"영거리 과정 - 응집전이"의 두 판 사이의 차이

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[http://kyauou.tistory.com/search/%EC%98%81%EA%B1%B0%EB%A6%AC%20%EA%B3%BC%EC%A0%95 영거리 과정(zero range process; ZRP)에 대한 이전 글들]을 참고하세요. 서론은 빼고 일단 가봅시다.
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[http://kyauou.tistory.com/search/%EC%98%81%EA%B1%B0%EB%A6%AC%20%EA%B3%BC%EC%A0%95 영거리 과정(zero range process; ZRP)에 대한 이전 글들]을 참고하세요. 이 글 역시 에반스와 해니의 <저널 오브 피직스 에이>에 실린 리뷰 논문을 따릅니다. 서론은 빼고 일단 가봅시다.
  
 
큰 바름틀 분배함수는 다음처럼 씌어집니다.
 
큰 바름틀 분배함수는 다음처럼 씌어집니다.
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그런데 이 ρ<sub>c</sub>가 무한하다면 임의의 z에 대해 ρ가 존재하고요. 만일 ρ<sub>c</sub>가 유한하다면 이보다 더 큰 밀도에서 위의 식들을 이용할 수 없게 됩니다. 여기서 '응집(condensation)'이 나타난다고 하네요. 쉽게 말해 공간(L)은 한정되어 있는데 입자를 마구 때려넣다(ρ 증가)보면 어떤 자리에 입자들이 많이 몰리기 시작한다는 겁니다. 여기서 '많이'는 입자의 총 개수의 상수배 정도 되는 양입니다. 이렇게 생긴 응집(즉 덩어리)은 위의 분배함수로는 기술할 수 없는 현상인데, 수학적으로는 F가 발산하는 거겠죠.
 
그런데 이 ρ<sub>c</sub>가 무한하다면 임의의 z에 대해 ρ가 존재하고요. 만일 ρ<sub>c</sub>가 유한하다면 이보다 더 큰 밀도에서 위의 식들을 이용할 수 없게 됩니다. 여기서 '응집(condensation)'이 나타난다고 하네요. 쉽게 말해 공간(L)은 한정되어 있는데 입자를 마구 때려넣다(ρ 증가)보면 어떤 자리에 입자들이 많이 몰리기 시작한다는 겁니다. 여기서 '많이'는 입자의 총 개수의 상수배 정도 되는 양입니다. 이렇게 생긴 응집(즉 덩어리)은 위의 분배함수로는 기술할 수 없는 현상인데, 수학적으로는 F가 발산하는 거겠죠.
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조금 더 구체적인 예를 봅시다.
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<math>f(n)\sim \frac{A}{\beta^nn^b}</math>
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이걸 F에 넣고 다시 ρ<sub>c</sub>에 넣어주면

2009년 11월 23일 (월) 21:34 판

영거리 과정(zero range process; ZRP)에 대한 이전 글들을 참고하세요. 이 글 역시 에반스와 해니의 <저널 오브 피직스 에이>에 실린 리뷰 논문을 따릅니다. 서론은 빼고 일단 가봅시다.

큰 바름틀 분배함수는 다음처럼 씌어집니다.

\(Z_L(z)=[F(z)]^L,\ F(z)=\sum_{m=0}^\infty z^mf(m)\)

이걸 구해야 이로부터 원하는 양들을 얻어낼 수 있는데요, 위의 F를 보면 이게 수렴하는지 아닌지부터 따져봐야 합니다. 이러한 거듭제곱 급수가 어떤 z에서는 수렴하다가도 다른 z에서는 수렴하지 않을 수 있는데 이를 나누는 값을 수렴반지름(radius of convergence)이라 합니다. 수렴반지름이 무한대라면 모든 z에 대해 F는 수렴하는 거고요. F의 수렴반지름을 β라 합시다. 입자의 밀도는 다음과 같습니다.

\(\rho=z\frac{F'(z)}{F(z)}\)

밀도는 z의 증가함수인데 (미분해보면 압니다) z=β에서 최대값을 가집니다.

\(\rho_c=\beta\frac{F'(\beta)}{F(\beta)}\)

그런데 이 ρc가 무한하다면 임의의 z에 대해 ρ가 존재하고요. 만일 ρc가 유한하다면 이보다 더 큰 밀도에서 위의 식들을 이용할 수 없게 됩니다. 여기서 '응집(condensation)'이 나타난다고 하네요. 쉽게 말해 공간(L)은 한정되어 있는데 입자를 마구 때려넣다(ρ 증가)보면 어떤 자리에 입자들이 많이 몰리기 시작한다는 겁니다. 여기서 '많이'는 입자의 총 개수의 상수배 정도 되는 양입니다. 이렇게 생긴 응집(즉 덩어리)은 위의 분배함수로는 기술할 수 없는 현상인데, 수학적으로는 F가 발산하는 거겠죠.

조금 더 구체적인 예를 봅시다.

\(f(n)\sim \frac{A}{\beta^nn^b}\)

이걸 F에 넣고 다시 ρc에 넣어주면