這篇研究論文探討了源自經典可積系統(特別是卡羅傑模型族)的拉克斯矩陣的本徵值密度。
經典可積多體系統的特點是具有大量的守恆量,並一直吸引著數學家和物理學家。它們固有的數學結構為更深入的分析理解提供了獨特的途徑。可積系統的簡單例子是非相互作用粒子和諧波鏈。在前者中,每個粒子的能量是守恆的,而在後者中,與簡正模式相關的能量是守恆的,從而產生了大量的守恆量。當引入相互作用或非線性時,這些非相互作用組分之間的混合會導致幾乎所有局部守恆定律的喪失,從而導致不可積的混沌系統。然而,經過仔細的微調,系統可能會保持大量的守恆電荷。著名的例子包括硬棒系統、Toda鏈和卡羅傑模型。經典自旋模型系列,如Ishimori鏈和Abolwitz Ladik鏈,則有所不同。
對於經典系統,建立大量守恆定律的存在主要是基於拉克斯對(L和M)的可用性。這些是N×N矩陣,其元素取決於N個粒子的位置{qi}和動量{pi}。對於此類可積系統,牛頓運動方程可以改寫為:
˙L = [L, M],
其中[A, B] = AB - BA表示交換子。從方程式可以推斷出L的本徵值{λi}與時間無關。然而,作為{qi}、{pi}函數的本徵值是非局部的。為了進行流體動力學描述,電荷必須具有局部密度。這是通過定義電荷Qk = tr[Lk]來實現的,k = 1, ..., N,其中tr[A]表示矩陣A的跡。這些電荷是守恆的,並且具有準局部密度。拉克斯形式主義不僅是建立大量局部守恆電荷的關鍵工具,也是處理這些電荷的代數方法。
近年來,人們對可積系統的流體動力學越來越感興趣,無論是在理論上還是在實驗上。對於經典可積系統,一個中心工具是拉克斯矩陣本徵值的經驗密度(態密度,DOS)。DOS定義為:
ϱN(λ) = (1/N) Σ δ(λ - λi),
其中{λi}是拉克斯矩陣的本徵值。如果位置和動量是隨機分佈的,則L變成一個隨機矩陣。因此,它的本徵值{λi}是隨機的,ϱN(λ)變成一個隨機概率測度。一個具體的例子是位置和動量根據熱吉布斯-玻爾茲曼分佈分佈的情況:
P({qi, pi}N
i=1) = (1/Z) exp (-βH({qi, pi})),
在逆溫度β下,其中Z是歸一化配分函數。當這些位置和動量是拉克斯矩陣的元素時,我們將此類本徵值密度稱為熱拉克斯DOS。在可積系統的流體動力學描述的背景下,廣義吉布斯系綜(GGE)至關重要。在這種情況下,人們預計在熱力學極限下,以概率1:
lim N→∞ ϱN(λ) = ϱ(λ)。
極限密度ϱ(λ)是確定性的。
在隨機矩陣理論的背景下,從維格納系綜開始,計算極限DOS是一個廣泛研究的問題。本著同樣的精神,研究與可積經典哈密頓量相關的拉克斯矩陣L的本徵值的DOS也很有趣。簡而言之,我們稱它們為隨機拉克斯矩陣。它們是經典可積多體理論的一部分,並構成了一類有趣的新型隨機矩陣。
本文以雙曲卡羅傑模型為例,該模型由N個粒子組成,這些粒子通過短程排斥對勢相互作用。利用蒙特卡羅模擬,計算了卡羅傑流體在三種邊界條件下的熱拉克斯DOS:(a)cosh限制阱,(b)限制盒和(c)環上。對於cosh限制的情況,使用兩種方法計算拉克斯DOS:通過直接對角化和基於本徵值的精確聯合分佈。對於其他兩種情況(b)和(c),則使用基於拉克斯矩陣直接對角化的方
研究發現,在相對較低的粒子密度下,卡羅傑流體的拉克斯DOS與Toda鏈非常相似,而在相對較高的密度下,它與三角卡羅傑模型更相似。在低密度和高溫T下,發現DOS可以用方差等於T的高斯函數很好地近似。隨著粒子密度的增加,即使在更高的溫度下,DOS也開始偏離高斯分佈。而在低溫下,排斥相互作用首先使頂部變平,甚至在對稱軸處產生一個凹陷。在最高密度下,在任何溫度下,DOS都趨於平坦,除了非常靠近輪廓邊緣的地方。
本文的主要貢獻如下:
(i)使用蒙特卡羅模擬,計算了卡羅傑流體在三種邊界條件下的熱拉克斯DOS:(a)cosh限制阱,(b)限制盒和(c)環上。對於cosh限制的情況,使用兩種方法計算拉克斯DOS:通過直接對角化和基於本徵值的精確聯合分佈。對於其他兩種情況(b)和(c),則使用基於拉克斯矩陣直接對角化的方。
(ii)為了闡明邊界條件的作用,比較了卡羅傑流體在不同邊界條件下的拉克斯DOS。
(iii)證明了在低密度下,卡羅傑流體可以用Toda鏈很好地近似,而在高密度下,可以用有理卡羅傑模型很好地近似。對於這些參數,將卡羅傑流體的DOS與近似模型在不同邊界條件下的直接數值模擬結果進行了比較。
總之,本文研究了一類源自經典可積系統的拉克斯矩陣結構的新型隨機矩陣。與隨機矩陣理論(RMT)一樣,態密度(DOS),即本徵值密度,是首先也是最自然的研究量。對於限制在盒子中的卡羅傑模型,我們徹底研究了從其拉克斯矩陣產生的隨機矩陣的DOS,該矩陣由從玻爾茲曼-吉布斯分佈採樣的相空間構型構造而成。我們證明了形狀如何取決於卡羅傑粒子的密度及其溫度。值得注意的是,正如參考文獻[44]中所證明的那樣,如果卡羅傑流體的粒子被限制在外部cosh勢中,則卡羅傑流體的拉克斯矩陣[方程式(1.6)]的本徵值的聯合概率分佈可以映射到高溫下傳統對數氣體的修正[方程式(2.5)]。在這項工作中,我們通過廣泛的MC模擬為此提供了令人信服的數值驗證。在圖2中,我們展示了從修正的對數氣體獲得的本徵值密度與從直接對角化卡羅傑流體的拉克斯矩陣獲得的本徵值密度之間的極好匹配。接下來,我們解決了關於拉克斯DOS對邊界條件細節的敏感性的問題。為此,我們考慮了三種不同的邊界條件:(i)cosh類型的外部陷阱[方程式(1.7)],(ii)具有硬壁的限制盒和(iii)環上。我們提供了令人信服的數值證據,證明在熱力學極限下,DOS與所使用的特定邊界條件無關。這一發現與以下直覺一致,即對於卡羅傑流體等短程模型,由於快速衰減的關聯,邊界條件的作用並不重要。
卡羅傑流體在低密度和高密度極限下的哈密頓量分別對應於經過充分研究的可積模型,即Toda鏈和有理卡羅傑模型。因此,人們預計拉克斯DOS將與各自的極限相匹配,從而提供了一個很好的程序來提取這些各種深度關聯的可積模型的拉克斯DOS。在圖4中,我們將低粒子密度極限下cosh限制的卡羅傑流體的拉克斯DOS與Toda模型的拉克斯DOS進行了比較,我們觀察到了良好的匹配。類似地,在圖5中,我們將相對高密度下cosh限制的卡羅傑流體的拉克斯DOS與cosh限制的有理卡羅傑模型的拉克斯DOS進行了比較,我們再次觀察到了良好的匹配。在這兩種情況下,我們都研究了各種邊界條件,並確定了在熱力學極限下對邊界條件細節的不敏感性。
我們的工作在兩個主要方面邁出了重要的一步。首先,它提出了一類源自可積模型的新型隨機矩陣,這些矩陣可能適用於各種傳統隨機矩陣診斷的分析結果。例如,人們可以進一步探索能級間距統計、相鄰間隙比和譜形因子等量,以揭示這類新型隨機拉克斯矩陣中本徵值之間的短程和長程關聯的信號。其次,我們研究的隨機拉克斯矩陣也是可積系統廣義流體動力學描述的重要組成部分。雖然在這項工作中,我們關注的是可積粒子模型,但探索具有拉克斯對結構的連續可積場論的可積晶格離散化將會很有趣。此類有希望的平台的例子包括Ablowitz-Ladik方程和Landau-Lifshitz模型的可積離散化。
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