Parisi「統計的場の理論」を読む

第3章 The Ising Model

3-4 The correlation functions
  • ここからは、実際に平均場近似の中で相関関数を計算してみようという話ですよね。でも、平均場近似ではスピン間には相関がなく確率分布はfactorizeされている(系全体の確率分布が個々のスピンに対する確率分布の積で書ける)。相関がないことを仮定した確率分布を用いて相関を計算するというのは、、、?
  • なぜこんなことができるかというと、式(3.29)は平衡状態でのみ成り立つ式だからと書いてありますね。
  • 確率分布が平衡状態からずれると、式(3.29)の相関関数(左辺)と応答関数(右辺)は等しくならない。
  • 平衡状態の確率分布と近似した確率分布の差をa math imageとすると、(3.30)のように相関関数の誤差はa math image、自由エネルギーの誤差はa math imageのオーダーになると。つまり?自由エネルギーの方は平衡状態と近似した状態で置き換えができるけど、相関関数はそうはできないということなんでしょうか?
  • 平衡状態では自由エネルギーが最小だから一階微分は0。だから、誤差はa math imageから始まるわけですね。
  • これが、平均場近似の確率分布で相関関数が計算できる理由になるんでしたっけ...混乱してきました。
  • ええと、線形応答の式は、平衡状態で成り立つ訳ですね。その時に使っていることは、2階微分の公式は正しいのだから、スピンの期待値を取ってるところだけですね。
  • だけど、平衡状態ってなんなんだ?いま、この部屋の空気が全部このコップの 中にいたら、普通は平衡から外れてるっていうよね。
  • ええ、その状態から十分時間が経てば平衡状態に近づいていくでしょうけど。
  • でも、平衡状態の定義は(1.5)式だから、全部の空気の分子がコップの中にいる 確率は低いかもしれないけど、(1.5)式が与える確率でたまたま実現しちゃったのなら、 それは平衡状態なんじゃないかな。 科研費や何かでここんところ睡眠不足が続いてるんで、訳の分からないこと言ってるような気もするけど。
  • 言いたいことは分かるような気がするんですが、ずれてきてないでしょうか、、、 いま問題になっているのは、本当の確率はa math imageは スピンごとにファクトライズしてないでしょうが、平均場近似では確率が ここのスピンの関与する部分の積で近似する。そのとき、相関がないんだから、 (3.29)式はゼロのはず。だけど、パリージ先生は、自由エネルギーの 平衡状態からのズレは、相関関数のズレより小さいから、ノンゼロのものが 計算できておかしくないと言ってて、それがよく分からないといってるんですよ!
  • なんか分かってきたような、混沌としてきたような。ええと、平均場近似が どこで入ったかといえば、(3.9)ですよね。(3.31)は単にa math imageが小さいとして簡単にしただけですから。相関関数がゼロにならない、つまり2階微分がゼロに ならない理由を(3.9)で考えると、a math imagea math imageで微分した 時にゼロにならないからですね。左辺のa math imageを決める右辺の中に a math imageが入ってますから。
  • なるほど。a math imagea math imageの分布はファクトライズされている はずなのに、a math imagea math image に影響を及ぼしている。
  • そうか、少しずつ分かってきたような気がする。(3.8)式あたりでやったのは、平均場で確率をファクトライズしていいなら、
a math image

というように計算できて、エントロピーも計算でき、それから自由エネルギーも計算できる。でも自由エネルギーは最小を取らないといけないから、その条件を科せば、このa math image たちは独立ではなくて、関係がついてしまう。それから「線形応答」の式、(3.29)式を使えば、相関関数 a math imageが計算できる。 でも、パリージ先生がここで(多分)気にしているのは、平均場近似を使ってしまえば、左辺はゼロのはずなのに、その関係はどうなっているんだろうということだと思うんだ。

  • それが(3.30)式で、自由エネルギーはa math imageの誤差、相関はa math imageのオーダーの誤差だから矛盾無いというわけですか。まだ、よく分からない。
  • うーん、完全に納得できた分けではないのだけど、先に行きましょうか。次の具体的な計算もパリージ先生らしく、本質だけ取りだして、説明無しにJが1になっていて、また後で戻ったりするから、すこし丁寧に見ておかないと式の変形が分からない。
  • そうですね、ここだけでもう何週間も、うなってますものね。
  • 微小な外場a math imageをかけたとき、a math imageもやはり小さいとして、a math imageのオーダーを無視すると、(3.9)式が(3.31)式のように書ける。この解は、行列の成分の形で書けて、(3.32)式が出てくる。次に、この(3.32)式をFourier変換を用いて解いていくんですねー。
  • まず、
a math image

とおく。こういった変換が出てくると私はいつも戸惑ってしまうのですが。

  • 積分のBは第一Brillouiin zone中の積分という意味ですね。今は立方格子を考えているので
    a math image
  • 同じように考えると、
a math image
  • a math imageは、a math imagea math imageが隣同士の場合だけ値を持つので、
a math image

a math imagea math imageのひとつ隣。a math imagea math imageは計算をする時にはベクトルなんですよね。a math imageもベクトルで、a math image となる。書き方が難しいです。

  • さらにここでJ=1としている。
  • 上の式を使って(3.32)を書き直すと、
a math image

だから

a math image

つまり

a math image

これを解いて

a math image
  • 運動量空間にいったら(フーリエ変換したら)、a math imageが求まったわけですね。
  • Aってなんだったんだろう。a math image これは(3.31)式、
    a math image
    と書いたときの係数。これは(平均場近似での)自由エネルギー最小という式(3.9) つまりa math image で、a math imageを小さいとしたもの。 結局、平均場近似でa math imageが小さいときは、a math image となっていたはずなのかな。
  • そうかもしれませんね。先に行きます。 a math image(3.32)ですから、これでa math imagea math imageで表されて
a math image
  • a math imageとしてしまったら、以下にやるnon-trivialな結果は出てこないわけか。当たり前か。
  • 内部エネルギーは
a math image
  • ファクター2で割っているのは、a math image ときは、k,iの入れ替えも 足すけど、a math image のときは足してないから、 その調節でしょうね。
  • さっきやったように
    a math image
    として、そのフーリエ変換は
a math image

つまり、a math imagea math image も運動量空間では対角化されているので、 a math image はそれぞれの対角要素をかけて足せばよくて

a math image

内部エネルギーを温度で微分すれば比熱が求まるので、(3.36)のようになると。

  • 次は相関関数 a math image が相転移点の近傍でどう振る舞うかを調べるのですね。a math image は式(3.33) からa math image&にしかよらないから、a math imageの場合を調べれば十分。
a math image

となるのですか。

  • ええと、
    a math image

a math image

a math image

ですが、温度がa math image になるときにポールが現れて、それが a math imageになるようにしたいので、

a math image

とするわけですか。 ここもう少し丁寧に説明してほしいんですけど、忙しいんですか?

  • うん、今も教授会といよいよ来週に迫ってしまった大きな集会の準備の間に 書いている。
  • まあ、来週に迫ってしまったと考えるか、あと1週間で自由になると考えるか、、、
  • どうも。さて、これをどう計算するんだ、、、(約1時間) うーん、たぶんこうなんでしょうね。
a math image

の計算が本質的。ベクトルはD次元。 極座標に移るとたしか a math image (但し右辺の中のa math image はpの絶対値)だから

a math image

a math imageとおけば

a math image

a math image が非常に大きければ、積分はa math image によらなくなるから、結局

a math image
  • 次は(3.36)式に比熱の式があるので、この積分を計算して、今と同じようにa math image が小さいところが効くとして、D>4の時は定数、D=4の時はログ発散 (a math image)、D<4の時は冪で発散というのを積分を計算することで示すわけですね。計算できるかなあ。
  • a math imageが小さいときは
    a math image
    a math image

a math image とおけば

a math image

ただしa math image

  • ええと、これからどうするんでしょうね。岩波の公式集によれば
    a math image
  • D=4のときはこれに相当して、a math image のところから
    a math image
  • 公式集には
    a math image
    ただしa math image
  • これがa math imageに使えるとすれば、積分のa math image 側は a math image で消えるので、たぶんCは定数でしょうね。
  • D<4 の場合に使えそうな公式はないですね。自分で作らないといけないのか、もっとうまい計算法があるのか、、、
  • まだ終わりませんよ!さっき、a math imagea math imageの相転移温度直上で計算してa math image という冪の振る舞いになることを示したわけですけど、a math imageがゼロじゃないときに、
    a math image
    と相関関数 a math image が指数的に減少して、その時の相関距離ξ を求めなければいけないみたいですよ。 数行進むのも大変ですね。
  • うーん、深雪の中を行軍してるみたいですね。まあ、手を取り合って遭難しないように頑張りましょう。
  • はぁ?
  • さっきはa math imageを落としてしまったけど、ちゃんとこれを入れれば
    a math image
    立体角のうちθ部分は積分できて
    a math image
    分母は
    a math image
    だからa math imageの積分を複素数に拡張して、上半分か下半分かに回せば
  • ちゃんと調べないんですか?
  • a math image のポールを拾って
    a math image
    ただし
    a math image
  • この計算が終わったところでのParisi先生のコメントは何かというと、 温度が高いときは比熱はa math image に比例する、確かに(3.36)式で a math imageという項がありますね。それから、4次元あるいはそれ以下の 次元では相転移点で比熱は発散する。 平均場近似は、次の項が小さくなければいけないわけですが、4次元あるいはそれ以下の次元ではa math image の近傍での揺らぎが大きいためにそうなってはいない。
  •  それって今の計算からわかりますかね?
  • うーん、どうだろう、、、
  • あとは、相転移温度の下では、相転移点にあまり近くなければ平均場近似はよいと書いてありますね。相関距離ξ は相転移点でいつでも発散。

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Last-modified: 2006-12-13 (水) 12:20:46 (6351d)