Метод полости: Применение в статистической физике и задачах оптимизации
Cavity method
Метод решеток (cavity method) в статистической физике: вычисление свойств систем, решение задач конденсированного состояния и оптимизации. Альтернатива репликам.
Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Введение
Метод полости — математический метод, представленный Марком Мезардом, Джорджио Паризи и Мигелем Анхелем Вирасоро в 1987 году для вывода и решения некоторых моделей типа среднего поля в статистической физике, специально адаптированных к неупорядоченным системам. Метод использовался для вычисления свойств основного состояния во многих задачах конденсированного состояния и оптимизации. Изначально разработанный для работы с моделью спиновых стёкол Шеррингтона — Киркпатрика, метод полости продемонстрировал более широкую применимость. Его можно рассматривать как обобщение итеративного метода Бетхе — Пейерлса для древовидных графов на случай графа с петлями, которые не слишком короткие. Метод полости способен решать многие задачи, которые также можно решить с помощью метода реплик, но имеет преимущество в том, что он более интуитивен и менее математически сложен, чем методы, основанные на репликах. Метод полости заключается в возмущении большой системы путём добавления нетермодинамического числа дополнительных элементов и приближённом вычислении отклика всей системы в рамках теории возмущений. Применение полученного приближения, вместе с предположением о самоусреднении некоторых наблюдаемых величин, приводит к самосогласованному уравнению для статистики добавленных элементов. Эти добавленные элементы затем рассматриваются как переменные среднего поля. Метод полости оказался полезным при решении задач оптимизации, таких как k-удовлетворимость и раскраска графов. Он позволил получить не только предсказания энергии основного состояния в среднем, но и послужил источником вдохновения для алгоритмических методов.
The cavity method is a mathematical method presented by Marc Mézard, Giorgio Parisi and Miguel Angel Virasoro in 1987 to derive and solve some mean field type models in statistical physics, specially adapted to disordered systems. The method has been used to compute properties of ground states in many condensed matter and optimization problems. Initially invented to deal with the Sherrington–Kirkpatrick model of spin glasses, the cavity method has shown wider applicability. It can be regarded as a generalization of the Bethe–Peierls iterative method in tree like graphs, to the case of a graph with loops that are not too short. The cavity method can solve many problems also solvable using the replica trick but has the advantage of being more intuitive and less mathematically subtle than replica based methods. The cavity method proceeds by perturbing a large system with the addition of a non thermodynamic number of additional constituents and approximating the response of the entire system perturbatively. The application of the resulting approximation, along with an assumption that certain observables are self averaging, yields a self consistency equation for the statistics of the added constituents. The added constituents are then considered to be the mean field variables. The cavity method has proved useful in solving optimization problems such as k satisfiability and graph coloring. It has yielded not only ground states energy predictions in the average case but has also inspired algorithmic methods.