如果你也在 怎样代写热力学Thermodynamics这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。热力学Thermodynamics是物理学的一个分支，涉及热、功和温度，以及它们与能量、熵以及物质和辐射的物理特性的关系。这些数量的行为受热力学四大定律的制约，这些定律使用可测量的宏观物理量来传达定量描述，但可以用统计力学的微观成分来解释。热力学适用于科学和工程的各种主题，特别是物理化学、生物化学、化学工程和机械工程，但也适用于其他复杂的领域，如气象学。
热力学Thermodynamics的发展源于提高早期蒸汽机效率的愿望，特别是通过法国物理学家萨迪-卡诺的工作，他认为发动机的效率是可以帮助法国赢得拿破仑战争的关键。苏格兰-爱尔兰物理学家开尔文勋爵在1854年首次提出了热力学的简明定义，其中指出：”热力学是关于热与作用在身体相邻部分之间的力的关系，以及热与电的关系的课题。”
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- 热力学第一定律
- 热力学第二定律
- 热力学第三定律
- 传热学
- 计算传热学
- 材料热力学
- 化学热力学
- 化工热力学
物理代写|热力学作业代写Thermodynamics代考|INTRODUCTION
Thermodynamics does not acknowledge the molecular structure of matter. However, to acquire a better understanding of thermodynamics, it is necessary to discuss the molecular structure of matter and the molecular basis of thermodynamics. Microscopic description of the behavior of atoms and molecules, referred to as particles, is based on quantum mechanics.
The number of particles in a macroscopic system is very large, $\mathrm{O}\left[10^{23}\right]$ particles. Thus, macroscopic thermodynamic variables are averaged over the microscopic variables describing the molecules. This is the subject of statistical thermodynamics and provides the formalism to link the microscopic variables to the macroscopic thermodynamic variables like internal energy, entropy, temperature, pressure, etc.
It can be said that the central problem in statistical thermodynamics is to determine the equilibrium distribution of the particles among their accessible quantum states. It is assumed that the equilibrium distribution corresponds to the most probable distribution. The most probable distribution is considered to be the distribution that corresponds to the maximum number of ways in which the distribution can be realized subject to the macroscopic constraints of the system. Thus, the first step is to determine the number of ways to realize a given distribution of the particles among their accessible quantum states (or equivalently their energy levels).
物理代写|热力学作业代写Thermodynamics代考|DISTRIBUTION OF PARTICLES AND THEIR ENERGY LEVELS: BOSE-EINSTEIN, FERMIDIRAC AND BOLTZMANN STATISTICS
Particles can be classified, in general, as Bosons and Fermions. For Bosons, there are no restrictions on the number of particles that can occupy a quantum state. However, for Fermions, the exclusion principle restricts that only one particle can occupy a given state. Since the number of particles in a given energy level is generally very small compared to the degeneracy of the energy levels, it is highly unlikely that more than one particle would occupy a single degenerate state. Thus, the distribution of particles for the Bosons and Fermions are essentially the same.
Let us first consider the Bosons. We would like to determine the number of ways to distribute a total of $N$ particles so that we have $N_{1}$ particles in energy level $\varepsilon_{1}, N_{2}$ particles in energy level $\varepsilon_{2}, \ldots ., N_{i}$ particles in energy level $\varepsilon_{i}, N_{j}$ particles in energy level $\varepsilon_{j}$ etc. The degeneracy of energy level $\varepsilon_{i}$ is $g_{i}$, that is, number of quantum states in energy level $\varepsilon_{i}$. The question is to determine the many ways to distribute $N_{i}$ particles among $g_{i}$ quantum states corresponding to energy level $\varepsilon_{i}$.
物理代写|热力学作业代写THERMODYNAMICS代考|MAXWELL-BOLTZMANN DISTRIBUTION: PARTITION FUNCTION
It is reasonable to assume that at equilibrium, the distribution corresponds to the most probable one. We shall consider Boltzmann statistics given by Eq. $11.2$ and maximize $W$. In other words, we seek the distribution that maximizes the number of ways to realize the distribution. Since $\ln W$ is a monotonic function of $W$, it is more convenient to maximize $\ln W$, that is,
$$
\ln W=\sum N_{i} \ln g_{i}-\sum N_{i} \ln N_{i}+\sum N_{i}
$$
where we have used Stirling’s formula for $\ln N !=N \ln N-N$.
Taking the variation of $\ln W$, we write
\begin{aligned}
\delta \ln W=\sum_{i} \ln g_{i} \delta N_{i} &-\sum_{i} \ln N_{i} \delta N_{i}-\sum_{i} \delta N_{i}+\sum_{I} \delta N_{i} \
&=\sum_{i} \ln \frac{g_{i}}{N_{i}} \delta N_{i}
\end{aligned}
热力学代考
物理代写|热力学作业代写THERMODYNAMICS代考|INTRODUCTION
热力学不承认物质的分子结构。然而，为了更好地理解热力学，有必要讨论物质的分子结构和热力学的分子基础。被称为粒子的原子和分子行为的微观描述是基于量子力学的。
宏观系统中的粒子数非常多，这[1023]粒子。因此，宏观热力学变量在描述分子的微观变量上进行平均。这是统计热力学的主题，并提供了将微观变量与内部能量、熵、温度、压力等宏观热力学变量联系起来的形式。
可以说，统计热力学的核心问题是确定粒子在其可接近的量子态之间的平衡分布。假设平衡分布对应于最可能的分布。最可能分布被认为是在系统的宏观约束条件下，可以实现分布的方式的最大数目对应的分布。因此，第一步是确定实现粒子在其可访问量子态中的给定分布的方法数量这r和q在一世在一种l和n吨l是吨H和一世r和n和rG是l和在和ls.
物理代写|热力学作业代写THERMODYNAMICS代考|DISTRIBUTION OF PARTICLES AND THEIR ENERGY LEVELS: BOSE-EINSTEIN, FERMIDIRAC AND BOLTZMANN STATISTICS
一般来说，粒子可以分为玻色子和费米子。对于玻色子来说，可以占据一个量子态的粒子数量没有限制。然而，对于费米子来说，排除原理限制了只有一个粒子可以占据一个给定的状态。由于与能级的简并相比，给定能级中的粒子数量通常非常小，因此一个以上的粒子不太可能占据单一的简并状态。因此，玻色子和费米子的粒子分布基本相同。
让我们首先考虑玻色子。我们想确定分发总共的方式的数量ñ粒子，所以我们有ñ1能级粒子e1,ñ2能级粒子e2,….,ñ一世能级粒子e一世,ñj能级粒子ej等能级的简并e一世是G一世，即能级的量子态数e一世. 问题是确定分发的多种方式ñ一世粒子间G一世对应能级的量子态e一世.
物理代写|热力学作业代写THERMODYNAMICS代考|MAXWELL-BOLTZMANN DISTRIBUTION: PARTITION FUNCTION
可以合理地假设，在平衡时，分布对应于最可能的分布。我们将考虑由等式给出的玻尔兹曼统计。11.2并最大化在. 换句话说，我们寻求使实现分配的方式数量最大化的分配。自从ln在是一个单调函数在, 最大化更方便ln在， 那是，
ln在=∑ñ一世lnG一世−∑ñ一世lnñ一世+∑ñ一世
我们使用了斯特林公式lnñ!=ñlnñ−ñ.
取的变化ln在， 我们写
\begin{aligned}
\delta \ln W=\sum_{i} \ln g_{i} \delta N_{i} &-\sum_{i} \ln N_{i} \delta N_{i}-\sum_{i} \delta N_{i}+\sum_{I} \delta N_{i} \
&=\sum_{i} \ln \frac{g_{i}}{N_{i}} \delta N_{i}
\end{aligned}
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电磁学代考
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光学代考
光学（Optics），是物理学的分支，主要是研究光的现象、性质与应用，包括光与物质之间的相互作用、光学仪器的制作。光学通常研究红外线、紫外线及可见光的物理行为。因为光是电磁波，其它形式的电磁辐射，例如X射线、微波、电磁辐射及无线电波等等也具有类似光的特性。
大多数常见的光学现象都可以用经典电动力学理论来说明。但是，通常这全套理论很难实际应用，必需先假定简单模型。几何光学的模型最为容易使用。
相对论代考
上至高压线，下至发电机，只要用到电的地方就有相对论效应存在！相对论是关于时空和引力的理论，主要由爱因斯坦创立，相对论的提出给物理学带来了革命性的变化，被誉为现代物理性最伟大的基础理论。
流体力学代考
流体力学是力学的一个分支。 主要研究在各种力的作用下流体本身的状态，以及流体和固体壁面、流体和流体之间、流体与其他运动形态之间的相互作用的力学分支。
随机过程代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其取值随着偶然因素的影响而改变。 例如，某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数，就是依赖于时间t的一组随机变量，即随机过程
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
