Фазовые переходы с байесовской точки зрения статистической механики

Недавно я читал статьи Э. Т. Джейнса о том, что вся статистическая механика рассматривается как просто байесовский вывод, применяемый к физике. (Для введения: https://journals.aps.org/pr/abstract/10.1103/PhysRev.106.620 )

Я нахожу эту точку зрения очень элегантной и поучительной, особенно по сравнению с общепринятой точкой зрения при знакомстве со статистической физикой, которая, я считаю, создает много ненужной путаницы, смешивая эпистемологию и онтологию. У него также есть дополнительное преимущество, заключающееся в том, что он не полагается на эргодическую гипотезу и не требует достижения «теплового равновесия», поскольку температура - это просто множитель Лагранжа для создания максимально несмещенного распределения вероятностей, учитывающего ожидаемую энергию. Когда система слишком сложна, чтобы рассматривать какие-либо дополнительные релевантные величины или эффекты, мы игнорируем их, как мы часто делаем при оценке вероятностей «случайных» событий, таких как подбрасывание монеты, в отношении начальных условий ее ориентации, скорости и т. д. и угловой момент.

Однако есть ситуация, в которой мне трудно усвоить точку зрения байесовской статистической физики. Я хочу услышать объяснение фазовых переходов, явно признающее температуру эпистемологической величиной, а не онтологической.

Байесовская точка зрения, по-видимому, подразумевает, что разные фазы сами по себе являются эпистемологическими, и что мы просто классифицируем наборы микросостояний как находящиеся в разных фазах. Например, кажется бессмысленным рассматривать, находится ли отдельная молекула H2O в «жидком» или «газообразном» состоянии, так что же мы на самом деле говорим, когда   10 20 являются? Есть ли конкретная шкала длины или количество молекул, которые я могу начать называть «жидкостью» или «газом» (обычно статистическая физика рассматривает бесконечный предел)? Это просто произвольные эмпирические классификации?

Есть еще один пример, когда я считаю, что мышление в терминах температуры затемняет физическую онтологию. Гамильтониан ферромагнетика имеет С О ( 3 ) вращательной симметрии, но нас учат, что ниже критической температуры все спины выравниваются и С О ( 3 ) превращается в С О ( 2 ) симметрия.

Однако, если мы рассмотрим отдельный спин, когда ансамбль находится выше критической температуры, мы обнаружим, что он уже нарушает С О ( 3 ) симметрия гамильтониана, поскольку сам спин указывает в определенном направлении. Кроме того, если у нас есть доменные стенки после того, как спины выравниваются ниже критической температуры, то у нас все еще есть С О ( 3 ) симметрия при рассмотрении масштабов длины больше, чем размер доменных стенок. Оказывается, что «фаза» полностью зависит от рассматриваемого масштаба длины, поэтому неясно, какую роль в этом играет температура.

Я полагаю, что мой вопрос можно сократить до следующего: что происходит во время нарушения симметрии или фазового перехода с эпистемологической, байесовской точки зрения?

Изменить: грамматика

Я думаю, что правильнее думать о нарушении симметрии с точки зрения нарушения эргодичности. Это правда, что если вы измерите любое вращение выше перехода, оно укажет в случайном направлении. Но если вы усредните свои измерения во времени, они в среднем никуда не укажут. Это отличается от фазового перехода ниже, где в среднем он указывает в определенном направлении. Это требует мышления не только в терминах микросостояний, но и в терминах переходов между микросостояниями. В одной фазе вы можете перейти из одного микросостояния в любое другое; в другом вы ограничены меньшим набором.
Верно, но разве я не мог тогда просто учитывать временные масштабы? До фазового перехода я мог заметить, что симметрия нарушается на коротких длинах и малых временных масштабах. Конечно, по мере приближения к этому переходу я буду замечать большие длины корреляций в дополнение к более длительным периодам корреляций, поэтому я могу просто включить время как еще одно измерение длины. И с байесовской точки зрения эргодичность в любом случае не имеет значения. Жесткие фазовые переходы кажутся эпистемологическим свойством, уникальным только для систем, размер которых считается бесконечным.
Я согласен, и в любом случае вы получаете истинную эргодичность, нарушающую термодинамический предел. Но я думаю, что все согласятся с тем, что, с точки зрения Байеса или нет, фазовые переходы происходят только в бесконечных системах.

Ответы (1)

Во-первых, макросостояние в статистической механике соответствует не конкретной реализации системы (скажем, спинам), а вероятностной мере на множестве микроскопических конфигураций (или микросостояний ). Итак, когда говорят, что система инвариантна относительно действия определенной группы симметрии, это означает, что инвариантна мера , а не конкретная реализация. В частности, это верно даже для одного спина в вашей системе, поскольку он с равной вероятностью указывает в каждом направлении (и поэтому его распределение действительно изотропно).

В некоторых ситуациях может существовать несколько различных макросостояний для одного и того же набора термодинамических параметров. В таком случае говорят, что имеет место фазовый переход первого рода, и каждой из этих вероятностных мер (точнее, каждой из экстремальных) соответствует фаза системы .

По поводу вашего второго пункта, про доменные стены. В простых системах (скажем, в классической ферромагнитной модели Гейзенберга с ближайшими соседями или в модели Изинга) доменных стенок в равновесии не будет (будут небольшие локализованные возбуждения, но система не расщепляется на большие области с различной ориентацией). спинов). Если рассматривать более сложные системы, в которых такие доменные стенки возникают и являются устойчивыми , то я бы не сказал, что они претерпевают нарушение симметрии.

Наконец, я бы не сказал, что температура в подходе Джейнса является эпистемологической . Для большой системы это однозначно определенная величина, обладающая всеми свойствами, приписываемыми термодинамической температуре, и как таковая имеющая объективный смысл. Что хорошо в этом подходе, так это то, что вы начинаете с априорно неоднозначной, субъективной точки зрения (описывая свое знание системы, а не ее фактическое состояние), но в итоге вы получаете полностью детерминированные (и, следовательно, объективные) прогнозы (для очень большие системы). В некотором смысле в макроскопических системах мера, максимизирующая ваше невежество, уже дает полную, детерминированную информацию о макроскопических свойствах.

Моя проблема в том, что мера вероятности не является реальной физической величиной. Наблюдатели с разной информацией о системе дадут разные распределения вероятностей, поэтому не будут ли они расходиться во мнениях относительно того, в какой фазе находится система? И не могли бы вы иметь распределение, которое охватывает несколько из этих показателей, делая состояние неопределенным? Кроме того, для доменных стен см. мой комментарий о шкалах времени выше. Даже в случае доменных стенок, не могли бы вы просто сказать, что длина корреляции увеличивается, а временные шкалы плавно увеличиваются?
Что касается вашего вопроса о разных наблюдателях, использующих разные распределения: нет, все они должны согласиться, если они предоставляют непротиворечивую информацию. Это то, что я пытался объяснить выше: первый наблюдатель с максимальным невежеством уже может вывести детерминированные значения для всех макроскопических наблюдаемых (в термодинамическом пределе). Таким образом, если другой наблюдатель использовал больше макроскопической информации о системе для построения своей меры, то эта дополнительная информация могла либо уже быть выведена первым наблюдателем, либо несовместима.
Конечно, вместо этого второй наблюдатель мог бы знать больше о микроскопических деталях системы (скажем, знать о дополнительных степенях свободы). Тогда их предсказания действительно могут стать другими, но это потому, что у первого наблюдателя была неполная модель. Я думаю, что у Джейнса есть пример такого типа при обсуждении второго закона.
Относительно вашего второго вопроса о масштабах времени я предпочитаю не комментировать, потому что не знаю, что сказать: неравновесная статистическая механика очень плохо изучена. Я согласен с тем, что в принципе подход типа Джейнса должен быть применим и в этом случае, он становится настолько сложным, что я не думаю, что можно много говорить.