Articulo de referencia

Principio de calibre máximo

El principio de calibre máximo ( MaxCal ) o principio de entropía de trayectoria máxima , propuesto por E. T. Jaynes [ 1 ], puede considerarse una generalización del principio d...

El principio de calibre máximo ( MaxCal ) o principio de entropía de trayectoria máxima , propuesto por E. T. Jaynes [ 1 ], puede considerarse una generalización del principio de entropía máxima . Postula que la distribución de probabilidad más imparcial de las trayectorias es aquella que maximiza su entropía de Shannon . Esta entropía de las trayectorias se denomina a veces "calibre" del sistema y viene dada por la integral de trayectoria.

S[ρ[incógnita()]]=Dincógnitaρ[incógnita()]lnρ[incógnita()]π[incógnita()]{\displaystyle S[\rho [x()]]=-\int D_{x}\,\,\rho [x()]\,\ln {\rho [x()] \over \pi [x()]}}

Historia

El principio de calibre máximo fue propuesto por Edwin T. Jaynes en 1980, [ 1 ] en un artículo titulado El principio de producción de entropía mínima en el contexto de derivar un principio para la mecánica estadística de no equilibrio .

Formulación matemática

El principio de calibre máximo puede considerarse como una generalización del principio de entropía máxima definido sobre el espacio de trayectorias, el calibre.S{\displaystyle S}es de la forma

S[ρ[incógnita()]]=Dincógnitaρ[incógnita()]lnρ[incógnita()]π[incógnita()]{\displaystyle S[\rho [x()]]=-\int D_{x}\rho [x()]\ln {\rho [x()] \over \pi [x()]}}

donde para n restricciones

Dincógnitaρ[incógnita()]Anorte[incógnita()]=Anorte[incógnita()]=anorte{\displaystyle \int D_{x}\rho [x()]A_{n}[x()]=\langle A_{n}[x()]\rangle =a_{n}}

Se demuestra que el funcional de probabilidad es

ρ[incógnita()]=exp{i=0norteαnorteAnorte[incógnita()]}.{\displaystyle \rho [x()]=\exp \left\{-\sum _{i=0}^{n}\alpha _{n}A_{n}[x()]\right\}.}

De la misma manera, para n restricciones dinámicas definidas en el intervalot[0,T]{\displaystyle t\in [0,T]}de la forma

Dincógnitaρ[incógnita()]Lnorte(incógnita(t),incógnita˙(t),t)=Lnorte(incógnita(t),incógnita˙(t),t)=(t){\displaystyle \int D_{x}\rho [x()]L_{n}(x(t),{\dot {x}}(t),t)=\langle L_{n}(x(t),{\dot {x}}(t),t)\rangle =\ell (t)}

Se demuestra que el funcional de probabilidad es

ρ[incógnita()]=exp{i=0norte0Tdtαnorte(t)Lnorte(incógnita(t),incógnita˙(t),t)}.{\displaystyle \rho [x()]=\exp \left\{-\sum _{i=0}^{n}\int _{0}^{T}dt\,\alpha _{n}(t)L_{n}(x(t),{\dot {x}}(t),t)\right\}.}

Máximo calibre y mecánica estadística

Siguiendo la hipótesis de Jaynes, existen publicaciones en las que el principio de calibre máximo parece surgir como resultado de la construcción de un marco que describe una representación estadística de sistemas con muchos grados de libertad. [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]

Véase también

Notas

  1. 1 2 Jaynes, ET (1980). "El principio de producción de entropía mínima". Annual Review of Physical Chemistry . 31 (1). Annual Reviews: 579– 601. doi : 10.1146/annurev.pc.31.100180.003051 . ISSN 0066-426X . 
  2. Pressé, Steve; Ghosh, Kingshuk; Lee, Julian; Dill, Ken A. (16 de julio de 2013). "Principios de máxima entropía y máximo calibre en física estadística". Reviews of Modern Physics . 85 (3). American Physical Society (APS): 1115– 1141. doi : 10.1103/revmodphys.85.1115 . ISSN 0034-6861 . 
  3. Hazoglou, Michael J.; Walther, Valentin; Dixit, Purushottam D.; Dill, Ken A. (2015-08-06). "Comunicación: el calibre máximo es un principio variacional general para la mecánica estadística de no equilibrio" . The Journal of Chemical Physics . 143 (5). AIP Publishing: 051104. arXiv : 1505.05479 . doi : 10.1063/1.4928193 . ISSN 0021-9606 . 
  4. Davis, Sergio; González, Diego (22 de septiembre de 2015). "Formalismo hamiltoniano y maximización de la entropía de trayectoria". Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical . 48 (42) 425003. IOP Publishing. arXiv : 1404.3249 . doi : 10.1088/1751-8113/48/42/425003 . ISSN 1751-8113 . 
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