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1)  reciprocal statistical fluctuation
倒易统计起伏
1.
Through making use of the reciprocal statistical fluctuation and the confirmed experimental data of the mass and charge of Bose hadrons,to improve the research of the mass effect of the high order integral calculus connection of hadrons multiple number distribution.
本文通过利用Bose强子的倒易统计起伏和质量与电荷证认数据来改进构造多重数分布的高阶积分关联的质量效应的研究,不仅质量效应被明显地揭示出来,而且说明高阶关联的实验数据,积分关联参数、奇斜度、峭度和统计矩是质量效应的理论基础,同时半群对称性的兰道不等式也得到了实验的支持。
2)  relatively inverse dispersion
相对倒易统计起伏
1.
The statistical method is applied in this paper, so the existence of correlation 〈N K(N π)〉-N π and the mass dependence of α N,α N=α πm K-m πm K-〈m B〉 are found out according to N harden (only for kaon and pion)Probability distribution and relatively inverse dispersion(α N).
运用统计方法从N 个强子(只考虑K 介子和π介子)的几率分布和相对倒易统计起伏αN 找出〈NK (Nπ)〉- Nπ关联的存在及αN 与质量的依赖关系αN= απm K- m πm K- 〈m B〉,进而又从理论上推出了αN 与发射源J的依赖关系αN = αN 32 (bCR - 13 )+ 13≈ αN1- 4bJ (QCD)。
3)  Statistical fluctuation
统计起伏
4)  lodging susceptible parent
易倒伏亲本
5)  statistical fluctuation
统计起伏,统计涨落
6)  RCS glint statistical model
RCS起伏的统计模型
补充资料:昂萨格倒易关系
      描述不可逆热力学过程的线性唯象定律中各系数间的倒易关系。它是粒子微观运动方程的时间反演不变性在宏观尺度上的反映。这个关系是1931年由L.昂萨格建立,后经H.B.G.卡西米尔发展,扩充了它的适用范围。
  
  人们常用"流"和"力"来说明不可逆过程。在扩散过程中的物质流密度,热传导中的热流密度,化学反应中的反应速度等都称为流,用Ji(i=1,2,...,n)表示。引起流的相应力为浓度梯度、温度梯度、化学亲合力等用Xi(i=1,2,...,n)表示。在线性区它们的关系唯象地写为
  唯象系数Lij为常数。昂萨格发现,唯象系数矩阵是对称的,即Lij=Lji,
  这就是著名的昂萨格倒易关系。这个关系的存在不依赖于具体物质,或具体过程,在线性不可逆过程中具有普遍意义,因而成为线性区非平衡热力学的主要基础之一。
  
  昂萨格倒易关系应用于实际问题时,得到了很好的验证。其中对温差电偶和力热现象的研究是它成功的突出例证。
  
  温差电偶效应  用两种不同金属A、B焊接形成闭合回路,人们发现了塞贝克效应、珀耳帖效应、汤姆孙效应(见温差电现象)。利用昂萨格关系可以证明,塞贝克系数、珀耳帖系数、汤姆孙系数都满足普遍的关系式,即汤姆孙第一关系
  和汤姆孙第二关系ΠAB=SABT。
  而这两个关系已为实验证实,所以昂萨格关系的正确性也就得到了证实。
  
  费德森效应  实验发现系统中不同区域的温度不仅造成热流,也会引起粒子流Jn=λ│ΔT│
  式中λ称为热力系数。这种效应称为费德森效应,也叫热力效应。同时发现压差不仅引起粒子流,也产生热流JQ=K│Δp,
  式中K称为力热系数。利用昂萨格关系可以证明K=λTv,
  式中v为物质比容。尽管λ和K 随物质性质而异,但实验证实上述关系在不可逆过程的线性区是普遍成立的。
  

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