玻璃的驱动平均场模型中的屈服与记忆
无序系统与神经网络
2025-12-19 v2 材料科学
软凝聚态物质
统计力学
摘要
玻璃态系统表现出多种多样的普适行为,缺乏统一的理论描述。在此,我们研究了一个平均场模型,该模型最近被证明能够重现玻璃的普适非声子振动谱,我们在振荡驱动力下对其进行研究。该驱动的平均场模型具有无序哈密顿结构,自然地预测了循环变形玻璃中显著的动力学现象。具体而言,它表现出振荡屈服转变,其特征是系统微观轨迹的吸收态到扩散态转变以及大尺度滞后。该模型还揭示了转变两侧的动力学减速,以及与其玻璃对应物相似的力学和热退火效应。最后,我们证明了在固定淬火无序下的驱动屈服后动力学与非驱动系统的淬火无序平均之间,伴随着记忆的形成,存在非平衡系综等价性。
引用
@article{arxiv.2505.19900,
title = {Yielding and memory in a driven mean-field model of glasses},
author = {Makoto Suda and Edan Lerner and Eran Bouchbinder},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.19900},
year = {2025}
}
备注
v2: Expanded manuscript, improved abstract, new Appendix E & Fig. 6A (quenched disorder dependence of nonphononic modes)