物質の性質を温度や圧力などの巨視的な現象と、原子や分子の微視的な振る舞いを結びつけるのが統計力学です。この分野では、無数の粒子が織りなす複雑な集団行動から、熱や圧力といった日常の物理法則がどのように導き出されるかを解明します。

Gist.Science では、arXiv に投稿された統計力学関連の最新プレプリントをすべて対象に、専門家が執筆した平易な解説と詳細な技術的サマリーを提供しています。複雑な数式に囲まれた研究を、誰もが理解できる形に翻訳することで、科学の最前線を広く共有することを目指しています。

以下に、統計力学の分野から選り抜かれた最新の論文リストを掲載します。

🔬 condensed matter

Average Categorical Symmetries in One-Dimensional Disordered Systems

本論文は、不純物による局所的な対称性の破れが平均化によって回復される1次元不純物系において、融合圏を用いたトポロジカルなホログラフィー理論を構築することで、平均的なカテゴリカル対称性の異常(アノマリー)の分類と、それがもたらす特異な低エネルギー物理を解明したものです。

Yabo Li, Meng Cheng, Ruochen Ma2026-02-11
🔬 condensed matter

A parameterised equation of state, glass transition and jamming of the hard sphere system

本論文は、ガンマ分布に基づくポテンシャルエネルギーランドスケープ(PEL)理論を用い、硬球系の安定液体からガラス・ジャミング状態に至るまでの圧縮率や輸送特性を、ランダムジャミング充填率(ηJ\eta_J)をパラメータとして一貫して記述できる新しい状態方程式を提案しています。

Hongqin Liu2026-02-11
⚛️ quantum physics

Effectiveness of Binary Autoencoders for QUBO-Based Optimization Problems

本論文は、組合せ最適化におけるFMQA(Factorization Machine with Quantum Annealing)において、バイナリ自己符号化器(bAE)を用いることで、巡回セールスマン問題のような非バイナリ構造でも、解の近傍構造や実行可能性を適切に保持した潜在表現を学習でき、最適化の効率と精度が向上することを明らかにしています。

Tetsuro Abe, Masashi Yamashita, Shu Tanaka2026-02-11
🧬 biology

Robust Scaling in Human Brain Dynamics Despite Latent Variables and Limited Sampling Distortions

本論文は、脳活動におけるスケーリング特性(臨界性)の観察において、入力信号の自己相関やサンプリング不足が偽の臨界性をもたらす可能性を指摘し、それらを排除した堅牢な解析手法を用いることで、安静時脳活動が再帰的なネットワーク活動に起因する準臨界状態にあることを明らかにしています。

Rubén Calvo, Carles Martorell, Adrián Roig, Miguel A. Muñoz2026-02-10
🌀 nonlinear sciences

Susceptibility for extremely low external fluctuations and critical behaviour of Greenberg-Hastings neuronal model

この論文は、Greenberg-Hastingsニューラルネットワークモデルにおいて、自発的な活性化確率が秩序変数に対する外場として機能し、その極限において臨界指数に従う明確な有限サイズスケーリング挙動が現れることを明らかにしています。

Joaquin Almeira, Daniel A. Martin, Dante R. Chialvo, Sergio A. Cannas2026-02-10