experto en esta área, así que, dadas las discusiones que se presentan a continuación, sería prudente estar alerta. Demostración estadística mecánica de la segunda ley de la termodinámica basada en la entropía de volumen - Michele Campisi [enlace] sciencedirect.com/science/article/pii/S1355219807000974

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guest guest Puntos 11

Creo que una respuesta satisfactoria a tu respuesta sería bastante extensa. Solo te doy un par de referencias.

Con respecto a la segunda ley de la termodinámica, se puede derivar de la física estadística a partir del postulado de igual probabilidad previa, sobre el cual te sugiero que leas el capítulo 1 del libro de Reif: Mecánica estadística.

En lo que respecta al hecho de que la Entropía solo puede aumentar con el tiempo, te sugiero que eches un vistazo al llamado "teorema H" o "teorema de la irreversibilidad", que puedes encontrar explicado paso a paso aquí.

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Michael Hardy Puntos 4554

Una idea de la explicación, aunque no completamente rigurosa.

Bajo la hipótesis de caos molecular, se pueden considerar colisiones de dos cuerpos $AB \leftrightarrow A'B'$, y tenemos, para esta colisión particular :

$$\frac{dp_{A'}}{dt} = \frac{dp_{B'}}{dt} = -\frac{dp_{A}}{dt} = - \frac{dp_{B}}{dt} = C_{A,B,A',B'} (p_{A}p_{B} - p_{A'}p_{B'}) $$

donde $C_{A,B,A',B'}$ es una constante positiva.

Comenzando con $\sum p_I=1$, la variación de la entropía $S$ es $\frac{dS}{dt} = \sum -\log p_I \frac{dp_{I}}{dt}$

Así, obtenemos :

$$\frac{dS}{dt} = - \frac{1}{4}[\sum_{A'}(\log p_{A'}\frac{dp_{A'}}{dt})+\sum_{B'}(\log p_{B'}\frac{dp_{B'}}{dt}) +\sum_{A}(\log p_{A}\frac{dp_{A}}{dt}) + \sum_{B} (\log p_{B}\frac{dp_{B}}{dt})] $$

Es decir :

$$\frac{dS}{dt} = - \frac{1}{4}\sum_{A, B,A', B'}C_{A,B,A',B'}(\log p_{A'}+\log p_{B'} -\log p_{A}- \log p_{B}) (p_{A}p_{B} - p_{A'}p_{B'})$$

Finalmente :

$$\frac{dS}{dt} = \frac{1}{4}\sum_{A, B,A', B'}C_{A,B,A',B'}(\log p_{A'}p_{B'} -\log p_{A} p_{B}) (p_{A'}p_{B'} - p_{A}p_{B})$$

Debido a que los $C$ son constantes positivas, y $log$ es una función monótona ($x > y \to \log x > \log y$), la expresión anterior es positiva :

$$\frac{dS}{dt} \geq 0$$

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