Manipulaciones con trazas: integración del punto de silla en el modelo Large-NNN

Como referencia, estoy tratando de resolver la derivación en este documento , en el que la función de partición para un modelo de Ising se aproxima reemplazando las variables de Ising σ i con norte Vectores de componentes s i sujeto a la condición de que | s i | 2 = norte , y tomando el límite norte (Por qué esto produce resultados precisos es un misterio por lo que puedo decir, si alguien tiene una idea de esto, lo agradecería enormemente). Resumo las matemáticas relevantes a continuación:

Configuración

El hamiltoniano es

H = j 2 i j V i j σ i σ j
dónde V i j es una matriz de adyacencia ( V i j = 1 si i y j son los vecinos más cercanos y 0 en caso contrario) y j es la fuerza de interacción, y la σ i = ± 1 . La función de partición lee

(3) Z = { σ i = ± 1 } Exp ( β j 2 i j V i j σ i σ j )

También podemos definir variables continuas s i y definir la función de partición como

(4) Z = j ( d s j d ( | s j | 2 1 ) ) Exp ( β j 2 i j V i j s i s j )

Ahora definimos un nuevo O ( norte ) modelo donde el s i son norte vectores componentes con norma | s i | 2 = norte . La función de partición es

(6) Z norte = j ( d s j d ( | s j | 2 norte ) ) Exp ( β j 2 i j V i j s i s j )

Claramente Z 1 Z . Implementamos la función delta introduciendo un campo de restricción en cada sitio, m i , usando

d ( X ) = d m mi i m X

escribir

(6b) Z norte = j d s j d m j Exp ( 1 2 j i m j ( | s j | 2 norte ) ) ) Exp ( β j 2 i j V i j s i s j )

El factor 1 / 2 nos dará un factor global irrelevante de 2 que ignoro (ya que d ( a X ) = d ( X ) / | a | ). Escriba la medida de integración como D s D m por simplicidad. Aquí es donde el documento se salta algunos pasos.

Mi intento de completar la derivación.

Aquí está mi intento de continuar: reescribe esto como

Z norte = D s D m Exp ( norte 2 j i m j ) Exp ( 1 2 i j ( d i j ( i m j ) | s j | 2 + β j V i j s i s j ) )

Z norte = D m Exp ( norte 2 j i m j ) D s Exp ( 1 2 i j ( d i j ( i m j ) + β j V i j ) s i s j )

Definir la matriz m i j = d i j m j . Dejar s i a ser el a 'th componente de s i . Entonces escribimos esto como

Z norte = D m Exp ( norte 2 T r [ i m ] ) D s Exp ( 1 2 a = 1 norte i j s i a ( i m + β j V ) i j s j a )

Dejar METRO i j = ( i m + β j V ) i j , y escribe d s i = a = 1 norte d s i a , entonces nosotros tenemos

Z norte = D m Exp ( norte 2 T r [ i m ] ) a = 1 norte j d s j a Exp ( 1 2 i j s i a METRO i j s j a )

Mi pregunta

Podemos realizar el norte integrales gaussianas multivariadas idénticas, pero no veo cómo esto nos llevará a la ecuación 7 en el documento:

(7) Z norte = D m Exp ( norte 2 ( T r [ i m ] + T r [ yo o gramo ( METRO ) ] ) )

Pregunta complementaria

También me gustaría entender con más precisión cómo obtenemos la condición del punto de silla,

(8) METRO i i 1 = 1 ( sin suma  i ) ,
que viene de encontrar el máximo del exponente, algo así como
d d ( i m j ) ( T r [ i m ] + T r [ yo o gramo ( i m + β j V ) ] ) = 0
pero, ¿cómo hacemos esto con más rigor si estamos tratando con el logaritmo de una matriz? ¿Y por qué esperamos m ser puramente imaginario?

Respuestas (1)

Sugerencias:

  1. La traza del logaritmo en la ec. (7) es el logaritmo del determinante de la integración gaussiana sobre el s -variables, cf. la identidad

    (A) en det ( METRO )   =   t r en ( METRO ) .

  2. La acción

    (B) S ( λ ) := t r ( λ + en METRO ) ,
    con
    (C) METRO   :=   λ + β j V ,
    tiene variación infinitesimal
    (D) d S ( λ )   =   i d λ i i + i j METRO i j 1 d λ j i ,
    cuya condición estacionaria conduce a la ecuación buscada de OP. (8). (Recordar que λ i j es una matriz diagonal.)

  3. Aquí hemos usado la identidad

    (MI) d t r en ( METRO )   =   t r ( METRO 1 d METRO ) ,
    o equivalente,
    (F) d t r ( A )   =   t r ( mi A d mi A ) ,
    si escribimos METRO = mi A . La identidad (F) se sigue, por ejemplo, de la ciclicidad de la traza y la identidad
    (GRAMO) mi A d mi A   =   0 1 d s   mi s A ( d A ) mi s A ,
    lo cual se demuestra en mi respuesta Phys.SE aquí .