#physics #probtheory 

## В физике
Система, пришедшая в состояние теплового равновесия в своем макросостоянии реализует последовательность микросостояний, пронумерованных индексом $\LARGE i$, [[Вероятность|вероятность]] найти систему в каждом из которых $\LARGE P_i$ подчиняется **распределению Гиббса**:

$$\LARGE P_i=P_0 e^{-E_i/kT}$$
(где $\LARGE P_0$ играет роль коэффициента нормировки).

Пример:
Пусть наша система - газ (воздух) в комнате. Нужно взять микросостояние, описанное всеми координатами и всеми скоростями молекул газа, и посчитать полную энергию. Вероятность этого состояния пропорциональна $\LARGE e^{-E_i/ kT}$. 

Микросостояния буду чередоваться одно за другим. Для газа в комнате окажется, что чем меньше энергия, тем меньшим количеством способом можно реализовать такое микросостояние.
И хотя экспонента в состоянии с меньшей энергией будет больше, малое количество способов приведет к тому, что такие состояния (когда все молекулы практически неподвижны) никогда не осуществляются.
В термодинамических макросистемах в основном реализуются состояния **вблизи наиболее вероятных значений энергии**, которые, в свою очередь, зависят от температуры системы.

Например: есть ли вероятность того, что какая-то из молекул приобрётет релятивистскую скорость? Согласно распределению Гиббса, у этого события есть какая-то энергия и вероятность. Но практически это событие невозможно: если молекула с околосветовой скоростью возникла в комнате, то она должна была "родиться" откуда-то, тогда, после "возврата в прошлое", у нас будет 2 молекулы с меньшими околосветовыми практически сонаправленными скоростями, которые должныв определенном месте и времени встретиться, и так далее. Таким образом, достижение молекулой околосветовой скорости зависит не только от скорости, но и от цепочки предшествующих крайне маловероятных событий, то есть вероятность будет меньше, чем следует из распределения Гиббса

Распределение Гиббса - не абсолютная догма, а приближение, работающее именно вблизи наиболее вероятной энергии системы.