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Generalized entropies and the transformation group of superstatistics

机译:广义熵与超统计量的变换群

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摘要

Superstatistics describes statistical systems that behave like superpositions of different inverse temperatures β, so that the probability distribution is , where the “kernel” f(β) is nonnegative and normalized [∫f(β)dβ = 1]. We discuss the relation between this distribution and the generalized entropic form . The first three Shannon–Khinchin axioms are assumed to hold. It then turns out that for a given distribution there are two different ways to construct the entropy. One approach uses escort probabilities and the other does not; the question of which to use must be decided empirically. The two approaches are related by a duality. The thermodynamic properties of the system can be quite different for the two approaches. In that connection, we present the transformation laws for the superstatistical distributions under macroscopic state changes. The transformation group is the Euclidean group in one dimension.
机译:超统计数据描述的统计系统的行为类似于不同逆温度β的叠加,因此概率分布为,其中“核” f(β)是非负且归一化的[∫f(β)dβ= 1]。我们讨论了这种分布与广义熵形式之间的关系。假定前三个Shannon-Khinchin公理成立。然后发现,对于给定的分布,有两种不同的方式来构造熵。一种方法使用陪伴概率,另一种方法不使用。使用哪个问题必须凭经验决定。两种方法具有双重性。对于两种方法,系统的热力学性质可能会完全不同。在这方面,我们提出了宏观状态变化下超统计分布的变换定律。变换组是一维欧几里得组。

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