Das Ehrenfest-Modell (auch als Ehrenfest-Kette bekannt) ist ein stochastisches Modell, das den Stoffaustausch zwischen zwei durch eine Membran getrennte Behältnisse beschreibt. Das Modell wurde zuerst durch den österreichischen Physiker Paul Ehrenfest (18801933) vorgeschlagen und ist einer von vielen Beiträgen der Physik zur Entwicklung der mathematischen Theorie der stochastischen Prozesse.

Das Modell Bearbeiten

Bei verschiedenen Substanzen wurde beobachtet, dass die Verteilung der Substanz in einem solchen Experiment im Laufe der Zeit zwar einem Gleichgewichtszustand entgegenstrebt, aber dennoch auch nach Erreichen desselben stets unkontrollierbaren, scheinbar zufälligen Schwankungen ausgesetzt bleibt.

Diesen Umstand versuchte das folgende Modell zu erklären:

Zu Beginn befinden sich in beiden Behältern zusammen eine endliche Anzahl von   Partikeln; etwa die einzelnen Moleküle des Stoffes, wovon sich anfangs   im linken und analog   im rechten Behälter aufhalten. In jedem Zeitschritt wird nun genau eines dieser   Teilchen gleichverteilt ausgewählt, das den Behälter wechselt, sodass   und   in jedem Schritt genau um eins ansteigen oder fallen.

Mathematisch gesehen handelt es sich bei diesem zufälligen Vorgang um eine Markow-Kette   mit Zustandsraum   und einer Übergangsmatrix  , gegeben durch

 

Mathematische Eigenschaften Bearbeiten

  • Die oben definierte Ehrenfest-Kette besitzt eine eindeutig bestimmte stationäre Verteilung: Ist die Anzahl   der Teilchen im linken (oder rechten) Behälter binomialverteilt mit Parameter  , ist also   für  , so hat   dieselbe Verteilung.
  • Die Konvergenz der Kette gegen diese Verteilung ist allerdings nicht gegeben, da die Kette periodisch ist (das erkennt man daran, dass   stets zwischen geraden und ungeraden Zahlen wechselt und somit   jedes zweite Mal gleich null ist). Dies kann man umgehen, indem man zur aperiodischen Version der Kette übergeht und die Übergangsmatrix   für einen festen Parameter   durch die Matrix   ersetzt (dabei ist   die Einheitsmatrix).
    Interpretation: mit Wahrscheinlichkeit   bleibt die Anzahl der Teilchen in den Behältern unverändert, mit Wahrscheinlichkeit   ändert sie sich nach dem oben beschriebenen Verfahren.
    Dadurch wird die Kette aperiodisch und konvergiert für   gegen die stationäre Verteilung, die sich durch diese Modifikation nicht ändert.

Beispiel Bearbeiten

 
Beispielhafte Darstellung des Ehrenfest-Modells. Zu Beginn befinden sich alle 10 Partikel noch im linken Behälter.
 
Übergangsgraph (beschränkt auf die Zustände 5 bis 10) mit den Übergangswahrscheinlichkeiten. Die Zustände repräsentieren die Anzahl der Partikel im linken Behälter.

Gegeben seien zwei Behälter, die durch eine Membran voneinander getrennt sind. In dem linken Behälter befinden sich zu Beginn des Experiments   Moleküle und der rechte Behälter ist noch leer. Durch die Membran kann genau ein Molekül pro Zeiteinheit den Behälter wechseln.

Da der rechte Behälter zu Beginn noch leer ist, wird in der ersten Sekunde ein Molekül aus dem linken in den rechten Behälter fliegen. Anschließend befinden sich nur noch   Moleküle in dem linken Behälter. Nun gibt es zwei Möglichkeiten: Entweder eines der verbleibenden   Moleküle des linken Behälters fliegt in den rechten Bereich, oder das Molekül rechts fliegt wieder zurück in den linken Bereich. Jedes Molekül soll hierbei die gleiche Chance haben, den Behälter zu wechseln. Demnach beträgt die Wahrscheinlichkeit   %, dass ein weiteres Molekül von links nach rechts fliegt. Bei   Molekülen links beträgt diese Wahrscheinlichkeit nur noch   % und so weiter.

Der Übergangsgraph enthält die Zustände   bis  , welche die Anzahl der Moleküle im linken Behälter repräsentieren. Die Markow-Kette startet im Zustand  . Vervollständigt man den Übergangsgraphen und erstellt eine dazu passende Übergangsmatrix, kann man die Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die Anzahl Moleküle im linken Behälter für jeden Zeitpunkt bestimmen. Nach   Zeiteinheiten besteht mit einer Wahrscheinlichkeit von   % zum ersten Mal die Möglichkeit zum physikalischen Gleichgewicht.

Die stationäre Verteilung lässt sich mit Hilfe der oben formulierten Formel

  für  

ermitteln. Dadurch ergibt sich die Wahrscheinlichkeitsverteilung

  %.

Literatur Bearbeiten

  • Hans-Otto Georgii: Stochastik: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. 4. Auflage. de Gruyter Lehrbuch, Berlin 2009, ISBN 978-3-11-021526-7, S. 166f.