从玻璃态动力学中的熵垒到能垒：稀疏网络上的 Barrat-Mézard 陷阱模型
无序系统与神经网络
2020-09-25 v2 统计力学
摘要
陷阱模型将玻璃态动力学描述为表示局域能量极小构型网络上的随机过程。我们在此类模型中研究典型的 Barrat-Mézard 模型，其具有 Glauber 转移速率。我们的重点在于网络连通性的影响，其中我们超越通常的平均场（全连通）近似，考虑稀疏网络，特别是随机正则图。我们利用空腔方法获得了主算符弛豫速率的谱密度，揭示了作为网络连通性 和温度 函数的非常丰富的行为。我们将其追溯为从最初由下坡方向匮乏导致的熵垒，到长时间下控制局域极小逃逸的能垒的交叉。所获得的见解被用于合理化从高 淬火后能量的弛豫，以及相应的关联和持续函数。
引用
@article{arxiv.2005.04994,
title = {From entropic to energetic barriers in glassy dynamics: The Barrat-M\'ezard trap model on sparse networks},
author = {Diego Tapias and Eva Paprotzki and Peter Sollich},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.04994},
year = {2020}
}
备注
Accepted version for publication in "Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment". 42 pages , 9 figures, 7 appendices