如果你也在 怎样代写热力学Thermodynamics ENGG1500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中的各种主题，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领域，如气象学。
热力学Thermodynamics从历史上看，热力学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（1824年）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。” 鲁道夫-克劳修斯重述了被称为卡诺循环的卡诺原理，为热学理论提供了更真实、更健全的基础。他最重要的论文《论热的运动力》发表于1850年，首次提出了热力学的第二定律。1865年，他提出了熵的概念。1870年，他提出了适用于热的维拉尔定理。
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物理代写|热力学代写Thermodynamics代考|Peltier Effect
We discuss Peltier’s effect ${ }^{21}$ : if two wires made of different metals (say, A and B) are in contact at one junction point with no constraint on the electric current $I_e$ flowing across this junction point between the two wires, then it is possible to keep both wires at the same temperature $T$ in steady state provided that we subtract from the junction the Joule heating power $Q_{\text {Joule }}$ plus an amount $Q_{\text {Peltier }}=\pi_{A B} \cdot I_e$ of heat, $\pi_{A B}$ being a coefficient of proportionality which is usually referred to as Peltier’s coefficient (see Fig. 4.4). The net amount $Q_{\text {junction }} \equiv Q_{\text {Joule }}+Q_{\text {Peltier }}$ is $\approx Q_{\text {Peltier }}$ for small $I_e$, as $Q_{\text {Joule }} \propto I_e^2$. It is precisely the approximation of small $I_e$ which ensures the linearity required for LNET to be valid.
The energy balance at the junction reads $Q_{\text {junction }}=Q_A-Q_B$, where $Q_A$ and $Q_B$ are the amounts of heat flowing per unit time across wires A and B respectively. Since $T$ is uniform, $I_S=\frac{Q}{T}$. Accordingly, we write $Q_A=T \cdot I_{S(A)}$ and $Q_B=T$. $I_{S(B)}$, where $I_{S(A)}=\varepsilon_A \cdot I_e$ and $I_{S(B)}=\varepsilon_B \cdot I_e$. The relationships above lead to Peltier’s law:
$$
\pi_{A B}=\left(\varepsilon_A-\varepsilon_B\right) \cdot T
$$
物理代写|热力学代写Thermodynamics代考|Thomson Effect
We discuss Thomson’s effect (and refer to Sects. $13.8$ and $13.9$ of [10]): If two wires made of different metals (say, A and B) are in contact at two points I and II at different temperatures $T_I$ and $T_{I I}$ and no constraint is put on the net electric current $I_e$, then the heat $\Delta Q$ exchanged in steady state between a small segment of one of the wires (say, between two near points $\alpha$ and $\beta$ of wire A at temperatures $T$ and $T+\Delta T$ respectively, see Fig. 4.5) and a heat reservoir at temperature $T$ is the Joule heating power $Q_{\text {Joule }}$ minus an amount $Q_{T h o m s o n}=\sigma_A \cdot I_e \cdot \Delta T, \sigma_A$ being a proportionality coefficient usually referred to as Thomson’s coefficient.
The heat flow balance of wire A between $\alpha$ and $\beta$ reads $\Delta Q=Q_{\text {Joule }}-$ $Q_{\text {Thomson }}$. As usual, $Q_{\text {Joule }}=I_e V_{\alpha \beta}$, where $V_{\alpha \beta}=\varepsilon_A \Delta T$ is the e.m.f. between points $\alpha$ and $\beta$ on wire A with Seebeck’s coefficient $\varepsilon_A{ }^{22}$ Accordingly, we write:
$$
\Delta Q=I_e \Delta T\left(\varepsilon_A-\sigma_A\right)
$$
But $\Delta Q=Q_\beta-Q_\alpha$, and $Q=T \cdot I_S$, as $\Delta T \ll T$; this is the familiar linearization assumption, which, by the way, allows us to write $I_S=\varepsilon_A I_e$. Accordingly, we obtain $Q=T \varepsilon_A I_e$. We invoke this result in order to compute $\Delta Q$.
Formally, $\Delta Q=\Delta\left(T \varepsilon_A I_e\right)=\varepsilon_A I_e \Delta T+T I_e \Delta \varepsilon_A+T \varepsilon_A \Delta I_e$. But conservation of electric charge requires $\Delta I_e=0$, then:
$$
\Delta Q=\varepsilon_A I_e \Delta T+T I_e \Delta \varepsilon_A
$$
Comparison of the two expressions above for $\Delta Q$ leads to $\sigma_A=-T \frac{\Delta \varepsilon_A}{\Delta T}$, which in turn reduces to $\sigma_A=-T \frac{d \varepsilon_A}{d T}$ provided that the distance between $\alpha$ and $\beta$ is so small that we can replace $\Delta a$ with $d a$ for an arbitrary quantity $a$. There is nothing special about metal A. As for B, we obtain $\sigma_B=-T \frac{d \varepsilon_B}{d T}$. Term-by-term subtraction leads to Thomson’s law:
$$
\sigma_A-\sigma_B=-T \frac{d\left(\varepsilon_A-\varepsilon_B\right)}{d T}
$$
热力学代写
物理代写|热力学代写THERMODYNAMICS代考|PELTIER EFFECT
我们讨论珀尔帖效应 ${ }^{21}$ : 如果两根电线由不同的金属制成 $s a y, A a n d B$ 在一个连接点接触，对电流没有限制 $I_e$ 流过两根导线之间的连接点，则可以使两根导线保持相 同的温度 $T$ 在稳态条件下，我们从结中减去焦耳热功率 $Q_{\text {Joule }}$ 加上金额 $Q_{\text {Peltier }}=\pi_{A B} \cdot I_e$ 的热量， $\pi_{A B}$ 是比例系数，通常称为珀尔帖系数 seeFig. $4.4$. 净额 $Q_{\text {junction }} \equiv Q_{\text {Joule }}+Q_{\text {Peltier }}$ 是 $\approx Q_{\text {Peltier }}$ 对于小 $I_e$ ，作为 $Q_{\text {Joule }} \propto I_e^2$. 它恰好是小的近似值 $I_e$ 这确保了LNET有效所需的线性度。
连接处的能量平衡卖数 $Q_{\text {junction }}=Q_A-Q_B$ ，在哪里 $Q_A$ 和 $Q_B$ 分别是单位时间内通过导线 $\mathrm{A}$ 和 $\mathrm{B}$ 流动的热量。自从 $T$ 是统一的， $I_S=\frac{Q}{T}$. 因此，我们写 $Q_A=T \cdot I_{S(A)}$ 和 $Q_B=T \cdot I_{S(B)}$ ， 在哪里 $I_{S(A)}=\varepsilon_A \cdot I_e$ 和 $I_{S(B)}=\varepsilon_B \cdot I_e$. 上述关系导致珀尔帖定律:
$$
\pi_{A B}=\left(\varepsilon_A-\varepsilon_B\right) \cdot T
$$
物理代写热力学代写THERMODYNAMICS代考|THOMSON EFFECT
我们讨论汤姆森效应 andrefertoSects. $\$ 13.8 \$ a n d \$ 13.9 \$ o f[10]$ : 如果两根电线由不同的金属制成 say, AandB在不同温度下的两个点|和 II 接触 $T_I$ 和 $T_{I I}$ 并且对 净电流没有限制 $I_e$ ，然后热量 $\Delta Q$ 在其中一根电线的一小段之间以稳定状态交换
say, betweentwonearpoints $\$ \alpha \$ a n d \$ \beta \$$ of wireAattemperatures $\$ T \$$ and $\$ T+\Delta T \$$ respectively, seeFig. $4.5$ 和温度下的荃热器 $T$ 是焦耳热功率 $Q$ Joule 减 去一个金额 $Q_{T h o n s o n}=\sigma_A \cdot I_e \cdot \Delta T, \sigma_A$ 是一个比例系数，通常称为汤姆森系数。
A线之间的热流平衡 $\alpha$ 和 $\beta$ 读 $\Delta Q=Q_{\text {Joule }}-Q_{\text {Thomson }}$. 照常， $Q_{\text {Joule }}=I_e V_{\alpha \beta}$ ，在哪里 $V_{\alpha \beta}=\varepsilon_A \Delta T$ 是点之间的电动势 $\alpha$ 和 $\beta$ 在带有塞贝克系数的 A 线上 $\varepsilon_A^{22}$ 因 此，我们写道:
$$
\Delta Q=I_e \Delta T\left(\varepsilon_A-\sigma_A\right)
$$
但 $\Delta Q=Q_B-Q_{\alpha ｝ ， \text { 和 } Q=T \cdot I_S \text { ，作为 } \Delta T \ll T \text {; 这是㝄悉的线性化假设，顺便说一下，它允许我们写 } I_S=\varepsilon_A I_{\varepsilon} \text {. 因此，我们得到 } Q=T \varepsilon_A I_{\varepsilon} \text {. 我们调用这个 }$ 结果来计算 $\Delta Q$.
正式地， $\Delta Q=\Delta\left(T \varepsilon_A I_e\right)=\varepsilon_A I_e \Delta T+T I_e \Delta \varepsilon_A+T \varepsilon_A \Delta I_e$. 但是电荷守恒需要 $\Delta I_e=0$ ，然后：
$$
\Delta Q=\varepsilon_A I_e \Delta T+T I_e \Delta \varepsilon_A
$$
上面两个表达式的比较 $\Delta Q$ 导致 $\sigma_A=-T \frac{\Delta \varepsilon_A}{\Delta T}$ ，这反过来减少到 $\sigma_A=-T \frac{d \varepsilon_A}{d T}$ 前提是之间的距离 $\alpha$ 和 $\beta$ 太小了，我们可以更换 $\Delta a$ 和 $d a$ 对于任意数量 $a$. 金属 A 没有 什么特别之处。至于 $\mathrm{B}$ ，我们得到 $\sigma_B=-T \frac{d \epsilon_B}{d T}$. 逐项减法得出汤姆狲定律:
$$
\sigma_A-\sigma_B=-T \frac{d\left(\varepsilon_A-\varepsilon_B\right)}{d T}
$$
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。