user: 분배 함수의 바른틀 분배 함수를 알려주세요.

gpt: ## 정의
온도와 계의 부피, 계 내부에 있는 입자의 수가 고정된 닫힌 계로 이루어진 앙상블을 바른틀 앙상블이라 한다. 계의 모든 미시상태에 일련 번호 로 표기하자. 일반적으로 계의 불연속적인 양자상태를 미시상태로 간주한다.

**바른틀 분배함수**는 다음과 같다.

여기서 ''β''는 보통 다음과 같이 정의한다.

''T''는 계의 온도를 뜻하며, ''k''은 볼츠만 상수다. 미시상태에 겹침 상태가 존재할 경우, 분배함수는 다음과 같이 쓴다.

여기서 
\langle E \rangle = \sum_i \rho_i E_i \equiv U .

아래에서 이산 깁스 엔트로피

를 최대로 만드는 상태 들의 확률분포를 찾을 것이다.

미적분학의 라그랑주 승수법과 비슷하게, 위 두 가지 조건과 변분법을 적용해서 라그랑지안 을

로 쓴다. 

이 등식은 임의의 변분 .

\begin
\rho_i & = \frac e^ , \\
S & = \frac + k_\text \ln Z .
\end

### 고전적인 연속계
고전 역학에서는 입자의 위치와 운동량 변수가 연속적으로 변할 수 있으므로 미시 상태들의 집합은 실제로 비가산 집합이다. ''고전적인'' 통계 역학에서는 분배 함수를 이산 항의 합으로 표현하는 것이 다소 부정확하다. 이 경우 합이 아닌 적분을 사용하여 분배 함수를 설명해야 한다. 고전적이고 연속적인 바른틀 앙상블의 경우 바른틀 분배 함수는 다음과 같이 정의된다.여기서

무차원 양으로 만들려면 이를 ''는 작용과 같은 단위가 있는 수량이다.

### 고전적인 연속 계
3차원에서 여기서:

계승 인자 ''N''!이 있는 이유는 아래에서 논의된다. 분모에 추가 상수 인자가 도입된 이유는 이산 형태와 달리 위에 표시된 연속 형태가 무차원이 아니기 때문이다. 이전 절에서 언급한 바와 같이, 이를 무차원 양으로 만들려면 이를 는'' 일반적으로 플랑크 상수로 간주됨)으로 나누어야 한다.

### 양자역학적 이산계
양자 역학적이고 이산적인 표준 앙상블의 경우 표준 분배 함수는 볼츠만 인자의 대각합으로 정의된다.여기서:

의 차원은 계의 에너지 고유 상태들의 수이다.

### 양자역학적 연속계
양자 역학적이고 연속적인 표준 앙상블의 경우 표준 분배 함수는 다음과 같이 정의된다.'' 로 정의된 동일한 에너지 수준을 갖는 양자 상태 ''s'' 의 수이다.

동일한 에너지 ''Es를 공유하는 여러 양자 상태갖는'' 계에서는 계의 에너지 준위가 축퇴 된다고 한다. 축퇴된 에너지 준위의 경우, 에너지 준위의 기여 측면에서 분배 함수를 다음과 같이 작성할 수 있다.'' 로 정의된 동일한 에너지 수준을 갖는 양자 상태 ''s'' 의 수입니다.

위의 처리는 ''유한'' 크기 상자 내부의 물리적 계가 일반적으로 위 ''의'' 상태로 사용할 수 있는 개별 에너지 고유 상태 집합을 갖는 양자 통계 역학에 적용된다. 양자 역학에서 분배 함수는 상태 공간에 대한 추적으로 더 공식적으로 작성될 수 있다.여기서 는 양자 해밀토니안 연산자이다. 연산자의 지수는 지수 거듭제곱 급수를 사용하여 정의할 수 있다.

추적이 결맞는 상태로 표현되고 입자의 위치와 운동량에 대한 양자 역학적 불확정성이 무시할 수 있는 것으로 간주되면 ''Z''의 고전적 형태가 회복된다. 공식적으로 브라-켓 표기법을 사용하여 각 자유도에 대한 대각합 아래에 항등식을 삽입한다.의 근사적인 고유 상태이다. 따라서 해밀턴 의 경우에도 불확정성 크기의 오류가 있다. 과 이 0으로 간주될 수 있는 경우 의 작용은 고전 해밀턴에 의한 곱셈으로 축소되고 는 고전 구성 적분으로 축소된다.

## 확률론과의 연결
단순화를 위해 이 절에서는 분배 함수의 이산형 형식을 사용한다. 우리의 결과는 연속형에도 동일하게 적용된다.

열원 ''B''에 내장된 계 ''S를'' 생각하자. 두 계의 총 에너지를 ''E''라 하자. ''p따라서

''일부'' 미시상태(모든 ''p

## 열역학적 총 에너지 계산
분배함수의 유용성을 입증하기 위해 총 에너지의 열역학적 값을 계산해 보겠다. 이는 단순히 에너지에 대한 기대값 또는 앙상블 평균이며, 확률에 따라 가중된 미시상태 에너지의 합이다.\langle A\rangle = \sum_s A_s P_s = -\frac
\frac \ln Z.이는 많은 미세한 양의 기대값을 계산하는 방법을 제공한다. 우리는 그 양을 미시상태 에너지에 인위적으로 추가하고, 새로운 분배 함수와 기대값을 계산한 다음, 최종 표현식에서 ''λ'' 를 0으로 설정한다. 이는 양자장론의 경로 적분 공식화에 사용되는 소스 필드 방법과 유사하다.

## 열역학적 변수와의 관계
이 절에서는 분배 함수와 계의 다양한 열역학적 매개변수 사이의 관계를 설명한다. 이러한 결과는 이전 섹션의 방법과 다양한 열역학적 관계를 사용하여 도출할 수 있다.

이미 살펴보았듯이 열역학적 에너지는\langle ^2 \rangle \equiv \langle (X - \langle
X\rangle)^2 \rangle = \frac = \frac.

## 부분 계의 분배 함수
계가 무시할 수 있는 상호작용 에너지를 갖는 ''N'' 개의 부분 계로 세분화된다고 가정한다. 즉, 입자가 본질적으로 상호작용하지 않는다고 가정할 수 있다. 부분 계의 분배 함수가 ''ζ'' 이는 미시 상태들의 수를 "과잉 계산"하지 않도록 하기 위한 것이다. 이것이 이상한 요구 사항처럼 보일 수도 있지만 실제로는 그러한 계에 대한 열역학적 한계를 두는 것이 필요하다. 이것은 깁스 역설로 알려져 있다.

## 물리적 의미
분배 함수는 온도 ''T''와 미시상태 i의 에너지 ''E''의 함수다. 또한 미시상태의 에너지는 입자의 개수, 계의 부피와 같은 열역학적 변수의 함수다. 미시상태의 에너지를 계산해서 분배함수를 구성할 수 있으면, 그 분배함수에서 계의 다른 열역학적 특성을 계산해낼 수 있다.

또한 분배 함수에는 중요한 통계적 의미가 있다. 계가 미시상태 ''j''에 있을 확률 ''P''은 다음과 같이 쓸 수 있다.

여기서 

"분배 함수"라는 이름은 각각 다른 미시상태의 확률을 '분배'한다고 해서 붙여진 이름이다. ''Z''란 문자는 독일어 단어 ''Zustandssumme''에서 왔으며 "상태의 합"이란 뜻이다. 분배 함수의 유용성은 계의 거시적 열역학적 양이 분배 함수의 도함수를 통해 계의 미시적 세부 사항과 관련될 수 있다는 사실에서 비롯된다. 분배 함수를 찾는 것은 상태 밀도 함수의 에너지 영역에서 β 영역으로 라플라스 변환을 수행하는 것과 동일하며, 분배 함수의 역 라플라스 변환으로 에너지의 상태 밀도 함수를 얻는다.