물리:xy모형

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물리:xy모형 [2022/01/19 00:08] jiwon물리:xy모형 [2023/09/04 18:06] – [$i$와 $j$를 제외한 소용돌이들 주변으로의 적분] admin
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 $$\beta H = -K\sum_{\langle mn\rangle} \cos(\theta_m-\theta_n)$$ $$\beta H = -K\sum_{\langle mn\rangle} \cos(\theta_m-\theta_n)$$
  
 +=====저온 전개=====
 +머민-바그너 정리에 의하면 2차원 이하에서는 연속적인 대칭성의 자발 대칭 깨짐이 일어날 수 없다. 따라서 2차원 XY모형에서는 유한한 온도에서 장거리 질서가 보이지 않아야 할 것이다. 이를 직접 확인해보자.
 +
 +계의 온도가 매우 낮은 상태라면, 인접한 두 스핀 사이의 각도 차이가 매우 적을 것이므로 시스템의 작용을 다음과 같이 전개할 수 있다.
 +\begin{align*}
 + S =& -\beta H = -K\sum_{\langle ij\rangle} \cos(\theta_i-\theta_j)\\
 + \approx&-K\sum_{\langle ij\rangle}\left(1-\frac12(\theta_i-\theta_j)^2\right)\\
 + =&\frac K2\sum_{\langle ij\rangle}(\theta_i-\theta_j)^2+\text{const}
 +\end{align*}
 +여기서 상수항은 물리에 영향을 미치지 않으므로 무시하고 다음과 같은 푸리에 변환을 취하자.
 +$$\theta(\mathbf q) = \sum_\mathbf re^{i\mathbf q\cdot \mathbf r}\theta(\mathbf r),\quad \theta(\mathbf r) = \int_{BZ}\frac{d^2q}{(2\pi)^2}e^{-i\mathbf q\cdot \mathbf r}\theta(\mathbf q)$$
 +여기서 BZ는 첫번째 브릴루앙 영역을 의미한다. 인접한 방향 $\hat\mu=\hat x,\hat y$와 위치 $\mathbf r$을 가지고 위의 작용을 다시 고쳐쓰면
 +\begin{align*}
 + \sum_\mathbf r\theta_\mathbf r^2=&\sum_\mathbf r\int_{BZ}\frac{d^2q}{(2\pi)^2}\frac{d^2k}{(2\pi)^2}e^{-i(\mathbf k+\mathbf q)\cdot\mathbf r}\theta(\mathbf q)\theta(\mathbf k)\\
 + =&\int_{BZ}\frac{d^2qd^2k}{(2\pi)^2}\,\delta^2(\mathbf k+\mathbf q)\theta(\mathbf q)\theta(\mathbf k)\\
 + =&\int_{BZ}\frac{d^2k}{(2\pi)^2}\vert\theta(\mathbf k)\vert^2
 +\end{align*}
 +가 되고, 위에서 소개한 푸리에 변환을 취해주면 첫 번째 항을
 +\begin{align*}
 + \sum_\mathbf r\theta_\mathbf r^2=&\sum_\mathbf r\int_{BZ}\frac{d^2q}{(2\pi)^2}\frac{d^2k}{(2\pi)^2}e^{-i(\mathbf k+\mathbf q)\cdot\mathbf r}\theta(\mathbf q)\theta(\mathbf k)\\
 + =&\int_{BZ}\frac{d^2qd^2k}{(2\pi)^2}\,\delta^2(\mathbf k+\mathbf q)\theta(\mathbf q)\theta(\mathbf k)\\
 + =&\int_{BZ}\frac{d^2k}{(2\pi)^2}\vert\theta(\mathbf k)\vert^2
 +\end{align*}
 +그리고 두 번째 항의 $\hat x$을
 +\begin{align*}
 + \sum_{\mathbf r,\hat\mu}\theta_\mathbf r\theta_{\mathbf r+\hat\mu}=&\frac12\sum_{\mathbf r}\left(\theta_\mathbf r\theta_{\mathbf r+\hat x}+\theta_\mathbf r\theta_{\mathbf r-\hat x}\right)\\
 + =&\frac12\sum_\mathbf r\int_{BZ}\frac{d^2k}{(2\pi)^2}\frac{d^2q}{(2\pi)^2}e^{-i(\mathbf k+\mathbf q)\cdot\mathbf r}\left(e^{iq_x}+e^{-iq_x}\right)\theta(\mathbf k)\theta(\mathbf q)\\
 + =&\int_{BZ}\frac{d^2kd^2q}{(2\pi)^2}\delta^2(\mathbf k+\mathbf q)\cos q_x \theta(\mathbf k)\theta(\mathbf q)\\
 + =&\int_{BZ}\frac{d^2k}{(2\pi)^2}\cos k_x\vert\theta(\mathbf k)\vert^2
 +\end{align*}
 +의 형태로 쓸 수 있으므로 운동량 공간에서 작용을
 +$$S = \frac K2\int_{BZ}\frac{d^2k}{(2\pi)^2}\left[\sum_{\hat\mu}\left(2-2\cos k_\mu\right)\right]\vert\theta(\mathbf k)\vert^2$$
 +로 쓸 수 있다.
 +
 +XY모델의 스핀-스핀 상관함수는
 +$$\langle \mathbf S_\mathbf r\cdot\mathbf S_{\mathbf r'}\rangle=\langle\cos(\theta(\mathbf r)-\theta(\mathbf r'))\rangle = e^{G(\mathbf r-\mathbf r')-G(\mathbf 0)}$$
 +로 정의되고, 여기서 $G(\mathbf r-\mathbf r')$는 전파인자로써 다음과 같다.
 +$$G(\mathbf r-\mathbf r')=\langle(\theta(\mathbf r)\theta(\mathbf r'))=\frac 1K\int_{BZ}\frac{d^2k}{(2\pi)^2}\frac{e^{i\mathbf k\cdot(\mathbf r-\mathbf r')}}{\sum_{\mu}(2-2\cos k_\mu)}$$
 +저온 영역에서는 $k\ll1$ 근처의 기여도가 지배적일 것이므로 $\cos$항을 전개해서 쓰면
 +\begin{align*}
 + G(\mathbf r)-G(\mathbf 0)=&\frac 1K\int_{\vert k\vert<\Lambda}\frac{d^2k}{(2\pi)^2}\frac{e^{i\mathbf k\cdot\mathbf r}-1}{\sum_{\mu}(2-2\cos k_\mu)}\\
 + =&\frac 1K\int_{\vert k\vert<\Lambda}\frac{d^2k}{(2\pi)^2}\frac{e^{i\mathbf k\cdot\mathbf r}-1}{k^2}\\
 + =&\frac1{(2\pi)^2K}\int_0^\Lambda dk\frac1k \int_0^{2\pi}d\theta \left(e^{ikr\cos\theta}-1\right)\\
 + =&\frac1{(2\pi)^2K}\int_0^\Lambda dk\frac1k \int_0^{2\pi}d\theta \left(J_0(kr)+2\sum_{n=1}^\infty i^nJ_n(kr)\cos n\theta-1\right)\\
 + =&\frac{1}{2\pi K}\int_0^\Lambda dk\frac{J_0(kr)-1}{k}
 +\end{align*}
 +가 되고, 피적분 함수의 점근 거동은 
 +$$\frac{J_0(x)-1}{x}\approx-\frac1x$$
 +이므로 $kr\gg1$일 때 전파인자는
 +$$G(\mathbf r)-G(\mathbf 0)=-\frac{1}{2\pi K}\log(\Lambda r)$$
 +와 같이 쓰여지고, 스핀-스핀 상관함수는
 +$$\langle \mathbf S_\mathbf r\cdot\mathbf S_{\mathbf r'}\rangle=e^{G(\mathbf r-\mathbf r')-G(\mathbf 0)}\approx \left(\frac{1}{\Lambda\vert\mathbf r-\mathbf r'\vert}\right)^{1/2\pi K}$$
 +의 형태를 가진다. 따라서 매우 먼 거리에서 상관함수가 $0$에 가까우므로 장거리 질서가 존재하지는 않지만, 상자성처럼 상관함수가 거리에 따라 지수적으로 감소하지는 않기 때문에 무언가 다른 상이 존재할 가능성이 있다는 것을 짐작할 수 있다.
 +
 +
 +/*
 ======재규격화====== ======재규격화======
 위 해밀토니안에서 몇가지 변환을 거치면 다음과 같은 Sine-Gordon모형의 꼴과 같아진다. 위 해밀토니안에서 몇가지 변환을 거치면 다음과 같은 Sine-Gordon모형의 꼴과 같아진다.
 $$Z(K,y) = \int [\mathcal D\phi(\mathbf r)] \exp\left[\int d^dr \left\{-\frac12 \vert\nabla\phi\vert^2+2y\cos(2\pi\sqrt K\phi(\mathbf r))\right\}\right]$$ $$Z(K,y) = \int [\mathcal D\phi(\mathbf r)] \exp\left[\int d^dr \left\{-\frac12 \vert\nabla\phi\vert^2+2y\cos(2\pi\sqrt K\phi(\mathbf r))\right\}\right]$$
-여기서 $y$는 소용돌이의 퓨가시티(vortex fugacity)이다. 지금부터 이를 운동량 껍질 재규격화(Momentum shell RG)방법을 사용해 분석해보고자 한다. 이를 위해 먼저 장 $\phi(\mathbf r)$를 다음 두 항으로 쪼개어 나타내자.+여기서 $y$는 소용돌이의 퓨가시티(vortex fugacity)이다. 지금부터 이를 운동량 껍질 재규격화(Momentum shell RG)방법을 사용해 분석해보고자 한다. 재규격화는 간단히 말해 coarse-graining과 rescaling 이 두 과정으로 이루어지는데 이를 간단히 그림으로 나타내면 다음과 같다. 
 +{{ :물리:rgscheme.jpg?1000 |}} 
 +아래 계산에서는 축척인자를 $b=e^s$로 둘 것이다. 이를 위해 먼저 장 $\phi(\mathbf r)$를 다음 두 항으로 쪼개어 나타내자.
 $$\phi(\mathbf r) = \frac{1}{(2\pi)^2}\int d^2k e^{i\mathbf k\cdot\mathbf r}\phi(\mathbf k) $$\phi(\mathbf r) = \frac{1}{(2\pi)^2}\int d^2k e^{i\mathbf k\cdot\mathbf r}\phi(\mathbf k)
  = \underbrace{\frac{1}{(2\pi)^2}\int_0^{\Lambda/b} d^2k e^{i\mathbf k\cdot\mathbf r}\phi(\mathbf k)}_{\phi_l(\mathbf r)}  = \underbrace{\frac{1}{(2\pi)^2}\int_0^{\Lambda/b} d^2k e^{i\mathbf k\cdot\mathbf r}\phi(\mathbf k)}_{\phi_l(\mathbf r)}
  + \underbrace{\frac{1}{(2\pi)^2}\int_{\Lambda/b}^\Lambda d^2k e^{i\mathbf k\cdot\mathbf r}\phi(\mathbf k)}_{\phi_s(\mathbf r)}$$  + \underbrace{\frac{1}{(2\pi)^2}\int_{\Lambda/b}^\Lambda d^2k e^{i\mathbf k\cdot\mathbf r}\phi(\mathbf k)}_{\phi_s(\mathbf r)}$$
 +이렇게 하면 원래의 유효 해밀토니안도 쪼개어 나타낼 수 있다.
 +$$\Rightarrow \mathcal H[\phi_l,\phi_s] = \mathcal H_{0,l}[\phi_l] + \mathcal H_{0,s}[\phi_s] + V[\phi_l,\phi_s]$$
 +여기서 각 항은
 +$$\mathcal H_{0,l}[\phi_l] = \frac12 \int d^2r \vert\nabla\phi_l\vert^2,\quad \mathcal H_{0,s}[\phi_s] = \frac12 \int d^2r \vert\nabla\phi_s\vert^2$$
 +$$V[\phi_l,\phi_s] = -2y\int d^2r \cos\left(2\pi\sqrt K(\phi_l(\mathbf r)+\phi_s(\mathbf r))\right)$$
 +이다. 우리는 일단 $y$가 작은 영역에 관심이 있으므로 $V[\phi_l,\phi_s]$를 섭동항으로 취급할 것이다. 첫 단계인 coarse-graining에서는 운동량 공간의 껍질에 해당하는 $\phi_s$를 모두 적분해서 
 +\begin{eqnarray*}
 +  e^{-\mathcal H'[\phi_l]} &=& \int\mathcal D\phi_s(\mathbf r)e^{-\mathcal H_{0,l}[\phi_l] - \mathcal H_{0,s}[\phi_s] - V[\phi_l,\phi_s]}\\
 +  &=& e^{-\mathcal H_{0,l}[\phi_l]}\frac{\int\mathcal D\phi_s(\mathbf r)e^{-V[\phi_s,\phi_l]-\mathcal H_{0,s}[\phi_s]}}{\int \mathcal D\phi_se^{-\mathcal H_{0,s}[\phi_s]}}
 +  \cdot\int \mathcal D\phi_se^{-\mathcal H_{0,s}[\phi_s]}
 +\end{eqnarray*}
 +\begin{eqnarray*}
 +  \Rightarrow\mathcal H'[\phi_l] &=& \mathcal H_{0.l}[\phi_l] -\log \left\langle e^{-V[\phi_s,\phi_l]}\right\rangle+\log \left[\int \mathcal D\phi_se^{-\mathcal H_{0,s}[\phi_s]}\right]\\
 +  &=&\mathcal H_{0.l}[\phi_l] + \langle V\rangle_s -\frac12 \left(\langle V^2\rangle_s - \langle V\rangle_s^2\right)+\mathcal O(y^3)
 +\end{eqnarray*}
 +이와 같이 재규격화된 유효 해밀토니안을 얻을 것이다. 윗 줄의 마지막 $\log$항은 상호작용 상수의 변화에 아무런 영향도 미치지 못하므로 지금부터 무시하고, 아랫 줄로 내려올 때는 큐물런트 전개를 사용하였다.
 +
 +======1차항 근사======
 +먼저 1차항에 해당하는 $\langle V\rangle_s$를 계산해보고자 한다. $\cos$ 항의 기댓값을 계산하는 것 보다 지수함수의 기댓값은 큐물런트 전개를 사용해서 비교적 쉽게 계산할 수 있기 때문에 삼각함수를 다음과 같은 지수함수의 형태로 변환하고
 +\begin{eqnarray*}
 +  \langle V\rangle_s &=& -2y\int d^2r \langle\cos\left(\alpha\phi_l(\mathbf r) + \alpha\phi_s(\mathbf r)\right)\rangle_s\qquad\text{where}\enspace \alpha = 2\pi\sqrt K\\
 +  &=&-2y\int d^2r \,\text{Re}\langle e^{i\alpha(\phi_l(\mathbf r) + \phi_s(\mathbf r))}\rangle_s\\
 +  &=&-2y\int d^2r \,\text{Re}\left[\left\langle e^{i\alpha\phi_s(\mathbf r)}\right\rangle_se^{i\alpha\phi_l(\mathbf r)}\right]\\
 +\end{eqnarray*}
 +$\langle\cdot\rangle_s$항을 계산하면
 +\begin{eqnarray*}
 +  \log\langle e^{i\alpha\phi_s(\mathbf r)}\rangle_s &=&
 +  i\alpha\langle\phi_s(\mathbf r)\rangle_s - \frac12 (i\alpha)^2 \left(\left\langle \phi_s^2(\mathbf r)\right\rangle_s - \langle \phi_s(\mathbf r)\rangle_s^2\right)\\
 +  &=& \frac12 \alpha^2 \langle \phi_s^2(\mathbf r)\rangle_s\\
 +  &=& \frac12 \alpha^2 \langle \phi_s(\mathbf 0)\phi_s(\mathbf 0)\rangle_s\\
 +  &=& \frac12 \alpha^2\int_{\Lambda/b}^\Lambda\int_{\Lambda/b}^\Lambda\frac{d^2k_1}{(2\pi)^2}\frac{d^2k_2}{(2\pi)^2}\left\langle\phi(\mathbf k_1)\phi(\mathbf k_2)\right\rangle_s\\
 +  &=& \frac12 \alpha^2\int_{\Lambda/b}^\Lambda\frac{d^2k}{(2\pi)^2}\frac{1}{k^2}\\
 +  &=& \frac{\alpha^2}{4\pi}\int_{\Lambda/b}^\Lambda \frac{dk}{k}\\
 +  &=& \frac{\alpha^2}{4\pi}\log b = -\frac{\alpha^2}{4\pi}s\\
 +  \Rightarrow \langle e^{i\alpha\phi_s(\mathbf r)}\rangle_s &=&e^{-\alpha^2s/4\pi} \approx1-\frac{\alpha^2s}{4\pi}
 +\end{eqnarray*}
 +를 얻는다. 따라서 $\langle V\rangle_s$는
 +\begin{eqnarray*}
 +  \langle V\rangle_s &=&-2y\int d^2r\,\text{Re}\left[\left\langle e^{i\alpha\phi_s(\mathbf r)}\right\rangle_se^{i\alpha\phi_l(\mathbf r)}\right]\\
 +  &=&-2y\left(1-\frac{\alpha^2s}{4\pi}\right)\int d^2r \cos(\alpha\phi_l(\mathbf r))
 +\end{eqnarray*}
 +이다. 이를 가지고 재규격화된 해밀토니안을
 +\begin{eqnarray*}
 +  \Rightarrow\mathcal H'[\phi_l] &=&\mathcal H_{0.l}[\phi_l] + \langle V\rangle_s\\
 +  &=&\int d^2r\left\{\frac12\vert\nabla\phi_l\vert^2 - 2y\left(1-\frac{\alpha^2s}{4\pi}\right)\cos(\alpha\phi_l(\mathbf r))\right\}
 +\end{eqnarray*}
 +와 같이 쓸 수 있다. 이 다음으로는 축척인자 $b$만큼 줄어든 운동량 공간을 원래대로 돌려놓아야 한다. 이 작업이 위 그림 두번째 화살표에 해당하는 rescaling 과정이다.
 +*/
 +
 +=====소용돌이의 자유도=====
 +다시 한번, 해밀토니안을 극소점(local minimum) 부근에서 전개하여 2차항까지만 적고 연속 극한을 취하자.
 +$$H = -J \sum_{\langle ij \rangle} \cos(\phi_i - \phi_j) \approx \frac{1}{2} J \sum_{\langle ij \rangle} (\phi_i - \phi_j)^2 + const. \longrightarrow J \int d\mathbf{r} \left| \nabla \phi(\mathbf{r}) \right|^2$$
 +해밀토니안의 극소값을 주는 해를 $\overline{\phi}(\mathbf{r})$로, 그로부터의 편차를 $\psi(\mathbf{r})$로 나타내자: $\phi(\mathbf{r}) = \overline{\phi}(\mathbf{r}) + \psi(\mathbf{r})$. [[수학:범함수]]의 미분에서 보듯이, $\overline{\phi}$는 (유한한 수의 점, 즉 소용돌이의 중심들을 제외하고) 라플라스 방정식을 만족한다: $\nabla^2 \overline{\phi} = 0$. [[수학:복소분석]]으로부터 $\overline{\phi}$의 켤레인 $\bar{\phi}'$을 정의하면 $\bar{\phi}'$ 역시 라플라스 방정식을 만족하며, $\mathbf{r}=(x,y)$와 $z=x+iy$로서 2차원평면을 복소평면으로 대응시키면 $f(z) \equiv \overline{\phi} + i\bar{\phi}'$은 해석적인 함수가 된다. 그리고 $\overline{\phi}$과 $\bar{\phi}'$은 아래의 코시-리만(Cauchy-Riemann) 관계식을 만족한다.
 +$$\left\{ \begin{array}{l}
 +\partial \overline{\phi} / \partial x = \partial \bar{\phi}' / \partial y\\
 +\partial \overline{\phi} / \partial y = -\partial \bar{\phi}' / \partial x
 +\end{array} \right.$$
 +이 관계식으로부터
 +$$\int d\mathbf{r} \left| \nabla \overline\phi(\mathbf{r}) \right|^2 = \int d\mathbf{r} \left| \nabla \bar{\phi}'(\mathbf{r}) \right|^2$$
 +임은 바로 알 수 있다.
 +
 +어떤 영역의 소용돌이값(vorticity) $q$를 다음처럼 정의하자:
 +\begin{eqnarray}
 +q &=& \frac{1}{2\pi} \oint d\overline{\phi}(\mathbf{r})\\
 +&=& \frac{1}{2\pi} \oint (\partial \overline{\phi} / \partial x) dx + (\partial \overline{\phi} / \partial y) dy\\
 +&=& \frac{1}{2\pi} \iint \left( -\partial^2 \bar{\phi}' / \partial^2 x -\partial^2 \bar{\phi}' / \partial^2 y \right) dA\\
 +&=& \frac{1}{2\pi} \iint \left( -\nabla^2 \bar{\phi}' \right) dA.
 +\end{eqnarray}
 +세 번째 줄로 넘어올 때에 [[수학:그린의 정리]]를 사용했다: $\oint (Ldx + Mdy) = \iint (\partial M / \partial x - \partial L / \partial y) dA$. 첫 줄의 좌변과 비교해보면 $\nabla^2 \bar{\phi}' = -2\pi \rho(\mathbf{r})$임을 알 수 있고, 이때
 +$$\rho(\mathbf{r}) = \sum_i q_i \delta(\mathbf{r} - \mathbf{r}_i)$$
 +는 소용돌이 전하 밀도를 의미한다. 전자기학에서 많이 보아왔듯이 이 방정식의 해는 아래의 꼴로 주어지며
 +$$\bar{\phi}' = -2\pi \int d\mathbf{r} \rho(\mathbf{r}') g(\mathbf{r} - \mathbf{r}'),$$
 +퍼뜨리개(propagator) $g$는 근사적으로
 +$$g(r) \approx \frac{1}{2\pi} \ln \frac{r}{\tau}$$
 +처럼 쓸 수 있다. 여기에서 $\tau$는 관찰 가능한 해상도를 제한하는 차단(cutoff) 거리로서, 우리 문제에서는 격자상수 정도의 값에 대응된다. 계 전체는 "중성"이어서 소용돌이값을 모두 더하면 $\sum_i q_i =0$이 된다고 가정한다. 만일 그렇지 않다면 알짜 전하의 에너지가 계의 크기 $R \to \infty$에 대해 $\ln(R/\tau)$ 정도로 발산하고 만다.
 +
 +연속극한에서의 해밀토니안을 다시 생각해보면
 +\begin{eqnarray}
 +\int d\mathbf{r} \left| \nabla \phi (\mathbf{r}) \right|^2
 +&=& \int d\mathbf{r} \left| \nabla \psi (\mathbf{r}) \right|^2 + \int d\mathbf{r} \left| \nabla \overline{\phi} (\mathbf{r}) \right|^2 + 2\int d\mathbf{r} \nabla \psi \cdot \nabla \overline{\phi}\\
 +&=& \int d\mathbf{r} \left| \nabla \psi (\mathbf{r}) \right|^2 + \int d\mathbf{r} \left| \nabla \bar{\phi}' (\mathbf{r}) \right|^2 + 2\int d\mathbf{r} \nabla \psi \cdot \nabla \overline{\phi}\\
 +&=& \int d\mathbf{r} \left| \nabla \psi (\mathbf{r}) \right|^2 - \int d\mathbf{r} \left( \bar{\phi}' \nabla^2 \bar{\phi}' \right) - 2\int d\mathbf{r} \left( \psi \nabla^2 \overline{\phi} \right)\\
 +&=& \int d\mathbf{r} \left| \nabla \psi (\mathbf{r}) \right|^2 - \int d\mathbf{r} (-2\pi)^2 \int d\mathbf{r}' \rho(\mathbf{r}) g(\mathbf{r} - \mathbf{r}') \rho(\mathbf{r}')\\
 +&\approx& \int d\mathbf{r} \left| \nabla \psi (\mathbf{r}) \right|^2 -2\pi \sum_{i\neq j} q_i q_j \ln \frac{\left| \mathbf{r}_i - \mathbf{r}_j \right|}{\tau}.
 +\end{eqnarray}
 +이렇게 해서 해밀토니안이 스핀 파의 자유도 $\psi(\mathbf{r})$과 소용돌이의 자유도 $(\left\{ q_i \right\}, \left\{ \mathbf{r}_i \right\})$로 분리되었다.
 +세 번째 줄로 넘어올 때에 둘째와 셋째 항에 대해 부분적분을 행했고 표면적분은 0으로 놓았다. 덧붙여 셋째의 교차항은 거의 모든 영역에서 $\nabla^2 \overline{\phi} = 0$인데다가 스핀 파는 $\overline{\phi}$와 독립적인 자유도이기 때문에 전체 공간에서 적분하면 결국 상쇄되어 0이 된다고 보았다.
 +
 +
 +=====재규격화=====
 +====분배함수====
 +스핀 파의 자유도는 상전이를 만들지 못하므로 소용돌이 부분만을 취하자. 거의 언제나 소용돌이는 단위 전하만을 가져서 $|q|=1$일 것이다. $q=+1$ 전하를 가지는 $n$개의 소용돌이와 $-1$ 전하를 가지는 $n$개의 소용돌이가 존재하는 계를 생각하자.
 +$$H_{2n} = -\sum_{i \neq j} p_i p_j \ln \frac{\left| \mathbf{r}_i - \mathbf{r}_j \right|}{\tau}$$
 +으로서 $p_i = \pm p$, 이때 $p \equiv (2\pi J)^{1/2}$이다. 큰바른틀 분배함수는
 +$$Z = \sum_{n=0}^\infty \frac{1}{(n!)^2} \kappa^{2n} \int_{D_{2n}} d\mathbf{r}_{2n} \cdots \int_{D_{1}} d\mathbf{r}_{1} \exp(-\beta H_{2n})$$
 +으로서 $\kappa \tau^2 = e^{-\beta \mu}$로서 휘산도(fugacity)를 나타내고 $D_k$는 $\mathbf{r}_k$의 적분영역으로서, $\mathbf{r}_j$ 주변으로 반경 $\tau$ 이내를 제외한 나머지 공간을 의미한다 ($j=k, k+1, \ldots, 2n$).
 +
 +차단길이 $\tau$를 $\tau+d\tau$로 늘리면 그러한 기술에서는 거리가 $[\tau, \tau+d\tau)$만큼 떨어져 있었던, 서로 부호가 반대인 소용돌이 쌍이 합쳐지게 될 것이다. $d\tau$가 미소량인 한 그런 쌍은 매우 드물 것이므로 $O(d\tau)$까지만 위 분배함수를 전개할 것이다. 그러면 적분구간을 아래처럼 고칠 수 있다:
 +$$\int_{D_{2n}} d\mathbf{r}_{2n} \cdots \int_{D_{1}} d\mathbf{r}_{1} \approx \int_{D'_{2n}} d\mathbf{r}_{2n} \cdots \int_{D'_{1}} d\mathbf{r}_{1} + \sum_{(i,j)}^{(n,n)} \int_{D'_{2n}} d\mathbf{r}_{2n} \cdots \int_{D'_{j+1}} d\mathbf{r}_{j+1} \int_{D'_{j-1}} d\mathbf{r}_{j-1} \cdots \int_{D'_{i+1}} d\mathbf{r}_{i+1} \int_{D'_{i-1}} d\mathbf{r}_{i-1} \cdots \int_{D'_{1}} d\mathbf{r}_{1} \int_{\overline{D}(i,j)} d\mathbf{r}_{j} \int_{\delta_{i}(j)} d\mathbf{r}_{i}.$$
 +$D'_k$는 $D_k$와 마찬가지로 정의되는데, 차이는 $\tau$를 $\tau+d\tau$로 바꾼 것뿐이다. 우변 두 번째 항에서는 소용돌이 $i$와 $j$를 고른 다음, $\mathbf{r}_i$는 $\mathbf{r}_j$ 주변으로 반경 $[\tau, \tau+d\tau)$인 고리 $\delta_i(j)$를 따라 적분하고, $\mathbf{r}_j$는 $i$와 $j$를 제외한 모든 소용돌이 $k$ 주변으로 반경 $\tau$ 이내를 제외한 공간인 $\overline{D}(i,j)$에 대해 적분한다. 합 기호 위의 $(n,n)$은 계에 $n$개의 +소용돌이와 $n$개의 -소용돌이가 있다는 의미이다. 소용돌이의 쌍 $i$와 $j$는 순서가 바뀌어도 상관 없이 합산시에 한 번만 들어간다. 전체 $2n$개의 소용돌이가 있기 때문에 (편의를 위해 $i=j$인 경우까지 포함하면) 원칙적으로 $4n^2$ 개의 쌍을 만들 수 있지만 그 중 절반은 같은 부호의 전하끼리 쌍을 이룬 것이기 때문에 $2n^2$개만 계산에 남고, 다음으로 순서가 바뀌어도 상관없다는 조건 때문에 다시 2로 나뉘어 총 $n^2$ 개의 항을 합산하게 될 것이다.
 +
 +
 +====고리에 대한 적분====
 +분배함수의 적분 중 $\mathbf{r}_i$에 대한 부분은
 +$$\int_{\delta_i(j)} d\mathbf{r}_i \exp \left[ 2\beta \left( \sum_k p_i p_k \ln \left| \frac{\mathbf{r}_i - \mathbf{r}_k}{\tau} \right| + \sum_k p_j p_k \ln \left| \frac{\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k}{\tau} \right| \right) \right]$$
 +인데, 인접한 소용돌이 쌍의 부호가 서로 반대인 경우가 가장 큰 기여를 할 것이므로 $p_i = -p_j$로 놓을 수 있다. 또 매우 얇은 고리로 적분구간이 제한되므로 $\mathbf{r}_i - \mathbf{r}_j = \vec{\tau}$로 놓자. 그러면 위 적분은 다음처럼 표현된다:
 +$$\int_{\delta_i(j)} d\mathbf{r}_i \prod_{k} \left| \frac{\mathbf{r}_i - \mathbf{r}_k}{\tau} \right|^{2\beta p_i p_k} \left| \frac{\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k}{\tau} \right|^{-2\beta p_i p_k} = \int_{\delta_i(j)} d\mathbf{r}_i \prod_{k} \left( \frac{\left| \mathbf{r}_i - \mathbf{r}_k \right|^2}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2} \right)^{\beta p_i p_k}$$.
 +그런데 대부분의 기여는 $|\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k| \gg \tau$인 영역에서 오기 때문에, 괄호 안의 표현식을 $\tau/|\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k|$의 2차항까지 전개해놓자:
 +\begin{eqnarray}
 +\frac{\left| \mathbf{r}_i - \mathbf{r}_k \right|^2}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2} &=& \frac{\left| (\mathbf{r}_i - \mathbf{r}_j) + (\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k)\right|^2}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2}
 += \frac{\left| \vec{\tau} + (\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k)\right|^2}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2}\\
 +&\approx& 1 + \frac{2\vec{\tau} \cdot (\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k)}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2} + \frac{\tau^2}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2}.
 +\end{eqnarray}
 +그리고 거듭제곱의 표현식을 2차항까지 전개하면 아래처럼 된다.
 +\begin{eqnarray}
 +\prod_k \left( 1+A\epsilon_k + B\epsilon_k^2 \right)^{n_k} &\approx& \prod_k \left[ 1+ n_kA\epsilon_k + n_kB\epsilon_k^2 + \frac{1}{2}n_k (n_k-1) A^2 \epsilon_k^2 \right]\\
 +&\approx& 1 + \sum_k \left[ n_kA\epsilon_k + n_kB\epsilon_k^2 + \frac{1}{2}n_k (n_k-1) A^2 \epsilon_k^2 \right] + \frac{1}{2}\sum_{k\neq l} (n_k A\epsilon_k) (n_l A\epsilon_l).
 +\end{eqnarray}
 +이를 이용해 위의 식을 $\delta_i(j)$에서 적분한다:
 +\begin{eqnarray}
 +&&\tau d\tau \int_0^{2\pi} d\theta \prod_k \left( 1 + \frac{2\vec{\tau} \cdot (\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k)}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2} + \frac{\tau^2}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2} \right)^{\beta p_i p_k}\\
 +&\approx& \tau d\tau \int_0^{2\pi} d\theta \left\{ 1 + \sum_k \beta p_i p_k \frac{2\vec{\tau} \cdot (\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k)}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2} + \sum_k \beta p_i p_k \frac{\tau^2}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2} + \sum_k \frac{1}{2} \beta p_i p_k (\beta p_i p_k - 1) \left[ 2\frac{\vec{\tau} \cdot (\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k)}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2} \right]^2
 ++ \frac{1}{2} \sum_{k \neq l} (\beta p_i p_k) (\beta p_i p_l) \frac{2\vec{\tau} \cdot (\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k)}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2} \frac{2\vec{\tau} \cdot (\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_l)}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_l \right|^2} \right\}.
 +\end{eqnarray}
 +여기에서 $\theta$는 $\vec{\tau}$가 어떤 축과 만드는 각도이다. 첫 번째 항을 적분하면 간단히 $2\pi \tau d\tau$를 준다.
 +
 +$\vec{\tau} = \tau(\cos\theta, \sin\theta)$로 놓으면 상수 벡터 $\mathbf{A}$와 $\mathbf{B}$에 대해 다음의 식들이 성립함을 쉽게 확인할 수 있다:
 +$$\int_0^{2\pi} d\theta \vec{\tau} \cdot \mathbf{A} = 0,$$
 +$$\int_0^{2\pi} d\theta (\vec{\tau} \cdot \mathbf{A}) (\vec{\tau} \cdot \mathbf{B}) = \pi \tau^2 \mathbf{A} \cdot \mathbf{B}.$$
 +따라서 피적분항의 두 번째 항은 적분에 기여하지 못하고, 세 번째와 네 번째 항은 다음처럼 간단해진다:
 +\begin{eqnarray}
 +&&\tau d\tau \int_0^{2\pi} d\theta \sum_k \beta p_i p_k \frac{\tau^2}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2} +
 +\tau d\tau \int_0^{2\pi} d\theta \sum_k \frac{1}{2} \beta p_i p_k (\beta p_i p_k - 1) \left[ \frac{2\vec{\tau} \cdot (\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k)}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2} \right]^2\\
 +&=& \tau d\tau \sum_k \beta p_i p_k \frac{2\pi \tau^2}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2} + \tau d\tau 
 +\sum_k \frac{1}{2} \beta p_i p_k (\beta p_i p_k - 1) \frac{4 \pi \tau^2}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2}\\
 +&=& \tau d\tau \sum_k \beta^2 p_i^2 p_k^2 \frac{2 \pi \tau^2}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2}\\
 +&=& 2\pi \tau d\tau \times \beta^2 p^4 \sum_k \frac{\tau^2}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2}
 +\end{eqnarray}
 +또한 다섯 번째 항은 마찬가지 방법으로 다음처럼 표현된다:
 +\begin{eqnarray}
 +&&\tau d\tau \int_0^{2\pi} d\theta \frac{1}{2} \sum_{k \neq l} (\beta p_i p_k) (\beta p_i p_l) \frac{2\vec{\tau} \cdot (\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k)}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2} \frac{2\vec{\tau} \cdot (\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_l)}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_l \right|^2}\\
 +&=& \tau d\tau \sum_{k \neq l} \beta^2 p^2 p_k p_l \frac{2\pi \tau^2 (\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k) \cdot (\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_l)}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2 \left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_l \right|^2}\\
 +&=& 2\pi \tau d\tau \beta^2 p^2 \sum_{k \neq l} p_k p_l \frac{\tau^2(\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k) \cdot (\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_l)}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2 \left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_l \right|^2}.
 +\end{eqnarray}
 +====$i$와 $j$를 제외한 소용돌이들 주변으로의 적분====
 +$$ 2\pi \tau d\tau \int_{\overline{D}(i,j)} d\mathbf{r}_j \left\{ 1 + \beta^2 p^4 \sum_k \frac{\tau^2}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2} + \beta^2 p^2 \sum_{k \neq l} p_k p_l \frac{\tau^2 (\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k) \cdot (\mathbf{r}_j - \mathbf{r}_l)}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2 \left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_l \right|^2} \right\}$$
 +
 +첫 번째 항의 적분은 계의 전체 면적 $A$를 준다(제외되는 반경 $\tau$는 작으므로 무시):
 +$$\int_{\overline{D}(i,j)} d\mathbf{r}_j  \approx A.$$
 +두 번째 항의 적분은 계의 반경을 $R$이라 했을 때에 $R$이 매우 크다면 마치 $\mathbf{r}_k$가 원점에 있는 것처럼 다음처럼 구해진다:
 +$$\int_{\overline{D}(i,j)} \frac{d\mathbf{r}_j}{\left| \mathbf{r}_j - \mathbf{r}_k \right|^2} \approx 2\pi \ln \frac{R}{\tau}.$$
 +세 번째 항의 적분 역시 마찬가지로 $\tau$가 작고 $R$이 큰 극한에서 행한다. 편의상 $\mathbf{r}_k = (\rho,0)$, $\mathbf{r}_l = (-\rho,0)$이라고 한다면 이 적분은
 +\begin{eqnarray}
 +\int_0^R \int_0^{2\pi} \frac{(r^2-\rho^2)}{(r^2+\rho^2+2\rho r\cos\theta) (r^2+\rho^2-2\rho r\cos\theta)}r d\theta dr
 +&=& \pi \ln\left[ \frac{1}{4} \left( 1 + \frac{R^2}{\rho^2} \right) \right]\\
 +&\approx& \pi \ln\left( \frac{R^2}{\left| \mathbf{r}_k - \mathbf{r}_l \right|^2} \right)\\
 +&=& 2\pi \ln\left( \frac{R}{\left| \mathbf{r}_k - \mathbf{r}_l \right|} \right).
 +\end{eqnarray}
 +
 +위 결과들을 모두 더하면
 +\begin{eqnarray}
 +2\pi \tau d\tau \left(A + 2\pi \tau^2 \beta^2 p^4 \sum_k \ln \frac{R}{\tau} + 2\pi \tau^2 \beta^2 p^2 \sum_{k \neq l} p_k p_l \ln \frac{R}{\left| \mathbf{r}_k  - \mathbf{r}_l \right|} \right)
 +&\approx& 2\pi \tau d\tau \left(A - 2\pi \tau^2 \beta^2 p^2 \sum_{k\neq l} p_k p_l \ln \frac{R}{\tau} + 2\pi \tau^2 \beta^2 p^2 \sum_{k \neq l} p_k p_l \ln \frac{R}{\left| \mathbf{r}_k  - \mathbf{r}_l \right|} \right)\\
 +&=& 2\pi \tau d\tau \left( A - 2\pi \tau^2 \beta^2 p^2 \sum_{k \neq l} p_k p_l \ln \left| \frac{\mathbf{r}_k - \mathbf{r}_l}{\tau} \right| \right).
 +\end{eqnarray}
 +
 +따라서
 +\begin{eqnarray}
 +Z &=& \sum_{n} \frac{1}{(n!)^2} \kappa^{2n} \int_{D_{2n}} d\mathbf{r}_{2n} \cdots \int_{D_{1}} d\mathbf{r}_{1} e^{-\beta H_{2n}}\\
 +&\approx& \sum_{n} \frac{1}{(n!)^2} \kappa^{2n} \left[ \int_{D'_{2n}} d\mathbf{r}_{2n} \cdots \int_{D'_{1}} d\mathbf{r}_{1} e^{-\beta H_{2n}}
 ++ \sum_{(i,j)}^{(n,n)} \int_{D'_{2n}} d\mathbf{r}_{2n} \cdots \int_{D'_{j+1}} d\mathbf{r}_{j+1} \int_{D'_{j-1}} d\mathbf{r}_{j-1} \cdots \int_{D'_{i+1}} d\mathbf{r}_{i+1} \int_{D'_{i-1}} d\mathbf{r}_{i-1} \cdots \int_{D'_{1}} d\mathbf{r}_{1} 2\pi \tau d\tau \left( A - 2\pi \tau^2 \beta^2 p^2 \sum_{k \neq l} p_k p_l \ln \left| \frac{\mathbf{r}_k - \mathbf{r}_l}{\tau} \right| \right) e^{-\beta H_{2n-2}} \right]\\
 +&=& \sum_{n} \frac{1}{(n!)^2} \kappa^{2n} \int_{D'_{2n}} d\mathbf{r}_{2n} \cdots \int_{D'_{1}} d\mathbf{r}_{1} e^{-\beta H_{2n}}
 ++\sum_{n} \frac{1}{(n!)^2} \kappa^{2n} \sum_{(i,j)}^{(n,n)} \int_{D'_{2n}} d\mathbf{r}_{2n} \cdots \int_{D'_{j+1}} d\mathbf{r}_{j+1} \int_{D'_{j-1}} d\mathbf{r}_{j-1} \cdots \int_{D'_{i+1}} d\mathbf{r}_{i+1} \int_{D'_{i-1}} d\mathbf{r}_{i-1} \cdots \int_{D'_{1}} d\mathbf{r}_{1} 2\pi \tau d\tau \left( A - 2\pi \tau^2 \beta^2 p^2 \sum_{k \neq l} p_k p_l \ln \left| \frac{\mathbf{r}_k - \mathbf{r}_l}{\tau} \right| \right) e^{-\beta H_{2n-2}}\\
 +&=& \sum_{n} \frac{1}{(n!)^2} \kappa^{2n} \int_{D'_{2n}} d\mathbf{r}_{2n} \cdots \int_{D'_{1}} d\mathbf{r}_{1} e^{-\beta H_{2n}}
 ++\sum_{n} \frac{1}{(n+1)!^2} \kappa^{2n+2} \sum_{(i,j)}^{(n+1,n+1)} \int_{D'_{2n}} d\mathbf{r}_{2n} \cdots \int_{D'_{1}} d\mathbf{r}_{1} 2\pi \tau d\tau \left( A - 2\pi \tau^2 \beta^2 p^2 \sum_{k \neq l} p_k p_l \ln \left| \frac{\mathbf{r}_k - \mathbf{r}_l}{\tau} \right| \right) e^{-\beta H_{2n}}\\
 +&=& \sum_{n} \frac{1}{(n!)^2} \kappa^{2n} \left[ \int_{D'_{2n}} d\mathbf{r}_{2n} \cdots \int_{D'_{1}} d\mathbf{r}_{1} e^{-\beta H_{2n}}
 ++\frac{1}{(n+1)^2} \kappa^{2}  \sum_{(i,j)}^{(n+1,n+1)} \int_{D'_{2n}} d\mathbf{r}_{2n} \cdots \int_{D'_{1}} d\mathbf{r}_{1} 2\pi \tau d\tau \left( A - 2\pi \tau^2 \beta^2 p^2 \sum_{k \neq l} p_k p_l \ln \left| \frac{\mathbf{r}_k - \mathbf{r}_l}{\tau} \right| \right) e^{-\beta H_{2n}} \right]\\
 +&\approx& \sum_{n} \frac{1}{(n!)^2} \kappa^{2n} \left[ \int_{D'_{2n}} d\mathbf{r}_{2n} \cdots \int_{D'_{1}} d\mathbf{r}_{1} e^{-\beta H_{2n}}
 ++\kappa^{2} \int_{D'_{2n}} d\mathbf{r}_{2n} \cdots \int_{D'_{1}} d\mathbf{r}_{1} 2\pi \tau d\tau \left( A - 2\pi \tau^2 \beta^2 p^2 \sum_{k \neq l} p_k p_l \ln \left| \frac{\mathbf{r}_k - \mathbf{r}_l}{\tau} \right| \right) e^{-\beta H_{2n}} \right]\\
 +&=& \sum_{n} \frac{1}{(n!)^2} \kappa^{2n} \int_{D'_{2n}} d\mathbf{r}_{2n} \cdots \int_{D'_{1}} d\mathbf{r}_{1}
 +\left[ 1 +\kappa^{2} 2\pi \tau d\tau \left( A - 2\pi \tau^2 \beta^2 p^2 \sum_{k \neq l} p_k p_l \ln \left| \frac{\mathbf{r}_k - \mathbf{r}_l}{\tau} \right| \right) \right] e^{-\beta H_{2n}}\\
 +&\approx& \sum_{n} \frac{1}{(n!)^2} \kappa^{2n} \int_{D'_{2n}} d\mathbf{r}_{2n} \cdots \int_{D'_{1}} d\mathbf{r}_{1}
 +\exp \left[ \kappa^{2} 2\pi \tau d\tau \left( A - 2\pi \tau^2 \beta^2 p^2 \sum_{k \neq l} p_k p_l \ln \left| \frac{\mathbf{r}_k - \mathbf{r}_l}{\tau} \right| \right) \right] e^{-\beta H_{2n}}\\
 +&=& \exp(2\pi \kappa^2\tau d\tau A) \sum_{n} \frac{1}{(n!)^2} \kappa^{2n} \int_{D'_{2n}} d\mathbf{r}_{2n} \cdots \int_{D'_{1}} d\mathbf{r}_{1}
 +\exp \left\{ \beta \left[ - (2\pi)^2 \beta p^2 (\kappa \tau^2)^2 \frac{d\tau}{\tau} \right] \sum_{k \neq l} p_k p_l \ln \left| \frac{\mathbf{r}_k - \mathbf{r}_l}{\tau} \right| \right\} e^{-\beta H_{2n}}\\
 +&=& \exp(2\pi \kappa^2\tau d\tau A) \sum_{n} \frac{1}{(n!)^2} \kappa^{2n} \int_{D'_{2n}} d\mathbf{r}_{2n} \cdots \int_{D'_{1}} d\mathbf{r}_{1}
 +\exp \left\{ \beta \left[1 - (2\pi)^2 \beta p^2 (\kappa \tau^2)^2 \frac{d\tau}{\tau} \right] \sum_{k \neq l} p_k p_l \ln \left| \frac{\mathbf{r}_k - \mathbf{r}_l}{\tau} \right| \right\}\\
 +\end{eqnarray}
 +====피적분함수의 $\tau$를 $\tau+d\tau$로 변경====
 +
 +\begin{eqnarray}
 +\kappa^{2n} \exp\left[ -\beta\sum_{i\neq j} p_i p_j \ln \tau \right] &\approx& \kappa^{2n} \exp \left\{ -\beta\sum_{i\neq j} p_i p_j \left[ \ln (\tau+d\tau) - \frac{d\tau}{\tau} \right] \right\}\\
 +&=& \kappa^{2n} \exp \left\{ -\beta\sum_{i\neq j} p_i p_j \ln (\tau+d\tau) \right\} \exp \left( \beta \sum_{i \neq j} p_i p_j \frac{d\tau}{\tau} \right)
 +\end{eqnarray}
 +여기에서 $p_i = -p_j$인 인접한 소용돌이 쌍들이 대부분을 기여하므로 $\sum_{i \neq j} p_i p_j \approx -2n p^2$으로 근사하면, 위 식은
 +\begin{eqnarray}
 +\kappa^{2n} \exp \left( - 2n \beta p^2 \frac{d\tau}{\tau} \right) \exp \left\{ -\beta\sum_{i\neq j} p_i p_j \ln (\tau+d\tau) \right\}
 +&\approx& \kappa^{2n} \left( 1 - 2n \beta p^2 \frac{d\tau}{\tau} \right) \exp \left\{ -\beta\sum_{i\neq j} p_i p_j \ln (\tau+d\tau) \right\}\\
 +&\approx& \left[ \kappa \left( 1 - \beta p^2 \frac{d\tau}{\tau} \right) \right]^{2n} \exp \left\{ -\beta\sum_{i\neq j} p_i p_j \ln (\tau+d\tau) \right\}
 +\end{eqnarray}
 +따라서 휘산도의 변화는
 +\begin{eqnarray}
 +\kappa \tau^2 &\longrightarrow& \kappa \left( 1 - \beta p^2 \frac{d\tau}{\tau} \right) (\tau+d\tau)^2\\
 +&\approx& \kappa \left( 1 - \beta p^2 \frac{d\tau}{\tau} \right) (\tau^2 + 2\tau d\tau)\\
 +&=& \kappa \left( 1 - \beta p^2 \frac{d\tau}{\tau} \right) \tau^2 \left(1 + 2 \frac{d\tau}{\tau} \right)\\
 +&\approx& \kappa\tau^2 \left( 1 - \beta p^2 \frac{d\tau}{\tau} + 2\frac{\tau}{d\tau} \right)\\
 +&\approx& \kappa\tau^2 \left[ 1 - (\beta p^2-2) \frac{d\tau}{\tau} \right]
 +\end{eqnarray}
 +
 +====결과====
 +
 +차단 길이 $\tau$를 $\tau+d\tau$로 변경함에 따라 계의 맺음변수들이 다음처럼 변화한다:
 +\begin{eqnarray}
 +\beta p^2 &\longrightarrow& (\beta p^2)' = \beta p^2 \left[ 1 - (2\pi)^2 (\beta p^2) (\kappa \tau^2)^2 \frac{d\tau}{\tau} \right]\\
 +\kappa \tau^2 &\longrightarrow& (\kappa \tau^2)' = \kappa \tau^2 \left[ 1 - (\beta p^2 - 2) \frac{d\tau}{\tau} \right].
 +\end{eqnarray}
 +만일 $x \equiv \beta p^2 - 2$와 $y \equiv 2\pi \kappa \tau^2$을 정의한다면 아래처럼 쓸 수 있다:
 +\begin{eqnarray}
 +dx &=& -(x+2)^2 y^2 \frac{d\tau}{\tau}\\
 +dy &=& -xy \frac{d\tau}{\tau}.
 +\end{eqnarray}
 +$\lambda \equiv \ln \tau$로 정의하는 것도 일반적이다:
 +\begin{eqnarray}
 +\frac{dx}{d\lambda} &=& -(x+2)^2 y^2\\
 +\frac{dy}{d\lambda} &=& -xy.
 +\end{eqnarray}
 +$(x,y)=(0,0)$인 고정점 주변에서는 아래처럼 근사할 수 있고
 +\begin{eqnarray}
 +\frac{dx}{d\lambda} &=& -4y^2\\
 +\frac{dy}{d\lambda} &=& -xy,
 +\end{eqnarray}
 +$x = 2\pi K -2$로 쓸 수도 있으므로 $K$와 $y$에 대해 정리하면 아래의 꼴로 나타나기도 한다:
 +\begin{eqnarray}
 +\frac{dK^{-1}}{d\lambda} &=& 2\pi y^2\\
 +\frac{dy}{d\lambda} &=& (2-2\pi K) y.
 +\end{eqnarray}
  
-{{ :물리:rgscheme.jpg?600 |}}+======참고문헌====== 
 +   * J. M. Kosterlitz, //The critical properties of the two-dimensional xy model//, J. Phys. CSolid State Phys. **7**, 1046 (1074). 
 +   * P. W. Anderson, G. Yuval, and D. R. Hamann, //Exact Results in the Kondo Problem. II. Scaling Theory, Qualitatively Correct Solution, and Some New Results on One-Dimensional Classical Statistical Models//, Phys. Rev. B **1**, 4464 (1970). 
 +   * M. Kardar, //Statistical Physics of Fields//, Cambridge University Press (Cambridge, UK, 2007).
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