包含非马尔可夫性的随机形式体系的数值模拟

我们通过求解红外（IR）模式的朗之万方程来数值研究宇宙学中的随机动力学，其中随机噪声由粗粒化尺度上的紫外（UV）模式产生。根据构造，随机形式体系依赖于尺度分离，这需要在每个时间步长对所有模式在演化的IR模式之上求解UV模式的方程，通常导致一个非马尔可夫系统。在本文中，我们在德西特背景下工作，通过在每个时间步长同时求解IR模式的朗之万方程和UV模式的方程，分析了几个代表性模型。我们证明，一旦我们的模拟一致地处理了有效质量的影响，最小超对称模型（MSSM）中的平坦方向不会饱和，而是作为一个完全平坦的方向演化。此外，我们研究了两个简单模型中的记忆效应：$V=\lambda\phi^4$ 和 $V=\mu\phi\chi + \lambda\phi^4$，并且非马尔可夫贡献可能导致定量差异，即使在稳态配置中，与马尔可夫近似相比，特别是在强耦合区域。