主方程

✍ dations ◷ 2025-10-28 20:24:23 #统计力学,随机过程,方程,基本物理概念

在物理和化学及相关领域,主方程(Master equation)被用来描述特定的系统。这种系统可以被建模成在任何时间下都处于多个态的概率叠加状态,并且态之间的切换由转换概率矩阵(transition rate matrix)决定。该方程由一组含时微分方程组成,描述系统对不同态的占据情况随时间的变化。

主方程是唯象的一阶微分方程,用于描述系统随连续变量(时间)占据各离散态的概率。一般以矩阵的形式出现:

其中 P {\displaystyle {\vec {P}}} 代表, A {\displaystyle \mathbf {A} } 跃迁时间的概率密度函数为 指数函数)。当连接状况随时间变化时,(也就是矩阵 A {\displaystyle \mathbf {A} } 代表行,第二个下标 {\displaystyle \ell } 代表目标。对于下标的规定出于简化计算的需要。

对于每个态,增加占据该态的概率需要来自所有其他态的贡献:

其中 P {\displaystyle P_{\ell }} = 项的形式。这样的话即使 A {\displaystyle \mathbf {A} } 和 有平衡态概率 π k {\displaystyle \pi _{k}} π {\displaystyle \pi _{\ell }} ,有:

则主方程会呈现细致平衡(Detailed_balance(英语:detailed balance) )的特征。

这些对称关系在微观动力学下由时间可逆性(Time_reversibility(英语:time reversibility) )证明,即微观可逆性(Microscopic_reversibility(英语:microscopic reversibility)),也被称为昂萨格倒易关系(Onsager_reciprocal_relations(英语:Onsager reciprocal relations))。

经典和量子力学中许多问题,以及其他科学学科中的部分问题,都可以被简化为主方程这一数学模型的形式。

量子力学中的林德布拉德方程(Lindblad_equation(英语:Lindblad equation))是对主方程的延申,其描述了密度矩阵的时间演化。尽管林德布拉德方程也常被称为主方程,但并不是严格意义上的。原因在于,它不仅描述了概率(密度矩阵的对角元)的时间演化,也包括了态之间的量子相干性的信息(密度矩阵的非对角元)。

主方程另一个特殊的例子是福克-普朗克方程(Fokker-Planck_equation(英语:Fokker-Planck equation) )。该方程描述了连续概率分布的时间演化。难以解析分析的复杂主方程都可以通过近似方法(例如 System_size_expansion(英语:system size expansion))归入此形式。

随机化学动力学是主方程的另一个例子。化学主方程被用于对一组化学反应进行建模,其中要求体系中一种或多种物种的分子数要足够少(量级在100到1000个分子)。

量子主方程是对主方程这一概念的推广。狭义上的主方程只包含对应一组概率的一组微分方程(只涉及密度矩阵的对角元),量子主方程则包括了整个概率矩阵,包括非对角元。只包含对角元的概率矩阵可以被建模为经典随机过程,因此“一般的”主方程被认为是经典的。非对角元代表了量子相干性这种量子力学的内禀特性。

Redfield_equation(英语:Redfield equation) 和林德布拉德方程均是近似量子主方程,一般遵循马尔可夫过程。对于特定情况的,更精确的量子主方程,包括Polaron(英语:polaron) transformed quantum master equation 和VPQME (variational polaron transformed quantum master equation)。

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