🔬 Category

cond-mat.stat-mech

1486 papers

In het veld van statistische mechanica zoeken onderzoekers naar de verborgen patronen die het gedrag van enorme groepen deeltjes verklaren. Van de vloeibaarheid van water tot het magnetisme van een kompasnaald, deze discipline legt de brug tussen de willekeurige beweging van atomen en de voorspelbare eigenschappen van alledaagse materialen. Het is de taal van thermodynamica en entropie, vertaald naar wiskundige modellen die complexe systemen begrijpelijk maken.

Op Gist.Science maken we deze inzichten toegankelijk door elke nieuwe preprint in deze categorie direct te verwerken zodra deze verschijnt op arXiv. Onze team analyseert elk artikel om zowel een heldere, begrijpelijke samenvatting als een gedetailleerde technische uitleg te bieden, zodat onderzoekers en geïnteresseerden de kern van het werk snel kunnen doorgronden. Hieronder vindt u de meest recente bijdragen uit dit dynamische onderzoeksveld.

Exact metastability in a class of driven-dissipative quantum many-body systems

Dit artikel stelt voor dat voor gedreven-dissipatieve kwantumveeldeeltjessystemen met verborgen tijdsomkeersymmetrie, de exponentieel lange metastabiele tijdschalen nabij dissipatieve eerste-orde faseovergangen analytisch voorspeld kunnen worden met behulp van een speciale zuivering van de niet-evenwichtssituatie-stationaire toestand, een conjectuur die gevalideerd is door middel van gedetailleerde studies naar specifieke spin- en holemodellen waar traditionele semiclassieke methoden falen.

David D. Noachtar, Aashish A. Clerk2026-06-09⚛️ quant-ph

REM universality and Poisson-Dirichlet Gibbs weights for linear random energy

Dit artikel stelt de universaliteit van het Random Energy Model vast voor een lineair willekeurig energiesysteem met i.i.d. reële willekeurige variabelen en Ising-spins onder exponentiële uitdunning, waarbij wordt bewezen dat de energieniveaus convergeren naar een Poisson puntproces terwijl de Gibbs-gewichten convergeren naar een Poisson–Dirichlet-wet en de vrije energie een bevriezingstransitie vertoont.

Francesco Concetti, Simone Franchini2026-06-09🔢 math

Length-resolved Operator Growth and Path-Entropy Obstructions to Many-Body Localization

Dit artikel bewijst dat operatorgroei in de gedesorderdeerde Ising-keten met strikt positieve koppelingsconstanten en velden bijna factoriële schaling vertoont in zowel tijd als ruimtelijke ondersteuning, waardoor dynamische lokalisatie bij elke sterkte van wanorde rigoureus wordt uitgesloten en een structurele pad-entropie-obstructie voor perturbatieve many-body lokalisatie wordt onthuld.

J. Sirker2026-06-09🔬 cond-mat

Agentic multi-fidelity learning of quasiparticle and excitonic properties

Dit artikel introduceert een door een agent geleerd multi-fidelity raamwerk dat een structurele agent gebruikt om numerieke instabiliteiten in GW-Bethe-Salpeter berekeningen te diagnosticeren en machine learning-correcties toepast om quasipartikel- en excitonische eigenschappen in gespannen MoS2-WS2-bilagen nauwkeurig te voorspellen, waarbij wordt aangetoond dat expliciete detectie van numerieke fragiliteit essentieel is voor betrouwbare surrogaatmodellering van aangeslagen toestand materialen.

Arnab Neogi, Aaron Forde, Christopher A. Lane, Sergei Tretiak, Jian-Xin Zhu2026-06-09🔬 cond-mat.mtrl-sci

Fidelity susceptibility and geometric response in flux-tuned Dirac systems: exact results from a low-energy two-level reduction

Dit artikel leidt een exacte gesloten vorm uit voor de grondtoestand Bures-metriek van massieve Dirac-fermionen onder Aharonov-Bohm-flux, wat een universeel Lorentziaans profiel onthult dat wordt gecontroleerd door de Dirac-massa, divergeert in het chirale limiet en dient als een geometrische tegenhanger van thermodynamisch kritisch gedrag, onafhankelijk van topologische invarianten.

C. A. S. Almeida2026-06-09🔬 cond-mat.mes-hall

What Is a Pattern in Statistical Mechanics? Formalizing Structure and Patterns in One-Dimensional Spin Lattice Models with Computational Mechanics

Dit artikel formaliseert structuren en patronen in drie eendimensionale spin-rooster modellen door hun Boltzmann-distributies af te leiden als stochastische processen en ze te analyseren via computationele mechanica, waarbij informatie-theoretische maten en epsilon-machines de configuraties van de systemen succesvol karakteriseren in overeenstemming met de statistische mechanica.

Omar Aguilar2026-06-09🔬 cond-mat

Discovering and decoding latent mean-field structure with variational autoencoders

Dit artikel stelt vast dat een succesvolle variationele autoencoder inherent een latente veldentheorie leert door aan te tonen dat de conditioneel onafhankelijke decoder structureel identiek is aan een eindige mean-field factorisatie, een bevinding die gevalideerd is op zowel oplosbare statistische fysica-modellen als op echte neurale populatiedata om onderliggende interactiepatronen te herstellen.

Marco Biroli, Max Welling, Vincenzo Vitelli2026-06-09🔬 cond-mat