相变作为统计不可区分性的崩溃
统计力学
2026-04-20 v1 人工智能
统计方法学
摘要
我们提出了一种基于假设检验的相变新表征方法。在我们的表述中，相变被定义为在热力学极限下，随参数扰动趋于零时，统计不可区分性的崩溃。这一视角提供了一个通用的、无序参数自由框架，不依赖于特定模型的洞察或学习程序。我们展示，诸如基于Binder参数的常规方法，可在此框架内被重新解释为特殊案例。作为具体实现，我们采用无分布假设的两样本运行检验，证明在无需了解序参数先验知识的情况下，准确识别二维伊辛模型的临界点。
引用
@article{arxiv.2604.15773,
title = {Phase Transitions as the Breakdown of Statistical Indistinguishability},
author = {Taiyo Narita and Hideyuki Miyahara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.15773},
year = {2026}
}