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自避行走

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数学中,自避行走(简称:SAW,Self-Avoiding Walk)是一种格点上的随机漫步,但是不能多次通過同一点。因此,SAW不是一种马尔可夫链, 但事實上,SAW模型在物理学化学、生物学中有很多应用。

这是自避行走
这不是自避行走
8x8网格图上的三个例子


应用

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  • 溶剂聚合物
  • 蛋白质
  • 高分子
  • 纽结理论
  • 随机漫步
  • 保罗·弗洛里学了化学中的自避行走。[1]
  • 网络理论[2]
  • Gompertz distribution[3]
  • ER随机图
  • 有数学家认为自避行走的缩放极限是一个κ = 8/3Schramm-Loewner演变[4]

介绍

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自避行走是一个分形[5][6] 例如,[7]

维度d 分形维数
d = 2 4/3
d = 3 5/3
d ≥ 4 2 4是“upper critical dimension”(上面临界维度)

没有已知的公式用於计算给予格子的SAW数。[8][9]

m × n 矩形点阵在只允許選擇減少曼哈頓距離的方向從一角往其對角行走的情況下有

个SAW。

普遍性

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主要条目:普遍性 (物理学)

是SAW数。这满足因此次可加的以及

存在。格点六角形(hexagonal lattice)的[4]斯坦尼斯拉夫·斯米尔诺夫

某一猜想稱:当的时候

上面的依赖格点,但是11/32这个数是普遍的。

参见

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参考文献

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  1. ^ P. Flory. Principles of Polymer Chemistry. Cornell University Press. 1953: 672. ISBN 9780801401343. 
  2. ^ Carlos P. Herrero. Self-avoiding walks on scale-free networks. Phys. Rev. E. 2005, 71 (3): 1728. Bibcode:2005PhRvE..71a6103H. PMID 15697654. arXiv:cond-mat/0412658可免费查阅. doi:10.1103/PhysRevE.71.016103. 
  3. ^ Tishby, I.; Biham, O.; Katzav, E. The distribution of path lengths of self avoiding walks on Erdős–Rényi networks. Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical. 2016, 49 (28): 285002. Bibcode:2016JPhA...49B5002T. arXiv:1603.06613可免费查阅. doi:10.1088/1751-8113/49/28/285002. 
  4. ^ 4.0 4.1 Duminil-Copin, Hugo; Smirnov, Stanislav. The connective constant of the honeycomb lattice equals $\sqrt{2+\sqrt2}$. arXiv:1007.0575 [math-ph]. 2011-06-27. 
  5. ^ S. Havlin, D. Ben-Avraham. New approach to self-avoiding walks as a critical phenomenon. J. Phys. A. 1982, 15 (6): L321–L328 [2020-02-10]. Bibcode:1982JPhA...15L.321H. doi:10.1088/0305-4470/15/6/013. (原始内容存档于2020-09-22). 
  6. ^ S. Havlin, D. Ben-Avraham. Theoretical and numerical study of fractal dimensionality in self-avoiding walks. Phys. Rev. A. 1982, 26 (3): 1728–1734 [2020-02-10]. Bibcode:1982PhRvA..26.1728H. doi:10.1103/PhysRevA.26.1728. (原始内容存档于2018-11-12). 
  7. ^ A. Bucksch, G. Turk, J.S. Weitz. The Fiber Walk: A Model of Tip-Driven Growth with Lateral Expansion. PLOS ONE. 2014, 9 (1): e85585. Bibcode:2014PLoSO...985585B. PMC 3899046可免费查阅. PMID 24465607. arXiv:1304.3521可免费查阅. doi:10.1371/journal.pone.0085585. 
  8. ^ Hayes B. How to Avoid Yourself (PDF). American Scientist. Jul–Aug 1998, 86 (4): 314 [2020-02-10]. doi:10.1511/1998.31.3301. (原始内容存档 (PDF)于2020-09-28). 
  9. ^ Liśkiewicz M; Ogihara M; Toda S. The complexity of counting self-avoiding walks in subgraphs of two-dimensional grids and hypercubes. Theoretical Computer Science. July 2003, 304 (1–3): 129–56. doi:10.1016/S0304-3975(03)00080-X. 

阅读

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  1. Madras, N.; Slade, G. The Self-Avoiding Walk. Birkhäuser. 1996. ISBN 978-0-8176-3891-7. 
  2. Lawler, G. F. Intersections of Random Walks. Birkhäuser. 1991. ISBN 978-0-8176-3892-4. 
  3. Madras, N.; Sokal, A. D. The pivot algorithm – A highly efficient Monte-Carlo method for the self-avoiding walk. Journal of Statistical Physics. 1988, 50 (1–2): 109–186. Bibcode:1988JSP....50..109M. doi:10.1007/bf01022990. 
  4. Fisher, M. E. Shape of a self-avoiding walk or polymer chain. Journal of Chemical Physics. 1966, 44 (2): 616–622. Bibcode:1966JChPh..44..616F. doi:10.1063/1.1726734.