径向分布函数(关于径向分布函数介绍)

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大家好,小钱来为大家解答以上的问题。径向分布函数,关于径向分布函数介绍这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!

1、 在统计力学中,多粒子系统(原子、分子、胶体……)中, 径向分布函数(又称 对关联函数)描述粒子密度作为距参考原子的距离的函数如何变化。

2、 如果给定粒子当做原点,体系平均粒子数密度为 ρ=N/V,则距原点为r处的局部时间平均的密度为 ρ*g(r) 。这是对均匀的各向同性系统的简化定义。

3、 简言之,这是对于距参考粒子距离为r处找到粒子的相对概率的测量,参考态是理想气体。一般的算法是计算在距参考原子 r 到 r+dr 这样的壳层里有多少粒子。如概述图,深红为参考粒子,蓝色为找到的粒子,在 r 到 r+dr 的范围(虚线表示)。

4、 通常先计算所有粒子之间的距离,然后做柱状图,再后用理想气体的同样的柱状图归一化。三维中,归一化因子为 ρ*4π*r^2dr。

5、 给定势函数,则可以通过计算或实验得到 g(r)。通过Kirkwood–Buff solution theory径向分布函数可以将微观特征与宏观性质相联系。

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