Article (Périodiques scientifiques)
Rényi Entropy in Statistical Mechanics
FUENTES, Jesús; GONCALVES, Jorge
2022In Entropy, 24 (8), p. 1080
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Détails



Mots-clés :
statistical mechanics; Rényi entropy; Helmholtz free energy; relative free energy; non-equilibrium thermodynamics
Résumé :
[en] Rényi entropy was originally introduced in the field of information theory as a parametric relaxation of Shannon (in physics, Boltzmann–Gibbs) entropy. This has also fuelled different attempts to generalise statistical mechanics, although mostly skipping the physical arguments behind this entropy and instead tending to introduce it artificially. However, as we will show, modifications to the theory of statistical mechanics are needless to see how Rényi entropy automatically arises as the average rate of change of free energy over an ensemble at different temperatures. Moreover, this notion is extended by considering distributions for isospectral, non-isothermal processes, resulting in relative versions of free energy, in which the Kullback–Leibler divergence or the relative version of Rényi entropy appear within the structure of the corrections to free energy. These generalisa- tions of free energy recover the ordinary thermodynamic potential whenever isothermal processes are considered.
Centre de recherche :
- Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB): Systems Control (Goncalves Group)
Disciplines :
Physique
Auteur, co-auteur :
FUENTES, Jesús ;  University of Luxembourg > Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB) > Systems Control
GONCALVES, Jorge ;  University of Luxembourg > Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB) > Systems Control
Co-auteurs externes :
yes
Langue du document :
Anglais
Titre :
Rényi Entropy in Statistical Mechanics
Date de publication/diffusion :
05 août 2022
Titre du périodique :
Entropy
eISSN :
1099-4300
Maison d'édition :
Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI), Basel, Suisse
Titre particulier du numéro :
Rényi Entropy: Sixty Years Later
Volume/Tome :
24
Fascicule/Saison :
8
Pagination :
1080
Peer reviewed :
Peer reviewed vérifié par ORBi
Focus Area :
Physics and Materials Science
Projet FnR :
FNR14609071 - Patient-specific Dynamical Modeling And Optimization Of Deep Brain Stimulation, 2020 (01/09/2021-31/08/2024) - Jorge Gonçalves
Organisme subsidiant :
FNR - Fonds National de la Recherche
Disponible sur ORBilu :
depuis le 22 août 2022

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