Critical scaling for an anisotropic percolation system on Z(2)
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In this article, we consider an anisotropic finite-range bond percolation model on Z(2). On each horizontal layer {(x, i): x is an element of Z} we have edges for 1
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La théorie de la percolation est une branche de la physique statistique et mathématique qui s'intéresse aux caractéristiques des milieux aléatoires, plus précisément aux ensembles de sommets connectés dans un graphe aléatoire. Cette théorie s'applique notamment en science des matériaux pour formaliser les propriétés d'écoulement dans les milieux poreux et pour la modélisation de phénomènes naturels, comme les incendies. L’histoire de la percolation prend ses racines dans l’industrie du charbon.
Lors d'une transition de phase de deuxième ordre, au voisinage du point critique, les systèmes physiques ont des comportements universels en lois de puissances caractérisées par des exposants critiques. Au point critique, un fluide est caractérisé par une température critique et une densité critique . Pour une température légèrement supérieure à (à nombre de particules et volume constants), le système est homogène avec une densité . Pour une température légèrement inférieure à , il y a une séparation de phase entre une phase liquide (de densité ) et une phase gazeuse (de densité ).
The percolation threshold is a mathematical concept in percolation theory that describes the formation of long-range connectivity in random systems. Below the threshold a giant connected component does not exist; while above it, there exists a giant component of the order of system size. In engineering and coffee making, percolation represents the flow of fluids through porous media, but in the mathematics and physics worlds it generally refers to simplified lattice models of random systems or networks (graphs), and the nature of the connectivity in them.
Using quantum Monte Carlo simulations and field-theory arguments, we study the fully frustrated transversefield Ising model on the square lattice for the purpose of quantitatively relating two different order parameters to each other. We consider a "primar ...
We study the performance of Markov chains for the q-state ferromagnetic Potts model on random regular graphs. While the cases of the grid and the complete graph are by now well-understood, the case of random regular graphs has resisted a detailed analysis ...
We develop techniques to study the phase transition for planar Gaussian percolation models that are not (necessarily) positively correlated. These models lack the property of positive associations (also known as the 'FKG inequality'), and hence many classi ...
