물리:스펙트럴_차원_spectral_dimension

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revision Previous revision
Next revision		 Previous revision
물리:스펙트럴_차원_spectral_dimension [2025/12/12 15:31] – minwoo물리:스펙트럴_차원_spectral_dimension [2025/12/17 16:31] (current) – minwoo
Line 276: Line 276:
  
 $$\\ $$ $$\\ $$
-이때, 라플라시안 행렬 $L$의 각 성분은 $L_{ij}=D_{ii} - A_{ij}= D_0\delta_{ij}-A_{ij}$로 주어지므로, 고유값 방정식을 아래와 같이 작성하자. (각 $i$의 연결 차수(degree)는 $D_i=D_0$로서 상수인 그래프임을 유의하자.)+이때, 라플라시안 행렬 $L$의 각 성분은 $L_{ij}=D_{ii} - A_{ij}= D_0\delta_{ij}-A_{ij}$로 주어지므로, 고유값 방정식을 아래와 같이 작성하자. (각 $i$의 연결 차수(degree)는 $D_i=D_0$로서 상수인 그래프임에 유의하자.)
  
 $$  $$ 
 \sum_j L_{ij} v^k_j = \lambda_\mathbf{k} v_i\\ \sum_j L_{ij} v^k_j = \lambda_\mathbf{k} v_i\\
-\to \sum_j (D_0\delta_{ij}-A_{ij}) e^{i \mathbf{k} \cdot \mathbf{r}_j} = \lambda_\mathbf{k} e^{i \mathbf{k} \cdot \mathbf{r}_j} \\+\to \sum_j (D_0\delta_{ij}-A_{ij}) e^{i \mathbf{k} \cdot \mathbf{r}_j} = \lambda_\mathbf{k} e^{i \mathbf{k} \cdot \mathbf{r}_i} \\
 =D_0 e^{i \mathbf{k} \cdot \mathbf{r}_i} -\sum_j J(|\mathbf{r}_i -\mathbf{r}_j|)e^{i \mathbf{k} \cdot \mathbf{r}_j}. =D_0 e^{i \mathbf{k} \cdot \mathbf{r}_i} -\sum_j J(|\mathbf{r}_i -\mathbf{r}_j|)e^{i \mathbf{k} \cdot \mathbf{r}_j}.
 $$ $$
Line 318: Line 318:
 현재 적분은 $k=0$을 제외한 양의 운동량 영역에 해당하는 개수를 세는 계산과 같으므로, 절대값 기호의 문제를 벗어나서 $k \sim \lambda ^{1/\sigma}$라는 관계식을 이용할 수 있다. 현재 적분은 $k=0$을 제외한 양의 운동량 영역에 해당하는 개수를 세는 계산과 같으므로, 절대값 기호의 문제를 벗어나서 $k \sim \lambda ^{1/\sigma}$라는 관계식을 이용할 수 있다.
  
-글머므로 $dk$는 $d\lambda$에 대해 다음의 관계식을 갖는다.+그러므로, $dk$는 $d\lambda$에 대해 다음의 관계식을 갖는다.
  
 $$dk = \frac{dk}{d\lambda} d\lambda = \frac{1}{\sigma} \lambda^{1/ \sigma -1} d\lambda.$$ $$dk = \frac{dk}{d\lambda} d\lambda = \frac{1}{\sigma} \lambda^{1/ \sigma -1} d\lambda.$$
Line 336: Line 336:
 $$\rho(\lambda) \sim \lambda^{d_s/2-1} \quad (\lambda \ll 1),$$ $$\rho(\lambda) \sim \lambda^{d_s/2-1} \quad (\lambda \ll 1),$$
  
-$d$차원 유클리드 공간에서 $1/r{d+\sigma}$의 가중치(weight)를 갖는 그래프의 스펙트럴 차원을 아래와 같이 얻을 수 있다.+$d$차원 유클리드 공간에서 $1/ r^{d+\sigma}$의 가중치(weight)를 갖는 그래프의 스펙트럴 차원을 아래와 같이 얻을 수 있다.
    
 $$ $$
 d_s = \bigg\{ d_s = \bigg\{
 \begin{array}  \begin{array} 
-& 2d/\sigma \quad (\sigma < 2) \\ +& 2d/\sigma \quad (0< \sigma < 2) \\ 
- d \quad \ \quad (\sigma \ge 2)+ d \quad  \ \quad (\sigma \ge 2)
 \end{array}. \end{array}.
 $$ $$
 +
 +===== $d_s$를 조절할 수 있는 경우 =====
 +
 +위에서 살펴본 것과 같이, $d$차원 유클리드 공간 또는 격자에서 장거리 상호작용 형태의 weight를 갖는 그래프는 
 +
 +스펙트럴 차원 $d_s$를 $0 < \sigma < 2$의 영역에서 $d < d_s < \infty$의 구간 내의 값으로서 연속적으로 조절할 수 있는 대표적인 예다.
 +
 +$$\\ $$
 +
 +유클리드 격자 또는 전부 연결된 구조 외에, 복잡계 네트워크(complex network)에서도 $d_s$를 연속적으로 얻을 수 있는 네트워크 구조가 있으며, 자세한 모델은 아래 참고문헌의 1, 2번을 참고할 수 있다.
 +
 +유의할 점은, 각 랜덤 네트워크를 앙상블 평균 (ensemble average)한 결과가 위에서 살펴 보았던 weighted graph라고 하더라도
 +
 +각 랜덤 네트워크가 갖는 고유값 분포를 평균한 후 그로 부터 얻은 $d_s$는 $2d/\sigma$를 따라야 할 이유가 없다.
 +
 +$$ \\ $$
 +즉, 확률적으로 연결되는 장거리 연결선(long range short cut)이 relevant한 영역에서, $d_s = (2-\eta)d/\sigma$라고 쓰면 일반적으로 $\eta$는 $N\to\infty$의 극한을 취해도 0이 아닌 값을 가질 수 있다.
 +
 +$$ \\ $$
 +===== 참고 문헌 =====
 +
 +**1.** Phys. Rev. Res. 3, 023015 (2021).\\
 +**2.** Nature Communications 15, 4207 (2024).\\
 +**3.** Reviews of Modern Physics 95, 035002 (2023).\\
  • 물리/스펙트럴_차원_spectral_dimension.1765521083.txt.gz
  • Last modified: 2025/12/12 15:31
  • by minwoo