非线性物理:
非线性物理:分形物理分形物理
标度对称性:分数维布朗运动
• 标度对称性是分形体重要的性质,它反映了分形结构的多尺度性 和自相似性。通过一些熟悉的物理过程还可分析此标度对称性。
• 从随机布朗运动开始。分子平均位移方差和自相关系数:
• R()是指数函数,T为特征时间。R()的傅立叶变换就是布朗运动 的功率谱 S(f):
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• S(f)属于噪声宽带谱,所以布朗运动也是褐色噪声。
• 如果有一噪声信号 x(t),其傅立叶变换为 ,则:
• 功率谱 S(f)就是其变换系数模的平方:
• 对布朗运动,指数 =2。上式微分一次得:
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• 对应的功率谱 S(f)满足:
• 对另外一类布朗运动,S(f)~f 0,即白噪声,它可以产生于布朗运 动微分。一般噪声的功率谱指数 [0, 2]。
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• 如果我们将布朗运动普遍化,这就是分数维布朗运动:
• 标度指数 =1/2对应普通布朗运动。注意到量纲等价条件:
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• 任意随机信号也可以表示为:
• 上式证明很简单,但是表示了将原有信号的自变量 t 改变 倍,
则对应的振幅也要改变 - 倍,则信号彼此在统计上没有差别。
这就是标度不变性和自相似性。
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• 以普通布朗运动为例说明其分维:因为 x(t) 和 x(2t)/2 自相似,
对 t[0,1]区间,用尺度 r 去测量得到 N 个单元(N=1/r)。
• 现在用尺度 r/2 去测量t[0,1/2]区间内单元个数。因为指数标度的 缘故, t[0,1/2]区间内单元数变成t[0,1]区间内单元数的1/2倍
, 再用 r/2 的尺度去测量,就会测得 2N/2个单元。
• 对t[1/2,1]区间也是一样,总共在t[0,1]区间测得22-N个单元。
• 依此类推,用尺度 r/2k 测量,得到(22-)kN个单元,维数D是:
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标度对称性:物理学实例
• 临界现象中的标度不变性:
• 湍流体系中,相距为 r 的两点速度差 v(r) 是随机信号,
Kolmogorov证明:
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• 对于湍流,标度不变性也是成立的:
• 对于双变量体系,幂指数标度不变性也成立。以布朗运动为例,
x(t)的概率分布满足:
• 作变换后得到:
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• 上式说明标度变换能够保持体系许多本征性质不变。
• 再一个双变量体系是铁磁相变。自由能 f 是温度 t 和外场 h 的函 数,作如下变化可得到重整化标度不变性:
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• 磁化强度m:物理上定义磁化强度m是 f 对 h 的导数:
• 在相变点附近:
• 还可以进一步得到磁化率和比热容:
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• 变化指数等式关系得到:
• 以上是二级相变中临界指数的普适关系。
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• 还可以讨论对流体系中的热传导和Navier-Stokes方程:
• T 温度, 热传导系数, v 速度向量, 密度, p 压力, 粘性系数。
• 对热传导方程作变换得到:
• 热传导方程的标度不变性因此得证。
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• 讨论Navier-Stokes方程,作标度变换:
• 得到时空尺度变换后的标度关系:
• 速度场满足标度不变性,典型的分形特征。类似,对于湍流能量 耗散率(分形)有:
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随机过程:
• 除了分数维布朗运动之外,还有很多随机行为也是分形体。讨论 一下正方晶格中的随机行走过程(random walk)。经过 n 步随机 行走后,粒子净位移为:
• ei是第i步指向最近邻的单位向量。因为<ei>=0,所以<r(n)>=0。
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• 如果行走一步时间为 ,n 步行走时间 t=n,所以有均方位移:
• 对于格子间距为 a、可能的行走方向为 2d,则单位时间行走方差 定义为扩散系数 K:
• 这就是布朗运动。对于d=1时推导行走位移的概率密度 P(r, t)。
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• 首先,<x2(t)>满足:
• 如果 n 次行走有 m 次向右,(n-m) 次向左,则位移 x 表示为:
• 概率密度应该满足二项式分布,且 P=1/2:
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• 注意到:
• 对上式右边两项:
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• 另外:
• 所以:
• 从归一化角度,上式应该是:
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• 上式是等步长随机行走扩散过程的概率分布,可以推广到高维。
• 但是,实际系统的随机扩散并非一定是等步长的,多尺度随机行 走轨迹比比皆是。这样的多尺度行走就是典型的分形过程。
• 可以看到,这种分形随机行走将导致异常扩散行为。
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长程相关与异常扩散:
• 对于分形随机行走,通常定义指数关系:
• Dw就是随机行走分形维,Dw=2对应于布朗运动, Dw2对应于异 常扩散,如湍流:<r2>~t3 Dw=3/2。
• 异常扩散的物理在于长程指数相关性:
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• 这种指数相关使得多尺度行走成为必然:
• 当 <1时,上式第二项占优势,所以有:
• 可以看到,行走的长程相关导致了扩散的异常,标度指数 比布 朗运动的1/2大,功率谱指数 也大于布朗运动的 =2:
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小结:
• 自然界的随机行走过程都是具有多尺度的,其行走轨迹某种意义 上都是分形结构,满足标度不变性和具有分数指数维特征。
• 描述随机行走过程的微分方程都可以扩展到分形过程。