물리:입실론_전개

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물리:입실론_전개 [2018/05/13 23:04] – [상관함수의 모양] admin물리:입실론_전개 [2023/09/05 15:46] (current) – external edit 127.0.0.1
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 \end{eqnarray*} \end{eqnarray*}
  
-[[배규호:wick의 정리|윅의 정리]]를 사용하면 6점 상관함수는 2점 상관함수들 곱의 조합으로 분해될 수 있어서 다음처럼 정리된다:+[[수학:_정리|윅의 정리]]를 사용하면 6점 상관함수는 2점 상관함수들 곱의 조합으로 분해될 수 있어서 다음처럼 정리된다:
 \begin{eqnarray*} \begin{eqnarray*}
 &&\sum_{ijkl} \left< \phi_i^2(x) \phi_j^2(x) \phi_k(y) \phi_l(y) \right> \sigma'_k(y) \sigma_l'(y)\\ &&\sum_{ijkl} \left< \phi_i^2(x) \phi_j^2(x) \phi_k(y) \phi_l(y) \right> \sigma'_k(y) \sigma_l'(y)\\
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 ===4번 항=== ===4번 항===
-마지막 항은 여섯 개 변수에 대해 [[배규호:Wick의 정리|윅의 정리]]를 사용하는 것이다:+마지막 항은 여섯 개 변수에 대해 [[수학:_정리|윅의 정리]]를 사용하는 것이다:
 \begin{eqnarray*} \begin{eqnarray*}
 && \left< (\sigma'_x \cdot \phi_x) (\sigma'_y \cdot \phi_y) \phi_x^2 \phi_y^2 \right>\\ && \left< (\sigma'_x \cdot \phi_x) (\sigma'_y \cdot \phi_y) \phi_x^2 \phi_y^2 \right>\\
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 이며, $O(\epsilon^0)$에서 이며, $O(\epsilon^0)$에서
 $$\int d^dr G(r) = 0$$ $$\int d^dr G(r) = 0$$
-임을 확인할 수 있다.+임을 확인할 수 있다. 이로 인해 위 섭동 계산 중 $G(r)$이 한 번씩만 들어간 마지막 세 항의 기여가 0이 된다: 
 +\begin{eqnarray*} 
 +\frac{1}{2} \left< \left( H_1 - \left<H_1\right> \right)^2 \right> 
 +&\approx& - u^2 \int d^dx~d^dr \left\{ \frac{1}{128} \left< (\phi_x^4 - \left< \phi^4 \right>) (\phi_y^4 - \left< \phi^4 \right>) \right>\right.\\ 
 +&&+ \frac{1}{8} {\sigma'}^2(x) (n+2)^2 G(0) G^2(r)\\ 
 +&&+ \frac{1}{4} {\sigma'}^2(x) (n+2) G^3(r)\\  
 +&&+ \frac{1}{16} {\sigma'}^4(x)~ (n+4) G^2(r)\\ 
 +&&+ \left. \frac{1}{4} {\sigma'}^4(x)~ G^2(r) \right\}. 
 +\end{eqnarray*} 
 +이를 정리하면, 
 +$$\frac{1}{2} \left< \left( H_1 - \left<H_1\right> \right)^2 \right> 
 +\approx \mbox{const.} -\frac{1}{2} \int d^dx \left[ {\sigma'}^2(x) u^2D + {\sigma'}^4(x) \frac{\Delta u}{4} \right]$$ 
 +이며 이 때에 
 +\begin{eqnarray*} 
 +u^2D &=& -u^2 \int d^dr \left[ \frac{1}{4} {\sigma'}^2(x) (n+2)^2 G(0) G^2(r) + \frac{1}{2} {\sigma'}^2(x) (n+2) G^3(r) \right]\\ 
 +\Delta u &=& -u^2 \int d^dr \left( \frac{n+4}{2} +2 \right) G^2(r) 
 +\end{eqnarray*} 
 +이다. 
 + 
 +앞에서 구한 $G$의 구체적인 형태로부터 다음의 내용도 계산으로 확인할 수 있다: 
 +$$\int d^4r ~G^2(r) = K_4 ~c^{-2} ~\ln s.$$ 
 + 
 +=====새로운 고정점===== 
 +이제껏 $O(\epsilon^2)$까지 계산한 결과, 
 +\begin{eqnarray*} 
 +u' &=& s^\epsilon (u+\Delta u) = s^\epsilon \left[u - u^2 \frac{n+8}{2c^2} K_4~\ln s \right]\\ 
 +&\approx& (1+ \epsilon \ln s) \left[u - u^2 \frac{n+8}{2c^2} K_4~\ln s \right]\\ 
 +&\approx& u - u^2 \frac{n+8}{2c^2} K_4~\ln s + \epsilon u \ln s 
 +\end{eqnarray*} 
 +이다. 고정점에서 $u'=u=u^\ast$임을 풀어보면 [[물리:가우스 고정점]] $u^\ast=0$ 외에도 
 +$$u^\ast = \epsilon \frac{2 c^2}{(n+8) K_4}$$ 
 +인 새로운 고정점이 나타났음을 볼 수 있다. 우리가 애초에 가정했던 것처럼 $u^\ast \sim O(\epsilon)$이다. 
 + 
 +$r_0$의 경우 [[물리:재규격화]]의 결과는 다음과 같은데 
 +\begin{eqnarray*} 
 +r_0' &\approx& s^2 \left[ r_0 + r_0^{(1)} + u^2D \right]\\ 
 +&=& s^2 \left[ r_0 + \frac{u}{c} \left( \frac{n}{2}+1 \right) \frac{\Lambda^2}{2} K_4 (1-s^{-2}) + uC\epsilon - r_0 \frac{u}{c^2} K_4 ~\ln s - u^2D \right] 
 +\end{eqnarray*} 
 +새로운 고정점에 대응되는 $r_0^\ast$를 $O(\epsilon)$에서 찾으면, 바로 위의 우변에서 첫 두 항의 합을 0으로 만드는 값이어서 
 +$$r_0^\ast = -\frac{u^\ast}{c} \left( \frac{n}{2} +1 \right) \frac{\Lambda^2}{2} K_4 (1-s^{-2}) \approx 
 +- \epsilon \left( \frac{n+2}{n+8} \right) \frac{\Lambda^2 c}{2}$$ 
 +이며 이 때 $s^{-2} \ll 1$로 가정했다. 
 + 
 +====$d<4$의 임계거동==== 
 + 
 +이 새로운 고정점 주위에서 $\delta r_0 \equiv r_0 - r_0^\ast$와 $\delta u \equiv u - u^\ast$가 어떻게 변화하는지 선형근사를 통해 적어보자. 
 +\begin{eqnarray*} 
 +\left. \frac{\partial r_0'}{\partial r_0} \right|_{r_0^\ast,u^\ast} &\approx& \left[ s^2 - s^2 \frac{u}{c^2} \left( \frac{n}{2}+1 \right) K_4~ \ln s \right]_{r_0^\ast,u^\ast}\\ 
 +&\approx& s^2 - s^2 \frac{1}{c^2} \left[ \epsilon \frac{2c^2}{(n+8) K_4} \right] \frac{n+2}{2} K_4 ~\ln s\\ 
 +&=& s^2 \left( 1 - \epsilon \frac{n+2}{n+8} \ln s \right)\\ 
 +&\approx& s^2 s^{-\frac{n+2}{n+8}\epsilon} = s^{y_1}. 
 +\end{eqnarray*} 
 +이 때 $y_1 \equiv 2 - \frac{n+2}{n+8} \epsilon$으로 정의한다. 
 + 
 +마찬가지로, 
 +\begin{eqnarray*} 
 +\left. \frac{\partial u'}{\partial u} \right|_{r_0^\ast,u^\ast} &\approx& \left[ s^\epsilon - s^\epsilon u \frac{n+8}{c^2} K_4 ~\ln s \right]_{r_0^\ast,u^\ast}\\ 
 +&\approx& s^\epsilon \left( 1-\epsilon \frac{2 c^2}{(n+8)K_4} \frac{n+8}{c^2} K_4 ~\ln s \right)\\ 
 +&=& s^\epsilon ( 1-2\epsilon \ln s)\\ 
 +&\approx& s^\epsilon s^{-2\epsilon} = s^{y_2} 
 +\end{eqnarray*} 
 +으로서, $y_2 \equiv -\epsilon$으로 놓는다. 
 + 
 +교차항들을 보면, 먼저 $$\frac{\partial u'}{\partial r_0} = 0$$이고 
 +\begin{eqnarray*} 
 +\left. \frac{\partial r_0'}{\partial u} \right|_{r_0^\ast,u^\ast} &\approx& s^2 \left[ \frac{1}{c} \left(\frac{n}{2}+1 \right) \frac{\Lambda^2}{2} K_4 (1-s^{-2}) + C\epsilon - r_0^\ast \frac{1}{c^2} \left(\frac{n}{2}+1\right) K_4 \ln s - 2u^\ast D \right]\\ 
 +&=& \left( \frac{n}{2}+1 \right) \frac{\Lambda^2}{2c} K_4 (s^2-1) + O(\epsilon)\\ 
 +&=& B \left( s^{y_1} - s^{y_2} \right) + O(\epsilon) 
 +\end{eqnarray*} 
 +이며 $B \equiv \left( \frac{n}{2}+1 \right) \frac{\Lambda^2}{2c} K_4$이다. 곧 확인할 수 있다시피, 사실 여기에서 $O(\epsilon)$의 항들을 공들여 구하지 않더라도 임계거동을 보는 데에는 지장이 없는데, $\frac{\partial u'}{\partial r_0} = 0$이기 때문이다. 
 + 
 +이제 위의 결과들을 모아 새로운 고정점 주위에서 [[물리:재규격화]]를 선형 방정식으로 적어보면 다음과 같다. 
 +$$\begin{pmatrix} 
 +\delta r_0' \\ \delta u' 
 +\end{pmatrix} 
 += \begin{pmatrix} 
 +s^{y_1} & B(s^{y_1} - s^{y_2})\\ 
 +0 & s^{y_2} 
 +\end{pmatrix} 
 +\begin{pmatrix} 
 +\delta r_0 \\ \delta u 
 +\end{pmatrix}$$ 
 +이 행렬의 고유값을 구함으로써 임계지수를 $O(\epsilon)$에서 계산할 수 있다. 
 +\begin{eqnarray*} 
 +\nu &\approx& \left( 2 - \frac{n+2}{n+8} \epsilon \right)^{-1} \approx \frac{1}{2} + \frac{1}{4} \left( \frac{n+2}{n+8} \right) \epsilon\\ 
 +\alpha &=& 2 - \nu d \approx 2 - \left[ \frac{1}{2} + \frac{1}{4} \left( \frac{n+2}{n+8} \right) \epsilon \right] (4-\epsilon) \approx \frac{4-n}{2(n+8)} \epsilon\\ 
 +\eta &=& 0\\ 
 +\beta &=& \frac{1}{2} \nu (d-2-\eta) \approx \left[ \frac{1}{2} + \frac{1}{4} \left( \frac{n+2}{n+8} \right) \epsilon \right] (4-\epsilon-2) \approx \frac{1}{2} - \frac{3}{2(n+8)} \epsilon\\ 
 +\gamma &=& \nu(2-\eta) \approx 1 + \frac{1}{2} \left( \frac{n+2}{n+8} \right) \epsilon\\ 
 +\delta &=& \frac{d+2-\eta}{d-2+\eta} \approx \frac{4-\epsilon+2}{4-\epsilon-2} \approx 3+\epsilon 
 +\end{eqnarray*} 
 + 
 +무모하게 보이지만 놀랍게도 이런 방식으로 저차원 모형의 결과를 예측할 수 있다. 3차원 이징 모형은 $\epsilon=1$, $n=1$인 경우인데 $\epsilon$의 차수를 높여가며 계산하면 다른 계산방법들과 일치하는 값으로 수렴한다. 세 번째 열은 5차항까지 더한 결과이다. 
 + 
 +^ 임계지수 ^ $O(\epsilon)$ ^ $O(\epsilon^5)$ ^ Direct RG ^ 고온 전개 ^ 
 +|$\nu$ | 0.58 | 0.630 | 0.630 | 0.633 | 
 +|$\eta$| 0    | 0.037 | 0.031 | 0.042 | 
 + 
 +2차원 이징 모형의 경우에도 비슷한 경향을 보인다. 
 + 
 +^ 임계지수 ^ $O(\epsilon)$ ^ $O(\epsilon^5)$ ^ 정확한 값 ^ 
 +|$\nu$ | 0.67 | 0.99 | 1   | 
 +|$\eta$| 0   | 0.26  | 0.25| 
 + 
  
 +======참고문헌======
 +  * Shang-Keng Ma, //Modern Theory of Critical Phenomena// (Westview Press, 1976, 2000).
 +  * John Cardy, //Scaling and Renormalization in Statistical Physics// (Cambridge Univ. Press, Cambridge, 1996).
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