¿Por qué cambiamos la escala y volvemos a normalizar los campos?

El procedimiento de Renormalización se divide genéricamente en tres pasos (ver, por ejemplo, Kardar Statistical Fields Chapter 4)

1) Grano grueso (por lo general, esto equivale a integrar los modos rápidos de Fourier Λ b < | q | < Λ )

2) Cambiar la escala de longitudes ( X = X b )

3) Renormalizar campos ( ϕ ( X ) = z ϕ ( X ) )

Tengo problemas para entender por qué uno debería realizar los pasos 2 y 3 en el contexto de una transición de fase continua. Mi entendimiento hasta ahora es que en el punto crítico el sistema es estadísticamente similar a sí mismo en todas las escalas de longitud y, por lo tanto, si construimos un hamiltoniano efectivo para los modos de longitud de onda más largos del sistema, las constantes de acoplamiento no deberían cambiar. El paso 1 parece ser todo lo que se necesita entonces. Los pasos 2 y 3 parecen ser solo un cambio de coordenadas y una redefinición de campo, los cuales no pueden afectar las constantes de acoplamiento (si un acoplamiento es significativo en un sistema de coordenadas, es significativo en todos los sistemas de coordenadas). Sin embargo, generalmente es el paso 2 el que suprime los términos derivados superiores, por lo que no puede ser solo una transformación de coordenadas.

¿Por qué realizamos los pasos 2 y 3?

Debido a que desea realizar este procedimiento repetidamente, debe hacer que el sistema se vea funcionalmente igual que cuando comenzó. Cambiar la escala de las longitudes le devuelve la misma integral, y es necesario volver a normalizar los campos para mantener la interpretación del campo (piense en la normalización LSZ).
Pero en la práctica se puede llevar a cabo el procedimiento repetidamente con o sin reescalado de longitudes. De todos los ejemplos continuos en los que he trabajado hasta ahora (modelo gaussiano, punto fijo de Wilson Fischer, modelo esférico), es igual de fácil inferir el resultado de integraciones de momento repetidas con o sin reescalado de longitudes.
Cierto, pero entonces tendría problemas para definir lo que quiere decir con punto fijo. Por ejemplo, si obtiene un grano grueso un número infinito de veces, su integral final debe ser 0 porque sus límites de integración serán ambos 0. Para que ese límite esté bien definido, necesita volver a escalar. Uno debería pensar en el grupo de renormalización (como lo describe Kardar) como mapeando el problema original a un problema equivalente solo con coeficientes modificados. Todavía no he pensado demasiado en los modelos continuos, aunque tbh.
Mi error, los ejemplos específicos que estaba viendo eran fáciles de observar como resultado de muchas integrales, pero en general, es mucho más conveniente transformar las coordenadas y los campos para que el procedimiento de iteración sea lo más simple posible. ¡Gracias!

Respuestas (1)

Como señala Aaron, la transformación de coordenadas y la redefinición del campo se realizan para que la iteración de la integral en el paso 1 sea lo más simple posible.