Стаття
Термодинаміка · ⏱ ~11 хв читання · Оновлено: 9 липня 2026

Теорема флуктуаційно-дисипаційна

Пилинка, що тремтить під мікроскопом, і ложка, яка повільно втрачає тепло в чашці чаю, виглядають як непов'язані явища — одне випадковий шум, інше впорядкований розпад. Теорема флуктуаційно-дисипаційна показує, що це та сама фізика, побачена з двох кутів: спонтанні теплові флуктуації будь-якої системи у рівновазі точно визначають, як вона дисипує енергію, коли її злегка виводять із рівноваги. Один вимір передбачає інший.

Коротко: випадкове теплове тремтіння та плавний загасаючий рух за своєю суттю одна й та сама фізика: теорема флуктуаційно-дисипаційна показує, що спонтанні рівноважні флуктуації системи точно визначають, наскільки сильно вона дисипує енергію, коли її виводять з рівноваги. Саме цей принцип пояснює співвідношення Ейнштейна для броунівського руху, шумовий член у рівнянні Ланжевена, електричний шум Джонсона-Найквіста в резисторах і формули Ґріна-Кубо для обчислення в'язкості та провідності з рівноважних симуляцій.

1. Флуктуації та лінійний відгук

У тепловій рівновазі будь-яка мікроскопічна величина флуктуює навколо свого середнього — швидкість частинки, енергія системи, напруга на резисторі. Ці флуктуації — не шум, який треба відфільтрувати; вони несуть глибоку інформацію. Коли ви збурюєте ту саму систему малою зовнішньою силою, її відгук — те, як швидко вона повертається до рівноваги — керується тією ж самою мікроскопічною динамікою, що породжувала спонтанні флуктуації.

Головна ідея: система «не може відрізнити» спонтанну флуктуацію від рівноваги від малого відхилення, спричиненого зовнішнім збуренням. Обидва релаксують назад через ту саму динаміку, тож швидкість релаксації флуктуації має дорівнювати функції відгуку на відповідну зовнішню силу.

2. Броунівський рух і співвідношення Ейнштейна

Найстаріший і найяскравіший приклад: колоїдну частинку, зважену в рідині, штовхають молекулярні зіткнення (флуктуація) і сповільнює в'язке тертя (дисипація). Аналіз Ейнштейна 1905 року з'єднав ці два явища:

Коефіцієнт дифузії (сторона флуктуації): ⟨x²(t)⟩ = 2Dt (середньоквадратичне зміщення, 1D) Рухливість (сторона дисипації): v_drift = μ F (дрейфова швидкість на одиницю прикладеної сили) Співвідношення Ейнштейна: D = μ k_B T Опір Стокса для сфери радіуса a у в'язкості η: γ = 6π η a (коефіцієнт тертя) μ = 1/γ → D = k_B T / (6π η a)

Той самий коефіцієнт тертя γ, що гасить спрямований поштовх, задає й розмір випадкового тремтіння — жорсткіше тертя означає одночасно повільніший дрейфовий відгук і менші теплові флуктуації. Не можна мати сильну дисипацію без відповідно сильних флуктуацій при тій самій температурі — вони пов'язані нерозривно.

3. Загальна ТФД (Каллен-Велтон)

Співвідношення Ейнштейна — окремий випадок значно загальнішого результату Каллена та Велтона 1951 року, що пов'язує спектр потужності спонтанних флуктуацій будь-якої спостережуваної величини з уявною (дисипативною) частиною функції лінійного відгуку системи на тій самій частоті:

S_x(ω) = (2 k_B T / ω) · χ''(ω) S_x(ω) = спектральна густина потужності флуктуацій x χ''(ω) = уявна частина відгуку (сприйнятливості), частина, що відповідає за дисипацію енергії k_B T = масштаб теплової енергії При ω→0 це зводиться до форм Ейнштейна/Ґріна-Кубо нижче; при скінченному ω це також пояснює, чому резонансна система (напр. LC-контур чи затухаючий осцилятор) має підсилений тепловий шум саме на резонансній частоті, де дисипація найбільша.

4. Рівняння Ланжевена та тепловий шум

Рівняння Ланжевена — це ТФД, записана як рівняння руху: детермінована сила тертя плюс випадкова теплова сила, причому обидві мусять мати узгоджені величини:

m (dv/dt) = −γv + ξ(t) ξ(t) — випадкова теплова сила, ⟨ξ(t)⟩ = 0 ⟨ξ(t) ξ(t′)⟩ = 2 γ k_B T δ(t − t′) ← обмеження ТФД Сила шуму (2γk_BT) визначається ТИМ САМИМ γ, що фігурує в члені тертя. Оберіть γ — і амплітуда шуму більше не є вільним параметром, її задає температура.

Цей зв'язок і робить динаміку Ланжевена коректним термостатом для молекулярних симуляцій: збільшення тертя для агресивнішого контролю температури також вимагає пропорційного збільшення випадкових поштовхів, що вводяться, — інакше змодельована температура почне дрейфувати.

5. Електричний шум Джонсона-Найквіста

Кожен резистор при скінченній температурі генерує випадкову напругу холостого ходу на своїх виводах — тепловий шум (Джонсона-Найквіста) — просто тому, що його провідні електрони — ті самі електрони, що відповідають за його резистивний (дисипативний) відгук:

Спектральна густина потужності шуму напруги: S_V(f) = 4 k_B T R СКЗ напруги за смугою Δf: V_rms = √(4 k_B T R Δf) Приклад: R = 1 кОм, T = 300 К, Δf = 1 МГц V_rms = √(4 × 1.38e-23 × 300 × 1000 × 1e6) ≈ 4.1 мкВ

Подвоєння опору подвоює дисипативний відгук і подвоює потужність шуму — саме співвідношення ТФД, і фундаментальний рівень шуму, що обмежує кожен чутливий електронний підсилювач і радіоприймач.

6. Співвідношення Ґріна-Кубо

Співвідношення Ґріна-Кубо поширюють ту саму ідею на макроскопічні коефіцієнти переносу — в'язкість, теплопровідність, електропровідність — виражаючи кожен як інтеграл за часом кореляційної функції рівноважних флуктуацій:

Коефіцієнт самодифузії: D = (1/3) ∫₀^∞ ⟨v(0)·v(t)⟩ dt (автокореляція швидкості) В'язкість зсуву: η = (V / k_B T) ∫₀^∞ ⟨P_xy(0) P_xy(t)⟩ dt (автокореляція напруги) Електропровідність: σ = (1 / V k_B T) ∫₀^∞ ⟨J(0)·J(t)⟩ dt (автокореляція струму)

Саме так коди молекулярної динаміки вимірюють макроскопічні властивості матеріалів: запустіть рівноважну симуляцію (без зовнішнього поля, без накладеного градієнта), запишіть автокореляцію мікроскопічного потоку, проінтегруйте її за часом — і отримаєте коефіцієнт переносу, без необхідності справді прикладати зсув чи температурний градієнт.

7. Симуляція на JavaScript

// Інтегратор термостата Ланжевена — форма швидкості, точно дотримується ТФД
function langevinStep(v, m, gamma, kT, dt, randn) {
  // Детерміноване тертя
  const drag = -gamma * v / m;
  // Амплітуда теплового шуму, задана обмеженням флуктуаційно-дисипаційної теореми
  const noiseAmp = Math.sqrt(2 * gamma * kT / dt) / m;
  const noise = noiseAmp * randn();  // randn() = стандартний нормальний зразок
  return v + (drag + noise) * dt;
}

// Перетворення Бокса-Мюллера для стандартного нормального числа
function randn() {
  const u1 = Math.random() || 1e-12, u2 = Math.random();
  return Math.sqrt(-2 * Math.log(u1)) * Math.cos(2 * Math.PI * u2);
}

// Числова перевірка ТФД: виміряне СКЗ має збігатись з D = k_BT/gamma (співвідношення Ейнштейна)
function measureDiffusion(gamma, kT, m, dt, steps) {
  let x = 0, v = 0;
  const xs = [];
  for (let i = 0; i < steps; i++) {
    v = langevinStep(v, m, gamma, kT, dt, randn);
    x += v * dt;
    xs.push(x);
  }
  const msd = xs[xs.length - 1] ** 2;
  const D_measured = msd / (2 * steps * dt);
  const D_theory = kT / gamma;
  return { D_measured, D_theory };  // збігаються при steps → ∞
}

8. Застосування та межі