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无标度网络上自旋玻璃模型中的逆相变

无序系统与神经网络 2014-03-14 v2 统计力学

摘要

本文中,我们将通过考虑无标度网络上的自旋玻璃模型来研究临界现象。为此,我们采用Ghatak-Sherrington(GS)模型,即一个带有晶体场的自旋-1自旋玻璃模型,而非通常的伊辛型模型。放置GS模型的无标度网络由静态模型构建,其中顶点数从一开始就固定。基于副本对称解,我们得到了解析解,即自由能和序参量,并推导出各种相图,这些相图由顺磁相、铁磁相和自旋玻璃相组成,作为温度TT、度指数λ\lambda、平均度KK和铁磁相互作用比例ρ\rho的函数。由于本模型基于考虑三种状态(S=0,±1S=0, \pm 1)的GS模型,S=0S=0态在依赖于λ\lambda的临界行为中起着关键作用:即使当2<λ<32 < \lambda < 3时,玻璃化转变温度TgT_{g}也具有有限值。此外,当晶体场变为非零时,本模型清晰地展现出三种类型的逆相变,这些相变发生在有序相比无序相具有更高熵的情况下。

关键词

引用

@article{arxiv.1403.0979,
  title  = {Inverse transitions in a spin-glass model on a scale-free network},
  author = {Do-Hyun Kim},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1403.0979},
  year   = {2014}
}

备注

11 pages, 7 figures