分形晶格上自旋模型的重整化群分析

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1、独创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果,岜不包含为获得河:ltZl:业大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一I司工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的浣明并表示了谢意。学位论文作者签名:蒋罾劳Fl期:二炒.‘·廖关于学位论文版权使用授权的说明本学位论文作者完全了解河北工业大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权河北:亡业大学可以将学位论文的全

2、部或部分内容编入肴关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名:蒋浮芳导师签名:,i呵美胜JR甄:趟.‘.}r同期:及c喊f/r.型!!;!;些查兰丝尘兰堡垒兰第一章绪论§卜1引言相变问题是统计物理学的一个重要分支。自1869年T.Andrews发现临界点以来,对相变问题的研究已有一百多年的历史,至今依然是物理学研究中十分活跃的领域之一。表征相变的状态方程最先由vande

3、rwalls于1873年提出,1937年Landau建立了二级相变理论”oJ,这是一个平均场理论。用这一理论描述相变现象,定性基本正确,物理图像清晰,但在定量上和多数实验数据之间存在偏差。Devonshire在1949年把Landau理论扩展至一级相变。以后Ginzburg-Landau理论联系相界面问题;将表象理论普遍推广,微观理论相继发展。物质在临界点附近的性质,又是统计物理学中的一个专门课题。临界点是一个新相的序参数从零开始连续增加的点。在气液相变中,它是气液共存峨线的终点。在自旋系统,比如伊辛模型中,

4、它是铁磁态变为顺磁态的相变点即居里点。在超导体中,它是在无外磁场条件下当降低温度时首先出现凝聚相的点。统计理论,在求热力学量时都遵循一条极其传统而规则的途径。在给定体系的能量后,计算配分函数,然后用热力学公式求热力学量。但在处理相变问题时,却碰到了许多麻烦。原因在于,在相变时,粒子之间的相互作用起重要作用,它是个真正的多体问题,用单粒子近似或平均场近似都显得十分粗糙,特别是如果讨论临界现象,由于在临界点处,一些物理量,如比热容、磁化率等有奇异性,是发散的。对有奇点的函数,在奇点附近处理起来很不容易。另外,更麻

5、烦的是,在临界点处涨落很大,比其它点大4N倍。而且在临界点处,关联长度毒—}。。,临界现象是个具有极强关联时出现的现象。对于这种强关联体系,相互作用不能忽略。平均场近似不是一个好的近似,配分函数的计算相当困难。这些情况使得人们不能不寻求传统途径以外的其它方法,以研究临界现象。在量子场论中,“重整化群”的概念被首先发展起来,最初讨论的是电动力学中的“重整化电荷”问题"J,后来研究了这类电荷变换的群性质,称之为重整化群。重整化群方法就是一种有别于过去传统理论的新方法。1971年,美国康潭尔大学的威尔逊(Kenne

6、th,GWilson)把量子场论中的重整化群方法应用j二临界现象的研究,并提出重整化群在不动点附近的性质决定了体系的I临界行为,建立了相变的临界现象理论14“⋯,这是临界现象研究中的重大突破,他因而荣获1982年诺贝尔物理学奖。经重整化群计掉的结果与实验值较为符合。例如实验测得磁介质MnFz的临界指数为0,335±0.005,重整化群给出的1⋯结果为0340,而平均场理论得到的为二⋯J。2目前,重整化群理论主要应用丁对连续相变的研究,人们期望这些理论不但普适于连续相变,而且也·Ⅱ能在一。级非连续相变中得到戍用

7、。其中一级相变时状态不连续改变{J“,在相变时两相状态形成平衡,热力学量不呈现奇点。连续相变是二级或更高级相变的统称,是状态连续变化的相变,它必定在某个临界温度发生。出现临界现象的温度I曩喊称为临界区,临界区的行为通常用临界指数来描写。朗道理~^给出的临界指数与统计模删求出的(例如一维Ising模型的精确解和三维lsing模型的近似解)临界指数小旧.似却都满足标度律。在这样的情况I-,Kadanoff提U:了酱通。件假&。根据这个假设,备种物理体糸IⅡ分成若干普适类。不论体系中原r,分子和它HJ相互"f4-)

8、tJ的细】

9、j_如何,只要体系的维数相同,序参.坌丝莹丝圭垦篁堡型墼里兰些竺坌丝斟的分量数相同,则它们的临界特性相同。分形与临界现象存在着紧密的联系。分形具有一个重要的特征:可通过一个特征数㈣,即分形维数测定其不平度、复杂性或卷积度,分形维数通常是:作整数,在特殊情况卜也可能是整数,但它总是不人丁分形所嵌置的欧氏空间的维数。而在临界现象中一些重要的物理量的临界指数大都具有非整数值,这种类似是非常深刻

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