Thermodynamic glass transition: seeking for statistical mechanical models and extracting their characteristics

热力学玻璃化转变：寻找统计力学模型并提取其特征

• 批准号: 22340109
• 负责人: SASA Shin-ichi
• 金额: $ 8.57万
• 依托单位: Kyoto University (2012-2013)The University of Tokyo (2010-2011)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2010
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2010-04-01 至 2014-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22340109/
• 关键词: 統計力学; ガラス; 不規則充填; スピングラス; レプリカ対称性; 物性基礎論; 計算物理; 非平衡物理

Toward the ultimate goal to have "ideal glass", in which molecules are frozen in an irregular manner at equilibrium, we have analyzed various mathematical models within a framework of equilibrium statistical mechanics that connect atomic level descriptions with macroscopic states of matter. As the result, we have found a finite dimensional model that exhibits the emergence of macroscopic overlap. While the transition of this model seems to be of the first-order with latent heat, we also find another model that exhibits Random First Order Transition without latent heat. These two results are the first report in the world, and they will provide a significant step toward deep understanding of realistic glasses.

达到具有“理想玻璃”的最终目标，其中分子以平衡以不规则的方式冷冻，我们已经在平衡统计力学的框架内分析了各种数学模型，这些统计学机制将原子水平描述与宏观态状态相关联。结果，我们发现了一个有限的维数模型，该模型表现出宏观重叠的出现。尽管该模型的过渡似乎是具有潜热的一阶，但我们也找到了另一个模型，该模型表现出无潜在热量的随机一阶转变。这两个结果是世界上的第一个报告，它们将为对逼真的眼镜的深入了解提供重要的一步。

项目成果

有限次元スピングラス模型のレプリカ対称性の破れ

有限维自旋玻璃模型中的复制对称性破缺

• 发表时间: 2014
• 作者: M. Dauth;T. Korzdorfer;S. Kummel;J. Ziroff;M. Wiessner;A. Scholl;F. Reinert;M. Arita;and K. Shimada;T. Ishikawa;福島孝治
• 通讯作者: 福島孝治

An extended ensemble Monte Carlo study of a lattice glass model

晶格玻璃模型的扩展系综蒙特卡罗研究

• 发表时间: 2010
• 期刊: J.Phys : Conf.Ser.
• 作者: K.Hukushima;S.Sasa
• 通讯作者: S.Sasa

佐々グループの論文・出版物

莎莎集团论文和出版物

Turbulent crystal and idealized glass

湍流晶体和理想化玻璃

• 发表时间: 2013
• 作者: Eric Duchon;Yasuyuki Kato;Naoki Kawashima;Nandini Trivedi;S. Sasa
• 通讯作者: S. Sasa

Playing with hard constraint models in finite dimensions

在有限维度中使用硬约束模型

• 作者: Sato O.;Kasai T.;Sato M.;Sakajiri K.;Tsujii Y.;Kang S.;Tokita M.;S. Sasa
• 通讯作者: S. Sasa