=====복제 대칭성 깨짐 해===== ====1차 복제 대칭성 깨짐==== 복제 대칭해의 스핀유리 질서맺음변수 $q_{\alpha\beta}$는 다음과 같은 행렬 형태로 쓸 수 있다. $$\left\{ q_{\alpha\beta} \right\} = \begin{pmatrix} 0& & & & & \\ &0& & &q& \\ & &0& & & \\ & & &0& & \\ &q& & &0& \\ & & & & &0\\ \end{pmatrix}$$ 그러나 드알메이다-사울리스 선 아래 영역에서는 복제 대칭해가 안정적이지 않으므로 복제 대칭해를 가정할 수 없으므로 조금 더 일반적인 해를 찾아야 한다. 여기서는 Parisi가 도입한 복제 대칭성 깨짐을 이용해 볼 것이다. 먼저 전체 $n$개의 복제본을 $m_1$개씩 묶어 총 $n/m_1$개의 블록으로 나눌 수 있다고 가정해보자. 이 때 서로 같은 블록에 있는 복제본들 사이의 스핀유리 질서맺음변서는 $q_1$, 서로 다른 블록에 있는 복제본들 사이의 스핀유리 질서맺음변서는 $q_0$이다. 예를 들어, $n=6$, $m_1=3$인 경우에 $q$는 다음과 같이 쓸 수 있다. $$\left\{ q_{\alpha\beta} \right\} = \begin{pmatrix} 0&q_1&q_1& & & \\ q_1&0&q_1& &q_0& \\ q_1&q_1&0& & & \\ & & &0&q_1&q_1\\ &q_0& &q_1&0&q_1\\ & & &q_1&q_1&0\\ \end{pmatrix}$$ 이제 이를 이용해서 1차 복제 대칭성 깨짐해의 안정성을 논해볼 것이다. 복제 대칭해와 마찬가지로 자유에너지는 $$-\beta [f] = \lim_{n\to 0} \left( -\frac{\beta^2 J^2}{4n} \sum_{\alpha \neq \beta} q_{\alpha \beta}^2 - \frac{\beta J_0}{2n} \sum_\alpha m_\alpha^2 + \frac{1}{4} \beta^2 J^2 + \frac{1}{n} \ln \text{Tr}^\prime e^L \right)$$ 로 주어지고, $$L = \beta^2 J^2 \sum_{\alpha < \beta} q_{\alpha \beta} S^\alpha S^\beta + \beta \sum_\alpha (J_0 m_\alpha + h) S^\alpha$$ 이다. $L$의 첫 번째 항은 $$\sum_{\alpha<\beta} q_{\alpha \beta} S^\alpha S^\beta = \frac12 \sum_{\alpha\neq\beta}q_{\alpha\beta}S^\alpha S^\beta= \frac{1}{2} \left[ q_0 \left( \sum_\alpha^n S^\alpha \right)^2 + (q_1-q_0) \sum_{\text{block}}^{n/m_1} \left( \sum_{\alpha \in \text{block}} S^\alpha \right)^2 - nq_1 \right]$$ 로 쓸 수 있다. 이 항은 단지 $q$의 모든 성분을 $q_0$으로 채운 뒤, 같은 블록 사이의 $q_{\alpha\beta}$를 $q_1$로 바꾸어주고 대각성분을 0으로 만든 것이다. 비슷한 방법을 사용하면 $$\lim_{n\to 0} \frac{1}{n} \sum_{\alpha \neq \beta} q_{\alpha \beta}^2 = \lim_{n \to 0} \frac{1}{n} \left[ n^2 q_0^2 + \frac{n}{m} m_1^2 (q_1^2-q_0^2) - nq_1^2 \right] = (m_1-1)q_1^2 - m_1 q_0^2$$ 가 된다. 즉, 자유에너지는 $$ -\beta[f] = -\frac{\beta^2 J^2}{4} \left[ (m_1-1)q_1^2 - m_1 q_0^2 \right] - \lim_{n\to 0} \frac{\beta J}{2n} \sum_\alpha m_\alpha^2 + \frac{1}{4} \beta^2 J^2 + \lim_{n\to 0} \frac{1}{n} \ln \text{Tr}^\prime \exp\left\{ \frac{\beta^2 J^2}{2} \left[ q_0 \left( \sum_\alpha S^\alpha \right)^2 + (q_1-q_0) \sum_{\text{block}}^{n/m_1} \left( \sum_{\alpha \in \text{block}} S^\alpha \right)^2 - nq_1 \right] + \beta \sum_\alpha (J_0 m_\alpha + h) S^\alpha \right\}$$ 이고, 하나의 $u$와 $n/m_1$개의 $v_b$에 대한 허바드-스트라토노비치 변환은 \begin{eqnarray} \exp \left[ \frac{\beta^2 J^2}{2} q_0 \left( \sum_{\alpha}^m S^\alpha \right)^2 \right] &=& \sqrt{\frac{\beta^2 J^2 q_0}{2\pi}} \int_{-\infty}^\infty du \exp\left[-\beta^2 J^2 q_0 u^2/2 + \beta^2 J^2 q_0 u \sum_\alpha^n S^\alpha \right]\\ &=& \frac{1}{2\pi} \int d\tilde{u} \exp \left( -\frac{\tilde{u}^2}{2} \right) \exp \left( \beta J \sqrt{q_0} \tilde{u} \sum_\alpha^n S^\alpha \right)\\ &=& \int D\tilde{u} \exp \left( \beta J \sqrt{q_0} \tilde{u} \sum_{\text{block}}^{n/m_1} \sum_{\text{block}}^{m_1} S^\alpha \right) \end{eqnarray} \begin{eqnarray} \exp \left[ \frac{\beta^2 J^2}{2} (q_1 - q_0) \left( \sum_{\alpha \in \text{block}}^{m_1} S^\alpha \right)^2 \right] &=& \sqrt{\frac{\beta^2 J^2 (q_1-q_0)}{2\pi}} \int_{-\infty}^\infty dv_b \exp\left[-\beta^2 J^2 (q_1-q_0) v_b^2/2 + \beta^2 J^2 (q_1-q_0) v_b \sum_\alpha^{m_1} S^\alpha \right]\\ &=& \frac{1}{2\pi} \int d\tilde{v}_b \exp \left( -\frac{\tilde{v}_b^2}{2} \right) \exp \left( \beta J \sqrt{q_1-q_0} \tilde{v}_b \sum_\alpha^{m_1} S^\alpha \right)\\ &=& \int D\tilde{v}_b \exp \left( \beta J \sqrt{q_1-q_0} \tilde{v}_b \sum_{\alpha}^{m_1} S^\alpha \right) \end{eqnarray} 가 되므로, 자유에너지의 마지막 항은 \begin{eqnarray} &&\lim_{n\to 0} \frac{1}{n} \ln \text{Tr}^\prime \exp \left\{ \frac{\beta^2 J^2}{2} \left[ q_0 \left( \sum_\alpha^n S^\alpha \right)^2 + (q_1-q_0) \sum_{\text{block}}^{n/m_1} \left( \sum_{\alpha \in \text{block}}^{m_1} S^\alpha \right)^2 - nq_1 \right] + \beta \sum_\alpha^n (J_0 m_\alpha + h) S^\alpha \right\}\\ &=& \lim_{n\to 0} \frac{1}{n} \ln \text{Tr}^\prime \int D\tilde{u} \left( \prod_b^{n/m_1} D\tilde{v}_b \right) \exp \left\{ \sum_{\text{block}}^{n/m_1}\left[ \beta J \sqrt{q_0} \tilde{u} + \beta J \sqrt{q_1-q_0} \tilde{v}_b + \beta(J_0 m +h) \right] \sum_{\alpha \in \text{block}}^{m_1} S^\alpha \right\} \exp\left(-\frac{1}{2} \beta^2 J^2 nq_1\right)\\ &=&-\frac12 \beta^2 J^2 q_1+\lim_{n\rightarrow 0}\frac1n\ln Tr'\int D\tilde u\left[\int D\tilde v\exp\left\{\left(\beta J\sqrt{q_0}\tilde u + \beta J\sqrt{q_1-q_0}\tilde v + \beta(J_0m+h)\right)\sum_{\alpha\in block}^{m_1}S^\alpha\right\}\right]^{n/m_1} \end{eqnarray} 가 된다. $\Xi = \beta J\sqrt{q_0}\tilde u + \beta J\sqrt{q_1-q_0}\tilde v + \beta(J_0m+h)$로 두고, $n\rightarrow0$인 극한을 생각하고 있으므로 $\log$와 $\exp$를 전개해서 정리하면 \begin{eqnarray*} &=&-\frac12 \beta^2J^2q_1+\lim_{n\rightarrow 0}\frac1n\log\int_{-\infty}^\infty D\tilde u\left[\int_{-\infty}^\infty D\tilde v(2\cosh\Xi)^{m_1}\right]^{n/m_1}\\ &=&-\frac12 \beta^2J^2q_1+\lim_{n\rightarrow 0}\frac1n\log\int_{-\infty}^\infty D\tilde u\exp\left[\frac{n}{m_1}\log\left\{\int_{-\infty}^\infty D\tilde v(2\cosh\Xi)^{m_1}\right\}\right]\\ &\approx&-\frac12 \beta^2J^2q_1+\lim_{n\rightarrow 0}\frac1n\log\int_{-\infty}^\infty D\tilde u\left[1+\frac{n}{m_1}\log\left\{\int_{-\infty}^\infty D\tilde v(2\cosh\Xi)^{m_1}\right\}\right]\\ &=&-\frac12 \beta^2J^2q_1+\lim_{n\rightarrow 0}\frac1n\log\left[1+\frac{n}{m_1}\int_{-\infty}^\infty D\tilde u\log\left\{\int_{-\infty}^\infty D\tilde v(2\cosh\Xi)^{m_1}\right\}\right]\\ &\approx&-\frac12 \beta^2J^2q_1+\frac{1}{m_1}\int_{-\infty}^\infty D\tilde u\log\left\{\int_{-\infty}^\infty D\tilde v(2\cosh\Xi)^{m_1}\right\}\\ &=&-\frac12 \beta^2J^2q_1+\log2+\frac{1}{m_1}\int_{-\infty}^\infty D\tilde u\log\left\{\int_{-\infty}^\infty D\tilde v\cosh^{m_1}\Xi\right\}\\ \end{eqnarray*} 과 같이 정리할 수 있으므로 최종적인 자유에너지는 $$\Rightarrow\beta f_\text{1RSB} = \frac{\beta^2J^2}{4}\{(m_1-1)q_1^2 - m_1q_0^2 + 2q_1 -1\} + \frac{\beta J_0}{2}m^2 - \log2 - \frac{1}{m_1}\int Du\log\int Dv\cosh^{m_1}\Xi$$ 임을 알 수 있다. $m$에 대해 위 식을 최소화시키면 \begin{eqnarray} 0&=&\frac{\partial(\beta f_\text{1RSB})}{\partial m} = \beta J_0m - \frac{1}{m_1}\frac{\partial}{\partial m}\left[\int Du \log \int Dv \cosh^{m_1}\Xi\right] = \beta J_0m - \beta J_0\int Du \frac{\int Dv \cosh^{m_1-1}\Xi \sinh\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi}\\ \therefore m&=& \int Du \frac{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi \tanh\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi}. \end{eqnarray} $q_0$와 $q_1$에 대해 같은 방식을 적용해보면, \begin{eqnarray} 0&=&\frac{\partial(\beta f_\text{1RSB})}{\partial q_0} = -\frac{\beta^2 J^2}{2}m_1 q_0 - \frac{\beta J}{2\sqrt{q_0}} \int Du ~u\frac{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi \tanh\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi} + \frac{\beta J}{2\sqrt{q_1-q_0}} \int Du \frac{\int Dv ~v\cosh^{m_1}\Xi \tanh\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi}, \end{eqnarray} \begin{eqnarray} 0&=&\frac{\partial(\beta f_\text{1RSB})}{\partial q_1} = \frac{\beta^2 J^2}{4} \left[ (m_1-1) 2q_1 +2\right] - \frac{\beta J}{2\sqrt{q_1-q_0}} \int Du \frac{\int Dv ~v\cosh^{m_1}\Xi \tanh\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi}. \end{eqnarray} 두 식을 연립하면 다음과 같다: \begin{eqnarray} \beta J\sqrt{q_0} \int Du ~u\frac{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi \tanh\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi} &=& 2q_0 \left\{ -\frac{\beta^2 J^2}{2} m_1 q_0 + \frac{\beta^2 J^2}{4} \left[ (m_1-1) 2q_1 +2 \right] \right\}\\ \beta J\sqrt{q_1-q_0} \int Du \frac{\int Dv ~v\cosh^{m_1}\Xi \tanh\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi} &=& 2(q_1-q_0) \frac{\beta^2 J^2}{4} \left[ (m_1-1) 2q_1 +2 \right]. \end{eqnarray} 좌변의 적분 안에 있는 $u$와 $v$를 제거하기 위해서는 부분적분을 행하면 된다. \begin{eqnarray} \beta J\sqrt{q_0} \int Du ~u\frac{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi \tanh\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi} &=& \beta J\sqrt{q_0} \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int du ~u \exp\left( -\frac{u^2}{2} \right) \frac{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi \tanh\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi}\\ &=& \beta J\sqrt{q_0} \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int du \frac{d}{du} \left[ - \exp\left( -\frac{u^2}{2} \right) \right] \frac{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi \tanh\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi}\\ &=& \beta J\sqrt{q_0} \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int du \exp\left( -\frac{u^2}{2} \right) \frac{d}{du} \left( \frac{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi \tanh\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi} \right)\\ &=& \beta J\sqrt{q_0} \int Du \frac{d}{du} \left( \frac{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi \tanh\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi} \right)\\ &=& \beta^2 J^2 q_0 \left[ (m_1-1)\int Du \frac{ \int Dv \cosh^{m_1}\Xi \tanh^2\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi} + 1\right] -\beta^2 J^2 q_0 m_1 \int Du \left( \frac{ \int Dv \cosh^{m_1}\Xi \tanh\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi} \right)^2, \end{eqnarray} \begin{eqnarray} \beta J\sqrt{q_1-q_0} \int Du \frac{\int Dv ~v\cosh^{m_1}\Xi \tanh\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi} &=& \beta^2 J^2 (q_1-q_0) \left[ (m_1-1) \int Du \frac{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi \tanh^2\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi} +1 \right]. \end{eqnarray} 이제 식을 풀어보면 아래의 결과를 얻는다: \begin{eqnarray} q_0 &=& \int Du \left( \frac{ \int Dv \cosh^{m_1}\Xi \tanh\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi} \right)^2\\ q_1 &=&\int Du \frac{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi \tanh^2\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi}. \end{eqnarray} [[수학:코시-슈바르츠 부등식]]에 의해 $q_1 \ge q_0$이다. $m_1$에 대해서도 최소화가 되어야 한다. $J_0=h=0$일 때 $\Xi$는 $u$, $v$에 대해 홀함수이므로, 위 적분 표현식으로부터 $m=0$임을 알 수 있다. $q_1$에 대한 바로 앞의 식에서 $q_0$와 $q_1$이 작다고 놓고 우변을 전개하면 첫 항이 $\beta^2 J^2 q_1$이므로 $q_1$은 $T0. \end{align*} === (2) $\alpha,\gamma$가 한 블록에, $\beta,\delta$가 다른 하나의 블록에 속해 있는 경우=== 이번에는 \begin{align*} P=&1-\beta^2J^2(1-\langle S^\alpha S^\beta\rangle^2) = 1-\beta^2J^2(1-q_0^2)\\ Q=&-\beta^2J^2(\langle S^\alpha S^\gamma\rangle - \langle S^\alpha S^\beta\rangle^2)=-\beta^2J^2(q_1-q_0^2)\\ R=&-\beta^2J^2(\langle S^\alpha S^\beta S^\gamma S^\delta\rangle - \langle S^\alpha S^\beta\rangle^2) = -\beta^2J^2(r_2-q_0^2) \end{align*} 이고, 여기서 $r_2$은 다음과 같다: $$r_2 \equiv \langle S^\alpha S^\beta S^\gamma S^\delta\rangle = \int Du \left( \frac{\int Dv\cosh^{m_1}\Xi\tanh^2\Xi}{\int Dv\cosh^{m_1}\Xi} \right)^2.$$ 따라서 해가 안정적일 조건은 \begin{align*} \lambda_3^{(2)}=& 1-\beta^2J^2(1-2q_1+r_2)\\ =& 1-\beta^2J^2 \left[1 - 2 \int Du \frac{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi \tanh^2\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi} + \int Du \left( \frac{\int Dv\cosh^{m_1}\Xi\tanh^2\Xi}{\int Dv\cosh^{m_1}\Xi} \right)^2 \right]\\ =& 1-\beta^2J^2 \int Du \left( 1 - \frac{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi \tanh^2\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi} \right)^2\\ =& 1-\beta^2J^2 \int Du \left( \frac{\int Dv \cosh^{m_1-2}\Xi}{\int Dv \cosh^{m_1}\Xi} \right)^2 >0. \end{align*} [[수학:코시-슈바르츠 부등식]]에 의하면 $\lambda_3^{(1)} \le \lambda_3^{(2)}$이므로 $\lambda_3^{(1)}>0$이라면 $\lambda_3^{(2)}>0$는 자동으로 만족된다. [[짚고 넘어가야 할 점]] =====파리시 해===== 1차 복제 대칭성 깨짐을 도입하더라도 여전히 음의 엔트로피 문제가 남아 있지만, 이전보다는 상황이 나아보인다. 따라서 복제 대칭성을 계속 깨어버린다면 음의 엔트로피 문제가 해결될 가능성이 있다. 이를 위해 먼저 K-RSB의 질서맺음변수가 어떤 형태를 띄고 있는지 살펴보자. 예를 들어 $n=8$, $m_1=4$인 1차 복제 대칭성 깨짐에서는 질서맺음변수가 다음과 같이 쓰여짐을 이미 보았다. $$\left\{q_{\alpha\beta}\right\} = \begin{pmatrix} \begin{matrix} 0 &q_1&q_1&q_1\\ q_1& 0&q_1&q_1\\ q_1&q_1& 0&q_1\\ q_1&q_1&q_1& 0 \end{matrix} & q_0\\ q_0& \begin{matrix} 0 &q_1&q_1&q_1\\ q_1& 0&q_1&q_1\\ q_1&q_1& 0&q_1\\ q_1&q_1&q_1& 0 \end{matrix} \end{pmatrix}$$ 복제 대칭성이 한 번 더 깨진다면 $q_0$블록은 그대로 둔 채 $q_1$블록을 가지고 1차 복제 대칭성 깨짐과 비슷한 과정을 수행하면 된다. 예를 들어 $n=8$, $m_1=4$, $m_2=2$인 경우는 다음과 같다. $$\left\{q_{\alpha\beta}\right\} = \begin{pmatrix} \begin{matrix} 0 &q_2&q_1&q_1\\ q_2& 0&q_1&q_1\\ q_1&q_1& 0&q_2\\ q_1&q_1&q_2& 0 \end{matrix} & q_0\\ q_0& \begin{matrix} 0 &q_2&q_1&q_1\\ q_2& 0&q_1&q_1\\ q_1&q_1& 0&q_2\\ q_1&q_1&q_2& 0 \end{matrix} \end{pmatrix}$$ 이를 이용해 일반적으로 복제 대칭성이 K번 깨진 상황을 묘사할 수 있다. 각각의 $m_i$는 다음을 만족하고, $$n\ge m_1\ge m_2\ge \cdots\ge 1$$ $q(x)$를 다음과 같이 정의하자. $$q(x) = q_i\quad(m_{i+1}