0.4 Distribuzione di Poisson

Processi di decadimento, approssimazione di Stirling e limite gaussiano

In molte situazioni fisiche, c'è un grande numero di eventi possibili ciascuno con probabilità molto piccola per un dato intervallo di tempo. Le probabilità in situazioni come questa, dove ogni evento è scorrelatocon l'evento precedente, sono descritte dalla distribuzione di Poisson.

Decadimento radioattivo

Prendiamo un esempio concreto: il decadimento radioattivo. Un blocco di ha atomi ciascuno dei quali può decadere con probabilità:

è chiamato tasso di decadimento. Per un singolo atomo di , questo tasso è. In una mole di Uranio, atomi decadono ogni secondo. Qual è la probabilità di osservare decadimenti in un tempo ?

Caso m = 0

Per tempo molto piccolo , la probabilità di non decadere è:

Arrivando fino al tempo cucendo insieme tempi piccoli e prendendo :

Tempo di dimezzamento

Il tempo di dimezzamento è quando la probabilità di nessun decadimento è :

Caso generale

Distribuzione di Poisson

Per generale, il risultato è la distribuzione di Poisson:

(Distribuzione di Poisson)

Questa dà la probabilità di esattamente eventi in tempo .

Proprietà della distribuzione di Poisson

Media e deviazione standard

La larghezza relativa va a zero per .

Limite gaussiano

Per grande , usando l'approssimazione di Stirling:

(Approssimazione di Stirling)

si ottiene il limite gaussiano:

(Limite gaussiano)

Questa è una gaussiana con media e larghezza .

Nota

L'approssimazione di Stirling è uno strumento fondamentale in meccanica statistica. Per il numero di Avogadro è sbagliata di una parte su .
Fonte: Matthew Schwartz, Statistical Mechanics, Spring 2021 - Lecture 1: Probability, 35-50