물리:1차원_글라우버_동역학

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 시간 $t$ 이후의 시간에 '처음 도달하는' 모든 경우의 확률들을 전부 고려해준다는 의미를 갖고, 이러한 의미는 위에서 설명한 생존 확률의 정의와 일치한다. 시간 $t$ 이후의 시간에 '처음 도달하는' 모든 경우의 확률들을 전부 고려해준다는 의미를 갖고, 이러한 의미는 위에서 설명한 생존 확률의 정의와 일치한다.
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-또한, 우리가 [[물리:1차원_무작위_행보|1차원_무작위_행보]]에서 라플라스 변환을 사용하여 얻은 $F_t(y|x)=\frac{|y-x|}{t}e^{-t}I_{y-x}(t)$의 식을 가져오면+또한 우리가 [[물리:1차원_무작위_행보|1차원_무작위_행보]]에서 라플라스 변환을 사용하여 얻은 $F_t(y|x)=\frac{|y-x|}{t}e^{-t}I_{y-x}(t)$의 식을 가져오면
  
 뛰는 비율(hopping rate)의 값을 $1$이 아닌 $\mu$라 두고, $l=|j-i|$를 함께 대입하여 생존 확률을 다음과 같은 식으로 표현할 수 있다. 뛰는 비율(hopping rate)의 값을 $1$이 아닌 $\mu$라 두고, $l=|j-i|$를 함께 대입하여 생존 확률을 다음과 같은 식으로 표현할 수 있다.
 $$C_t(i,j)= \int ^{\infty} _t dt' \frac{l}{t'}e^{-2\mu t'}I_{l}(2\mu t').$$ $$C_t(i,j)= \int ^{\infty} _t dt' \frac{l}{t'}e^{-2\mu t'}I_{l}(2\mu t').$$
 해당 모형에서는 걸어가는 각각의 이들이 $\mu$의 비율만큼 뛰므로(hop) '상대적인 위치'를 고려하여 $\mu t'$가 아닌 $2\mu t'$을 대입해야 함을 주의하자. 해당 모형에서는 걸어가는 각각의 이들이 $\mu$의 비율만큼 뛰므로(hop) '상대적인 위치'를 고려하여 $\mu t'$가 아닌 $2\mu t'$을 대입해야 함을 주의하자.
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 적분식에 포함된 함수(modifed Bessel function)인 $I_l (2\mu t')$의 아래와 같은 근사식을 적용하면 $C_t(i,j)$의 시간 $t$에 대한 의존성을 보다 쉽게 구할 수 있다. 적분식에 포함된 함수(modifed Bessel function)인 $I_l (2\mu t')$의 아래와 같은 근사식을 적용하면 $C_t(i,j)$의 시간 $t$에 대한 의존성을 보다 쉽게 구할 수 있다.
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 +====== 참고 문헌 ======
 +Jae Dong Noh, Exactly Solvable Many-Body Stochastic Processes, 2014.
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