Chaotic dependence on temperature refers to the phenomenon of divergence of Gibbs measures as the temperature approaches a certain value. Models with chaotic behaviour near zero temperature have multiple ground states, none of which are stable. We study the class of uniformly chaotic models, that is, those in which, as the temperature goes to zero, every choice of Gibbs measures accumulates on the entire set of ground states. We characterise the possible sets of ground states of uniformly chaotic finite-range models up to computable homeomorphisms. Namely, we show that the set of ground states of every model with finite-range and rational-valued interactions is topologically closed and connected, and belongs to the class $\Pi_2$ of the arithmetical hierarchy. Conversely, every $\Pi_2$-computable, topologically closed and connected set of probability measures can be encoded (via a computable homeomorphism) as the set of ground states of a uniformly chaotic two-dimensional model with finite-range rational-valued interactions.


翻译:温度混沌依赖性是指当温度趋近于某个值时吉布斯测度发散的現象。在接近绝对零度时具有混沌行为的模型存在多个基态,且这些基态均不稳定。我们研究均匀混沌模型类别,即当温度趋于零时,吉布斯测度的任意选取都会累积在整个基态集合上。我们刻画了在可计算同胚意义上均匀混沌有限范围模型可能形成的基态集合。具体而言,我们证明了每个具有有限范围和有理值相互作用的模型的基态集合在拓扑上是闭且连通的,并且属于算术层级中的 $\Pi_2$ 类。反之,每个 $\Pi_2$ 可计算的、拓扑闭且连通的概率测度集合(通过可计算同胚)均可编码为具有有限范围有理值相互作用的二维均匀混沌模型的基态集合。

0
下载
关闭预览

相关内容

《AI中毒攻击》34页slides
专知会员服务
26+阅读 · 2022年10月17日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
机器学习组合优化
专知会员服务
111+阅读 · 2021年2月16日
最新《自监督表示学习》报告,70页ppt
专知会员服务
86+阅读 · 2020年12月22日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
不可错过!华盛顿大学最新《生成式模型》课程,附PPT
专知会员服务
65+阅读 · 2020年12月11日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月4日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月4日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | CFPO:用反事实策略优化提升多模态推理
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:45
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:43
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:31
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:11
《人工智能生成的零日漏洞:对未来作战的影响》
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
8+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
相关VIP内容
《AI中毒攻击》34页slides
专知会员服务
26+阅读 · 2022年10月17日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
机器学习组合优化
专知会员服务
111+阅读 · 2021年2月16日
最新《自监督表示学习》报告,70页ppt
专知会员服务
86+阅读 · 2020年12月22日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
不可错过!华盛顿大学最新《生成式模型》课程,附PPT
专知会员服务
65+阅读 · 2020年12月11日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员