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小世界网络上二元混合物的不可逆增长

统计力学 2009-11-11 v2 无序系统与神经网络

摘要

在远离平衡条件下,研究小世界网络上的二元混合物的增长。通过大规模蒙特卡罗模拟,我们发现对于任何正的shortcut比例 p>0p>0,系统都会发生连续的有序-无序相转变,而在规则格子极限下 (p=0p=0) 则非临界。利用有限大小缩放关系,我们在热力学极限下获得相图并计算临界指数。小世界网络因此被证明能够引发临界性,这一现象类似于最近在平衡系统中观察到的类似现象。

关键词

引用

@article{arxiv.cond-mat/0602192,
  title  = {Irreversible growth of binary mixtures on small-world networks},
  author = {Julián Candia},
  journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0602192},
  year   = {2009}
}

备注

7 pages, 7 figures; added/removed references and modified presentation. To appear in PRE