二维经典 Heisenberg 模型的渗流与向量值 GFF 的退出集
概率论
2022-12-14 v1 数学物理
math.MP
摘要
本文的动机有两方面。首先,我们研究一类称为退出集的探测集的几何,它们自然联系于二维向量值 GFF:。我们证明,有些令人惊讶地,只要 这些集几乎必然退化,而在 时它们被猜想为宏观且分形的。该分析使我们在 时理解 水平集的渗流性质,并导向本工作的第二主要动机:若将自旋 模型(经典 Heisenberg 模型为 )投影到自旋 模型,我们得到处于由 上随机电导给出的淬灭无序中的自旋 模型。利用 -向量值 GFF 的退出集,我们在极限 下获得该随机无序的局部与几何描述。这使我们重访 Patrascioiu 与 Seiler 的一系列著名工作([PS92, PS93, PS02]),他们反对 Polyakov 关于当 时自旋 模型在所有温度均有质量的预言([Pol75])。我们使其部分论证严格化,更重要的是给出如下反例:我们构造具有高电导(任意)且具低电导(任意)小且不连通区域的遍历环境,其中尽管高电导占优, 模型仍保持有质量。作为独立兴趣,我们证明在高 下,经典 Heisenberg 模型的横向涨落由 向量 GFF 给出。这在 [Pol75] 中隐含,但我们在此给出首个(非平凡)严格证明。此外,独立于近期工作 [DF22],我们证明对任意 ,自旋 模型的两点关联函数由缆线图中某些渗流事件给出。
关键词
引用
@article{arxiv.2212.06767,
title = {Percolation for 2D classical Heisenberg model and exit sets of vector valued GFF},
author = {Juhan Aru and Christophe Garban and Avelio Sepúlveda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.06767},
year = {2022}
}
备注
36 pages. 3 figures