15、正则分布及其在热物理学中的应用

正则分布及其在热物理学中的应用

1. 正则分布基础

正则分布是热物理学中的一个重要概念。对于系统(S),其概率分布可表示为:
[dP_S = C e^{-\frac{H^S(p,q)}{k_B T}} d\Gamma_S \equiv \rho d\Gamma_S]
其中(\rho(p, q) = C e^{-\frac{H^S(p,q)}{k_B T}})为无量纲的正则分布函数。为简化表示,后续去掉(S),用(d\Gamma)代替(d\Gamma_S),并引入(\beta = \frac{1}{k_B T})。

正则分布的表达式为:
[\rho = \frac{e^{-\beta H(p,q)}}{\int e^{-\beta H(p,q)} d\Gamma}]
分母(Z = \int e^{-\beta H(p,q)} d\Gamma)是配分函数,它确保了(\rho)在(\Gamma)空间上的积分等于(1)。任意物理量(A(p, q))的正则平均值为:
[\overline{A} = \frac{1}{Z} \int e^{-\beta H(p,q)} A(p, q) d\Gamma]

若系统由两个独立部分组成,即(H^S = H_1 + H_2),则(\rho = \rho_1\rho_2),两部分各自有其正则分布。自由能的正则定义为(F = -k_B T \log(Z)),而正则熵对于任何系统都可表示为:
[\frac{S_m}{k_B} = -\sum_{i} p_i \log(p_i)]
其中(p_i)是系统处于微观状态(i)的概率。

2. 香农熵与信息论的启示
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值