一些前置概念请见随机分析、Langevin 方程与 Fokker-Planck 方程。1. 两个路径积分的例子1.1. Ito 积分形式的路径积分例子考虑过阻尼 Langevin 方程$$ \dot{x}(t) = f(x(t)) + g(x(t))\xi(t), $$其中 $\xi(t)$ 为白噪声,满足 $\langle \xi(t) \rangle = 0$,$\langle \xi(t)\xi(t') \rangle = 2D\delta(t-t')$.考虑将时间做离散化处理,将时间区间 $[0, \tau]$ 等分为 $K$ 份,即 $\tau = K\Delta t$,简记 $t^k \equiv k\Delta t$,$x^k \equiv x(t^k)$. 将离散化后的 Langevin 方程记为$$ x^{k+1} - x^{k} \overset{(\alpha)}{=} f(\bar{x}^k)\Delta t + g(\bar{x}^k)\Delta \omega^k, $$其中 $\alpha$ 涉及到随机积分的表达形式(稍后会提到), $\Delta \om
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$
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
Jiming Zheng
做一点统计物理