径向分布函数

在统计力学中，多粒子系统来自(原子、分子别般剧型胶左、胶体……)中， 径向分布函数(又称 对关联函数)描述粒子密度作为距参考原子的距离的函数如何变化。

如360百科果给定粒子当做原点，体系平均粒子数密度为 ρ=N/V，则距原点为r处的局部时间平均的密度为 ρ*g(r) 。这是对均匀的各向同性系统的简化定义。

简言之，这是对于距参考粒为子距离为r处找到粒子的相对概率的测量，参考态是理减居花想气体。一般的算法是计算在距参考原子 r 到 r+dr 这样的壳层里有多少粒子。如概述图，深红为参考粒子，蓝色为找到的粒子，在 r 到 r+dr 的范围(虚线表示)。

通常先计算所有粒子之间的距离，然后做柱状图，再后用理想气体的同样因议让完最矿故觉钟的柱状图归一化。三维中，归一化因子为 ρ*4π*r^2dr。

给定势函数，神宽无则可以通过计算或实验得到 g(r)。通过Kirkwood装实–Buff solution theory径向分布函数可以将微观特征与宏观性质相联系。