Lectures on the Random Field Ising Model
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Nature Switzerland, Springer International Publishing Sep 2023, 2023
- Softcover
- Neu

Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, DeutschlandBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is about the Random Field Ising Model (RFIM) - a paradigmatic spin model featuring a frozen disordering field. The focus is on the second-order phase transition between the paramagnetic and ferromagnetic phases, and the associated critical exponents. The book starts by summarizing the current knowledge about the RFIM from experiments, numerical simulations and rigorous mathematical results. It then reviews the classic theoretical works from the 1970's which suggested a property of dimensional reduction - that the RFIM critical exponents should be the same as for the ordinary, non-disordered, Ising model of lower dimensionality, and related this an emergent Parisi-Sourlas supersymmetry. As is now known, these remarkable properties only hold when the spatial dimensionality of the model is larger than a critical dimension. The book presents a method to estimate the critical dimension, using standard tools such as the replica trick and perturbative renormalization group, whose result is in agreement with the numerical simulations. Some more elementary steps in the derivations are left as exercises for the readers. This book is of interest to researchers, PhD students and advanced master students specializing in statistical field theory. 76 pp. Englisch.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9783031419997
- Titel
- Lectures on the Random Field Ising Model
- Autor
- Slava Rychkov
- Verlag
- Springer Nature Switzerland, Springer International Publishing Sep 2023
- Erscheinungsjahr
- 2023
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3031419995
- ISBN-13
- 9783031419997
- Artikelgewicht
- 131 Gramm
- Abmessungen
- 235x155x5 mm
- Serie
- Buch 129 von 151: SpringerBriefs in Physics
This book is about the Random Field Ising Model (RFIM) – a paradigmatic spin model featuring a frozen disordering field. The focus is on the second-order phase transition between the paramagnetic and ferromagnetic phases, and the associated critical exponents.
The book starts by summarizing the current knowledge about the RFIM from experiments, numerical simulations and rigorous mathematical results. It then reviews the classic theoretical works from the 1970’s which suggested a property of dimensional reduction – that the RFIM critical exponents should be the same as for the ordinary, non-disordered, Ising model of lower dimensionality, and related this an emergent Parisi-Sourlas supersymmetry. As is now known, these remarkable properties only hold when the spatial dimensionality of the model is larger than a critical dimension. The book presents a method to estimate the critical dimension, using standard tools such as the replica trick and perturbative renormalization group, whose result is in agreement with the numerical simulations. Some more elementary steps in the derivations are left as exercises for the readers.
This book is of interest to researchers, PhD students and advanced master students specializing in statistical field theory.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Slava Rychkov (PhD 2002, Princeton University) is a permanent professor of theoretical physics at the Institut des Hautes Études Scientifiques in Bures-sur-Yvette, France. His research interests encompass quantum and conformal field theory, as well as the renormalization group and their applications to critical phenomena. Rychkov has received notable recognition for his contributions to the field. He was awarded the New Horizons in Physics Prize in 2014 and the Grand Prix Mergier-Bourdeix of the French Academy of Sciences in 2019 for his groundbreaking work on the development of the conformal bootstrap method in dimensions greater than two (d>2). He published the book EPFL Lectures on Conformal Field Theory in D ≥ 3 Dimensions (Springer, 2017).
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