„Válasz- és korrelációs függvények, fluktuáció-disszipáció tétel” változatai közötti eltérés

Innen: TételWiki
a
2. sor: 2. sor:
  
 
==Lineáris válasz-elmélet==
 
==Lineáris válasz-elmélet==
 +
Kis külső perturbáció hatására a legkülönbözőbb fizikai rendszerek által produkált reakciók is jól tárgyalhatók lineáris közelítésben. Ide értendőek nem csak a korábban tárgyalt transzport jelenségek, de maguk a mérések is: például mechanikai vagy termodinamikai változásnak teszünk ki egy rendszert egy <math>t_0 \,</math> időpontban és megmérjük a különböző jellemzőit egy <math>t\,</math> időpontban. A rendszert leíró fizikai jellemzők itt is első rendben lineáris kapcsolatba hozhatóak a perturbációval.
 +
 +
 +
A tárgyaláshoz legyen az izolált (nem-perturbált) rendszer Hamiltonja <math>\mathcal{H}_0\,</math> és a kölcsönhatást leíró Hamilton <math>\mathcal{H}_I\,</math>, valamint a teljes rendszert jellemző Hamilton ezek összege. Tételezzük fel a külső perturbációról nem csak azt, hogy gyenge, de azt is, hogy adiabatikusan kapcsoljuk be, azaz nagyon lassan, kvázi-stacionárius állapotokon keresztül.
 +
 +
A rendszert jellemezzük a sűrűségoperátorral, <math>\rho\,</math>-val. Egy <math>X\,</math> mennyiség sokaságátlaga <math>t\,</math> időpontban:
 +
 +
:<math><X>_t = \mathrm{Tr}( \rho(t) X ) = Tr( \rho(t_0) U^+(t, t_0) X U(t, t_0))</math>
 +
 +
ahol <math>U(t, t_0)\,</math> az időfejlesztés unitér operátora, amely leírja a rendszert jellemző mennyiségek időfejlődését <math>t_0\,</math>-ból <math>t\,</math>-be. A kölcsönhatási képben minden operátor (így <math>U\,</math> is) a szabad Hamilton szerint fejlődik időben:
 +
 +
:<math>i\hbar \frac{dU}{dt} = [U, \mathcal{H}_0]</math>
 +
 +
Ennek a megoldása <math>U\,</math>-ra egy exponenciális kifejezést ad, amit első rendig sorfejtve kapjuk, hogy:
 +
 +
:<math>U(t, t_0) = 1 - \frac{i}{\hbar}\int_{t_0}^t \mathcal{H}_I(\tau) d\tau </math>
 +
 +
Ezt beírva az X mennyiség átlagának képletébe, és kihasználva a Tr ciklikusságát, valamint, hogy kezdetben a rendszer termikus egyensúlyban volt: <math>\rho(t_0) = 1/Z \cdot \exp(-\beta \mathcal{H}_0)\,</math>, továbbá a külső perturbációja legyen <math>-A \cdot f(t)\,</math> alakú, ahol <math>A\,</math> a perturbáló mennyiség operátora, <math>f(t)\,</math> pedig a perturbáció amplitudója. Mindezekkel kapjuk:
 +
 +
:<math><X>_t = <X>_0 + \frac{i}{\hbar}\int_{-\infty}^t d\tau \mathrm{Tr}\left[ \frac{\exp(-\beta\mathcal{H}_0)}{Z} (X(t)A(\tau)-A(\tau)X(t)) \right]f(\tau)</math>
 +
 +
Mivel a Tr alatti ciklikus permutációs szimmetria van érvényben, az időfüggések átcsoportosíthatóak, ezért a []-es mennyiség csak az időkülönbéstől függ. Ezekkel kapjuk a Kubo-formulát:
 +
 +
:<math><X>_t = <X>_0 + \frac{i}{\hbar}\int_{-\infty}^t d\tau \chi(t-\tau) f(\tau)</math>
 +
 +
ahol:
 +
 +
:<math>\chi(t) = \mathrm{Tr}\left[ \frac{\exp(-\beta\mathcal{H}_0)}{Z} (X(t)A(0)-A(0)X(t)) \right]</math>
 +
 +
a szuszceptibilitás, vagy lineáris válasz függvény.
 +
 +
  
 
==Korrelációs függvények==
 
==Korrelációs függvények==

A lap 2011. június 11., 18:23-kori változata

Ebbe a tételbe sok minden a Sasi-féle Nemegyensúlyi Statisztikus Fizika órából fog bekerülni.

Lineáris válasz-elmélet

Kis külső perturbáció hatására a legkülönbözőbb fizikai rendszerek által produkált reakciók is jól tárgyalhatók lineáris közelítésben. Ide értendőek nem csak a korábban tárgyalt transzport jelenségek, de maguk a mérések is: például mechanikai vagy termodinamikai változásnak teszünk ki egy rendszert egy t_0 \, időpontban és megmérjük a különböző jellemzőit egy t\, időpontban. A rendszert leíró fizikai jellemzők itt is első rendben lineáris kapcsolatba hozhatóak a perturbációval.


A tárgyaláshoz legyen az izolált (nem-perturbált) rendszer Hamiltonja \mathcal{H}_0\, és a kölcsönhatást leíró Hamilton \mathcal{H}_I\,, valamint a teljes rendszert jellemző Hamilton ezek összege. Tételezzük fel a külső perturbációról nem csak azt, hogy gyenge, de azt is, hogy adiabatikusan kapcsoljuk be, azaz nagyon lassan, kvázi-stacionárius állapotokon keresztül.

A rendszert jellemezzük a sűrűségoperátorral, \rho\,-val. Egy X\, mennyiség sokaságátlaga t\, időpontban:

<X>_t = \mathrm{Tr}( \rho(t) X ) = Tr( \rho(t_0) U^+(t, t_0) X U(t, t_0))

ahol U(t, t_0)\, az időfejlesztés unitér operátora, amely leírja a rendszert jellemző mennyiségek időfejlődését t_0\,-ból t\,-be. A kölcsönhatási képben minden operátor (így U\, is) a szabad Hamilton szerint fejlődik időben:

i\hbar \frac{dU}{dt} = [U, \mathcal{H}_0]

Ennek a megoldása U\,-ra egy exponenciális kifejezést ad, amit első rendig sorfejtve kapjuk, hogy:

U(t, t_0) = 1 - \frac{i}{\hbar}\int_{t_0}^t \mathcal{H}_I(\tau) d\tau

Ezt beírva az X mennyiség átlagának képletébe, és kihasználva a Tr ciklikusságát, valamint, hogy kezdetben a rendszer termikus egyensúlyban volt: \rho(t_0) = 1/Z \cdot \exp(-\beta \mathcal{H}_0)\,, továbbá a külső perturbációja legyen -A \cdot f(t)\, alakú, ahol A\, a perturbáló mennyiség operátora, f(t)\, pedig a perturbáció amplitudója. Mindezekkel kapjuk:

<X>_t = <X>_0 + \frac{i}{\hbar}\int_{-\infty}^t d\tau \mathrm{Tr}\left[ \frac{\exp(-\beta\mathcal{H}_0)}{Z} (X(t)A(\tau)-A(\tau)X(t)) \right]f(\tau)

Mivel a Tr alatti ciklikus permutációs szimmetria van érvényben, az időfüggések átcsoportosíthatóak, ezért a []-es mennyiség csak az időkülönbéstől függ. Ezekkel kapjuk a Kubo-formulát:

<X>_t = <X>_0 + \frac{i}{\hbar}\int_{-\infty}^t d\tau \chi(t-\tau) f(\tau)

ahol:

\chi(t) = \mathrm{Tr}\left[ \frac{\exp(-\beta\mathcal{H}_0)}{Z} (X(t)A(0)-A(0)X(t)) \right]

a szuszceptibilitás, vagy lineáris válasz függvény.


Korrelációs függvények

Fluktuáció-disszipáció tétel

Kramers–Kronig-reláció

MSc záróvizsga tételek
Tételek Soktest rendszerek | Transzportfolyamatok | Véletlen gráfok generálása, tulajdonságai | Elsőrendű és folytonos fázisátalakulások | Válasz- és korrelációs függvények, fluktuáció-disszipáció tétel | Sztochasztikus folyamatok | A statisztikus fizikai szimulációk alapjai és a Monte Carlo módszer | Dinamikai rendszerek, kaotikus viselkedés | Adatelemzés: lineáris és nem lineáris regresszió egy modellen bemutatva | Adatelemzés: bootstrap modellek | TCP hálózat működése | Adatelemzés: ARCH, GARCH folyamatok | Numerikus módszerek | Vizualizációs módszerek