Ising模型简述

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基于Ising模型的股票价格统计特征及模拟

基于Ising模型的股票价格统计特征及模拟

基于Ising模型的股票价格统计特征及模拟
基于Ising模型的股票价格统计特征及模拟
根据统计物理中的Ising模型和极限理论,研究证券市场中股票价格的统计规律.通过建立相应的金融收益模型,构造出股价的随机过程.再利用计算机模拟股票价格收益率的分布特征,模型很好的刻画了现实证券市场中股票收益率分布的宽尾现象、长记忆性,以及累积分布中尾部收益的指数递减现象.
作者:李其德王军 LI Qi-de WANG Jun 作者单位:北京交通大学,理学院,北京,100044 刊名:北京交通大学学报(自然科学版)ISTIC PKU 英文刊名:JOURNAL OF BEIJING JIAOTONG UNIVERSITY 年,卷(期): 2007 31(6) 分类号: O211.9 关键词:收益率 Ising模型自相关系数平均场理论。

基于横场Ising模型插层铁电薄膜相变性质数值计算

基于横场Ising模型插层铁电薄膜相变性质数值计算

第 6期
朱 赛 宁 等 : 于 横 场 Iig模 型 插 层 铁 电 薄 膜 相 变 性 质 数 值 计 算 基 s n 一
7 3
l H l 、 + ( ). 一 / / H7
面用 S 代表 < S > ,
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一 X

当温 度接 近居 里温 度时 , S > 将 趋 于零 , < 下
摘 要 : 于横场伊辛模型的平均场近似理论讨论 了铁 电薄膜( 基 中间具有不同材料插入 层) 二级 相变性质. 运
用该 理 论 , 首次 推 导 得 到 了一 个 可 用 于研 究任 意层 数 铁 电薄 膜 ( 间具 有 不 同 插 入 材 料 层 ) 中 的相 变性 质 的 递 归 公 式 .
其中 n 是横场参量 , , s 和s 是格点 i 自旋寺 算符沿 z和 z 处 方向的分量, . , 是第 i 个和第J 个格点位
置处的交换相互作用参量. 只对最近邻的格点求和. ∑
i, ,
运用平 均场 近似理 论并假 设 同一 层 的赝 自旋 具有相 同值 , i 第 层沿 z方 向的 自旋平均值 可表 示成 如下形
式 [ ] :
< S > = ( / H Itn ( H l 2 B , HT 2l )a h 1 / k T) 其 中
H : J < S = :4 > + J , l< S i ̄ j 1> + . 一 < S , l l> ,
ห้องสมุดไป่ตู้() 2
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收 稿 日期 :0 9 1 — 6 修 回 日期 : 0 0 0 — 0 20 —0 2 ; 2 1 —4 2
通过 理论推 导 , 到一个适 合 于研究 任意层数 中间具 有不 同插 层材料 层铁 电薄膜 相变性 质 的递 归公式 . 得 基 于该递 归公式 , 研究 了插层 B材 料层 的参 数值 变化 , 对铁 电薄 膜相 图 的影 响. 同时 也研 究 了铁 电薄膜 插入

二维伊辛模型的蒙特卡罗数值模拟

二维伊辛模型的蒙特卡罗数值模拟

.毕业论文题目:二维伊辛模型的蒙特卡罗数值模拟二〇一一年五月目录摘要 (1)Abstract (2)第一章引言 (3)第二章伊辛模型 (4)2.1 伊辛模型的意义 (4)2.2 伊辛模型的历史与发展 (4)2.3 二维伊辛模型的基本结构 (5)第三章蒙特卡罗方法 (6)3.1 蒙特卡罗方法的产生与发展 (6)3.2 蒙特卡罗方法的基本思想 (6)3.3 文中采用蒙特卡罗方法时用到的的基本理论 (7)第四章模拟的理论和过程 (8)4.1 计算理论 (8)4.2 模拟过程 (9)第五章数据分析和讨论 (10)参考文献 (14)附录 (15)致谢 (19)二维伊辛模型的蒙特卡罗数值模拟摘要:本文主要介绍应用蒙特卡罗方法对二维伊辛模型进行数值模拟的基本思路和方法,然后具体应用Fortran语言进行数值模拟的过程。

文中首先介绍了伊辛模型对解决相变问题的意义及其历史与发展,然后介绍了蒙特卡罗方法的产生与发展及其基本内容和思想,最后具体应用计算机Fortran语言用蒙特卡罗方法对二维伊辛模型的相关物理量进行数值模拟的方法和过程,并对所得数据进行分析和讨论。

关键字:二维伊辛模型;蒙特卡罗方法;哈密顿量;磁化强度;Fortran语言The Simulation of Monte Carlo for the Two dimensional Ising modelAbstract:This paper describes the Monte Carlo method to simulate two dimensional Ising model of the basic ideas and methods, and then specific applicationsFortran language simulation process. The paper first describes the Isingmodel to solve the problem of phase change the meaning and history anddevelopment, and then introduced the Monte Carlo method and its basiccontents and development of production and ideas, and finally specificapplications the computer language Fortran and Monte Carlo method tosimulate the related physical of the two dimensional Ising model ofmethod and process, and the data were analyzed and discussed.Keywords:the Two Dimensional Ising model; Monte Carlo Method; Hamiltonian;Fortran language第一章引言统计物理学中,物质相变方面的研究是一个重要的领域,物质经过相变,要出现新的结构和物性,而得到物质的相变过程是非常重要且意义深远的,伊辛模型就是试图去解决这些问题的一个重要模型。

伊辛模型自旋状态的模特卡罗模拟

伊辛模型自旋状态的模特卡罗模拟

《计算材料学》课程设计指导老师:江建军教授电子科学与技术系2004年6月12伊辛模型自旋状态的蒙特卡罗模拟宋银锋 李敏 易冬柏 刘嘉 周磊朱颖 吴华 刘文俊 沈文轶 罗睿 彭晓风(华中科技大学电子科学与技术系,武汉 430074)摘要:以Metropolis 蒙特卡罗模拟方法考察了20×20正方格子上的二维伊辛模型自旋模型,采用C 语言和LABVIEW 程序分别得到了该模型不同温度下自旋状态的图样,符合统计力学分析,并将该模型推广到三维情况,得到了相似的结论。

关键词:伊辛模型;自旋状态;Metropolis 蒙特卡罗模拟SPIN CONFIGURATIONS OF THE ISING MODEL IN MONTE CARLO SIMULATION Abstract : Monte Carlo studies of the two-dimensional Ising model on 20×20 square lattice with periodic boundary conditions and nearest neighbor interactions are presented. The spin configurations of this model at various temperatures are obtained, consistent with the analyses of statistical mechanics. Three-dimensional Ising model is deduced, and similar conclusions are obtained.Key words : Ising model; spin configuration; Metropolis Monte Carlo Simulation 引言伊辛自旋模型是一个十分重要的统计模型。

虚实之间——量子场与统计场简论

虚实之间——量子场与统计场简论

Z S e
如何模拟Ising模型?

Ising模型与我们以前遇到的模型很不一样 该模型没有微观的动力学机制! 一种天真的想法

随机地对si进行赋值 如何把能量计算放进去? 如何把温度参数放进去?

我们应该如何找到一种动力学规则,使得整个系 统在平衡的时候,它取某一个状态S的概率是p(S)?
p ( Ei ) exp Ei / Z Z exp( Ei )
i
Z为配分函数,它决定了系统的一切性质 k为玻尔兹曼函数
1 / kT
量子场论与统计物理的对应
量子场论

统计物理



实时间 拉格朗日量 路径积分 一点到另一点的传播子


虚时间 哈密顿量 配分函数 任意两点的关联函数
什么是ISING模型?
• • •
每个格点都有{-1,1}两种状态(白、黑) 每个格点都有上、下、左、右四个邻居,如果两个格点眼色不同就表示 有冲突, 否则没有冲突系统整体的状态就是要使得总冲突最小,但是每个个体又 有一定的随机性,打破纯粹的平衡
模型表述

每个格点的状态:
si 1,1

对于某一个状态S=(s1,s2,s3,…,sN),它的能量如下计算
其中ψ和ψ 对应这q,p为相应的“坐标”
统计场论

Wick旋转所揭示的不仅仅是一两个例子,而是一种统 计力学和量子力学中深刻的联系 既量子场论之后,又一门新的场论形成了:统计场论
实空间重整化群
ISING模型的背景



顺磁-铁磁相变 相变的统计模型 ISING模型的提出者: Wilhelm Lenz (1920), 他的学 生Ernst Ising求解了一维的ISING模型,没有发现相 变现象。 1944年,物理学家Lars Onsager发现了二维ISING模 型的解析解,并发现了相变现象。 Ising模型被广泛扩展到人工神经网络、经济系统模 型、机器学习等领域

蒙特卡洛方法

蒙特卡洛方法
If En < En-1 … accept If En > En-1 … generate a random number R, 0 < R < 1, if R < exp(-(En-En-1)/kT) …accept if R > exp(-(En-En-1)/kT) …reject
(1915 - 1999)
More sophisticated algorithms: Different types of moves: (i) a particle is displaced, (ii) a particle is destroyed (no record kept), and (iii) a particle is created at a random position. Micorscopic reversibility by making the creation and destruction probabilities equal. Problems with high rejection rates (unfavorable overlaps when particle is created).
Grand Canonical Monte Carlo IV Movie
Kinetic Monte Carlo
Allows to simulate time evolution. However, not at the molecular level but by introducing reaction rates (which have to be known from elsewhere, e.g., from transition state theory). - At each step, system can jump from state A into one of the ending states Bi. survival probability: psurvival(t) = exp (-ktot t), ktot = ΣkABi integrated probability of escape between 0 and t: 1 – psurvival(t) - Repeated many times – Markovian process, i.e., system looses memory before doing the next step.

基于Ising模型的股票价格统计特征及模拟


这只股 票 的价格 将 上升 , 同理 可 以讨 论 相反 的情况 .
1 模 型构 造
考虑二维格点上 N × N 的 I n 模 型 , sg i 将格点
量 , 可 以认为 此 时这只 股票 的价格 被低 估 了 , 则 因此
现有 的模 型在 描 述现 实 市 场 中 一些 经 验 现 象 时 , 缺 少详 细合 理 的经 济解 释 , 者 只是 描 述 了 现 实市 场 或 中的部 分性质 . 文作者 基 于统计 物理 中 的 In 模 本 sg i 型和平 均场理论 , 构造 和刻 画股 价 的波动 , 来 根据 所
文 章 编 号 :6 30 9 (0 7 0 —0 1 3 17 —2 12 0 )60 8 — 0
基 于 Iig模 型 的 股 票 价 格 统 计 特 征 及 模 拟 s n
李其德 , 王 军
( 北京交通大学 理学 院 , 北京 1 0 4 ) 0 0 4

要 : 据统 计物理 中的 I n 模 型和 极 限理论 , 究证券 市场 中股 票 价格 的统计 规律 . 根 sg i 研 通过 建 立
b sn o e y Ii gM d l
L t e WA u IQ — , NG J n d
(c ol f c ne eigJ oo gU iesy B in 0 04 C ia Sh o o i c,B in i tn nvrt , eig10 4 , hn) Se j a i j
Ab t a t W e i v si a e t l c u to f prc r c s n a s o k m a k tw ih I i g m o e n h sr c : n e tg t he fu t a i n o ie p o e s i t c r e t sn d la d t e m e n fed t o y,a o tu tt e c r e p nd n a do l g rt i ie r t r spr c s .Ac o d— a l he r i nd c nsr c h o r s o i g r n m o a ihm c prc e u n o e s cr i o h e n fed sm ua ins o h m o e , t i e s re f l g rt m i rc e ur s e h b t ng t t e m a —il i lto f t e d l he tm e i s o o a ih c p ie r t n x i i

动力学模型的缩放规律研究

动力学模型的缩放规律研究动力学模型是用于描述物理、化学、生物等领域的现象和过程的数学模型。

在研究这些模型的时候,我们一般会关注它们在不同尺度上的表现。

例如,在物理学中,我们可能需要研究微观粒子的运动,在生物学中,我们可能需要研究细胞的行为。

这种研究不仅可以帮助我们更好地理解现象,还有助于开发新的应用和解决现实问题。

但是,不同尺度之间的跨越常常是非常困难的。

即使是最简单的物理系统,其在不同尺度下的表现也可以大不相同。

为了解决这个问题,研究人员们开始探索动力学模型的缩放规律,即在不同尺度下模型如何变化。

在物理学领域中,一个重要的例子是“Ising模型”。

Ising模型是一个描述自旋相互作用的模型,可以用于研究磁性材料的性质。

在微观尺度下,Ising模型可以很好地描述材料中单个粒子的自旋行为。

但是,当我们将尺度放大到宏观水平时,Ising模型失去了有效性,因为宏观物理的表现和微观的自旋相互作用是不同的。

为了解决这个问题,研究人员开始尝试对Ising模型进行缩放。

他们发现,当Ising模型被放大到无限大时,它可以变成一个无穷大的连续系统,描述物质的各种物理性质,例如磁矩和热容。

在生物学领域中,研究人员也开始研究动力学模型的缩放规律。

其中一个例子是关于细胞活动的模型。

细胞是一个高度复杂的系统,包含着各种分子和化学反应。

在细胞内,许多分子都以高度随机的方式运动。

为了更好地理解这些运动,研究人员开始使用随机游走模型。

然而,这些模型通常基于特定的微观细节,也就是说,它们往往只适用于描述特定的细胞类型和环境。

为了解决这个问题,研究人员开始将随机游走模型进行缩放。

通过观察不同尺度下的随机游走模型,他们发现这些模型具有多种不同的尺度,其中一些尺度可以表示为更简单、更通用的运动规律。

总之,动力学模型的缩放规律研究在各个领域都具有广泛的应用前景。

随着我们对这些规律的了解越来越深入,我们将能够更好地理解我们周围的世界,并能够更好地解决现实问题。

深度学习-BM玻尔兹曼机


按照这个规则,整个Hopfield网络的神经元从某个随机的状态开始,以序列化的方式,每次更新 一个神经元,则最后网络可以达到一个能量的最小值状态,但是这个最小值可能只是局部最小。
Hopfield Network—Energy Model
举个例子:
1 3 1 2
-4
-1
3
-1
3 1 -1
如右图state1是网络的随机开始状态,这个状态 下只有一个单元对被激活了,所有总能量为-11。 现在我们以序列化方式随机更新其他的单元, 随便挑选一个,比如右上角橘黄色的单元,这 个单元原来的状态是关闭的-1,这时候观察它 的总输入为(-4)*1+3*(-1)+3*(-1)=-4,小于0, 所以把它关闭,即还处于状态-1。 我们看state2,计算橘黄色神经元的总输入为 3*1+(-1)*(-1)=4,大于0,所以保持开状态1。
ISING Model
伊辛模型表述如下: 每个结点是一个小磁针,有向上和向下两种状态,即 Si=+1或者Si=-1,相邻的小磁针可以发生相互作用。我们 可以为整个模型定义一个总能量,总能量由两部分组成, 一部分是所以小磁针内部能量,即如果小磁针方向一致, 那么总能量减1,否则加1;另一部分是外部能力,即外 界也有磁场,如果小磁针和外界磁场方向相同则总能量 加1,否则减1.
ising模型假设磁铁物质由一堆规则排列的小磁针组成每个磁针只有上下两个方向相邻的小磁针之间通过能量约束发生相互作用同时又由于环境热噪声的干扰而发生随即转变由上变为下或者反之涨落的大小由关键的温度参数决定温度越高随机涨落干扰越强小磁针越容易发生无序而剧烈的状态转变从而可能会让上下两个方向的磁性抵消整个系统消失的磁性
Hopfield Network—Associative Memory

伊辛模型的基本方法 -回复

伊辛模型的基本方法-回复伊辛模型的基本方法是一种统计物理学中用来研究自旋系统的模型。

它是由德国物理学家Ernst Ising在1924年提出的,被广泛应用于物理、化学、生物、经济等众多领域的研究中。

伊辛模型的主要特点是将系统中各个粒子视为一个个具有自旋的单元,通过定义相邻自旋之间的相互作用及外部参数来描述整个系统的行为。

本文将详细介绍伊辛模型的基本方法,并逐步回答相关问题。

1. 什么是自旋?自旋是微观粒子(如电子、原子核等)的一个基本属性,用来描述其内禀的角动量。

自旋可以看作是一个虚拟的矢量,它具有量子化的性质,只能取固定的几个值,如自旋1/2、自旋1等。

在伊辛模型中,自旋被用来表示系统的状态,例如在铁磁体中,自旋可以取两个值分别表示磁场的方向。

2. 伊辛模型的基本假设是什么?伊辛模型的基本假设是系统中每个自旋只与其相邻的自旋相互作用,并且自旋之间的相互作用是一种简化的形式,即只有一种类型的相互作用。

此外,伊辛模型中假设自旋之间的相互作用是有方向的,即自旋可能会影响其相邻自旋的状态。

3. 伊辛模型的哈密顿量是什么?伊辛模型的哈密顿量是描述整个系统能量的函数,它由两部分组成:内能项和相互作用项。

内能项描述了自旋在外部参数下的行为,相互作用项描述了自旋之间的相互作用。

伊辛模型的哈密顿量通常由以下形式表示:E = -JΣsi⋅sj - hΣsi其中,si和sj分别表示相邻自旋的自旋状态,J是相互作用强度的参数,h是外部参数(如磁场)的强度。

4. 伊辛模型如何求解系统的状态?伊辛模型的求解方法有很多种,其中最常用的方法之一是蒙特卡罗模拟。

蒙特卡罗模拟是一种基于统计抽样的方法,通过随机的抽样过程来生成系统的各种状态,并以概率的形式进行分析。

在伊辛模型中,可以采用Metropolis算法进行状态的抽样和分析,其基本步骤如下:a. 随机选择一个自旋;b. 改变选定自旋的状态;c. 计算状态改变前后的能量差;d. 根据Metropolis准则确定是否接受状态改变;e. 重复步骤a-d,直到达到平衡状态。

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Ising模型简述Lenz曾向他的学生Ising提出一个研究铁磁性的简单模型,而Ising于1925年发表了他对此模型求解的结果,所以这个模型被称为Ising模型。

当时Ising 只做出了该模型一维下的严格解,在一维情况下并没有自发磁化的发生。

另外他还由此错误地推断出在更高维的情况下,这个模型也不存在自发磁化。

这个推断在后来被证明是错误的。

1936年Peierls论证了二维或三维的Ising模型存在着自发磁化,虽然当时他并没有能够给出模型的严格解。

1944年,当Onsager 给出了二维Ising模型的严格解之后,Ising模型开始引起人们广泛的关注。

这次求解是相变理论发展上的一个重要进展,它第一次清楚地证明了从没有奇异性的哈密顿量体系出发,在热力学极限下能导致热力学函数在临界点附近的奇异行为,而Onsager本人也因此获得了诺贝尔奖。

在此之后很多人又相继发表Ising 模型的各种不同解法,Baxter甚至有篇论文叫‘Ising模型的第399种解法’。

但至今没有被学术界公认的三维Ising模型精确解。

甚至有人发表论文证明无法解出三维Ising模型的精确解,因为三维Ising模型存在拓扑学的结构问题。

人们通常用分子场理论及其改进理论、高温级数展开、低温级数展开、重整化群理论、蒙特-卡罗模拟等近似计算三维Ising模型的居里温度和临界指数,而其中Wilson于1971年发展的重整化群理论能以较高精度计算三维Ising模型的近似结果[18-20]。

我国科学家张志东提出三维“Ising模型”精确解猜想。

张志东的出发点就是拓扑学中的一个常识:低维空间的扭曲和纽结可以被高一维空间的旋转打开。

通过引入第四卷曲起来的维与本征矢量上的权重这两个猜想作为处理三维Ising模型拓扑学问题的边界条件,并应用这些猜想用自旋分析法评估了三维简单正交晶格Ising模型的配分函数。

当系统的对称性越高,居里温度也越高。

他猜测三维系统具有最高对称性的简单立方Ising模型具有最高的居里温度黄金解,在二维系统具有最高对称性的正方Ising模型具有最高的居里温度白银解。

获得的结果具有一定的对称性和美学价值,并可部分返回到二维和一维的结果。

当然,推定的精确解正确性取决于猜想的正确性,而且其与学术界通常接受的评价标准尚不完全吻合,有待于对相关的物理本质作进一步探讨。

因此,这一工作目前还只是停留在猜想阶段。

今天的Ising 模型根本不再是Ising 博士论文中的模样。

每年差不多有6000篇左右的论文研究这一模型。

除了铁磁性之外,该模型还应用于很多方面,如合金中的有序-无序转变、液氦到超流态的转变、液体的冻结和蒸发、晶格气体、玻璃物质的性质,甚至于神经网络蛋白质折叠、生物膜场论甚至社会现象等广泛的领域。

通过上述介绍,我们知道三维Ising 模型尚未得到严格解,而一维和二维情况下的解法确是多种多样的。

在这里,我们将给出Ising 模型的严格解,采用的是1941年Kramers 和Wannier 提出的转移矩阵方法(Transfer Matrix Method)。

然后简要地说明二维Ising 模型严格解的主要结果,并且同平均场理论所得的结果进行对比。

图 一维Ising 模型示意图。

对于如图所示的Ising 模型,自旋只能取向上或向下两个分量,它可以看作是Heisenberg 模型的一种简化。

当只考虑最近邻的交换相互作用,并认为这种相互作用在不同磁矩间是相同的,用常数J 表示。

和Heisenberg 模型相同,当J >0时,代表铁磁的交换相互作用,它使得近邻自旋有着同方向排列的趋向;当J <0时,代表反铁磁的交换相互作用,它使得近邻自旋有着反方向排列的趋向。

考虑到外加磁场的影响,系统的哈密顿量可以写为:∑∑--=i i B j i j i s h s s J H μ,,(1-14)其中s i 表示位于格点i 处的自旋,其取值可为+1和-1,分别代表自旋向上向下,所以自旋s i 可以不再作为算符处理,所以Ising 模型可以看作是一个准经典的模型。

J 是交换相互作用常数,这里我们采用J >0代表铁磁相互作用,B 为Bohr 磁矩,h 是外磁场。

对于一维情况,每个自旋只有两个近邻。

现在采用周期性边界条件,即s N +1=s 1,N 为晶格中的自旋数目。

现将一维晶格弯成一个环,当N时,边界效应将不会影响到体系的热力学性质。

根据如上的条件,可将哈密顿量(1-14)写为:()∑∑+++--=i i i B i i i s s h s s J H 112μ, (1-15)其相应的配分函数为: ()()∑∑∏±=±==++⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡++⋅⋅⋅=11111121exp ,s s N i i i B i i B N s s h s Js T k h T Q μ。

(1-16)在这里我们引入矩阵P ,其矩阵元定义为:()⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡++≡+++11121exp i i B i i B i i s s h s Js T k s P s μ, (1-17) 因为s i 与s i +1都能取1两个值,所以P 是22的矩阵:()()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-=+=-=-=+=+=+==---+++++T h J T J T k J T k h J i i i i i i i i B B B B B B e e e e s P s s P s s P s s P s P μμ111111111111。

(1-18)于是配分函数(1-16)可以重新写成:()()N s N s s N N N P Tr s P s s P s s P s s P s s P s h T Q N ∑∑∑±=±=±=-==⋅⋅⋅⋅⋅⋅=1111121322111,。

(1-19)将P 矩阵对角化得,⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=-+λλ00P , (1-20) +和-即为矩阵P 的本征值,由下面的久期方程决定,()()0=-----+λλμμT k h J T k J Tk J T k h J B B B B B B e e e e , (1-21)其解为: ⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛±⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=-±T k J e T k h T k h e B T k J B B B B T k J B B 2sinh 2cosh cosh 2μμλ, (1-22) 要注意的一点就是+>-。

现在将等式(1-20)代入(1-19),配分函数可以表达为:()⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=+=+-+-+N N N N h T Q λλλλλ1,, (1-23)所以,当N 时,我们得到: ()⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=≈-+∞→T k J e T k h T k h T k J h T Q N B T k J B B B B B N B 2sinh 2cosh cosh ln ln ,ln 1lim2μμλ, (1-24)即配分函数有P 矩阵较大的本征值决定。

体系的自由能和总极化强度分别为:()()⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎩⎨⎧⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=-=-T k J e T k h T k h T k J N h T Q T k N h T F B T k J B B B B B B B 2sinh 2cosh cosh ,,2μμ, (1-25)()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂-=-T k h e T k h h N F N M B B T k J B B T B B B μμμμ24sinh sinh 1, (1-26)其它的热力学函数也可同样由自由能求出。

如图所示,在计算中我们选取交换相互作用常数J =1k B K ,对于一切T >0都有M (T , 0)=0,也就是说Ising 模型在一维的情况下不存在自发磁化,不会发生顺磁-铁磁转变。

从物理上看,任何温度下自旋的平均取向由两个对抗的因素相互竞争决定,即能量趋向最小而熵趋向最大,使得自由能达到最小值。

在一维情况下,由于近邻数低,使得自旋排列在同方向的倾向不足以对抗使熵极大的倾向,结果在任何有限温度下都不能形成自发磁化。

图一维Ising 模型在不同温度下,磁化强度M 随外场h 的变化曲线。

图 一维Ising 模型在有限温度下长程序被破坏的示意图。

如同上文所说,当自旋排列在同方向的倾向不足以对抗使熵极大的倾向时,自旋往往会在一个较小的尺度内保持着同方向的排列,形成所谓短程序(Short Range Order),而在较大的尺度内失去这种有序的状态,也就是破坏了所谓长程序(Long Range Order)。

当我们使用蒙特卡洛方法(Monte Carlo Method)来计算一维Ising 模型,常常得到如图所示的结果,在某个小范围内,如从格点1到格点4(或者从格点5到格点10)体系可以看作存在‘自发磁化’,而在整体上看(从格点1到格点N )向上的自旋和向下的自旋数目在统计上看是相等的。

对于二维Ising 模型,我们考虑正方晶格,每个自旋有4个最近邻。

在零磁场下,系统的自由能可以表达为: ()()()()⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-≈-=⎰θωωγπβββ0212sinh 2ln 2110,ln 10,d J T Q NN T F 。

(1-27) 其中cosh ()=cosh2cosh2-cosh sinh2sinh2,而=J ,=tan -1e -2J 。

系统内能则可以写为:()()()⎥⎦⎤⎢⎣⎡'+-=∂∂-=m K m J J F N T u 1212coth 10,πβββ, (1-28)这里的K 1(m)是第一类椭圆积分,()⎰-=20221sin 1πφφm d m K , (1-29)其中m =sinh2J /cosh 22J ,m =2tanh 22J -1。

而临界点由下式确定:J T k C B 269.2=。

(1-30) 所得热容量为:()const T T Nk T C C B B +--≈1ln 4945.00,, (1-31)这样的热容量在临界点处具有对数发散的奇异性。

计算自发磁化的时候,我们采用杨振宁的方法。

他计算了在弱磁场h 下,系统的自由能,最后令h 0,得到磁化强度的表达式:()()[]C CB T T T T J N T M ≤≥⎩⎨⎧-=-142sinh 100,βμ。

(1-32)而对于平均场近似(Mean Field Approximation ,简称MFA)所得的磁化强度可以表达为:()T k h qJM M N h T M B B B μμ+==11tanh ,, (1-33)其中q 是最近邻自旋的数目,对于二维正方晶格来说q =4。

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