Generalized Geometric Brownian motion and the Infinite Ergodicity concept
本論文は、統計力学における乱流モデルから着想を得て、標準的な不変測度が存在しない場合の幾何ブラウン運動の一般化を調査し、ドリフト・拡散項の構造や離散化スキームへの依存性を明らかにするとともに、そのような状況に対処する概念として無限エルゴード性を検討するものである。
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993 件の論文
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。
Anomalous transport in the Fermi-Pasta-Ulam-Tsingou model: a review and open problems
本論文は、FPUT 鎖におけるエネルギー輸送の異常拡散現象を包括的にレビューし、KPZ 普遍性クラス（δ=1/3）と対称 FPUT-βモデル（δ=2/5）の区別、有限サイズ効果、保存ノイズの役割、および可積分極限近傍での準粒子の振る舞いといった未解決問題について論じています。
Fastest first-passage time for multiple searchers with finite speed
有限速度を持つランダムな探索者集団の標的到達最短時間の解析により、ブラウン運動モデルとは異なり、物理的に現実的な有限速度モデルでは到達時間が最小の弾道移動時間以下に収束し、かつ異常拡散においては超拡散領域が最も効率的であることが示されました。
Self-phoretic oscillatory motion in a one-dimensional channel
この論文は、化学物質の放出と反射による自己泳動粒子の 1 次元チャネル内運動をモデル化し、受動状態から規則的な振動状態への遷移、その振動の特性、および大振幅領域における粒子の反射メカニズムを解析的に解明したものである。
Generalized Loschmidt echo and information scrambling in open systems
本論文は、リンドブラッド方程式に従う開量子系における情報スクランブリングを記述する一般化されたロシュミットエコーと OTOC を導入し、散逸の強弱による普遍的なダイナミクスや OTOC とレニィーエントロピーの関係を解明するとともに、その実験測定手法を提案している。
Ensemble inequivalence in the design of mixtures with super-Gibbs phase coexistence
この論文は、多成分混合物においてギブスの相則を超える超ギブス相共存を設計する際、相互作用を調整することで実現可能な大正準集団の相が、界面張力の制約により実験的に重要な正準集団では部分的にしか現れないことを示し、グラフ理論を用いた不等式条件によって両者の等価性を回復させる設計手法を提案している。
Dynamical Phases of Higher Dimensional Floquet CFTs
この論文は、4 次元超時空におけるフロケ CFT のダイナミカル相を、クォータニオン表現と摂動論を用いて解析し、加熱・臨界・非加熱相がそれぞれ AdS 空間や基底空間における非極限・極限・消失するキリング・ホライズンの幾何学的性質に対応することを明らかにした。
Enhancement of photon emission rate near QCD critical point
この論文は、QCD 臨界点近傍における動的臨界現象の有効理論を用いて光子放出率を計算し、相関長に比例して増大し臨界点で発散する普遍的光子スペクトル（）を導出したことを報告しています。
Multiscale complexity of two-dimensional Ising systems with short-range, ferromagnetic interactions
本論文は、情報理論的アプローチであるマルチスケール複雑性プロファイルを二次元イジングモデルに適用し、臨界領域でのみ検出される多スケール構造の出現を通じて秩序相と無秩序相の転移を捉え、磁気ドメインの形成や臨界現象の隠れた特徴を解明する手法の有効性を示しています。
Kinetic energy in random recurrent neural networks
本論文は、動的平均場理論と数値シミュレーションを組み合わせることで、ランダム再帰型ニューラルネットワークにおける運動エネルギーがカオスの発生閾値付近で連続的にゼロから正の値へ移行し、臨界点近傍で立方スケーリング則に従うことを明らかにし、運動エネルギー中心の視点からネットワークの動的風景を定量的に特徴づけたものである。