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人工智能对现代热力学的影响
人工智能 (AI) 与热力学之间的交叉点正在迅速发展，为研究和应用开辟了新的途径。热力学是研究能量转换及其规律的学科，传统上基于既定原理和经验数据。然而，随着人工智能（尤其是机器学习 (ML) 算法）的出现，它有可能彻底改变我们对热力学建模、优化和实验分析的方法。传统上，热力学模型基于既定方程和经验关系。这些模型可能受到其所需的假设和现实世界系统的复杂性的限制。人工智能，尤其是通过机器学习技术，可以开发出更灵活的模型，这些模型可以适应数据并从数据中学习。例如，深度学习算法可以处理大型数据集以识别传统建模方法可能不明显的模式和相关性。这种能力在许多变量以非线性方式相互作用的复杂系统中特别有用。通过在现有热力学数据上构建人工智能模型，研究人员可以创建预测模型来描述系统的行为并优化条件以实现预期结果。
量子和介观热力学前沿 2024
按照 FQMT 会议的传统，FQMT'24 将再次汇聚各学科领域的年轻和经验丰富的科学家，共同探讨上述主题。会议的跨学科性质将通过主讲人的选择来体现，他们除了专业之外，还能够报告各自领域的具体成果，还能从与其他领域重叠的更广阔视角来讨论各自领域的最新进展。会议的目标是聚集来自不同物理学分支的重要科学家，他们可以通过交流不同的观点和想法、研究许多不同系统的经验以及研究当前物理学问题的各种理论和实验方法而相互受益。希望此次会议的科学议程安排能再次为提出具有挑战性的问题和难题及其答案做出重大贡献，这些问题和答案对于提高对量子物理学基础、多体物理学、远离平衡系统的量子统计物理学、纳米级和生物系统物理学的理解至关重要，并将进一步激发物理学、化学和生物学不同领域的专家之间的新合作和深入讨论。
量子热力学的施密特分解方法
摘要：发展量子系统的自洽热力学理论对现代物理学至关重要。尽管它在量子科学和技术中发挥着重要作用，但目前还没有统一的形式来描述一般自治量子系统中的热力学，许多基本问题仍未得到解答。沿着这个思路，大多数当前的努力和方法将分析限制在近似描述和半经典状态的特定场景中。在这里，我们提出了一种基于众所周知的施密特分解来描述任意二分自治量子系统热力学的新方法。这种形式提供了一个简单、精确和对称的框架来表达相互作用系统之间的能量，包括超出标准描述范围的场景，例如强耦合。我们表明，这一过程可以直接识别适合表征物理局部内部能量的局部有效算子。我们还证明这些量自然满足通常的热力学能量可加性概念。
量子和信息热力学的简短故事
热力学是在 19 世纪发展起来的，它为机械科学和温度测量学提供了统一的框架。当时，其动机非常实用，即利用温度使物体运动 - 正如其名称所表明的那样。换句话说，目标是设计和优化热机，即利用某些“工作物质”的转化将热量转化为功的设备。功和热是交换能量的两种方式，根据热力学第一定律，可以将一种转换为另一种。然而，将热量转化为功就像将铅变成金子一样：它有严格的限制。最著名的是开尔文的“不行”陈述：不可能从单个热水浴中循环提取功。这个“不行”的陈述原来是热力学第二定律的表达之一，它涉及（不可）逆性。这就是物理学的一个最初应用领域如何产生熵和时间箭头等基本概念。事实上，功和热之间的第一个界限与它们交换的（不可）逆性质密切相关。功的概念来自机械科学，代表一种可以可逆交换的能量形式：原则上，没有与功交换相关的时间箭头——至少至少与保守力有关的力是不可逆的。相反，物体与热浴之间的热交换一般是不可逆的：热量会自发地从热物体流向冷物体。具体而言，如果物体与温度为 T h 的热浴循环交换一定量的热量 Q ，与温度为 T c 的冷浴循环交换一定量的热量 − Q ，则热传递的不可逆性质可用现象学公式 Q ( 1 / T c − 1 / T h ) ≥ 0 来描述，如果 T c = T h ，则等式成立。通过这一观察，我们可以将物体与温度为 T 的浴接触时的熵变定义为 ∆ S = Q rev / T ，其中 Q rev 是可逆交换的热量。更多
先进材料热力学课程大纲...
术语定义： 均质 异质 各向异性 各向异性 （奥德赛路径） （各向异性 尝试所有路径 => 水晶） （非各向异性 坚持一条路径 => 玻璃） 亚稳态平衡 程度，广泛：V，质量 密集：密度，温度 状态函数 T，P，r，G，H，S，… 第一定律，能量守恒 S dU = S dq + S dw = 0 内部能量，热量，工作 绝热，放热，吸热
信息热力学简介
信息论与热力学相结合的研究领域的起源可以追溯到麦克斯韦的思想实验“麦克斯韦妖”[1]。这一概念可以表述为，通过基于热涨落水平测量的反馈控制来减少系统的总熵[2][3]，这似乎与热力学第二定律相矛盾[4][2][3]。关于这个问题的理论讨论在过去十几年里进展迅速[2]，具体地说，已经发现将信息的概念[5][6]纳入非平衡统计力学[7][8][9]的研究结果中，可以完全准确地理解“妖”与热力学第二定律[2][5]之间的一致性。此外，对“妖”的研究实验最近也开始取得进展[2]。具体而言，“妖怪”实际上已经通过实验实现[10]，这得益于测量微观热力学系统并通过反馈控制它们的实验技术的进步[2][3][10]。这样，将信息论与热力学相结合的研究形成了新的研究领域，可以称之为信息热力学[5][11][12]。信息热力学的研究不仅解决了“麦克斯韦妖怪”的问题，还揭示了更加丰富的发现[2]。例如，人们发现“妖怪”所能获取的功的上限和测量所需能量消耗的理论下限都与“信息量”定量相关[12]。本综述旨在最简洁地介绍信息热力学。本综述组织如下：后で付け足す我们只考虑经典系统[13]。
量子 Souriau 李群热力学
量子 Souriau 李群热力学：具有新见解和新结果的全面综述 1969 年，Jean-Marie Souriau 在几何力学框架内引入了“李群热力学”，为统计力学提供了一种新方法。F. Barbaresco 及其合作者已经证明了 Souriau 模型在信息几何和几何深度学习等各个领域的适用性。本文全面回顾了 Souriau 的辛模型向量子信息理论的扩展。在 F. Barbaresco 和 F. Guy-Balmaz 的工作基础上，他们强调了量子信息几何和李群热力学之间的强烈相似性，本综述探讨了李代数的酉表示的作用以及 Fisher 度量和 Bogoliubov-Kubo-Mori 度量之间的等价性。除了综述之外，本文还介绍了通过整合量子热力学的现代发展进一步扩展经典 Souriau 框架的新结果。具体来说，这项工作将“量子李群热力学”与共伴生轨道的几何学联系起来，利用基于凯勒结构的混合量子态几何框架。该框架包含辛形式、近复结构和黎曼度量，全面刻画了混合量子态的空间，为量子热力学的底层几何结构提供了更深入的见解。
题库主题：- 热力学 (302) UNIT-1
Q9 。一台可逆热机在温度为 600 o C 和 40 o C 的两个储液器之间运行。该热机衍生出一台可逆制冷机，该制冷机在温度为 40 o C 和 -20 o C 的储液器之间运行。传给热机的热量为 2MJ，组合式热机和制冷机装置的净功输出为 360kJ。求出 40 o C 时传给制冷剂的热量和传给储液器的净热量。如果热机的效率和制冷机的 C.O.P.分别为最大可能值的 40%，也求出这些值。
利用卤化物钙钛矿中的低能结构热力学
摘要：金属卤化物钙钛矿 (MHP) 将非凡的光电特性与半导体同类产品所不具备的化学和机械特性相结合。例如，它们表现出与单晶砷化镓相当的光电特性，但形成能却接近于零。MHP 的晶格能较小，这意味着它们在接近有机材料的标准条件下经历了丰富多样的多态性。MHP 还表现出与最先进的电池电极一样高的离子传输率。金属卤化物钙钛矿最广泛的应用（例如光伏和固态照明）通常将低形成能、多态性和高离子传输视为应消除的麻烦。在这里，我们通过将这些特性与其他技术相关的半导体进行比较来全面了解这些特性，以强调这种特性组合对于半导体的独特性，并说明如何在新兴应用中利用这些特性。M
量子开关信息能力激活的热力学激活
我们解决了一个新的环境，其中第二定律受到质疑：因果订单的量子叠加中的热量，由所谓的量子开关制定。这种叠加已被证明与通道的通信能力的增加有关，从而显然违反了数据处理不平等，并且有可能将热与寒冷分开。我们分析了此信息能力增加过程的热力学。我们展示了信息能力增加与热力学的兼容。我们表明，如果连续热力学的连续热量遵守热力学的第一和第二定律，则可能确实会增加信息能力，如果将它们放置在不确定的顺序上，此外，只有显着限制的增加才有可能。增加是以消耗热力学资源的代价，即与开关相关的连贯性的自由能。