噪声降低投票模型中的有效表面张力
统计力学
2007-05-23 v2
摘要
在统计物理学中，记忆在决定许多动力学过程属性方面起着关键作用。我们表明，以噪声降低形式的简单记忆添加，会改变投票模型的整体尺度行为，引入类似于最近在社会动力学记忆模型中观察到的有效表面张力。数值结果表明，低维格子上的尺度行为与常规Cahn-Allen曲率驱动的粗化过程一致，尽管取决于记忆特性，可能观察到较慢的亚渐近规模。简单论证和均场分析提供了解释 observed behavior 的方法，阐明了表面张力的来源以及粗化过程的机制。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0612186,
title = {Effective surface-tension in the noise-reduced voter model},
author = {Luca Dall'Asta and Claudio Castellano},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0612186},
year = {2007}
}
备注
7 pages, 4 figures