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 ,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 () 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。
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