Порядок из хаоса (Пригожин, Стенгерс) - страница 199

Рис. 23. Модель урн Эренфестов. N шаров распределены между двумя урнами А и В. Через равные промежутки времени (которые можно принять за единицу) из урны, выбираемой наугад, извлекается шар и кладется в другую урну. В момент времени п в урне А находится k шаров, а в урне В остальные N—k шаров.

Прежде всего необходимо пояснить установленную Больцманом связь между вероятностью и энтропией. Воспользуемся для этого моделью урн, предложенной П. и Т. Эренфестами[201]. Рассмотрим N предметов (например, шаров), распределенных между двумя контейнерами (урнами) А и В. Предположим, что через одинаковые промежутки времени (например, через секунду) мы извлекаем наугад шар либо из урны А, либо из урны В и перекладываем его в другую урну. Пусть через п шагов в урне А находится k шаров, а в урне В — остальные N—k шаров. Тогда на (n+1)-ом шаге в урне A может оказаться либо k—1, либо k+1 шаров и вероятность перехода равна k/N для k→k—1 и 1—k/N для k→k+1. Предположим, что мы продолжаем извлекать шары наугад из урн и перекладывать их в другую урну. Мы ожидаем, что в результате перекладывания шаров установится наиболее вероятное их распределение по урнам в смысле Больцмана. Если число шаров N достаточно велико, то шары с наибольшей вероятностью распределятся между урнами А и В поровну: в каждой урне по N/2 шаров. В этом нетрудно убедиться, проделав соответствующие вычисления или выполнив экспериментальную проверку.

Рис. 24. Приближение к равновесию (k=N/2) в модели урн Эренфестов (ход кривой изображен схематически).

Модель Эренфестов — простой пример марковского процесса (или цепи Маркова), названного так в честь выдающегося русского математика академика А. А. Маркова, одним из первых исследовавшего такие процессы (Пуанкаре был вторым). Кратко отличительную особенность марковских процессов можно сформулировать следующим образом: вероятности переходов однозначно определены и не зависят от предыстории системы.

Цепи Маркова обладают замечательным свойством: их можно описать с помощью энтропии. Пусть P(k) — вероятность найти k шаров в урне A. Вероятности Р(К) можно сопоставить H-функцию, свойства которой в точности совпадают со свойствами энтропии, рассмотренной нами в гл. 4. На рис. 25 показано, как H-функция изменяется во времени. Мы видим, что она изменяется монотонно, как и энтропия изолированной системы. Правда, H-функция убывает, а энтропия S возрастает, но так происходит «по определению»: H играет роль — S.

Рис. 25. Временная эволюция H-функции (определенной в тексте), соответствующая модели Эренфестов. H монотонно убывает и при t→∞ стремится к нулю.