§6.1 引言 1. 统计热力学的研究对象和方法 3. 统计热力学基本假定 2. 统计系统的分类 §6.2 玻耳兹曼(Boltzmann)分布 1. 研究系统的特性 2. 玻耳兹曼定理 3. 玻耳兹曼分布 4. 斯特林近似公式 §6.3 分子配分函数 1.分子配分函数的物理意义 2.能量标度零点的选择 3.分子配分函数与热力学函数的关系 4.分子配分函数的析因子性质 §6.4 分子配分函数的求算 1. 平动配分函数 2. 转动配分函数 3. 振动配分函数 4. 电子配分函数和核配分函数 5. 分子全配分函数

9.1 非平衡热力学与统计理论 9.2 不可逆过程热力学 9.3 局域平衡假设 9.4 Onsager 倒易关系 9.5 热电效应 9.6 布朗运动 9.7 Boltzmann 输运方程

武汉大学：《物理化学》课程教学资源（PPT课件）第六章 统计热力学（量子统计法、Boltzmann分布律）

7.1 概论 7.7 分子的全配分函数 7.4 配分函数 7.5 各配分函数的计算及对热力学函数的贡献 7.2 Boltzmann 统计 7.8 用配分函数计算

§ 7-1基本术语与基本假设 § 7-2最概然分布与Boltzmann分布 § 7-3热力学量的统计热力学关系式 § 7-4粒子配分函数的计算 § 7-5理想气体的热力学性质

§6.1 引言 1. 统计热力学的研究对象和方法 3. 统计热力学基本假定 2. 统计系统的分类 §6.2 玻耳兹曼(Boltzmann)分布 1. 研究系统的特性 2. 玻耳兹曼定理 3. 玻耳兹曼分布 4. 斯特林近似公式 §6.3 分子配分函数 1.分子配分函数的物理意义 2.能量标度零点的选择 3.分子配分函数与热力学函数的关系 4.分子配分函数的析因子性质 §6.4 分子配分函数的求算 1. 平动配分函数 2. 转动配分函数 3. 振动配分函数 4. 电子配分函数和核配分函数 5. 分子全配分函数

经典力学中的系综 经典Boltzmann统计 从量子统计的经典过渡 从量子统计到经典统计

Bose-Einstein分布与Fermi-Dirac分布 单粒子配分函数 统计热力学性质 单原子理想气体 多原子理想气体 转动配分函数 振动配分函数 热力学性质 平衡常数 系综简介

§7.1 概论 §7.2 Boltzmann 统计 *§7.3 Bose-Einstein统计和Fermi-Dirac统计 §7.4 配分函数 §7.5 各配分函数的求法及其对热力学函数的贡献 *§7.6 晶体的热容问题 §7.7 分子的全配分函数 §7.8 用配分函数计算r m G 和反应的平衡常数

• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） • 深度学习（Deep Learning）现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN）