Черные дыры, термодинамика, информация
Черные дыры и термодинамика. Открытие теплового излучения черной дыры было полной неожиданностью для большинства специалистов, хотя к моменту этого открытия уже существовало довольно много соображений, свидетельствующих о тесном переплетении физики черных дыр и термодинамики.
Известный американский физик Дж. Уилер, по-видимому, первым обратил внимание на то, что в рамках классической теории тяготения уже сам факт существования черной дыры противоречит закону возрастания энтропии. Действительно, представим себе, что черная дыра поглощает горячее тело, обладающее некоторым запасом энтропии. Тогда внешний наблюдатель видит уменьшение полной энтропии мира, доступного его наблюдению.
Если мы не хотим отказаться от закона возрастания энтропии только по той причине, что во Вселенной где-то образовалась черная дыра, следует сделать вывод, нш всякая черная дыра сама по себе обладает определенным запасом энтропии и что горячее тело при падении передает ей не только массу, угловой момент и заряд, но и свою энтропию S, так что энтропия черной дыры возрастает на величину, не меньшую 5. Однако еще раньше, чем пришли к такому выводу, появилось довольно много указаний на то, что свойства одной из характеристик черной дыры — площади ее поверхности А напоминают свойства энтропии. Действительно, согласно теореме Хокинга, при любых классических процессах площадь A не убывает, т. е. ведет себя так же, как энтропия. Вообще оказалось, что аналогия между физикой черных дыр и термодинамикой простирается довольно далеко. Она относится как к конкретным термодинамическим устройствам (типа тепловой машины), так и к общим законам термодинамики, каждому из которых нашелся свой аналог в физике черных дыр. Четыре закона физики черных дыр. Так же как термодинамическая система, произвольная черная дыра после релаксационных процессов, сопровождающихся излучением гравитационных волн, приходит в равновесие (стационарное состояние), в котором она полностью .описывается заданием конечного числа параметров: М, J, Q. Внутренняя энергия Е = Мс2 стационарной черной дыры может быть найдена, если известны площадь поверхности черной дыры А, ее угловой момент и электрический заряд. Для двух стационарных черных дыр с” слегка отличными значениями площади б/4 (б-дельта), углового момента б/ и электрического заряда бQ внутренняя энергия отличается на величину бЕ = бМс2, равную:
Первый закон физики черных дыр бE=(kappa*c2/8piG)*бA+OMEGA*бJ+ФбQ
Здесь kappa — поверхностная гравитация,OMEGA — угловая скорость и Ф — электрический потенциал черной дыры. Второй и третий члены в правой части этой формулы описывают изменение энергии вращения и электрической энергии. Внешне эта формула напоминает первое начало термодинамики: бE = T*бS + OMEGA*бJ+ФбQ, дающее выражение для изменения внутренней энергии термодинамической системы при изменении ее энтропии 6S, углового момента бJ и заряда бQ.
Дж. Бекенштейн, ученик Дж. Уилера, отнесся к этой аналогии серьезно, приписав черной дыре энтропию S, пропорциональную ее площади А, и температуру Т, пропорциональную ее поверхностной гравитации kappa Для того чтобы продемонстрировать полезность термодинамического подхода в физике черных дыр и оценить коэффициенты пропорциональности в выражении для энтропии и температуры черной дыры, он рассмотрел модель тепловой машины, превращающей теплоту в работу. Ее действие основано на сбрасывании в черную дыру, выступающую в роли холодильника, некоторого количества тепла из опускаемого к горизонту событий контейнера, заполненного тепловым излучением.
Дополнительно
Взаимозаменяемость, стандартиризация и технические измерения
Выполнение
данной курсовой работы преследует собой следующие цели:
–
научить студента самостоятельно применять полученное знание по курсу ВСТИ на
практике;
–
изучение методов и процесса работы со справочной литературой и информацией
ГОСТ;
–
приобретение необхо ...
Нейросетевые методы распознавания изображений
Выполнен обзор нейросетевых методов, используемых при распознавании
изображений. Нейросетевые методы - это методы, базирующиеся на применении
различных типов нейронных сетей (НС). Основные направления применения различных
НС для распознавания образов и изображений:
применение для извлечение
...