2023 Fiscal Year Annual Research Report
Stochastic evolution in random environment and its phase transition
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17K05295
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
吉田 伸生 名古屋大学, 多元数理科学研究科, 教授 (40240303)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | directed polymer / random environment / branchig random walk |
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| Outline of Annual Research Achievements |
個々に研究されてきた模型を統合的に記述する枠組みを提唱し，線形確率成長模型(Linear stochastic evolution) と名付けた.更に，不純媒質内での高分子に対する研究手法を一般化し，線形確率成長模型の枠組で次のような研究方針を打ち立て，検証を進めた. a1) 空間がI 次元，または2 次元なら全ての非自明なパラメーター領域(例えば0 ， 1 以外の全ての人口密度}で、総人口の増大は、その平均値に比べ真に遅い (非正規成長) .正確には総人口をその平均値で、割った比r(t) が時刻t 無限大の極限で零に概収束する.更にr(t) が指数的に小さい(Lyapunov 指数の正値性). a2) 空間が1 ， 2 次元なら全ての非自明なパラメー
ター領域で、局在が観測される。すなわち、人口は均等に拡散するのではなく特定の狭い領域に密集する. b1) 空間が3 次元以上の場合，パラメーターに応じて人口増大の速さに関する相転移が起る.例えば一定以上の人口密度を仮定すると，確率正でr(t) が正の極眼 を持つ(正規成長).一方，一定以下の人口密度では低次元の場合と同様にr(t) は零に概収束する. b2) 空間が3 次元以上の場合3 パラメーターに応じて局在/拡散の相転移が起る.例えば一定以上の人口密度を仮定すると人口の拡散は均等であるーより数学的に は，人口の分布に関する中心極限定理が成立する。一方，一定以下の人口密度では低次元の場合と同様な局在が発生する．
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