Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
緩和時間と相関長の話 / correlation
Search
kaityo256
PRO
January 28, 2021
Education
40
4.6k
緩和時間と相関長の話 / correlation
緩和時間、相関長、そして相転移の話。
kaityo256
PRO
January 28, 2021
Tweet
Share
More Decks by kaityo256
See All by kaityo256
デバッグの話 / Debugging for Beginners
kaityo256
PRO
9
1.1k
ビット演算の話 / Let's play with bit operations
kaityo256
PRO
4
320
GNU Makeの使い方 / How to use GNU Make
kaityo256
PRO
15
5k
制限ボルツマンマシンの話 / Introduction of RBM
kaityo256
PRO
3
950
論文の読み方 / How to survey
kaityo256
PRO
220
160k
リンゴゲームと貧富の差 / Origin of the disparity of wealth
kaityo256
PRO
13
14k
渡辺研Slackの使い方 / Slack Local Rule
kaityo256
PRO
9
8.7k
時間の矢について / Time's arrow
kaityo256
PRO
12
17k
t-SNEをざっくりと理解 / Overview of t-SNE
kaityo256
PRO
2
1.5k
Other Decks in Education
See All in Education
AWS Well-Architected Labを活用してつよつよAWSエンジニアになろう!!! #jawsug_tokyo
masakiokuda
0
270
ビジネススキル研修紹介(株式会社27th)
27th
PRO
1
320
書を持って、自転車で町へ出よう
yuritaco
0
110
Human Perception and Cognition - Lecture 4 - Human-Computer Interaction (1023841ANR)
signer
PRO
0
800
Ilman kirjautumista toimivia sovelluksia
matleenalaakso
1
20k
【お子さま向け】Amazon ECS サービスディスカバリーって知ってる?【楽しい読み聞かせ】
tubone24
7
780
H5P-työkalut
matleenalaakso
4
36k
Ch2_-_Partie_1.pdf
bernhardsvt
0
130
Генезис казарменной архитектуры
pnuslide
0
170
Diseño de estrategia de analítica del aprendizaje en tu centro educativo.
tecuribarri
0
100
XML and Related Technologies - Lecture 7 - Web Technologies (1019888BNR)
signer
PRO
0
2.6k
JavaScript - Lecture 6 - Web Technologies (1019888BNR)
signer
PRO
0
2.6k
Featured
See All Featured
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
54
9.1k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
33
3k
Optimizing for Happiness
mojombo
376
70k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
244
12k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
66
11k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
157
23k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
41
7.2k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
26
1.9k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
521
39k
Speed Design
sergeychernyshev
25
730
How to Ace a Technical Interview
jacobian
276
23k
Building Your Own Lightsaber
phodgson
104
6.2k
Transcript
1 緩和時間と相関長の話 慶應義塾大学理工学部物理情報工学科 渡辺 2021/01/28
2 二つの変数の間の関係を表すもの Xが増えた時にYが 増える(正の相関) 減る(負の相関) 変化しない(無相関)
3 緯度 平均気温 ※因果関係のある例
4 アイスの売り上げ 水難事故の件数 ※典型的な疑似相関
5 二つの確率変数X, Yの、ある時刻 s, tにおける相関 , = () 相関がs,tの差にのみ依存するなら =
0 (0 + ) 自分自身との相関(自己相関関数) = 0 (0 + ) 確率に関する平均
6 ≈ −/ 自己相関関数は指数関数的に減衰することが多い 緩和時間 概ねτの時間の間は似たような値を保つ 自己相関関数:自分の状態をどれだけの時間覚えていられるか 緩和時間:「状態の忘れやすさ」を特徴づける時間スケール
7 ランジュバン方程式 = − + 抵抗による減衰 溶媒による揺動力 揺動力に関して平均を取ると ҧ
= − ҧ = / ҧ ~−/ ≈ −/ 質量が大きいほど、抵抗が小さいほど「ゆっくり」動く
8 速度 時刻 一次元ランジュバン方程式のシミュレーション例 緩和時間 「いま右に動いている」という状態が、概ね緩和時間の間だけ続く
9 () 2 () 2~ 1 −2 +
2 時間相関がある→ゆっくり動いている→慣性を感じている ウィーナー・ヒンチンの定理: 自己相関関数とパワースペクトルは互いにフーリエ変換の関係にある
10 二つの確率変数X, Yの、ある場所 r1, r2における相関 1 , 2 = 1
(2 ) 相関が二点間距離にのみ依存するなら = 1 (2 ) 自分自身との相関(相関関数) = 1 (2 ) = 1 − 2
11 ≈ −/ 相関関数は指数関数的に減衰することが多い 相関長 概ねλの距離まで影響が届く 相関関数:自分の状態が周りにどれくらい影響を及ぼすか 相関長:「影響の薄れやすさ」を特徴づける長さスケール
12 一次転移 連続転移 ※必ずしも上記に該当しない場合もある 自由エネルギーの 一階微分が不連続 自由エネルギーの 高階微分が不連続 転移点で相関長が有限 転移点で相関長が発散
13 p=0.40 (臨界点から遠い) クラスターサイズ〜相関長 • 臨界点に近づくとクラスターサイズが成長 • 臨界点でクラスターサイズが無限大に→相関長が発散 p=0.48 (臨界点に近い)
正方格子上のボンドパーコレーション
14 圧力 自由エネルギー 液体状態 気体状態 相転移点 自由エネルギーの低い方へ乗り換える→一階微分不連続 相転移点で、二つの相の自由エネルギーが等しい→共存できる
15 液相 気相 密度 位置 相関長 界面の厚み〜相関長 「液相がある」という情報が どこまで気相に染み出すか
16 三重点 温度 圧力 固相 液相 気相 O • 気体と液体は相転移を経ずに移り変わることができる
• 線をまたぐと一次転移 • 相境界線直上で相共存 • 臨界点に近づくと相関長が発散→連続転移 臨界点
17 相関とは「影響がどこまで届くか」を調べる指標 緩和時間と相関長は「系に特徴的なスケール」 相転移には一次転移と連続転移があり、転移点に おける相関長の振る舞いが異なる 緩和時間:ある時刻の状態を忘れるまでの時間 相関長:ある場所の状態の影響が届く距離