通过分子模拟与机器学习的混合研究确定 Gardner 转变的非平衡临界性
软凝聚态物质
2021-04-07 v2 无序系统与神经网络
统计力学
摘要
明显的临界现象——通常以关联长度增长和动力学变慢为标志——在非平衡系统中无处不在，例如过冷液体、非晶固体、活性物质和自旋玻璃。通常很难确定此类观测是否与平衡情形中真正的二级相变有关，或仅仅是一个跨接（crossover），更难以测量相关的临界指数。在此，我们展示三维硬球玻璃的模拟结果与近期关于 Gardner 转变（一种连续非平衡相变）的理论预言一致。利用分子模拟与机器学习的混合方法，我们获得了有限尺寸效应和老化效应的标度律，并确定了传统方法无法估计的临界指数。我们的研究提供了一种新颖的方法，有助于理解玻璃转变的本质，并可推广用于分析其他非平衡相变。
引用
@article{arxiv.2007.13953,
title = {Determining the nonequilibrium criticality of a Gardner transition via a hybrid study of molecular simulations and machine learning},
author = {Huaping Li and Yuliang Jin and Ying Jiang and Jeff Z. Y. Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.13953},
year = {2021}
}
备注
18 pages, 18 figures