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（）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。
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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。
How Geometry Tames Disorder in Lattice Fracture
本論文は、三角形格子梁の破壊挙動において、ワイブル分布に基づく材料の不均一性（無秩序さ）が、幾何学的パラメータ（細長比）と相互作用することで、破壊の形態や靭性向上にどのように影響するかを解明したものです。
The chiral random walk: A quantum-inspired framework for odd diffusion
本論文は、内部自由度を持つ格子上のランダムウォークモデルを提案することで、古典的な拡散現象と量子的なトポロジカル性質を橋渡しし、散逸的な系においてもエッジ流の堅牢性が維持されることを理論的に解明したものです。
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。
Scaling laws for velocity profile of granular flow in rotating drums
本論文は、回転ドラム内における2次元粒状体の定常流を離散要素法と流動則を用いた連続体モデルにより解析し、表面流層の厚さに関するスケーリング則を次元解析を通じて理論的・数値的に導出したものです。
Rare Events and Griffiths Phases in Topological Quantum Error Correction
本論文は、宇宙線などの稀な事象によるエラー率の不均一性が量子誤り訂正に与える影響を統計力学的手法で解析し、1次元反復符号ではエラー率が緩やかに減衰する「グリフィス相」が現れる一方で、2次元トーリック符号では閾値が消失しデコードが困難になることを明らかにしています。
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。
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。
Periodically forced pinned anharmonic atom chains
本論文は、周期的な外力とピン留めを受ける-FPUT相互作用を持つ非調和原子鎖において、先行研究で提唱された温度プロファイルとエネルギー流に関する流体力学的極限の仮説を、数値シミュレーションを通じて検証したものです。
Predicting open quantum dynamics with data-informed quantum-classical dynamics
本論文は、疎でノイズを含む局所的な観測データから柔軟な時間依存ハミルトニアンを最適化することで、開いた量子系のダイナミクスを精度高く予測する「データ駆動型量子・古典力学（DIQCD）」手法を提案しています。