Модель Поттса - Potts model

В статистическая механика, то Модель Поттса, обобщение Модель Изинга, представляет собой модель взаимодействующих спины на кристаллическая решетка. Изучая модель Поттса, можно понять поведение ферромагнетики и некоторые другие явления физика твердого тела. Сила модели Поттса не столько в том, что она хорошо моделирует эти физические системы; скорее, одномерный случай точно решаемый и что он имеет богатую математическую формулировку, которая широко изучена.

Модель названа в честь Ренфри Поттс, который описал модель ближе к концу своей докторской диссертации 1951 г. Тезис. Модель относилась к «планарным Поттс» или «модель часов ", что было предложено ему его советником, Кирилл Домб. Планарная модель Поттса с четырьмя состояниями иногда известна как Модель Ашкина – Теллера, после Юлий Ашкин и Эдвард Теллер, который рассматривал эквивалентную модель в 1943 году.

Модель Поттса связана с несколькими другими моделями, включая XY модель, то Модель Гейзенберга и N-векторная модель. Модель Поттса с бесконечным радиусом действия известна как Кац модель. Когда вращения используются для взаимодействия в неабелева Таким образом, модель связана с модель флюсовой трубки, который используется для обсуждения заключение в квантовая хромодинамика. Обобщения модели Поттса также использовались для моделирования рост зерна в металлах и огрубение в пены. Дальнейшее обобщение этих методов Джеймс Глейзер и Франсуа Гранер, известный как сотовая модель Поттса, был использован для моделирования статических и кинетических явлений в пенных и биологических морфогенез.

Физическое описание

Модель Поттса состоит из спины которые размещены на решетка; решетка обычно принимается двумерной прямоугольной Евклидово решетка, но часто обобщается на другие размеры или другие решетки. Первоначально Домб предположил, что вращение занимает одно из q возможные значения, равномерно распределенные по круг, под углами

${\displaystyle \theta _{n}={\frac {2\pi n}{q}},}$

куда п = 0, 1, ..., q-1 и что взаимодействие Гамильтониан быть предоставленным

${\displaystyle H_{c}=J_{c}\sum _{(i,j)}\cos \left(\theta _{s_{i}}-\theta _{s_{j}}\right)}$

с суммой, пробегающей пары ближайших соседей (я, j) по всем узлам решетки. Сайт цвета s_я принимают значения в {1, ..., q}. Здесь, J_c - константа связи, определяющая силу взаимодействия. Эта модель теперь известна как векторная модель Поттса или модель часов. Поттс указал место в двух измерениях фазового перехода, так как q = 3 и 4. В пределе при q → ∞, это становится XY модель.

То, что сейчас известно как стандарт Модель Поттса был предложен Поттсом в ходе его вышеупомянутого исследования и использует более простой гамильтониан:

${\displaystyle H_{p}=-J_{p}\sum _{(i,j)}\delta (s_{i},s_{j})\,}$

где δ (s_я, s_j) это Дельта Кронекера, который равен единице всякий раз, когда s_я = s_j и ноль в противном случае.

В q= 2 стандартная модель Поттса эквивалентна Модель Изинга и векторная модель Поттса с двумя состояниями, с J_п = −2J_c. В q = 3 стандартная модель Поттса эквивалентна векторной модели Поттса с тремя состояниями, с J_п = −(3/2)J_c.

Распространенным обобщением является введение термина внешнего "магнитного поля" час, и перемещая параметры внутри сумм и позволяя им варьироваться в модели:

${\displaystyle \beta H_{g}=-\beta \sum _{(i,j)}J_{ij}\delta (s_{i},s_{j})-\sum _{i}h_{i}s_{i}\,}$

где β = 1 /kT в обратная температура, k в Постоянная Больцмана и Т в температура. Суммирование может проходить через более удаленных соседей по решетке или фактически может быть бесконечной силой.

В разных документах могут быть немного разные соглашения, которые могут ЧАС и связанные функция распределения аддитивными или мультипликативными константами.

Обсуждение

Несмотря на свою простоту в качестве модели физической системы, модель Поттса полезна как модельная система для изучения фазовые переходы. Например, двумерные решетки с J > 0 демонстрируют переход первого рода, если q > 4. Когда q ≤ 4 наблюдается непрерывный переход, как в модели Изинга, где q = 2. Дальнейшее использование находится в связи модели с проблемами перколяции, а также полиномами Тутте и хроматическими полиномами, найденными в комбинаторике.

Модель имеет близкое родство с Fortuin-Кастелейн случайная кластерная модель, другая модель в статистическая механика. Понимание этих отношений помогло развить эффективные Цепь Маркова Монте-Карло методы численного исследования модели на малых q.

Для целых значений q, q ≥ 3, модель демонстрирует явление «межфазной адсорбции» с интригующим критическим смачивание свойства при фиксации противоположных границ в двух разных состояниях.

Ферромагнитная модель Поттса на квадратной решетке имеет фазовый переход при ${\displaystyle \beta J=\ln(1+{\sqrt {q}})}$, за ${\displaystyle q\geq 4}$ или же ${\displaystyle q=2}$. Ожидается, что формула верна и для ${\displaystyle q=3}$, хотя строгого доказательства этого предположения пока нет.^[1]

Теоретическое описание меры

Одномерная модель Поттса может быть выражена через поддвиг конечного типа и, таким образом, получает доступ ко всем математическим методам, связанным с этим формализмом. В частности, ее можно точно решить, используя приемы операторы трансфера. (Тем не мение, Эрнст Изинг использовали комбинаторные методы для решения Модель Изинга, который является «предком» модели Поттса, в его докторской диссертации 1924 г.). В этом разделе развивается математический аппарат, основанный на теория меры, за этим решением.

Хотя приведенный ниже пример разработан для одномерного случая, многие аргументы и почти все обозначения легко обобщаются на любое количество измерений. Часть формализма также достаточно широка, чтобы работать с родственными моделями, такими как XY модель, то Модель Гейзенберга и N-векторная модель.

Топология пространства состояний

Позволять Q = {1, ..., q} - конечный набор символов, и пусть

${\displaystyle Q^{\mathbf {Z} }=\{s=(\ldots ,s_{-1},s_{0},s_{1},\ldots ):s_{k}\in Q\;\forall k\in \mathbf {Z} \}}$

быть набором всех бибесконечных строк значений из набора Q. Этот набор называется полная смена. Для определения модели Поттса, всего этого пространства или его определенного подмножества, поддвиг конечного типа, может быть использовано. Сдвиги получили такое название, потому что в этом пространстве существует естественный оператор - оператор смены τ: Q^Z → Q^Z, действуя как

${\displaystyle \tau (s)_{k}=s_{k+1}}$

Этот набор имеет натуральный топология продукта; в основание для этой топологии являются комплекты цилиндров

${\displaystyle C_{m}[\xi _{0},\ldots ,\xi _{k}]=\{s\in Q^{\mathbf {Z} }:s_{m}=\xi _{0},\ldots ,s_{m+k}=\xi _{k}\}}$

то есть набор всех возможных строк, где k+1 спины точно соответствуют заданному конкретному набору значений ξ₀, ..., ξ_k. Явные представления для наборов цилиндров можно получить, отметив, что строка значений соответствует q-адическое число, однако естественная топология q-адических чисел более тонкая, чем топология приведенного выше произведения.

Энергия взаимодействия

Тогда взаимодействие между спинами задается непрерывная функция V : Q^Z → р на этой топологии. Любой подойдет непрерывная функция; Например

${\displaystyle V(s)=-J\delta (s_{0},s_{1})}$

будет видно, чтобы описать взаимодействие между ближайшими соседями. Конечно, разные функции дают разные взаимодействия; так что функция s₀, s₁ и s₂ будет описывать взаимодействие следующего ближайшего соседа. Функция V дает энергию взаимодействия между набором спинов; это нет гамильтониан, но используется для его построения. Аргумент функции V это элемент s ∈ Q^Z, то есть бесконечная цепочка спинов. В приведенном выше примере функция V только что выбрал два спина из бесконечной строки: значения s₀ и s₁. В общем, функция V может зависеть от некоторых или всех вращений; в настоящее время точно решаются только те, которые зависят от конечного числа.

Определите функцию ЧАС_п : Q^Z → р в качестве

${\displaystyle H_{n}(s)=\sum _{k=0}^{n}V(\tau ^{k}s)}$

Можно увидеть, что эта функция состоит из двух частей: собственная энергия конфигурации [s₀, s₁, ..., s_п] спинов, плюс энергия взаимодействия этого набора и всех остальных спинов в решетке. В п → ∞ предел этой функции есть гамильтониан системы; для конечного п, их иногда называют гамильтонианы в конечном состоянии.

Функция разделения и мера

Соответствующий конечный функция распределения дан кем-то

${\displaystyle Z_{n}(V)=\sum _{s_{0},\ldots ,s_{n}\in Q}\exp(-\beta H_{n}(C_{0}[s_{0},s_{1},\ldots ,s_{n}]))}$

с C₀ являются наборами цилиндров, определенными выше. Здесь β = 1 /kT, куда k является Постоянная Больцмана, и Т это температура. В математике очень часто задают β = 1, так как его легко восстановить, изменив масштаб энергии взаимодействия. Эта статистическая сумма записывается как функция взаимодействия V чтобы подчеркнуть, что это только функция взаимодействия, а не какой-либо конкретной конфигурации спинов. Статистическая сумма вместе с гамильтонианом используются для определения мера на борелевской σ-алгебре следующим образом: мера множества цилиндров, т. е. элемента базы, задается формулой

${\displaystyle \mu (C_{k}[s_{0},s_{1},\ldots ,s_{n}])={\frac {1}{Z_{n}(V)}}\exp(-\beta H_{n}(C_{k}[s_{0},s_{1},\ldots ,s_{n}]))}$

Затем можно продолжить счетной аддитивностью до полной σ-алгебры. Эта мера является вероятностная мера; это дает вероятность возникновения данной конфигурации в конфигурационное пространство Q^Z. Наделив таким образом конфигурационное пространство вероятностной мерой, построенной из гамильтониана, конфигурационное пространство превращается в канонический ансамбль.

Большинство термодинамических свойств могут быть выражены непосредственно через статистическую сумму. Так, например, Свободная энергия Гельмгольца дан кем-то

${\displaystyle A_{n}(V)=-kT\log Z_{n}(V)}$

Еще одна важная связанная величина - это топологическое давление, определяется как

${\displaystyle P(V)=\lim _{n\to \infty }{\frac {1}{n}}\log Z_{n}(V)}$

который будет отображаться как логарифм главного собственного значения оператор передачи решения.

Бесплатное полевое решение

Самая простая модель - это модель, в которой взаимодействие отсутствует вообще, и поэтому V = c и ЧАС_п = c (с c постоянна и не зависит от конфигурации спина). Статистическая сумма становится

${\displaystyle Z_{n}(c)=e^{-c\beta }\sum _{s_{0},\ldots ,s_{n}\in Q}1}$

Если все состояния разрешены, то есть базовый набор состояний задается полная смена, то сумму можно тривиально оценить как

${\displaystyle Z_{n}(c)=e^{-c\beta }q^{n+1}}$

Если соседние спины разрешены только в определенных конкретных конфигурациях, тогда пространство состояний задается поддвиг конечного типа. Тогда статистическая сумма может быть записана как

${\displaystyle Z_{n}(c)=e^{-c\beta }|{\mbox{Fix}}\,\tau ^{n}|=e^{-c\beta }{\mbox{Tr}}A^{n}}$

где карта мощность или количество набора, а Fix - набор фиксированные точки повторяющейся функции сдвига:

${\displaystyle {\mbox{Fix}}\,\tau ^{n}=\{s\in Q^{\mathbf {Z} }:\tau ^{n}s=s\}}$

В q × q матрица А это матрица смежности указание, какие соседние значения вращения разрешены.

Взаимодействующая модель

Простейшим случаем взаимодействующей модели является Модель Изинга, где спин может принимать только одно из двух значений: s_п ∈ {−1, 1} и взаимодействуют только спины ближайших соседей. Потенциал взаимодействия определяется выражением

${\displaystyle V(\sigma )=-J_{p}s_{0}s_{1}\,}$

Этот потенциал может быть отражен в матрице 2 × 2 с матричными элементами

${\displaystyle M_{\sigma \sigma '}=\exp \left(\beta J_{p}\sigma \sigma '\right)}$

с индексом σ, σ ′ ∈ {−1, 1}. Статистическая сумма тогда определяется выражением

${\displaystyle Z_{n}(V)={\mbox{Tr}}\,M^{n}}$

Общее решение для произвольного числа спинов и произвольного взаимодействия с конечным радиусом действия дается той же общей формой. В этом случае точное выражение для матрицы M немного сложнее.

Цель решения такой модели, как модель Поттса, - дать точное выражение в закрытой форме для статистической суммы и выражение для Гиббс заявляет или же состояния равновесия в пределах п → ∞, термодинамический предел.

Модель Поттса в обработке сигналов и изображений

Модель Поттса находит применение в реконструкции сигналов. Предположим, что нам дано зашумленное наблюдение кусочно-постоянного сигнала грамм в р^п. Чтобы восстановить грамм от зашумленного вектора наблюдения ж в р^п, ищется минимизатор соответствующей обратной задачи, L^п-Потс функционал п_γ(ты), который определяется

${\displaystyle P_{\gamma }(u)=\gamma \|\nabla u\|_{0}+\|u-f\|_{p}^{p}=\gamma \#\{i:u_{i}\neq u_{i+1}\}+\sum _{i=1}^{n}|u_{i}-f_{i}|^{p}}$

Штраф за прыжок ${\displaystyle \|\nabla u\|_{0}}$ вынуждает кусочно-постоянные решения и член данных ${\displaystyle \|u-f\|_{p}^{p}}$ объединяет минимизирующего кандидата ты к данным ж. Параметр γ> 0 контролирует компромисс между регулярностью и точностью данных. Существуют быстрые алгоритмы точной минимизации L¹ и L²-Функционал Поттса (Фридрих, Кемпе, Либшер, Винклер, 2008).

В обработке изображений функционал Поттса связан с проблемой сегментации. Однако в двух измерениях проблема NP-трудна (Бойков, Векслер, Забих, 2001).

Смотрите также

• Модель случайного кластера
• Модель Изинга с квадратной решеткой
• Минимальные модели
• Z N модель

Рекомендации

1. Ву, Фа-Юэ (1982). «Модель Поттса». Ред. Мод. Phys. 54 (1): 235–268. Bibcode:1982RvMP ... 54..235Вт. Дои:10.1103 / RevModPhys.54.235.

• Ашкин, Юлий; Теллер, Эдвард (1943). «Статистика двумерных решеток с четырьмя компонентами». Phys. Ред. 64 (5–6): 178–184. Bibcode:1943ПхРв ... 64..178А. Дои:10.1103 / PhysRev.64.178.
• Гранер, Франсуа; Стекольщик, Джеймс А. (1992). «Моделирование биологической сортировки клеток с использованием двумерной расширенной модели Поттса». Phys. Rev. Lett. 69 (13): 2013–2016. Bibcode:1992ПхРвЛ..69.2013Г. Дои:10.1103 / PhysRevLett.69.2013. PMID  10046374.
• Поттс, Ренфри Б. (1952). «Некоторые обобщенные преобразования порядка-беспорядка». Математические труды. 48 (1): 106–109. Bibcode:1952PCPS ... 48..106P. Дои:10.1017 / S0305004100027419.
• У, Фа-Юэ (1982). «Модель Поттса». Ред. Мод. Phys. 54 (1): 235–268. Bibcode:1982RvMP ... 54..235Вт. Дои:10.1103 / RevModPhys.54.235.
• Фридрих, Ф .; Kempe, A .; Либшер, В .; Винклер, Г. (2008). "Сложность наказана M-оценка: быстрое вычисление ». Журнал вычислительной и графической статистики. 17 (1): 201–224. Дои:10.1198 / 106186008X285591. МИСТЕР  2424802. S2CID  117951377.
• Бойков, Ю .; и другие. (2001). «Быстрая приблизительная минимизация энергии с помощью разрезов графика». IEEE Transactions по анализу шаблонов и машинному анализу. 23 (11): 1222–1239. Дои:10.1109/34.969114.
• Селке, Вальтер; Хьюз, Дэвид А. (1983). «Межфазная адсорбция в планарных моделях Поттса». Zeitschrift für Physik B. 50 (2): 113–116. Bibcode:1983ZPhyB..50..113S. Дои:10.1007 / BF01304093. S2CID  121502987.

внешняя ссылка

• Хаггард, Гэри; Пирс, Дэвид Дж .; Ройл, Гордон. «Код для эффективного вычисления Тутте, хроматических полиномов и полиномов потока».