Вероятность перехода

Такая форма записи уравнения вероятности перехода известна как прямое дифференциальное уравнение Колмогорова. [c.115]

Как видим, величина Кр для нефти значительно меньше, чем для газа и нефтегазовой смеси. Следовательно, нефтяные пласты с точки зрения термодинамических процессов, происходящих в них, менее близки к состоянию равновесия, чем газовые пласты. Вероятно, объяснить это можно тем, что образование сильных межмолекулярных связей в нефти уменьшает тенденцию к изменению состояния, а в результате и вероятность перехода пластовой системы в равновесное состояние. [c.111]

Опасность взрыва ацетилена и вероятность перехода его взрывного разложения в детонацию находятся в прямой зависимости от давления ацетилена, протяженности и диаметра ацетиленопроводов и газовых объемов аппаратов. Эти основные закономерности необходимо учитывать в полной мере как при проектировании, так и во время эксплуатации. Однако, как установлено органами технадзора, в производстве моновинилацетилена иногда допускается повыщение давления ацетилена до опасных пределов. При проектировании более мощных производств в ряде случаев без достаточного технического обоснования увеличивают размеры ацетиленопроводов и габариты аппаратов. Известны случаи разложения полимеров дивинилацетилена в кипятильнике и отгонной [c.64]

Отклонения от простейших свойств обусловливает, например, полярность молекул. В растворах полярных молекул происходят явления ассоциации и сольватации, в результате которых свойства раствора становятся более сложными. Отклонения свойств раствора от простейших вызываются также химическим взаимодействием компонентов раствора. Оно обычно сопровождается выделением теплоты и уменьшением вероятности перехода в газовую фазу молекул компонента, частично связанных в более сложные соединения. [c.168]

Элементарные процессы, сопровождающиеся электронными переходами, являются неадиабатными. Электронный переход соответствует переходу системы, при достижении вершины барьера, с одной потенциальной поверхности на другую. При неадиабатных процессах достижение вершины потенциального барьера еще не говорит о безусловном переходе к конечным продуктам, и существует конечная вероятность перехода системы с нижней потенциальной поверхности на верхнюю. Таким образом, для неадиабатных процессов трансмиссионный коэффициент X заведомо меньше единицы. Как правило, процесс протекает неадиабатно, если реакция связана с изменением суммарного электронного спина или соответствует какому-ни будь другому запрещенному переходу. Трансмиссионный коэффициент для неадиабатных процессов чаще всего оказывается порядка 10 . Приближенные расчеты показывают, что неа диа батные реакции встречаются довольно редко. [c.146]

Pi (i+i) == 1 - ехр(—Qi (, +1)А//Уг), где Рц — вероятность того, что частица остается в -й ячейке после скачка Р, (,+ ) — вероятность перехода частицы из i-й ячейки в 1+ 1-ю после скачка Q,(i4i) — объемная производительность потока материала, переходящего из i-й ячейки в i + 1-ю Ai — продолжительность скачка Г — объем i-й ячейки. [c.242]

Рассмотрим сначала случай, когда частицы не имеют внутреннего момента количества движения и внешние силовые поля отсутствуют. Тогда вероятности переходов между начальными ( у) и конечными (Ы) состояниями в силу симметрии (2.23) и условия нормировки (2.22) удовлетворяют соотношению взаимностей Онзагера [29] [c.60]

Здесь Р — вероятность перехода в единицу времени. Эти вероятности относятся к фиксированным начальным и ко [c.60]

Поместив источник и образец в твердые кристаллические решетки, мы не оказали воздействия на переходы без отдачи для всех ядер, но увеличили вероятность перехода без отдачи. Причина этого заключается в том, что энергия у-лучей может привести к возбуждению колебаний решетки. Эта энергия влияет тем же самым образом, что и энергия отдачи в газе, т. е. она приводит к снижению энергии излучающей частицы и увеличению энергии поглощающей частицы. Некоторые характеристики кристалла и условия эксперимента для излучения и поглощения не меняют исходного колебательного состояния решетки, т.е. будут удовлетворять условиям перехода без отдачи. Следует подчеркнуть, что эти условия определяют просто интенсивность наблюдаемых линий, поскольку этим эффектом задается только число частиц с подходящей энергией. Нас не интересует абсолютная интенсивность полос, поэтому здесь не обсуждается этот аспект МБ-спектроскопии. Однако упомянем, что для некоторых веществ (обычно твердых молекулярных веществ) решеточные и молекулярные колебания возбуждаются до такой степени, что при комнатной температуре происходит только небольшое число переходов без отдачи и спектр не наблюдается. Часто спектр регистрируют путем значительного понижения температуры образца. [c.287]

Видно, что парафины и нафтены наиболее термодинамически устойчивы до приблизительно 700 К. Олефины термодинамически неустойчивы при 300—1200 К, но при низких температурах они могут образовывать значительные количества соответствующих -парафинов. При высоких температурах (для этана — около 1000 К) и с ростом температуры вероятность перехода парафинов в олефины возрастает. То же справедливо и для ароматических углеводородов кроме того, при всех температурах для термических процессов возможно увеличение числа их циклов, но не наоборот. [c.280]

Вычислим теперь функцию (со). Пусть V г, 0) — плотность вероятности перехода между ячейками с шагом г под углом 6 к направлению движения потока. [c.236]

Для аппаратов, описываемых циркуляционными моделями, имеющими один или несколько циркуляционных контуров с ячейками идеального смешения, функции распределения времени пребывания удобно находить с помощью математического аппарата цепей Маркова. При применении этого метода стохастическая матрица вероятности перехода полностью характеризует такую модель. [c.42]

Используя вероятности перехода системы из состояния в состояние рц и непосредственно ожидаемый доход qi в состоянии i для данной стратегии, определяют прибыль q и относительные коэффициенты веса и . Затем вычисляют значения р,-/ и qt, -которые увеличивают прибыль для данного набора г. ,. Первая операция позволяет определить коэффициенты веса как функции решения, тогда как вторая операция дает возможность найти решение как функцию коэффициентов веса, т. е. найти стратегию к, которая максимизирует критерий [c.96]

Вершины ГСС и ГИП отображают возможные состояния ХТС, которые характеризуются вероятностью нахождения системы в этом состоянии. Дуги ГСС и ГИП отображают возможные направления переходов системы из состояния в состояние. Каждой дуге ГСС соответствует некоторая вероятность перехода из этих состояний, а каждой дуге ГИП — интенсивность перехода. [c.163]

Используя формальные правила преобразования, построим ГИП, соответствующий ГСС невосстанавливаемой компрессорной подсистемы, который изображен на рис. 6.6. ГИП, полученный преобразованием ГСС (см. рис. 6.6) показан на рис. 6.8. Для невосстанавливаемой компрессорной системы вероятности переходов определяются следующими равенствами Ри= ч2А( рц= [c.165]

Вероятности Рл, могут быть расположены в матрицу вероятностей перехода [c.449]

Вероятность перехода в другие ячейки равна нулю. [c.451]

Аналогичным образом можно проследить дальнейший путь меченой частицы. Пусть Уь = 0,1, где К —объем всего аппарата. Подставляя в уравнения (IV, 515) и (IV, 516) значения й/Я и найдем У = 0,18У и = 0,72У, а ио уравнению ПV, 519) определим потоки в верхнем и нижнем контурах 91 = 0,89 и = 0,27, после чего выражения для вероятностей перехода примут вид [c.451]

Далее может быть записана матрица вероятностей перехода (1 — ехр л ) [c.452]

При масштабировании аппаратов с мешалками необходимо соблюдать следующие условия 1) вид матрицы вероятностей перехода и вектора вероятностей начального состояния в модели и объекте должен быть одинаковым 2) отношение потока, создаваемого мешалкой, к входному потоку /Q должно быть одинаковым 3) положение мешалки и положение входа и выхода должно быть одним и тем же. [c.453]

Сохранение численного вида матрицы вероятностей перехода предполагает не только сохранение вида кривых отклика, но и сохранение вида кривых стационарного и нестационарного состояния смесителя. [c.453]

Математическая модель неустановившегося потока дисперсной фазы в слое насадки [7]. Рассмотрим объем колонны достаточно больших размеров, равномерно заполненный беспорядочно уложенной насадкой, в котором происходит случайное неориентированное движение струй или капель (пузырей) дисперсной фазы. Струи (капли, пузыри) рассматриваются как однородные изолированные макроэлементы, не подверженные эффектам слияния (коалесценции) и разбиения (редиспергирования). При построении вероятностно-статистической модели процесса будем полагать, что случайный характер движения дисперсной фазы в насадке подчиняется закономерностям непрерывного марковского процесса. Это значит, что вероятность перехода элемента дисперсной фазы, находящегося в момент времени в точке насадочного пространства, в точку М, достаточно близкую к точке М , за время А4, отсчитываемое от момента 1 , не зависит от состояния системы до момента 1 . [c.351]

Из рис. 3.2 видно, что в начале процесса при малых отношениях величина диффузионного потока достаточно мала-и, вероятно, процесс протекает в диффузионной области. Затем, по мере увеличения отношения вероятность перехода в кине- [c.152]

Из принятого допущения марковского поведения потоков систему можно описать вектором 8 тп) вероятностей sJ(nl) — нахождения ее в каждом состоянии а через т переходов. Обозначив вероятность перехода за малый отрезок времени А из состояния а в состояние р как согласно основному свойству цепей Маркова, будем иметь [c.262]

Вероятности Pjf (т) располагаются в матрицу вероятностей перехода [c.263]

Вектор начального состояния системы Сд (0) вместе с матрицей вероятностей переходов Рд (т) полностью определяют распределение концентрации вещества в системе в любой момент времени [c.272]

Так как процесс возбуждения /(-серии наблюдается одновременно в громадном количестве атомов, а вероятность перехода электрона из вышерас-положенных слоев на /(-уровень неодинакова, то все спектральные линии серии возникнут одновременно, а их интенсивность (определяемая вероятностью переходов) будет различной. [c.108]

Введенную таким образом вероятность перехода, которую обозначим Р (М, Мо, о), представим в виде Р М, М , о)= =р М, I Мо, о) где р М, 1 М , — плотность вероятности перехода А У — объем окрестности точки М t=tQ- -ht. [c.351]

Плотность вероятности перехода р М, М , имеет смысл доли объема аппарата Ум, занятого дисперсной фазой в окрестности точки М насадочного пространства в момент времени I, т. е. локальной динамической удерживающей способности Н аппарата в окрестности точки М. Весь объем дисперсной фазы, поступающей из точки М , примем равным единице. При этом основное свойство плотности вероятности для нашего случая примет вид [c.351]

Принятые допущения о характере случайного процесса в насадочной колонне позволяют на основании формулы полной вероятности представить вероятность перехода Р М, < М , 4 ) в виде интеграла Лебега—Стильтьеса [c.351]

На рис. 11,5/1, В и С представляют собой вибрационные уровни, соответствующие трем электронным состояниям молекулы. Квантовая механика показывает, что существует конечная вероятность перехода системы с какого-нибудь дискретного уровня системы термов В в область континуума системы термов А, или соответственно с дискретного уровня системы В в область континуума системы С, граничащую с этим уровнем. Переход с дискретного уровня одной системы уровней в сплошную область другой системы уровней возможен при выполнении правил отбора для электронных переходов (оба уровня должны обладать одинаковым значением полного квантового числа /, т. е. А/ = 0. Проекции орбитального момента количества движения электронов на линию, соединяющую ядра, должны отличаться не больше чем на единицу, т, е. ЛХ — 0 или 1, оба уровня должны принадлежать электронным состояниям одинаковой мультиплетности, т. е. Д5=0, они должны обладать одинаковой симметрией для отражения в начале координат. У молекул, состоящих из двух одинаковых ядер, оба уровня также должны обладать одинаковой симметрией в отношении ядер. Кроме [c.67]

Ч- А/-Й момент времени определяется состоянием системы в момент времени / и вероятностями перехода от одного эдемента к другому [c.240]

Конечность импульса р в силу закона сохранения можно учесть введением дельта-функции Дирака 6[Е — Е,-], где Е , Е — начальная и конечная энергии соответственно. Обозначив PjjT, = Р, P kiij = Р, где Р, Р — вероятности перехода соответственно для прямого и обратного процессов, и (Sijki = о, < huj = где а, а — сечения соударения соответственно для прямого и обратного процессов, имеем для прямого процесса [c.61]

Заметим, что в (2.95) вероятность перехода симметрична по отношению к прямому и обратному переходам, но симметрии о сечениям реакции в (2.96) нет. Причина очевидна, поскольку обратный процесс бимолекуляреи и его сечение [c.90]

В подходе используется обычное предположение о том, что вероятности перехода в неравновесном состоянии таковы же, как и в состоянии равновесия. Физическая модель процесса имеет следующий вид после столкновения молекулы с третьим телом и образования активированного комплекса начинается быстрая релаксация с выравпиванием заселенностей по уровням, приводящая к почти больцмановскому распределению. Весь этот период система находится в квазистационарпом состоянии и для нее справедливо обычное соотношение феноменологического закона действия масс /Срек//Сд с = отя индивидуальные коэффициенты скорости /сре , /сд о могут отличаться и быть ниже равновесных. Потенциал взаимодействия описывается функцией Морзе. Уравнение для скорости реакции [c.263]

Поскольку в химических взаимодействиях термодинамические величины в конечном счете определяются энергетикой и вероятностями перехода электронов, то в современном представлении принцип ЛССЭ подразумевает существование линейных корреляций кинетических констант как с чисто термодинамическими параметрами реакции, так и с квантовохимическими характеристиками участников реакции. [c.64]

СГИП для восстанавливаемой компрессорной системы, полученный на основе методики формального преобразования исходного ГИП, представлен на рис. 6.9. СГИП построен для следующих начальных условий Р1(0) = 1 Р2(0) = = Рз(0) = 4(0) =0, где Р (0) — вероятность -го состояния в момент =0. Яо1 = 1 Ро2=-Роз=Ро4=0, где Ро,- — вероятность перехода системы из состояния, в котором она находилась в момент /=0, в -е состояние. [c.167]

Пример. Рассмотрим составление матрицы вероятностей перехода и матрицы начального состояния, когда ЫН = 0,8, а путь потока определяется входом Вх1 и выходом Выхз (рис. 228 и 230). [c.451]

Bepoятнo ти PfJ составляют матрицу вероятностей перехода , элементы которой P J обозначают вероятности заполнения -х ячеек каплями дисперсной фазы за счет потоков Q J из г-й ячейки за один переход, а элементы PJJ — вероятности того, что дисперсная фаза останется в -й ячейке за один переход. Для задачи цепей Маркова случайного блуждания с непрерывным источником элемент Роо=1> а элементы Р =0, так как дисперсная фаза из ячеек не может вернуться на вход системы. Элементы матрицы Р находятся на основе экспоненциального закона РВП капель в ячейках с учетом дополнительного изменения УС ячеек за счет всплывания (осаждения) капель, которое, как принято, происходит по уравнению первого порядка [c.268]

Таким образом, в каждый момейт времени тМ имеем вектор концентрации Сд (та) и матрицу вероятностей переходов Рд (пг), которая, кроме того, является функцией Сд(т) [c.271]

Квантовая механика и квантовая химия (2001) -- [ c.170 ]

Аналитическая химия Том 2 (2004) -- [ c.2 , c.15 , c.42 ]

Квантовая химия (1985) -- [ c.177 ]

Квантовая механика (1973) -- [ c.443 ]

Кинетика и механизм газофазных реакций (1975) -- [ c.95 ]

Кинетика и механизм газофазных реакций (1974) -- [ c.95 ]

Квантовая механика и квантовая химия (2001) -- [ c.170 ]

Оптические спектры атомов (1963) -- [ c.393 , c.403 , c.420 ]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология