We introduce a novel characterization of phase transitions based on hypothesis testing. In our formulation, a phase transition is defined as the breakdown of statistical indistinguishability under vanishing parameter perturbations in the thermodynamic limit. This perspective provides a general, order-parameter-free framework that does not rely on model-specific insights or learning procedures. We show that conventional approaches, such as those based on the Binder parameter, can be reinterpreted as special cases within this framework. As a concrete realization, we employ a distribution-free two-sample run test and demonstrate that the critical point of the two-dimensional Ising model is accurately identified without prior knowledge of the order parameter.


翻译:摘要:我们基于假设检验提出了一种新的相变表征方法。在该框架中,相变被定义为热力学极限下参数扰动消失时统计不可区分性的破缺。这一视角提供了一个通用且无需序参量的理论框架,不依赖于特定模型或学习过程。研究表明,传统方法(如基于Binder参数的方法)可被重新解释为该框架的特例。作为具体实现,我们采用了一种无需分布假设的双样本游程检验,并证明在不预先知晓序参量的情况下,二维伊辛模型的临界点能被准确识别。

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假设检验是推论统计中用于检验统计假设的一种方法。而“统计假设”是可通过观察一组随机变量的模型进行检验的科学假说。一旦能估计未知参数,就会希望根据结果对未知的真正参数值做出适当的推论。 统计上对参数的假设,就是对一个或多个参数的论述。而其中欲检验其正确性的为零假设(null hypothesis),零假设通常由研究者决定,反映研究者对未知参数的看法。相对于零假设的其他有关参数之论述是备择假设(alternative hypothesis),它通常反应了执行检定的研究者对参数可能数值的另一种(对立的)看法(换句话说,备择假设通常才是研究者最想知道的)。 假设检验的种类包括:t检验,Z检验,卡方检验,F检验等等。
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