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1. 随机热力学的基本设定近年来,Sosuke Ito 等人逐步建立了热力学的几何表述。尽管理论还在发展初期,但已经显现出其新颖和强大之处。考虑过阻尼 Langevin 方程$$ \dot{\boldsymbol x}(t) = \mu \boldsymbol F_t(\boldsymbol x(t)) + \sqrt{2\mu T} \boldsymbol\xi(t), $$及其对应的 Fokker-Planck 方程$$ \frac{\partial}{\partial t} p_t(\boldsymbol x) = -\nabla\cdot (\boldsymbol v_t(\boldsymbol x) p_t(\boldsymbol x)), $$其中$~\boldsymbol v~$为局域平均速度(local mean velocity)$$ \boldsymbol v_t(\boldsymbol x) = \mu(\boldsymbol F_t(\boldsymbol x) - T\nabla\ln p_t(\boldsymbol x)). $$从$
本文主要参考文献为 Shun-ichi Amari 所著的 Information geometry and its applications.信息几何旨在用几何语言描述概率分布。其在最优传输理论,机器学习等领域有广泛用途。近年来,一些物理学家将信息几何运用于非平衡态热力学中,得到了一系列有趣的结论。本文给出信息几何的简单介绍。本文使用爱因斯坦求和约定,即对式子中相同的上下指标求和。信息几何可以从多个角度引入,本文介绍一种从散度入手的引入方式,这一方式更加直观,不需要太多的微分几何。从度规张量引入的信息几何请参考这里。1. 散度、对偶仿射坐标与测地线信息几何主要讨论由参数控制的概率分布构成的流形$~M~$,称其为概率流形或统计流形。考虑由$~n~$个参数$~\boldsymbol{\xi} = (\xi_1, \xi_2, \cdots, \xi_n)~$控制的概率密度函数$~p(x, \boldsymbol{\xi})~$,这$~n~$个参数张成一个$~n~$维统计流形,流形上的每一个点都唯一确定一个概率分布。容易看出,欧氏距离并不能衡量这个流形上两点之间的距离,因此我们需要新的几何
总算完成了本科毕业论文。本科期间在非平衡统计物理上做了一点点微小的工作,学术上最大的收获应该是了解到了很多和信息几何有关的有趣的东西。最近开始看一些鞅论。
正在参加 Stochastic Thermodynamic Workshop IV 线上会议。看到很多有意思的东西,也产生了点自己的想法。感觉自己还需要做很多的努力。
1. 简介众所周知所有宏观系统都受到热力学第二定律的约束$$ \Delta S + \frac{\Delta Q}{T} = \Sigma \ge 0. $$但系统的可观测性质是如何与 $\Sigma$ 联系的呢?答案由热力学不确定关系(Thermodynamic Uncertainty Relation, TUR)给出。TUR 的一般形式如下$$ \Sigma \ge \frac{2\langle J \rangle^2}{\mathrm{Var}(J)}. $$其中 $J$ 是时间积分的流(例如粒子的位移,热流等等),$\langle J\rangle$ 是流的平均值,$\mathrm{Var}(J)$ 是流的涨落(方差)。TUR 对于连续时间马尔可夫过程的定态(steady state)成立。TUR 给出了一个对熵产生下界的估计。当此估计不为零时,它给出了更加强化的第二定律(相较于 $\Sigma \ge 0$ )。在许多情况下,直接测量熵产生是非常困难的,而流的均值与方差是较易测量的,因此在实验上 TUR 是估计熵产生的一个较好的方法。同时,TUR 也给出了衡量系统的精确程度(
几经折腾建好了新的个人主页,搬运了一些原来主页的内容过来,以后博客就在这里更新了。给原来的网页做了自动跳转。
1. 由 Langevin 动力学给出的随机热力学1.1 随机 Langevin 动力学考虑过阻尼 Langevin 动力学,运动方程为$$ \dot{x} = \mu F(x, \lambda) + \zeta $$噪声$~\zeta~$满足$$ \langle \zeta(\tau) \rangle = 0, \quad \langle \zeta(\tau)\zeta(\tau') \rangle = 2D\delta(\tau - \tau') $$其中$~D~$与迁移率$~\mu~$满足爱因斯坦关系$~D = T\mu~$,$~T~$为介质的温度(方便起见这里将$~k_B~$记为$~1~$)。力$~F(x, \lambda)~$可分解为保守部分和非保守部分$$ F(d, \lambda) = -\partial_x V(x, \lambda) + f(x, \lambda). $$其中$~V(x, \lambda)~$是保守势场,$~f(x, \lambda)~$是直接作用于粒子的外力。$~\lambda~$是含时的外部参数,可以简记为$~\lambda(0) = \lamb
本文主要参考文献为 Robert Zwanzig 所著的 Nonequilibrium Statistical Mechanics.1. 布朗运动与 Langevin 方程1.1 Langevin 方程与涨落耗散定理考虑一个球形粒子(半径为$~a~$,质量为$~m~$,坐标为$~x~$,速度为$~v~$)在液体介质中的一维运动,粒子运动的牛顿方程为$$ m\frac{\mathrm d v}{\mathrm d t} = F_{\text{total}}(t) $$其中$~F_{\text{total}}(t)~$是$~t~$时刻作用在粒子上的总的瞬时作用力。粒子与介质的作用是这个力的来源。在牛顿力学中,原则上这不是一个随机力。但想要分析其具体形式是很难做到的。实验告诉我们,在经典情形中,这个力主要是摩擦力,它的形式为$~-\zeta v~$,即与布朗粒子的速度成正比。由流体力学中的 Stokes 定律可知$~\zeta = 6\pi\eta a~$. 故式子变为$$ m\frac{\mathrm d v}{\mathrm d t} \cong -\zeta v $$其解为$
Jiming Zheng
做一点统计物理