Random fields are ubiquitous mathematical structures in physics, with applications ranging from thermodynamics and statistical physics to quantum field theory and cosmology. Recent works on information geometry of Gaussian random fields proposed mathematical expressions for the components of the metric tensor of the underlying parametric space, allowing the computation of the Gaussian curvature in each point of the manifold that represents the space of all possible parameter values that define such mathematical model. A key result in the dynamics of these random fields concerns the curvature effect, a series of variations in the curvature that happens in the parametric space when there are significant increase/decrease in the inverse temperature parameter. In this paper, we propose a numerical algorithm for the computation of geodesic curves in the Gaussian random fields manifold by deriving the 27 Christoffel symbols of the metric required for the definition of the Euler-Lagrange equations. The fourth-order Runge-Kutta method is applied to solve the Euler-Lagrange equations using an iterative approach based in Markov Chain Monte Carlo simulation. Our results reveal that, when the system undergoes phase trasitions, the geodesic dispersion phenomenon emerges: the geodesic curve obtained by reversing the system of differential equations in time, diverges from the original geodesic curve, as we move from zero curvature configurations (Euclidean geometry) to negative curvature configurations (hyperbolic-like geometry), and vice-versa. This phenomenon suggest that, time irreversibility in random field dynamics can be a direct consequence of the geometry of the underlying parametric space.


翻译:随机场是物理学中普遍存在的数学结构,其应用涵盖热力学与统计物理、量子场论及宇宙学等多个领域。近期关于高斯随机场信息几何的研究提出了底层参数空间度规张量分量的数学表达式,使得能够计算代表该数学模型所有可能参数值流形上各点的高斯曲率。这些随机场动力学的一个关键结果涉及曲率效应——当逆温度参数显著增减时,参数空间发生的曲率系列变化。本文通过推导定义欧拉-拉格朗日方程所需的27个克里斯托费尔符号,提出了计算高斯随机场流形测地线曲线的数值算法。采用基于马尔可夫链蒙特卡洛模拟的迭代方法,应用四阶龙格-库塔法求解欧拉-拉格朗日方程。我们的结果表明,当系统经历相变时,测地线弥散现象显现:当从零曲率构型(欧几里得几何)过渡到负曲率构型(类双曲几何)及其逆过程时,通过时间反向求解微分方程组得到的测地线曲线会偏离原始测地线曲线。该现象表明,随机场动力学中的时间不可逆性可能是底层参数空间几何的直接结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
【ICML2020】图神经网络谱聚类
专知
10+阅读 · 2020年7月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31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 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月8日
VIP会员
最新内容
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
0+阅读 · 22分钟前
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
0+阅读 · 37分钟前
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
4+阅读 · 6月23日
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
7+阅读 · 6月23日
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
4+阅读 · 6月23日
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
相关VIP内容
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
【ICML2020】图神经网络谱聚类
专知
10+阅读 · 2020年7月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31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 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员