Теоретическая и математическая физика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Лицензионный договор
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



ТМФ:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Теоретическая и математическая физика, 2023, том 214, номер 2, страницы 329–344
DOI: https://doi.org/10.4213/tmf10331
(Mi tmf10331)
 

Неподвижные точки бесконечномерного оператора, связанного с мерами Гиббса

У. Р. Олимовa, У. А. Розиковabc

a Институт математики им. В. И. Романовского Академии наук Республики Узбекистан, Ташкент, Узбекистан
b Университет AKFA, Ташкент, Узбекистан
c Национальный университет Узбекистана им. М. Улугбека, Ташкент, Узбекистан
Список литературы:
Аннотация: Описаны неподвижные точки бесконечномерного нелинейного оператора, связанного с моделью жесткого ядра (HC-модель) со счетным набором $\mathbb N$ значений спина на дереве. Этот оператор определяется счетным набором параметров $\lambda_i>0$, $a_{ij}\in\{0,1\}$, $i,j\in\mathbb N$. Найдено достаточное условие на эти параметры, при котором оператор имеет единственную неподвижную точку. Показано, что если это условие не выполняется, то оператор может иметь до пяти неподвижных точек. Кроме того, доказано, что каждая неподвижная точка генерирует нормализуемый граничный закон и, следовательно, определяет меру Гиббса для данной HC-модели.
Ключевые слова: неподвижная точка, дерево Кэли, мера Гиббса, HC-модель.
Поступило в редакцию: 28.06.2022
После доработки: 28.06.2022
Англоязычная версия:
Theoretical and Mathematical Physics, 2023, Volume 214, Issue 2, Pages 282–295
DOI: https://doi.org/10.1134/S0040577923020125
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья

1. Введение

В данной работе исследуется бесконечномерный оператор $F$, отображающий $l_+^1$ на себя и связанный с физической системой с $\mathbb N$-значными спиновыми переменными $\sigma(x)$, расположенными в вершинах $x$ ($k$-регулярного) дерева Кэли, где у каждого узла имеется $k+1$ соседей. А именно, нас интересуют неподвижные точки оператора $F$.

Известно (см. [1]), что каждая нормализуемая неподвижная точка оператора $F$ определяет меру Гиббса $\mathbb N$-значной системы значений спина.

Ненормализуемая неподвижная точка не определяет меру Гиббса, но если оператор соответствует градиентному потенциалу на пространстве градиентных конфигураций $\sigma$, то такие неподвижные точки определяют некоторые градиентные меры Гиббса (подробную мотивацию и недавние результаты см. в [1]–[18]).

В теории мер Гиббса на деревьях в основном изучались гамильтонианы с конечным набором значений спина (например, модель Изинга, модели Поттса и модели жесткого ядра (HC-модели)). Для таких моделей трансляционно-инвариантные меры Гиббса можно описать в терминах корней многочленов, зависящих от параметров модели и от порядка $k$ дерева Кэли (см. [19]–[22] и приведенные там ссылки).

В случае $\mathbb N$-значных спинов труднее исследовать градиентные меры Гиббса, так как решения соответствующего уравнения становятся бесконечномерными векторами даже для трансляционно-инвариантных состояний, поэтому мы не можем получить явные решения в общем случае. Решений может вообще не быть из-за некомпактности множества $\mathbb N$. В этой статье мы рассматриваем модель, в которой такие решения и соответствующие меры Гиббса существуют. Более того, мы показываем, что в зависимости от параметров может быть до пяти трансляционно-инвариантных мер Гиббса.

2. Условие единственности неподвижной точки

Введем обозначение

$$ \begin{equation*} l^1_+=\biggl\{x=(x_1,x_2,\dots,x_n,\dots):x_i>0,\, \|x\|=\sum_{j=1}^\infty x_j<\infty\biggr\}. \end{equation*} \notag $$

Для описания трансляционно-инвариантных мер Гиббса HC-моделей на дереве Кэли порядка $k\geqslant 2$ необходимо изучить неподвижные точки оператора $F\colon l^1_+\to l^1_+$, определенного формулой

$$ \begin{equation*} F\colon x'_i=\lambda_i \biggl(\frac{1+\sum_{j=1}^\infty a_{ij}x_j}{1+\sum_{j=1}^\infty a_{1j}x_j}\biggr)^{\!k}, \end{equation*} \notag $$
где $k,i\in \mathbb N$, $\lambda_i>0$ и $a_{ij}\in\{0,1\}$ – заданные параметры.

Мы будем изучать неподвижные точки оператора $F$ в случае, когда $a_{1j}=1$ для любых $j\in\mathbb N$. В этом случае оператор принимает более простой вид:

$$ \begin{equation} F\colon x'_i=\lambda_i\biggl(\frac{1+\sum_{j=1}^\infty a_{ij}x_j}{1+\|x\|}\biggr)^{\!k}, \end{equation} \tag{1} $$
где $k,i\in\mathbb N$, $\lambda_i>0$.

Пусть $\lambda=(\lambda_1,\lambda_2,\dots)\in l^{1}_{+}$. Обозначим

$$ \begin{equation*} A_k=\biggl\{x\in\ell^1_+:\lambda_1 +\frac{\|\lambda\|-\lambda_1}{(1+\|\lambda\|)^k}\leqslant\|x\|\leqslant\|\lambda\|\biggr\}. \end{equation*} \notag $$

Лемма 1. Если $\lambda=(\lambda_1,\lambda_2,\dots)\in l^1_+$, то множество $A_k$ инвариантно относительно оператора (1), $F\colon\ell^1_+\to\ell^1_+$, т. е. $F(A_k)\subset A_k$.

Доказательство. Для любого $x\in\ell^1_+$ из (1) имеем

$$ \begin{equation*} 0<x'_i=\lambda_i\biggl(\frac{1+\sum_{j=1}^\infty a_{ij}x_j}{1+\|x\|}\biggr)^k \leqslant\lambda_i\biggl(\frac{1+\|x\|}{1+\|x\|}\biggr)^k=\lambda_i. \end{equation*} \notag $$
Следовательно,
$$ \begin{equation*} \|x'\|=\sum_{i=1}^\infty x'_i\leqslant\sum_{i=1}^\infty\lambda_i=\|\lambda\|. \end{equation*} \notag $$
Теперь найдем нижнюю грань для $\|x'\|$. Из (1) следует, что
$$ \begin{equation*} \begin{gathered} \, x'_1=\lambda_1, \\ x'_i=\lambda_i\biggl(\frac{1+\sum_{j=1}^\infty a_{ij}x_j}{1+\|x\|}\biggr)^k \geqslant\frac{\lambda_i}{(1+\|x\|)^k} \geqslant\frac{\lambda_i}{(1+\|\lambda\|)^k},\qquad i\geqslant 2, \end{gathered} \end{equation*} \notag $$
поэтому
$$ \begin{equation*} \|x'\|\geqslant\lambda_1+\sum_{j=2}^\infty\frac{\lambda_i}{(1+\|\lambda\|)^k} =\lambda_1+\frac{\|\lambda\|-\lambda_1}{(1+\|\lambda\|)^k}. \end{equation*} \notag $$
Лемма доказана.

Обозначим

$$ \begin{equation*} \begin{aligned} \, \hat\lambda:=\hat\lambda(k) ={}&\frac{1}{6k}\bigl(1-3k+\sqrt[3]{1+9k+72k^2+\sqrt{(1+9k+72k^2)^2-(3+18k+9k^2)^3}}+{} \\ &+\sqrt[3]{1+9k+72k^2-\sqrt{(1+9k+72k^2)^2-(3+18k+9k^2)^3}}\bigr). \end{aligned} \end{equation*} \notag $$
Можно видеть, что $\hat\lambda(k)>0$ – убывающая функция от $k\geqslant 2$ с максимальным значением $\hat\lambda(2)\approx 0.5296$.

Лемма 2. Для любого $\lambda\in\ell^1_+$, $\|\lambda\|<\hat\lambda$, существует $\kappa(\lambda,k)\in(0,1)$ такое, что

$$ \begin{equation*} \|F(x)-F(y)\|<\kappa\|x-y\|\qquad \textit{для всех }x,y\in A_k. \end{equation*} \notag $$
Таким образом, $F\colon A_k\to A_k$ – сжимающее отображение.

Доказательство. Напомним, что $x'_1=\lambda_1$. Для любых $(\lambda_1,x_2,x_3,\dots,x_n,\dots)$ и $(\lambda_1,y_2,y_3,\dots,y_n,\dots)$ имеем

$$ \begin{equation*} \begin{aligned} \, F_i(x)-F_i(y)&=\lambda_i\biggl( \biggl(\frac{1+\sum_{j=1}^\infty a_{ij}x_j}{1+\|x\|}\biggr)^{\!k} -\biggl(\frac{1+\sum_{j=1}^\infty a_{ij}y_j}{1+\|y\|}\biggr)^{\!k}\,\biggr)= \\ &=\lambda_i\biggl(\frac{1+\sum_{j=1}^\infty a_{ij}x_j}{1+\|x\|} -\frac{1+\sum_{j=1}^\infty a_{ij}y_j}{1+\|y\|}\biggr)U(x,y), \end{aligned} \end{equation*} \notag $$
где
$$ \begin{equation*} U(x,y):=\sum_{p=0}^{k-1} \biggl(\frac{1+\sum_{j=1}^\infty a_{ij}x_j}{1+\|x\|}\biggr)^{\!k-p-1} \biggl(\frac{1+\sum_{j=1}^\infty a_{ij}y_j}{1+\|y\|}\biggr)^{\!p}. \end{equation*} \notag $$

Следовательно,

$$ \begin{equation*} \begin{aligned} \, F_i(x)-F_i(y)&=U(x,y)\lambda_i \frac{(1+\sum_{j=1}^\infty a_{ij}x_j)(1+\|y\|)-(1+\sum_{j=1}^\infty a_{ij}y_j)(1+\|x\|)} {(1+\|x\|)(1+\|y\|)}= \\ &=U(x,y)\lambda_i \frac{(1+\|x\|)\sum_{j=1}^\infty a_{ij}(x_j-y_j)+(\|y\|-\|x\|)(1+\sum_{j=1}^\infty a_{ij}x_j)} {(1+\|x\|)(1+\|y\|)}. \end{aligned} \end{equation*} \notag $$

Теперь применим следующие неравенства:

1) если $x,y\in\ell^1_+$, то $\|y\|-\|x\|=\sum_{j=1}^\infty (y_j-x_j)$ и $\|y-x\|=\sum_{j=1}^\infty|y_j-x_j|$, следовательно,

$$ \begin{equation*} -\|y-x\|\leqslant\|y\|-\|x\|\leqslant\|y-x\|; \end{equation*} \notag $$

2) для любого $x,y\in\ell^1_+$ в силу $a_{ij}\in{\{0,1\}}$ имеем

$$ \begin{equation*} \sum_{j=1}^\infty a_{ij}x_j\leqslant\|x\|,\qquad \sum_{j=1}^\infty a_{ij}(x_j-y_j)\leqslant\|x-y\|; \end{equation*} \notag $$

3) также заметим, что

$$ \begin{equation*} \begin{aligned} \, &\|y\|-\|x\|+\sum_{j=1}^\infty a_{ij}(x_j-y_j)= \\ &\qquad=\sum_{j=1}^\infty(y_j-x_j)-\sum_{j=1}^\infty a_{ij}(y_j-x_j) =-\sum_{j=1}^\infty(1-a_{ij})(x_j-y_j). \end{aligned} \end{equation*} \notag $$
Таким образом, имеем
$$ \begin{equation*} -\|x-y\|\leqslant\sum_{j=1}^\infty(1-a_{ij})(x_j-y_j)\leqslant\|x-y\|. \end{equation*} \notag $$

Так как $a_{ij}\in\{0,1\}$ и $x_i>0$, то $U(x,y)\leqslant k$ для любых $x$, $y$. Применяя упомянутые выше неравенства, получаем

$$ \begin{equation*} \begin{aligned} \, |F_i(x)-F_i(y)|&\leqslant\frac{k\lambda_i(1+2\|x\|)}{(1+\|x\|)(1+\|y\|)}\|x-y\|, \\ \|F(x)-F(y)\|&=\sum_{j=1}^\infty|F_i(x)-F_i(y)| \leqslant\frac{k\|\lambda\|(1+2\|x\|)}{(1+\|x\|)(1+\|y\|)}\|x-y\|. \end{aligned} \end{equation*} \notag $$

Введем обозначение

$$ \begin{equation*} K(x,y)=\frac{k\|\lambda\|(1+2\|x\|)}{(1+\|x\|)(1+\|y\|)} =\frac{k\|\lambda\|(1+2\|x\|)}{1+\|x\|}\frac{1}{1+\|y\|}. \end{equation*} \notag $$
Чтобы найти верхнюю грань для $K(x,y)$, введем
$$ \begin{equation*} g(t)=\frac{1+2t}{1+t},\qquad h(t)=\frac{1}{1+t},\qquad t>0. \end{equation*} \notag $$
Найдем максимальные значения этих функций при $t$ таких, что
$$ \begin{equation*} \lambda_1+\frac{\|\lambda\|-\lambda_1}{(1+\|\lambda\|)^2} \leqslant t\leqslant\|\lambda\|. \end{equation*} \notag $$
Ясно, что $g(t)$ – возрастающая функция с максимальным значением
$$ \begin{equation*} g_{\max}(\|\lambda\|)=\frac{1+2\|\lambda\|}{1+\|\lambda\|}. \end{equation*} \notag $$
Более того, $h(t)$ – убывающая функция и
$$ \begin{equation*} h_{\max}\biggl(\lambda_1 +\frac{\|\lambda\|-\lambda_1}{(1+\|\lambda\|)^2}\biggr) =\frac{1}{1+\lambda_1+\frac{\|\lambda\|-\lambda_1}{(1+\|\lambda\|)^2}} <\frac{1}{1+\frac{\|\lambda\|}{(1+\|\lambda\|)^2}}. \end{equation*} \notag $$
Применяя эти соотношения, получим
$$ \begin{equation*} K(x,y)<k\|\lambda\|\frac{(1+2\|\lambda\|)}{(1+\|\lambda\|)} \frac{1}{1+\frac{\|\lambda\|}{(1+\|\lambda\|)^2}} =k\frac{2\|\lambda\|^3+3\|\lambda\|^2+\|\lambda\|} {\|\lambda\|^2+2\|\lambda\|+2}. \end{equation*} \notag $$
Теперь найдем $\lambda$ такие, что
$$ \begin{equation*} \frac{2k\|\lambda\|^3+3k\|\lambda\|^2+k\|\lambda\|} {\|\lambda\|^2+2\|\lambda\|+2}<1. \end{equation*} \notag $$
А именно,
$$ \begin{equation*} \varphi(\|\lambda\|):=2k\|\lambda\|^3+(3k-1)\|\lambda\|^2+(k-2)\|\lambda\|-2<0. \end{equation*} \notag $$
Заметим, что $\varphi(0)=-2<0$ и $\varphi(2)>0$. Поэтому $\varphi$ имеет по крайней мере один ноль в интервале $(0,2)$. Согласно теореме Декарта $\varphi(\|\lambda\|)=0$ имеет единственное положительное решение, так как его коэффициенты меняют знак только один раз. По формуле Кардано получим явный вид единственного корня, который равен $\hat\lambda$, определенному выше.

Таким образом, $\varphi(\|\lambda\|)<0$ при $\|\lambda\|<\hat\lambda$.

Для сжимающего отображения известна следующая теорема.

Теорема 1. Если $\|\lambda\|<\hat\lambda$, то оператор (1) имеет единственную неподвижную точку $z^*$, и для любой начальной точки $z^{(0)}\in A_k$ имеет место равенство $\lim_{n\to\infty}F^n(z^{(0)})=z^*$.

3. Примеры единственности

В данном разделе приведены примеры оператора $F$, имеющего единственную неподвижную точку.

1. Если предположить $a_{ij}=1$ (или $a_{ij}=0$) для всех $i$, $j$, то оператор примет вид

$$ \begin{equation*} x'_i=\lambda_i \biggl(\frac{1+\sum_{j=1}^\infty a_{ij}x_j}{1+\sum_{j=1}^\infty a_{1j}x_j}\biggr)^{\!k} =\lambda_i\qquad \forall i\in\mathbb Z. \end{equation*} \notag $$

Таким образом, $F(A_k)=\lambda$, т. е. любая точка $x\in A_k$ стремится к $\lambda$ после первого применения оператора $F$.

2. Пусть $k=2$. Если $a_{1j}=1$, $a_{i1}=1$ при всех $i$, $j$ и $a_{ij}=0$ в остальных случаях, то оператор примет вид

$$ \begin{equation} x'_1=\lambda_1,\qquad x'_i=\lambda_i\biggl(\frac{1+\lambda_1}{1+\|x\|}\biggr)^{\!2},\qquad i\geqslant 2. \end{equation} \tag{2} $$
Чтобы найти неподвижные точки оператора, нужно решить уравнения
$$ \begin{equation} x_1=\lambda_1,\qquad x_i =\lambda_i\biggl(\frac{1+\lambda_1}{1+\|x\|}\biggr)^{\!2},\qquad i\geqslant 2. \end{equation} \tag{3} $$
Суммируя все уравнения этой системы, получим
$$ \begin{equation*} \|x\|=\lambda_1+\frac{(1+\lambda_1)^2}{(1+\|x\|)^{\!2}}(\|\lambda\|-\lambda_1). \end{equation*} \notag $$
А именно,
$$ \begin{equation*} \psi(\|x\|):=\|x\|^3+(2-\lambda_1)\|x\|^2 +(1-2\lambda_1)\|x\|-(1+\lambda_1)^2(\|\lambda\|-\lambda_1)=0. \end{equation*} \notag $$

Заметим, что $\psi(0)<0$ и $\psi(+\infty)>0$. Поэтому $\psi$ имеет хотя бы один корень на полуоси $(0,+\infty)$. Согласно теореме Декарта уравнение $\psi(\|x\|)=0$ имеет единственный положительный корень, так как знаки его коэффициентов меняются только один раз при каждом фиксированном $\lambda_1$. По формуле Кардано получим явный вид единственного корня:

$$ \begin{equation*} \|x\|=\frac{1+\lambda_1}{3}-1+\alpha+\beta, \end{equation*} \notag $$
где
$$ \begin{equation*} \begin{aligned} \, \alpha&=\sqrt[3]{\frac{(1+\lambda_1)^2}{6}} \sqrt[3]{1+\sqrt{\biggl(9\|\lambda\|+\frac{2-25\lambda_1}{3}\biggr)^{\!2} -\frac{4(1+\lambda_1)^2}{3}}}, \\ \beta&=\sqrt[3]{\frac{(1+\lambda_1)^2}{6}} \sqrt[3]{1-\sqrt{\biggl(9\|\lambda\|+\frac{2-25\lambda_1}{3}\biggr)^{\!2} -\frac{4(1+\lambda_1)^2}{3}}}. \end{aligned} \end{equation*} \notag $$
Это единственное значение $\|x\|$ определяет по формуле (3) единственную неподвижную точку оператора (2).

3. В этом примере возьмем $a_{i1}=0$ при $i\geqslant 2$ и $a_{ij}=1$ в остальных случаях. Тогда соответствующей неподвижной точкой уравнения будет точка

$$ \begin{equation} x_1=\lambda_1,\qquad x_i =\lambda_i\biggl(\frac{1+\|x\|-\lambda_1}{1+\|x\|}\biggr)^{\!2},\qquad i\geqslant 2. \end{equation} \tag{4} $$
Отсюда получим
$$ \begin{equation*} \|x\|=\lambda_1+\frac{(1+\|x\|-\lambda_1)^2}{(1+\|x\|)^2} (\|\lambda\|-\lambda_1), \end{equation*} \notag $$
т. е.
$$ \begin{equation*} \|x\|^3+(2-\|\lambda\|)\|x\|^2 +(2(1-\lambda_1)(1+\lambda_1-\|\lambda\|)-1)\|x\| -\lambda_1-(1-\lambda_1)^2(\|\lambda\|-\lambda_1)=0. \end{equation*} \notag $$
По аналогии с приведенными выше примерами можно показать, что это уравнение имеет единственное решение
$$ \begin{equation*} \|x\|=\frac{1+\|\lambda\|}{3}-1+\alpha+\beta, \end{equation*} \notag $$
где
$$ \begin{equation*} \begin{aligned} \, \alpha&=\sqrt[3]{-\frac{B}{2}+\sqrt{\biggl(\frac{A}{3}\biggr)^{\!3} +\biggl(\frac{B}{2}\biggr)^{\!2}}},\qquad \beta=\sqrt[3]{-\frac{B}{2}-\sqrt{\biggl(\frac{A}{3}\biggr)^{\!3} +\biggl(\frac{B}{2}\biggr)^{\!2}}}, \\ A&=\lambda_1(\|\lambda\|-\lambda_1)-\frac{(1+\|\lambda\|)^2}{3}, \\ B&=-\frac{2(1+\|\lambda\|)^3}{27} +\frac{2\lambda_1(\|\lambda\|-\lambda_1)(1+\|\lambda\|)}{3} -\lambda_1^2(\|\lambda\|-\lambda_1). \end{aligned} \end{equation*} \notag $$
Подставляя это единственное решение $\|x\|$ в (4), получим единственную неподвижную точку данного оператора.

4. Пример неединственности

В этом разделе для $k=2$ рассмотрим оператор и покажем, что он имеет более одной неподвижной точки. А именно, покажем, что в зависимости от параметров оператор может иметь до пяти неподвижных точек.

Возьмем $a_{11}=1$, $a_{1j}=1$, $a_{i1}=0$ для любых $i\ne 1$, $j\ne 1$, а для остальных значений $i$, $j$ возьмем

$$ \begin{equation} a_{ij}=\begin{cases} 1, &\text{если }i+j\text{ четно}, \\ 0, &\text{если }i+j\text{ нечетно}. \end{cases} \end{equation} \tag{5} $$
Тогда соответствующий оператор имеет вид
$$ \begin{equation} \begin{aligned} \, x'_1&=\lambda_1, \\ x'_{2n}&=\lambda_{2n} \biggl(\frac{1+\sum_{j=1}^\infty x_{2j}}{1+\|x\|}\biggr)^{\!2}, \\ x'_{2n+1}&=\lambda_{2n+1} \biggl(\frac{1+\sum_{j=1}^\infty x_{2j+1}}{1+\|x\|}\biggr)^{\!2}. \end{aligned} \end{equation} \tag{6} $$
Чтобы найти неподвижные точки этого оператора, введем
$$ \begin{equation*} \begin{alignedat}{2} M_1&=\sum_{j=1}^\infty x_{2j+1},&\qquad M_2&=\sum_{j=1}^\infty x_{2j}, \\ L_1&=\sum_{j=1}^\infty\lambda_{2j+1},&\qquad L_2&=\sum_{j=1}^\infty\lambda_{2j}. \end{alignedat} \end{equation*} \notag $$
Заметим, что $\|x\|=x_1+M_1+M_2$.

Тогда уравнения для определения неподвижной точки (6) преобразуются следующим образом:

$$ \begin{equation} \begin{aligned} \, x_1&=\lambda_1, \\ x_{2n}&=\lambda_{2n}\biggl(\frac{1+M_2}{1+\|x\|}\biggr)^{\!2}, \\ x_{2n+1}&=\lambda_{2n+1}\biggl(\frac{1+M_1}{1+\|x\|}\biggr)^{\!2}. \end{aligned} \end{equation} \tag{7} $$
Суммируя эти уравнения, получим
$$ \begin{equation} \begin{aligned} \, M_1&=L_1\biggl(\frac{1+M_1}{1+\lambda_1+M_1+M_2}\biggr)^{\!2}, \\ M_2&=L_2\biggl(\frac{1+M_2}{1+\lambda_1+M_1+M_2}\biggr)^{\!2}. \end{aligned} \end{equation} \tag{8} $$
Таким образом, каждое решение $(M_1,M_2)$ уравнений (8) однозначно определяет неподвижную точку оператора (6) по формулам (7).

Для простоты предположим, что $L_1=L_2=L$. Тогда из (8) имеем

$$ \begin{equation*} M_1-M_2=L\biggl(\biggl(\frac{1+M_1}{1+\lambda_1+M_1+M_2}\biggr)^{\!2} -\biggl(\frac{1+M_2}{1+\lambda_1+M_1+M_2}\biggr)^{\!2}\,\biggr). \end{equation*} \notag $$
Следовательно,
$$ \begin{equation*} (M_1-M_2)(1+\lambda_1+M_1+M_2)^2=L(M_1-M_2)(2+M_1+M_2). \end{equation*} \notag $$
А именно,
$$ \begin{equation} (M_1-M_2)[(1+\lambda_1+M_1+M_2)^2-L(2+M_1+M_2)]=0. \end{equation} \tag{9} $$
Из (9) следует, что $M_1=M_2$ или
$$ \begin{equation} (1+\lambda_1+M_1+M_2)^2=L(2+M_1+M_2). \end{equation} \tag{10} $$

4.1. Случай $M_1=M_2=M$

В этом случае имеем

$$ \begin{equation*} M=L\biggl(\frac{1+M}{1+\lambda_1+2M}\biggr)^{\!2}. \end{equation*} \notag $$
Введем обозначения $a=4/L$ и $b=(1+\lambda_1)/2$ и запишем последнее уравнение в виде
$$ \begin{equation*} a=\frac{1}{M}\biggl(\frac{1+M}{b+M}\biggr)^{\!2}. \end{equation*} \notag $$
Введем следующую функцию:
$$ \begin{equation*} f(x)=\frac{1}{x}\biggl(\frac{1+x}{b+x}\biggr)^{\!2}. \end{equation*} \notag $$
Имеем
$$ \begin{equation*} f'(x)=-\frac{(1+x)}{x^2(b+x)^3}(x^2+(3-b)x+b). \end{equation*} \notag $$
Заметим, что если $b\leqslant 9$, то $f'(x)<0$, и уравнение $a=f(x)$ имеет единственное положительное решение при каждом $a>0$. При $b>9$ из уравнения $f'(x)=0$ получим два положительных решения:
$$ \begin{equation*} x_{1,2}=\frac{b-3\pm\sqrt{b^2-10b+9}}{2}. \end{equation*} \notag $$
Пусть $0<f(x_1)<f(x_2)$, тогда число положительных решений уравнения $f(x)=a$ равно
$$ \begin{equation*} \begin{aligned} \, &1,\qquad \text{если }a\notin[f(x_1),f(x_2)], \\ &2,\qquad \text{если }a\in\{f(x_1),f(x_2)\}, \\ &3,\qquad \text{если }a\in(f(x_1),f(x_2)). \end{aligned} \end{equation*} \notag $$
Заметим, что $f(x_1)$ и $f(x_2)$ получены в явном виде, но формулы очень громоздкие. Например, если $b=10$, то в случае трех решений указанное выше условие на $a$ принимает вид
$$ \begin{equation*} \frac{1}{32}<a<\frac{4}{125}. \end{equation*} \notag $$
Это условие для начальных параметров имеет вид $\lambda_1=19$, $125\leqslant L\leqslant 128$.

Напомним, что $a$ и $b$ зависят от $L$ и $\lambda_1$. Введем обозначения

$$ \begin{equation*} \begin{aligned} \, A_1&=\{(L,\lambda_1)\in\mathbb R^2_+:a>0,\,b\leqslant 9\} \cup\{(L,\lambda_1)\in\mathbb R^2_+:a\notin[f(x_1),f(x_2)],\,b>9\}, \\ A_2&=\{(L,\lambda_1)\in\mathbb R^2_+:a\in\{f(x_1),f(x_2)\},\,b>9\}, \\ A_3&=\{(L,\lambda_1)\in\mathbb R^2_+:a\in(f(x_1),f(x_2)),\,b>9\}. \end{aligned} \end{equation*} \notag $$
Для построения графиков этих множеств перепишем указанные выше функции в зависимости от начальных параметров $L$ и $\lambda_1$ следующим образом:
$$ \begin{equation*} \begin{aligned} \, x_1&=\frac{\lambda_1-5-\sqrt{\lambda_1^2-18\lambda_1+17}}{4},\qquad x_2=\frac{\lambda_1-5+\sqrt{\lambda_1^2-18\lambda_1+17}}{4}, \\ f(x_1)&=a\quad\Leftrightarrow\quad L=\frac{2\lambda_1^2+76\lambda_1-142+(2\lambda_1-34)\sqrt{\lambda_1^2-18\lambda_1+17}}{16}, \\ f(x_2)&=a\quad\Leftrightarrow\quad L=\frac{2\lambda_1^2+76\lambda_1-142-(2\lambda_1-34)\sqrt{\lambda_1^2-18\lambda_1+17}}{16}. \end{aligned} \end{equation*} \notag $$
Применяя эти равенства, можно получить множества, показанные на рис. 1.

4.2. Случай (10)

Теперь пусть $M_1\ne M_2$ и равенство (10) выполнено. Обозначив $M_1+M_2=t$, из (10) получим

$$ \begin{equation} L(2+t)=(1+\lambda_1+t)^2. \end{equation} \tag{11} $$
А именно,
$$ \begin{equation*} t^2+(2+2\lambda_1-L)t+(1+\lambda_1)^2-2L=0. \end{equation*} \notag $$
Это уравнение имеет решения
$$ \begin{equation*} t_{1,2}=\frac{1}{2}(L-2-2\lambda_1\pm\sqrt{D}), \end{equation*} \notag $$
где $D=L(L+4-4\lambda_1)$. Эти решения определены тогда и только тогда, когда $\lambda_1\leqslant 1+L/4$. Более того, из условия $t_{1,2}>0$ следует, что:
$$ \begin{equation*} \begin{aligned} \, &1)\quad \lambda_1>\sqrt{2L}-1, \\ &2)\quad \lambda_1<\frac{L}{4}+1, \\ &3)\quad \lambda_1<\frac{L}{2}-1. \end{aligned} \end{equation*} \notag $$
Эти неравенства можно записать в виде
$$ \begin{equation} \sqrt{2L}-1<\lambda_1<\frac{L}{4}+1,\qquad L>8. \end{equation} \tag{12} $$
Теперь для каждого $t_{1,2}=M_1+M_2$ из (8) следует (напомним, что $L_1=L_2=L$)
$$ \begin{equation*} M_1=L\biggl(\frac{1+M_1}{1+\lambda_1+t_{1,2}}\biggr)^{\!2},\qquad M_2=L\biggl(\frac{1+M_2}{1+\lambda_1+t_{1,2}}\biggr)^{\!2}. \end{equation*} \notag $$
Так как $t_{1,2}$ удовлетворяет условию (11), то последнюю систему уравнений можно записать в виде
$$ \begin{equation} M_1=\frac{(1+M_1)^2}{2+t_{1,2}},\qquad M_2=\frac{(1+M_2)^2}{2+t_{1,2}}. \end{equation} \tag{13} $$
Из этой системы получим равенство
$$ \begin{equation*} \frac{(1+M_1)^2}{M_1}=\frac{(1+M_2)^2}{M_2}, \end{equation*} \notag $$
которое выполняется только при $M_1=M_2$ и $M_1M_2=1$. Выше мы рассматривали случай $M_1=M_2$, здесь остается условие $M_1M_2=1$. Из первого уравнения системы (13) имеем
$$ \begin{equation*} M_1=\frac{1}{2}\bigl(t_{1,2}\pm\sqrt{t_{1,2}^2-4}\bigr). \end{equation*} \notag $$
Это решение существует и положительно тогда и только тогда, когда $t_{1,2}\geqslant 2$. Теперь при условии (12) проверим, что $t_{1,2}\geqslant 2$.

4.2.1. $t_1\geqslant 2$

Это неравенство можно упростить следующим образом:

$$ \begin{equation} \sqrt{L(L+4-4\lambda_1)}\geqslant 6+2\lambda_1-L. \end{equation} \tag{14} $$

4.2.1.1. $6+2\lambda_1-L\leqslant 0$

В этом случае неравенство (14) выполнено. При условии (12) имеем

$$ \begin{equation} 8+4\sqrt{3}\leqslant L\leqslant 16,\qquad \sqrt{2L}-1<\lambda_1\leqslant\frac{L}{2}-3. \end{equation} \tag{15} $$

4.2.1.2. $6+2\lambda_1-L>0$

В этом случае неравенство (14) эквивалентно неравенствам

$$ \begin{equation*} \lambda_1>\frac{L}{2}-3,\qquad \lambda_1^2+6\lambda_1-4L+9\leqslant 0. \end{equation*} \notag $$
Легко видеть, что последние неравенства и (12) имеют следующие общие решения:
$$ \begin{equation} \sqrt{2L}-1<\lambda_1\leqslant 2\sqrt{L}-3,\qquad L>2(1+\sqrt{2})^2,\qquad L\leqslant 16. \end{equation} \tag{16} $$
Обозначим
$$ \begin{equation*} B_1=B\cup C, \end{equation*} \notag $$
где
$$ \begin{equation*} \begin{aligned} \, B&=\biggl\{(L,\lambda_1)\in\mathbb R^2_+:8+4\sqrt{3}\leqslant L\leqslant 16,\, \sqrt{2L}-1<\lambda_1\leqslant\frac{L}{2}-3\biggr\}, \\ C&=\bigl\{(L,\lambda_1)\in\mathbb R^2_+:\sqrt{2L}-1<\lambda_1\leqslant 2\sqrt{L}-3,\, L>2(1+\sqrt{2})^2\bigr\}. \end{aligned} \end{equation*} \notag $$

4.2.2. $t_2\geqslant 2$

Это неравенство можно упростить следующим образом:

$$ \begin{equation} -\sqrt{L(L+4-4\lambda_1)}\geqslant 6+2\lambda_1-L. \end{equation} \tag{17} $$

4.2.2.1. $6+2\lambda_1-L\leqslant 0$

В этом случае из (17) получаем

$$ \begin{equation*} \lambda_1\leqslant\frac{L}{2}-3,\qquad \lambda_1^2+6\lambda_1-4L+9\geqslant 0. \end{equation*} \notag $$
Эти неравенства и (12) теперь сводятся к неравенствам
$$ \begin{equation} 2\sqrt{L}-3\leqslant\lambda_1\leqslant\min\biggl\{\frac{L}{2}-3,\frac{L}{4}+1\biggr\}. \end{equation} \tag{18} $$

4.2.2.2. $6+2\lambda_1-L>0$

В этом случае неравенство (17) не имеет решений. Обозначим

$$ \begin{equation*} B_2=\biggl\{(L,\lambda_1)\in\mathbb R^2_+:L>8,\, 2\sqrt{L}-3\leqslant\lambda_1\leqslant\min\biggl\{\frac{L}{2}-3,\, \frac{L}{4}+1\biggr\}\biggr\}. \end{equation*} \notag $$
Заметим, что для каждого решения $M_1$ при $M_1\ne M_2$ значение $M_2$ однозначно определяется из равенства $M_2=1/M_1$.

Теперь суммируем результаты этого раздела в следующем утверждении (см. рис. 2).

Теорема 2. Пусть $\mathcal N$ – число неподвижных точек оператора (6). Тогда

$$ \begin{equation*} \mathcal N=\begin{cases} 1, &\textit{если }(L,\lambda_1)\in A_1\setminus(B_1\cup B_2), \\ 2, &\textit{если }(L,\lambda_1)\in A_2\setminus B_2, \\ 3, &\textit{если }(L,\lambda_1)\in B_1, \\ 3, &\textit{если }(L,\lambda_1)\in B_2\setminus (A_2\cup A_3), \\ 3, &\textit{если }(L,\lambda_1)\in A_3\setminus B_2, \\ 3, &\textit{если }(L,\lambda_1)\in A_1\cap B_1, \\ 3, &\textit{если }(L,\lambda_1)\in A_1\cap B_2, \\ 4, &\textit{если }(L,\lambda_1)\in A_2\cap B_2, \\ 5, &\textit{если }(L,\lambda_1)\in A_3\cap B_2. \end{cases} \end{equation*} \notag $$

5. Применение: меры Гиббса

В этом разделе мы рассмотрим применение перечисленных выше результатов для построения трансляционно-инвариантных мер Гиббса систем значений спина, определенных на деревьях Кэли.

5.1. Постановка задачи

Дадим основные понятия мер Гиббса на дереве Кэли, а также зафиксируем некоторые обозначения.

Дерево Кэли порядка $k\geqslant 1$ – это граф без циклов, каждая вершина которого имеет в точности $k+1$ ребро. Пусть $\Gamma^k=(V,L)$ – дерево Кэли порядка $k\geqslant 1$, где $V$ – множество вершин дерева $\Gamma^k$, $L$ – множество его ребер. Если $l\in L$, то его концевые точки $x,y\in V$ называются ближайшими соседями, а $l$ обозначается как $l=\langle x,y\rangle$.

Пусть $d(x,y)$ – расстояние между вершинами $x$ и $y$ на дереве Кэли, т. е. число ребер в кратчайшем пути, соединяющем вершины $x$ и $y$.

Для фиксированного $x^0\in V$ положим

$$ \begin{equation*} W_n=\{x\in V\mid d(x,x^0)=n\}. \end{equation*} \notag $$

Если $x\in W_n$, то множество $S(x)$ прямых потомков вершины $x$ есть

$$ \begin{equation*} S(x)=\{y_i\in W_{n+1}\mid d(x,y_i)=1,\,i=1,2,\dots,k\}. \end{equation*} \notag $$

Для HC-модели со счетным числом состояний на дереве Кэли определим конфигурацию $\sigma=\{\sigma(x)\mid x\in V\}$ как функцию, переводящую $V$ в множество натуральных чисел $\mathbb N$.

Рассмотрим множество $\mathbb N$ как множество вершин некоторого бесконечного графа $G$. Конфигурация $\sigma$ называется $G$-допустимой на дереве Кэли, если $\{\sigma(x),\sigma(y)\}$ является ребром графа $G$ для любых ближайших соседей $x$, $y$ из $V$.

Множество $G$-допустимых конфигураций обозначается как $\Omega^G$.

Множеством активности для графа $G$ является ограниченная функция $\lambda\colon G\mapsto\mathbb R_+$ (где $\mathbb R_+$ – множество положительных действительных чисел).

Определим гамильтониан $G$-HC-модели как

$$ \begin{equation} H_G^\lambda(\sigma)=\begin{cases} \displaystyle{\sum_{x\in V}\ln\lambda_{\sigma(x)}}, &\text{если }\sigma\in\Omega^G, \\ +\infty, &\text{если }\sigma\notin\Omega^G. \end{cases} \end{equation} \tag{19} $$

Множество ребер графа $G$ обозначается символом $L(G)$. Обозначим через $A\equiv A^G=(a_{ij})_{i,j\in\mathbb Z}$ матрицу смежности графа $G$, т. е.

$$ \begin{equation*} a_{ij}=a_{ij}^G=\begin{cases} 1, &\text{если }\{i,j\}\in L(G), \\ 0, &\text{если }\{i,j\}\notin L(G). \end{cases} \end{equation*} \notag $$

Определение 1 (см. [1] и гл. 12 в [7]). Семейство векторов $l=\{l_{xy}\}_{\langle x,y\rangle\in L}$, где $l_{xy}=\{l_{xy}(i):i\in\mathbb N\}\in(0,\infty)^{\mathbb N}$, называется граничным законом для гамильтониана (19), если выполняются следующие условия.

1. Для каждого $\langle x,y\rangle\in L$ существует постоянная $c_{x y}>0$ такая, что уравнение согласованности

$$ \begin{equation} l_{xy}(i)=c_{xy}\prod_{z\in\partial x\setminus\{y\}} \sum_{j\in\mathbb N}a_{ij}\lambda_jl_{zx}(j) \end{equation} \tag{20} $$
выполняется для любых $i\in\mathbb N$, где $\partial x$ – множество ближайших соседей для $x$.

2. Граничный закон $l$ называется нормализуемым тогда и только тогда, когда

$$ \begin{equation} \sum_{i\in\mathbb N}\biggl(\prod_{z\in\partial x}\sum_{j\in\mathbb N} a_{ij}\lambda_jl_{zx}(j)\biggr)<\infty \end{equation} \tag{21} $$
для всех $x\in V$.

Для заданного графа $G$ с $A=(a_{ij})$ ребро $b=\langle x,y\rangle$ и $i=\omega_x$, $j=\omega_y$ определяют матрицы перехода $Q_b$ по формуле

$$ \begin{equation} Q_b(i,j)=\lambda_ia_{ij}\lambda_j. \end{equation} \tag{22} $$

Пусть $\omega_b=\{\omega_x,\omega_y\}$, где $b=\langle x,y\rangle$.

Для конечного подмножества $\Lambda\subset V$ определим (марковскую) спецификацию Гиббса как

$$ \begin{equation*} \gamma_\Lambda(\sigma_\Lambda=\omega_\Lambda\mid\omega) =(Z_\Lambda)(\omega)^{-1}\prod_{b\cap\Lambda\ne\varnothing}Q_b(\omega_b). \end{equation*} \notag $$

Теорема 3 [1]. Для любой спецификации Гиббса $\gamma$ с ассоциированным семейством матриц перехода $(Q_b)_{b\in L}$ справедливы следующие утверждения.

1. Каждый нормализуемый граничный закон $(l_{xy})_{x,y}$ для $(Q_b)_{b\in L}$ определяет единственную меру Гиббса $\mu$ (соответствующую $\gamma$) с помощью уравнения, заданного для любого связного множества $\Lambda\subset V$ как

$$ \begin{equation} \mu(\sigma_{\Lambda\cup\partial\Lambda} =\omega_{\Lambda\cup\partial\Lambda}) =(Z_\Lambda)^{-1}\prod_{y\in\partial\Lambda}l_{yy_\Lambda}(\omega_y) \prod_{b\cap\Lambda\ne\varnothing}Q_b(\omega_b), \end{equation} \tag{23} $$
где $y_\Lambda$ обозначает единственного ближайшего соседа для $y$ в $\Lambda$ для любых $y\in\partial\Lambda$.

2. Обратно, любая мера Гиббса $\mu$ допускает представление вида (23) через нормализуемый граничный закон (единственный с точностью до постоянного положительного множителя).

Обозначим $\mathbb N_1=\mathbb N\setminus\{1\}$, $\hat l_{zx}(j):=\lambda_jl_{zx}(j)$ и предположим, что $\hat l_{x y}(1)\equiv 1$, тогда из (20) получим

$$ \begin{equation} \hat l_{xy}(i)=\frac{\lambda_i}{\lambda_1} \prod_{z\in\partial x\setminus\{y\}} \frac{a_{i1}+\sum_{j\in\mathbb N_1}a_{ij}\hat l_{zx}(j)} {a_{11}+\sum_{j\in\mathbb N_1}a_{1j}\hat l_{zx}(j)}. \end{equation} \tag{24} $$

В этом разделе мы рассматриваем конкретный граф $G$, определяемый матрицей смежности (5), который изучался в предыдущем разделе.

Для заданного граничного закона $\hat l_{xy}(i)$ определим $z_{i,x}=\hat l_{xy}(i)$, где $x$ является прямым потомком для $y$, т. е. $x\in S(y)$. Тогда соотношение (24) можно записать в следующем виде (здесь без ограничения общности берем $\lambda_1=1$):

$$ \begin{equation} z_{i,x}=\lambda_i\prod_{y\in S(x)} \frac{a_{i 1}+\sum_{j\in\mathbb N_1}a_{ij}z_{j,y}} {a_{11}+\sum_{j\in\mathbb N_1}a_{1j}z_{j,y}}. \end{equation} \tag{25} $$
Таким образом, исследование мер Гиббса для гамильтониана (19) для графа $G$, заданного матрицей $A=(a_{ij})$, сводится к определению решений уравнения (25).

Получим меры Гиббса, соответствующие решениям, упомянутым в теореме 2. Для этого мы должны сначала проверить нормализуемость решений из этой теоремы.

5.2. Нормализуемость решения (7)

Лемма 3. Если $\lambda\in l^1_+$, то любое решение вида (7) нормализуемо.

Доказательство. Напомним, что $Q(i,j):=\lambda_ia_{ij}\lambda_i$. Проверку нормализуемости граничных законов можно свести (см. [9]) к проверке того, что

$$ \begin{equation*} \sum_{i\in\mathbb N}\sum_{j\in\mathbb N}z_{x,i}Q(i,j)z_{y,j}<\infty. \end{equation*} \notag $$
Теперь проверяем это условие для решения (7):
$$ \begin{equation} \sum_{i\in\mathbb N}\sum_{j\in\mathbb N}z_{x,i}Q(i,j)z_{y,j} =\sum_{i\in\mathbb N}\sum_{j\in\mathbb N}\lambda_ia_{ij}\lambda_jz_{x,i}z_{y,j} \leqslant\sum_{i\in\mathbb N}\lambda_iz_{x,i}\sum_{j\in\mathbb N}\lambda_jz_{y,j}. \end{equation} \tag{26} $$
Так как решение не зависит от вершин дерева Кэли, для правой части (26) имеем
$$ \begin{equation*} \sum_{i\in\mathbb N}\lambda_iz_{x,i}\sum_{j\in\mathbb N}\lambda_jz_{y,j} =\biggl(\sum_{i\in\mathbb N}\lambda_iz_i\biggr)^{\!2}. \end{equation*} \notag $$
Поэтому утверждение леммы следует из оценки (в случае (7))
$$ \begin{equation*} \begin{aligned} \, \sum_{i\in\mathbb N}\lambda_iz_i &=\lambda_1+\sum_{n\in\mathbb N}\lambda_{2n}^2 \biggl(\frac{1+M_2}{1+\lambda_1+M_1+M_2}\biggr)^{\!2}+{} \\ &\qquad{}+\sum_{n\in\mathbb N}\lambda_{2n+1}^2 \biggl(\frac{1+M_1}{1+\lambda_1+M_1+M_2}\biggr)^{\!2} <\sum_{i\in\mathbb N}\lambda^2_i<+\infty. \end{aligned} \end{equation*} \notag $$
Следовательно, если $\lambda\in l^1_+$, то $\sum_{i\in\mathbb N}\lambda_i^2<\infty$.

Теперь, применяя лемму 3, согласно теореме 3 получим, что каждое решение (7) определяет (трансляционно-инвариантную) меру Гиббса. Тогда как следствие теоремы 2 имеем следующее утверждение.

Теорема 4. Пусть $\mathcal N_G$ – число трансляционно-инвариантных мер Гиббса для гамильтониана (19), соответствующего графу $G$, определенному формулой (5), тогда

$$ \begin{equation*} \mathcal N_G=\begin{cases} 1, &\textit{если }(L,\lambda_1)\in A_1\setminus(B_1\cup B_2), \\ 2, &\textit{если }(L,\lambda_1)\in A_2\setminus B_2, \\ 3, &\textit{если }(L,\lambda_1)\in B_1, \\ 3, &\textit{если }(L,\lambda_1)\in B_2\setminus(A_2\cup A_3), \\ 3, &\textit{если }(L,\lambda_1)\in A_3\setminus B_2, \\ 3, &\textit{если }(L,\lambda_1)\in A_1\cap B_1, \\ 3, &\textit{если }(L,\lambda_1)\in A_1\cap B_2, \\ 4, &\textit{если }(L,\lambda_1)\in A_2\cap B_2, \\ 5, &\textit{если }(L,\lambda_1)\in A_3\cap B_2. \end{cases} \end{equation*} \notag $$

Замечание 1. Лемму 3 можно доказать в случае единственности неподвижной точки для оператора $F$, упомянутого в предыдущих разделах, и, следовательно, соответствующий гамильтониан (19) имеет единственную трансляционно-инвариантную меру Гиббса.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что у них нет конфликта интересов.

Список литературы

1. S. Zachary, “Countable state space Markov random fields and Markov chains on trees”, Ann. Probab., 11:4 (1983), 894–903  crossref  mathscinet
2. M. Biskup, R. Kotecký, “Phase coexistence of gradient Gibbs states”, Probab. Theory Related Fields, 139:1–2 (2007), 1–39  crossref  mathscinet
3. R. Bissacot, E. O. Endo, A. C. D. van Enter, “Stability of the phase transition of critical-field Ising model on Cayley trees under inhomogeneous external fields”, Stoch. Process. Appl., 127:12 (2017), 4126–4138  crossref  mathscinet
4. S. Friedli, Y. Velenik, Statistical Mechanics of Lattice Systems. A Concrete Mathematical Introduction, Cambridge Univ. Press, Cambridge, 2018  mathscinet
5. T. Funaki, H. Spohn, “Motion by mean curvature from the Ginzburg–Landau interface model”, Comm. Math. Phys., 185:1 (1997), 1–36  crossref  mathscinet  adsnasa
6. Н. Н. Ганиходжаев, У. А. Розиков, Н. М. Хатамов, “Меры Гиббса для модели HC–Блюма–Капеля со счетным числом состояний на дереве Кэли”, ТМФ, 211:3 (2022), 491–501  mathnet  crossref  crossref  mathscinet  adsnasa
7. Х.-О. Георги, Гиббсовские меры и фазовые переходы, Мир, М., 1992  mathscinet
8. F. H. Haydarov, U. A. Rozikov, “Gradient Gibbs measures of a SOS model on Cayley trees: 4-periodic boundary laws”, Rep. Math. Phys., 90:1 (2022), 81–101, arXiv: 2110.10078  crossref  mathscinet
9. U. A. Rozikov, F. H. Haydarov, “A HC model with countable set of spin values: Uncountable set of Gibbs measures”, Rev. Math. Phys., 2022, 17 pp., Online ready, , arXiv: 2206.06333  crossref  adsnasa
10. F. Henning, C. Külske, A. Le Ny, U. A. Rozikov, “Gradient Gibbs measures for the SOS model with countable values on a Cayley tree”, Electron. J. Probab., 24 (2019), 104, 23 pp.  crossref  mathscinet
11. F. Henning, C. Külske, Existence of gradient Gibbs measures on regular trees which are not translation invariant, arXiv: 2102.11899  adsnasa
12. F. Henning, C. Külske, “Coexistence of localized Gibbs measures and delocalized gradient Gibbs measures on trees”, Ann. Appl. Probab., 31:5 (2021), 2284–2310  crossref  mathscinet
13. F. Henning, Gibbs measures and gradient Gibbs measures on regular trees, PhD thesis, Ruhr-Universität, Bochum, 2021
14. C. Külske, P. Schriever, “Gradient Gibbs measures and fuzzy transformations on trees”, Markov Process. Relat. Fields, 23 (2017), 553–590, arXiv: 1609.00159
15. C. Külske, Stochastic Processes on Trees, Ruhr-Universität, Bochum, 2017 https://www.ruhr-uni-bochum.de/imperia/md/content/mathematik/kuelske/stoch-procs-on-trees.pdf
16. U. A. Rozikov, “Mirror symmetry of height-periodic gradient Gibbs measures of a SOS model on Cayley trees”, J. Stat. Phys., 188:3 (2022), 26, 16 pp., arXiv: 2203.11446  crossref  mathscinet  adsnasa
17. S. Sheffield, Random surfaces: Large deviations principles and gradient Gibbs measure classifications, PhD thesis, Stanford University, 2003  mathscinet
18. Y. Velenik, “Localization and delocalization of random interfaces”, Probab. Surv., 3 (2006), 112–169  crossref  mathscinet
19. L. V. Bogachev, U. A. Rozikov, “On the uniqueness of Gibbs measure in the Potts model on a Cayley tree with external field”, J. Stat. Mech., 2019:7 (2019), 073205, 76 pp.  mathscinet
20. C. Külske, U. A. Rozikov, R. M. Khakimov, “Description of the translation-invariant splitting Gibbs measures for the Potts model on a Cayley tree”, J. Stat. Phys., 156:1 (2014), 189–200, arXiv: 1310.6220  crossref  mathscinet  adsnasa
21. U. A. Rozikov, Gibbs Measures on Cayley Trees, World Sci., Singapore, 2013  crossref  mathscinet  zmath
22. U. A. Rozikov, Gibbs measures in Biology and Physics: The Potts Model, World Sci., Singapore, 2022  crossref

Образец цитирования: У. Р. Олимов, У. А. Розиков, “Неподвижные точки бесконечномерного оператора, связанного с мерами Гиббса”, ТМФ, 214:2 (2023), 329–344; Theoret. and Math. Phys., 214:2 (2023), 282–295
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{OliRoz23}
\by У.~Р.~Олимов, У.~А.~Розиков
\paper Неподвижные точки бесконечномерного оператора, связанного с~мерами Гиббса
\jour ТМФ
\yr 2023
\vol 214
\issue 2
\pages 329--344
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/tmf10331}
\crossref{https://doi.org/10.4213/tmf10331}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=4563411}
\adsnasa{https://adsabs.harvard.edu/cgi-bin/bib_query?2023TMP...214..282O}
\transl
\jour Theoret. and Math. Phys.
\yr 2023
\vol 214
\issue 2
\pages 282--295
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0040577923020125}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85149268432}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/tmf10331
  • https://doi.org/10.4213/tmf10331
  • https://www.mathnet.ru/rus/tmf/v214/i2/p329
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Теоретическая и математическая физика Theoretical and Mathematical Physics
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:144
    PDF полного текста:32
    HTML русской версии:102
    Список литературы:24
    Первая страница:5
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024