를 만족하는 T를 계의 온도temperature라고 정의한다. (단, kB는 볼츠만 상수)
미시상태와 거시상태
통계역학에서 어떤 계의 거시상태macrostate와 미시상태microstate란 예를 들어 다음과 비슷한 개념이다. 상자 안에 동전 네 개가 들어있다고 했을 때, 이 상자를 마구 흔들고 열면 앞면과 뒷면이 무작위로 결정될 것이다. 이 때 동전의 상태는 앞면을 흰 색, 뒷면을 진회색으로 표현할 때 다음과 같이 나타난다.
앞면의 개수만 보자면 0개부터 4개까지 총 5가지 경우가 있고, 이를 거시상태의 개수S라고 한다. 한편 각각의 동전이 앞면인지 뒷면인지까지 다 세어보면 알려진대로24=16 가지 경우가 있고, 이를 미시상태의 개수Ω라고 한다.
당연하지만 미시상태의 개수 Ω가 크면 그에 해당하는 거시상태가 관측될 확률이 높다. 위 상황에서, 동전 n개 중 k개가 앞면인 미시상태의 수를 Ω(k,n−k)라고 표기하면, 미시상태의 개수가 가장 큰 경우는 Ω(2,2)=6 이므로, 앞면과 뒷면이 각각 두 개인 경우가 관측되기 쉽다.
유도
온도의 정의는 상호작용하는 두 계의 거시상태를 찾는 과정에서 자연스럽게 유도된다. 아래와 같은 닫힌 계 X를 생각해보자.
X는 A와 B로 나뉘어있다. A, B 내부의 에너지를 각각 EA, EB라고 하자. 위에서의 동전 예시로 보자면 A와 B 는 특정한 동전들의 모임, EA와 EB 는 각각 앞면인 동전의 개수다.
모든 미시상태가 일어날 확률이 같고, A와 B가 충분히 상호작용 했다(혹은 시간이 충분히 흘렀다)고 가정하여 두 계가 열평형 상태에 있다고 하자. 전체 계의 에너지는 EX=EA+EB와 같다. 전체 계 X 의 미시상태의 수는 A가 가능한 미시상태의 수 Ω(EA)와 B가 가능한 미시상태의 수 Ω(EB) 의 곱으로 나타난다.
ΩX(EX)=ΩA(EA)ΩB(EB)
그러면 열평형 상태에서의 거시상태는 위 식의 값이 가장 클 때라고 자연스럽게 받아들일 수 있다. 실제로 열평형일 때의 거시상태로 가능한 미시상태의 수는 다른 경우보다 압도적으로 많다고 한다. 미시상태의 수 Ω를 정규분포라고 생각하면 (1)을 미분해서 0이되는 지점이 최대값이라는 것을 자연스럽게 받아들일 수 있을 것이다.
그런데 사실 입자의 에너지는 연속된 값이 아니라 양자화되어있다. 따라서 계 전체의 에너지 EX 또한 이산적인 값을 갖는다. 하지만 열물리학의 경우 다루는 계의 입자의 수가 굉장히 많아서 가능한 EX 의 값 또한 굉장히 많다. 따라서 EX, EA, EB를 연속된 값을 갖는 변수라고 생각하자.
다시 거시상태를 찾는 것으로 돌아와서, 열평형일때의 거시상태(에너지)를 E=EA+EB라고 하자. 그러면 (1) 을 EA로 미분해서 EA=EA를 대입하면 0 이 된다는 말이다.
마지막 줄은 로그함수의 미분법과 연쇄법칙에 의해 성립한다. 여기서 위 식은 열평형일 조건인데 좌변을 보면 계 A 의 변수로만 이루어진 값이고, 우변은 계 B 의 변수로만 이루어진 값이다. 열평형 상태에서 양쪽의 각각의 상태로만 표현된 식이 같은 값을 지니므로 이 값으로 온도를 정의하면 합당할 것이다. 그러면 A 와 B 의 온도 TA 와 TB를 다음과 같이 정의할 수 있다.