"전달행렬 (transfer matrix)"의 두 판 사이의 차이

수학노트
둘러보기로 가기 검색하러 가기
 
(같은 사용자의 중간 판 2개는 보이지 않습니다)
6번째 줄: 6번째 줄:
  
 
==정의==
 
==정의==
* 스핀 $s_i, i=1,\cdots, N$과 주기조건 $s_{N+1}=s_1$을 가정
+
* 스핀 <math>s_i, i=1,\cdots, N</math>과 주기조건 <math>s_{N+1}=s_1</math>을 가정
* 스핀 $s_i$$s_{i+1}$의 상호작용 $E(s_i,s_{i+1})$
+
* 스핀 <math>s_i</math><math>s_{i+1}</math>의 상호작용 <math>E(s_i,s_{i+1})</math>
* 해밀토니안이 $H=\sum_{i=1}^{N} E(s_i,s_{i+1})$ 꼴로 쓰여지는 경우
+
* 해밀토니안이 <math>H=\sum_{i=1}^{N} E(s_i,s_{i+1})</math> 꼴로 쓰여지는 경우
* 전달행렬은 $T_{s_i,s_{i+1}}=\exp(-\beta E(s_i,s_{i+1}))$ 꼴로 쓸 수 있으며, 분배함수는 다음과 같이 주어진다
+
* 전달행렬은 <math>T_{s_i,s_{i+1}}=\exp(-\beta E(s_i,s_{i+1}))</math> 꼴로 쓸 수 있으며, 분배함수는 다음과 같이 주어진다
$$
+
:<math>
 
Z_N=\sum_{s_1,\cdots,s_N}T_{s_1,s_2}\cdots,T_{s_N,s_1}=\operatorname{Tr} T^N
 
Z_N=\sum_{s_1,\cdots,s_N}T_{s_1,s_2}\cdots,T_{s_N,s_1}=\operatorname{Tr} T^N
$$
+
</math>
 
* 자유에너지(per site) 는 다음과 같다
 
* 자유에너지(per site) 는 다음과 같다
$$
+
:<math>
 
F=-\frac{1}{\beta}\lim_{N\to \infty}\frac{\ln \Lambda_0^N}{N}=-\frac{1}{\beta}\ln \Lambda_0,
 
F=-\frac{1}{\beta}\lim_{N\to \infty}\frac{\ln \Lambda_0^N}{N}=-\frac{1}{\beta}\ln \Lambda_0,
$$
+
</math>
 
또는  
 
또는  
$$
+
:<math>
F=-\frac{1}{k T}\ln \Lambda_0,
+
F=-k T \ln \Lambda_0,
$$
+
</math>
이 때 $\Lambda_0$$T$의 최대인 고유값
+
이 때 <math>\Lambda_0</math><math>T</math>의 최대인 고유값
 
 
 
 
  
 
==예==
 
==예==
29번째 줄: 27번째 줄:
 
* [[2차원 이징 모형 (사각 격자)]]
 
* [[2차원 이징 모형 (사각 격자)]]
 
* [[응집 전이의 분배함수 증명]]
 
* [[응집 전이의 분배함수 증명]]
 +
 +
 +
[[분류:통계물리]]

2020년 11월 13일 (금) 02:44 기준 최신판

개요

  • 볼츠만 가중치(Boltzmann weights)를 성분으로 갖는 행렬
  • 모노드로미 행렬(monodromy matrix)의 대각합으로 주어짐
  • 분배함수는 전달행렬의 거듭제곱의 대각합으로 표현되며, 따라서 전달행렬의 고유벡터와 고유값을 구하는 문제가 중요해진다


정의

  • 스핀 \(s_i, i=1,\cdots, N\)과 주기조건 \(s_{N+1}=s_1\)을 가정
  • 스핀 \(s_i\)과 \(s_{i+1}\)의 상호작용 \(E(s_i,s_{i+1})\)
  • 해밀토니안이 \(H=\sum_{i=1}^{N} E(s_i,s_{i+1})\) 꼴로 쓰여지는 경우
  • 전달행렬은 \(T_{s_i,s_{i+1}}=\exp(-\beta E(s_i,s_{i+1}))\) 꼴로 쓸 수 있으며, 분배함수는 다음과 같이 주어진다

\[ Z_N=\sum_{s_1,\cdots,s_N}T_{s_1,s_2}\cdots,T_{s_N,s_1}=\operatorname{Tr} T^N \]

  • 자유에너지(per site) 는 다음과 같다

\[ F=-\frac{1}{\beta}\lim_{N\to \infty}\frac{\ln \Lambda_0^N}{N}=-\frac{1}{\beta}\ln \Lambda_0, \] 또는 \[ F=-k T \ln \Lambda_0, \] 이 때 \(\Lambda_0\)는 \(T\)의 최대인 고유값