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熱力学的極限:圧力の存在・凸性・Gibbs の変分原理と Cramér の定理

対象読者: 学部の確率論(大数の法則・中心極限定理)と測度論(直積測度・Fubini の定理)、凸関数と Legendre 変換の基礎を学んだ人。統計力学の予備知識は仮定しません。

前提となる記事:凸解析:凸関数の連続性・劣微分・Legendre–Fenchel 変換と微分の収束、大数の法則と中心極限定理:標本平均はどこへ、どれだけ速く近づくか、直積測度と Fubini–Tonelli の定理:積分の順序交換と無限直積

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大きな系を調べるとき、「無限に大きい系」を考えると式がすっきりすることがよくあります。この記事では、格子状に並んだ小さな磁石(スピン)の集まりを例に、箱を大きくしていくと、1 つあたりの量がただ 1 つの値に落ち着くことを示します。その値は、箱の形や縁の扱いを変えても変わりません。読み終えると、物理の「自由エネルギー」が数学として確かに定まること、そしてそれが確率論の大偏差(平均が大きくずれる確率の指数)と表裏の関係にあることが分かります。

  • 格子 Zd\mathbb{Z}^d の各点に有限集合 SS の値をとるスピンを置き、有限集合 AA ごとのエネルギー ΦA\Phi_A の和でハミルトニアンを作ります。並進不変で ∥Φ∥=∑A∋0∥ΦA∥∞<∞\|\Phi\|=\sum_{A\ni0}\|\Phi_A\|_\infty<\infty を満たす相互作用を扱います。
  • 圧力の存在(定理 3.1): 体積 Λ\Lambda を「境界が体積に比べて無視できる」ように大きくする(van Hove 極限)と、∣Λ∣−1log⁡ZΛ|\Lambda|^{-1}\log Z_\Lambda は収束し、極限は列の取り方にも境界条件にもよりません。鍵は、箱を小立方体に分けたときの log⁡Z\log Z のほぼ加法性です。
  • 圧力 P(Φ)P(\Phi) は Φ\Phi について凸で、∣P(Φ)−P(Ψ)∣≤∥Φ−Ψ∥|P(\Phi)-P(\Psi)|\le\|\Phi-\Psi\| を満たします。外場についての微分が、存在する点では無限体積の磁化になります。
  • Gibbs の変分原理(定理 4.3): P(Φ)=sup⁡μ(s(μ)−μ(EΦ))P(\Phi)=\sup_\mu\bigl(s(\mu)-\mu(E_\Phi)\bigr)。上限は並進不変な確率測度全体でとり、ss は平均エントロピー、EΦE_\Phi は 1 点あたりのエネルギーです。
  • Cramér の定理(定理 5.3): 独立同分布な和の平均が平均値から離れる確率は指数的に小さく、その指数は対数積率母関数の Legendre 変換 I=Λ∗I=\Lambda^* で与えられます。圧力と大偏差の速度関数は Legendre 変換で結ばれる双対な量です。

統計力学は、有限の系の Boltzmann 分布 Z−1e−HZ^{-1}e^{-H}(エネルギー HH の高い配位ほど起こりにくくなる確率分布のこと)から出発します。ところが有限の系の log⁡Z\log Z は(相互作用が実数値なら)パラメータの実解析関数で、どこにも特異点がありません。相転移、すなわち自由エネルギーの折れ曲がりや複数の平衡状態の共存は、体積を無限大にした極限で初めて現れます。この極限をきちんと定義し、存在を示すのが本章の役割です。

このテーマ「Gibbs 測度と相転移の数理」では、次の順に話を進めます。

章内容主な結果
1(本章)熱力学的極限圧力の存在・凸性、変分原理、Cramér の定理
2DLR 条件と Gibbs 測度無限体積の平衡状態の定義、存在、極値測度、Dobrushin の一意性定理
3Ising 模型と Peierls の議論1 次元の一意性、2 次元以上の低温での相の共存
4Lee–Yang の円定理外場が 00 でなければ相転移は起きない
5ランダムクラスター表示と浸透FK 表示、FKG による比較、長距離模型
6関数不等式Poincaré・対数 Sobolev 不等式、Brascamp–Lieb、超縮小性

物理の側の背景(平均場近似や 1 次元 Ising 模型の転送行列解)は 相転移と平均場理論 にあります。本テーマはそれを確率論の言葉で厳密にし、構成的場の理論(相関不等式・クラスター展開・ランダムカレント)や開放量子系の章が前提にする枠組みを用意します。

本章の議論は Ruelle と Fisher(1960 年代)にさかのぼります。核心は「大きな箱の log⁡Z\log Z は、小さな箱の log⁡Z\log Z の和と、境界の大きさ程度しか違わない」という一点で、これは 数え上げと母関数 の Fekete の補題(補題 6.1[数え上げと母関数])を多次元・近似版にしたものです。

以下、SS は 2 点以上の有限集合(1 点のスピンの値の集合)、Ω=SZd\Omega=S^{\mathbb{Z}^d} は配位全体です。Λ⊂Zd\Lambda\subset\mathbb{Z}^d について ΩΛ=SΛ\Omega_\Lambda=S^\Lambda とし、ω∈Ω\omega\in\Omega の Λ\Lambda への制限を ωΛ\omega_\Lambda、Λ\Lambda 上で σ\sigma、外で η\eta に等しい配位を σΛηΛc\sigma_\Lambda\eta_{\Lambda^c} と書きます。Λ⋐Zd\Lambda\Subset\mathbb{Z}^d は「Λ\Lambda は空でない有限集合」の意味です。距離は最大値ノルム ∣x∣=max⁡i∣xi∣|x|=\max_i|x_i| で測り、並進 θx:Ω→Ω\theta_x:\Omega\to\Omega を (θxω)y=ωy+x(\theta_x\omega)_y=\omega_{y+x} で定めます。

次の定義は抽象的に見えますが、「点の集まり AA ごとにエネルギーを割り当て、全部足したものを系のエネルギーとする」というだけのことです。具体例は定義のすぐ後の 例 2.2 にあるので、先に見てから戻ってもかまいません。

定義 2.1(相互作用)↗

各 A⋐ZdA\Subset\mathbb{Z}^d に、ωA\omega_A だけに依存する関数 ΦA:Ω→R\Phi_A:\Omega\to\mathbb{R} を対応させた族 Φ=(ΦA)\Phi=(\Phi_A) を相互作用という。ΦA+x=ΦA∘θx\Phi_{A+x}=\Phi_A\circ\theta_x(すべての A,xA,x)のとき並進不変といい、並進不変で

∥Φ∥:=∑A∋0∥ΦA∥∞<∞\|\Phi\|:=\sum_{A\ni0}\|\Phi_A\|_\infty<\infty

を満たすもの全体を B\mathcal{B} と書く。B\mathcal{B} はノルム ∥⋅∥\|\cdot\| について実ベクトル空間である。Λ⋐Zd\Lambda\Subset\mathbb{Z}^d について、自由境界条件のハミルトニアンと分配関数、有限体積の圧力を

HΛ(σ)=∑A⊂ΛΦA(σ),ZΛ=∑σ∈ΩΛe−HΛ(σ),pΛ=log⁡ZΛ∣Λ∣H_\Lambda(\sigma)=\sum_{A\subset\Lambda}\Phi_A(\sigma),\qquad Z_\Lambda=\sum_{\sigma\in\Omega_\Lambda}e^{-H_\Lambda(\sigma)},\qquad p_\Lambda=\frac{\log Z_\Lambda}{|\Lambda|}

で定める(ΦA\Phi_A は ωA\omega_A だけで決まるので、A⊂ΛA\subset\Lambda なら ΦA(σ)\Phi_A(\sigma) は σ∈ΩΛ\sigma\in\Omega_\Lambda に対して意味をもつ)。

逆温度 β\beta は Φ\Phi に含めておきます(βΦ\beta\Phi を改めて Φ\Phi と書く)。∥Φ∥\|\Phi\| は「原点を含むすべての相互作用の強さの和」で、1 点あたりのエネルギーの上限です。実際、各 A⊂ΛA\subset\Lambda を AA の 1 点 xx に割り当てると

∥HΛ∥∞≤∑x∈Λ∑A∋x∥ΦA∥∞=∣Λ∣ ∥Φ∥\|H_\Lambda\|_\infty\le\sum_{x\in\Lambda}\sum_{A\ni x}\|\Phi_A\|_\infty=|\Lambda|\,\|\Phi\|

で、ZΛZ_\Lambda は ∣S∣∣Λ∣e±∣Λ∣∥Φ∥|S|^{|\Lambda|}e^{\pm|\Lambda|\|\Phi\|} の間にあります。したがって ∣pΛ∣≤log⁡∣S∣+∥Φ∥|p_\Lambda|\le\log|S|+\|\Phi\| です。

例 2.2(Ising 模型)

S={−1,1}S=\{-1,1\}、σx\sigma_x を xx でのスピンとし、∣x−y∣1=1|x-y|_1=1 の対 {x,y}\{x,y\} に Φ{x,y}=−Jσxσy\Phi_{\{x,y\}}=-J\sigma_x\sigma_y、1 点に Φ{x}=−hσx\Phi_{\{x\}}=-h\sigma_x、それ以外の AA に ΦA=0\Phi_A=0 とおきます。原点を含む最近接対は 2d2d 個なので ∥Φ∥=2d∣J∣+∣h∣\|\Phi\|=2d|J|+|h| です。J>0J>0 が強磁性(向きをそろえるほうがエネルギーが低い)、hh が外場です。

例 2.3(独立なスピン)

Φ{x}(ω)=−h ωx\Phi_{\{x\}}(\omega)=-h\,\omega_x(S={−1,1}S=\{-1,1\})だけの相互作用では ZΛ=(2cosh⁡h)∣Λ∣Z_\Lambda=(2\cosh h)^{|\Lambda|} で、pΛ=log⁡(2cosh⁡h)p_\Lambda=\log(2\cosh h) は Λ\Lambda によりません。相互作用があると pΛp_\Lambda は Λ\Lambda の形に依存し、極限が問題になります。

体積を大きくする列として、境界の点の割合が 00 に近づくものを考えます。Λ⋐Zd\Lambda\Subset\mathbb{Z}^d と R∈NR\in\mathbb{N} について、内側の RR-境界を

∂RΛ={x∈Λ:dist⁡(x,Zd∖Λ)≤R}\partial_R\Lambda=\{x\in\Lambda:\operatorname{dist}(x,\mathbb{Z}^d\setminus\Lambda)\le R\}

とします。

定義 2.4(van Hove 列)↗

有限集合の列 (Λn)(\Lambda_n) が ∣Λn∣→∞|\Lambda_n|\to\infty と、すべての R∈NR\in\mathbb{N} について ∣∂RΛn∣/∣Λn∣→0|\partial_R\Lambda_n|/|\Lambda_n|\to0 を満たすとき、van Hove 列という。

一辺 LL の立方体 C(L)={0,1,…,L−1}dC(L)=\{0,1,\dots,L-1\}^d の列は van Hove 列です。x∈∂RC(L)x\in\partial_RC(L) ならある座標が {0,…,R−1}∪{L−R,…,L−1}\{0,\dots,R-1\}\cup\{L-R,\dots,L-1\} に入るので

∣∂RC(L)∣≤2dR Ld−1|\partial_RC(L)|\le2dR\,L^{d-1}

だからです。一方、線分 {0,…,n}×{0}d−1\{0,\dots,n\}\times\{0\}^{d-1}(d≥2d\ge2)はすべての点が境界にあるので van Hove 列ではありません。

相互作用が Λ\Lambda の内と外をまたぐ部分の大きさを

b(Λ)=∑x∈Λ ∑A∋x, A⊄Λ∥ΦA∥∞b(\Lambda)=\sum_{x\in\Lambda}\ \sum_{A\ni x,\ A\not\subset\Lambda}\|\Phi_A\|_\infty

で測ります。本章の評価はすべてこの量に帰着します。

補題 2.5(境界項は体積に比べて小さい)✓

Φ∈B\Phi\in\mathcal{B} とする。すべての Λ⋐Zd\Lambda\Subset\mathbb{Z}^d と R∈NR\in\mathbb{N} について

b(Λ)∣Λ∣≤∥Φ∥∣∂RΛ∣∣Λ∣+εR,εR:=∑A∋0, diam⁡A>R∥ΦA∥∞.\frac{b(\Lambda)}{|\Lambda|}\le\|\Phi\|\frac{|\partial_R\Lambda|}{|\Lambda|}+\varepsilon_R,\qquad\varepsilon_R:=\sum_{A\ni0,\ \operatorname{diam}A>R}\|\Phi_A\|_\infty .

εR→0\varepsilon_R\to0(R→∞R\to\infty)なので、van Hove 列について b(Λn)/∣Λn∣→0b(\Lambda_n)/|\Lambda_n|\to0 である。

証明(補題 2.5)

b(Λ)b(\Lambda) の和を diam⁡A≤R\operatorname{diam}A\le R と diam⁡A>R\operatorname{diam}A>R に分けます。x∈Ax\in A、diam⁡A≤R\operatorname{diam}A\le R、A⊄ΛA\not\subset\Lambda なら、AA の点で Λ\Lambda の外にあるものが xx から距離 RR 以内にあるので x∈∂RΛx\in\partial_R\Lambda です。よって前半は ∑x∈∂RΛ∑A∋x∥ΦA∥∞=∣∂RΛ∣ ∥Φ∥\sum_{x\in\partial_R\Lambda}\sum_{A\ni x}\|\Phi_A\|_\infty=|\partial_R\Lambda|\,\|\Phi\| 以下です(並進不変性から内側の和は xx によらず ∥Φ∥\|\Phi\|)。後半は A⊄ΛA\not\subset\Lambda の条件を外して ∑x∈Λ∑A∋x,diam⁡A>R∥ΦA∥∞=∣Λ∣εR\sum_{x\in\Lambda}\sum_{A\ni x,\operatorname{diam}A>R}\|\Phi_A\|_\infty=|\Lambda|\varepsilon_R 以下です。εR\varepsilon_R は収束級数 ∑A∋0∥ΦA∥∞\sum_{A\ni0}\|\Phi_A\|_\infty の裾なので 00 に収束します。van Hove 列では、まず RR を大きくとって εR\varepsilon_R を小さくし、次に nn を大きくすれば右辺は任意に小さくなります。

補題 2.6(ほぼ加法性)✓

Φ∈B\Phi\in\mathcal{B}、Λ=Λ1⊔⋯⊔Λk\Lambda=\Lambda_1\sqcup\cdots\sqcup\Lambda_k(互いに素な有限集合)とする。このとき

∣log⁡ZΛ−∑i=1klog⁡ZΛi∣≤∑i=1kb(Λi).\Bigl|\log Z_\Lambda-\sum_{i=1}^k\log Z_{\Lambda_i}\Bigr|\le\sum_{i=1}^kb(\Lambda_i).
証明(補題 2.6)

(a) エネルギーの差. HΛ−∑iHΛi=∑′ΦAH_\Lambda-\sum_iH_{\Lambda_i}=\sum'\Phi_A で、∑′\sum' はどの Λi\Lambda_i にも含まれない A⊂ΛA\subset\Lambda についての和です。そのような AA はある Λi\Lambda_i と交わるので、x∈A∩Λix\in A\cap\Lambda_i を選べば A∋xA\ni x、A⊄ΛiA\not\subset\Lambda_i です。したがって ∑′∥ΦA∥∞≤∑ib(Λi)\sum'\|\Phi_A\|_\infty\le\sum_ib(\Lambda_i)。

(b) log⁡Z\log Z はエネルギーについて 1-Lipschitz. 有限集合 XX 上の関数 H,H′H,H' について e−H′≤e−He∥H−H′∥∞e^{-H'}\le e^{-H}e^{\|H-H'\|_\infty} なので ∑e−H′≤e∥H−H′∥∞∑e−H\sum e^{-H'}\le e^{\|H-H'\|_\infty}\sum e^{-H}。対称に入れ替えて ∣log⁡∑e−H−log⁡∑e−H′∣≤∥H−H′∥∞|\log\sum e^{-H}-\log\sum e^{-H'}|\le\|H-H'\|_\infty です。

(c) 独立な和は積になる. ΩΛ=∏iΩΛi\Omega_\Lambda=\prod_i\Omega_{\Lambda_i} で、∑iHΛi(σ)\sum_iH_{\Lambda_i}(\sigma) の各項は σΛi\sigma_{\Lambda_i} だけに依存するので

∑σ∈ΩΛe−∑iHΛi(σ)=∏iZΛi.\sum_{\sigma\in\Omega_\Lambda}e^{-\sum_iH_{\Lambda_i}(\sigma)}=\prod_{i}Z_{\Lambda_i}.

(b) を H=HΛH=H_\Lambda、H′=∑iHΛiH'=\sum_iH_{\Lambda_i} に適用し、(a)(c) を使えば主張を得ます。

次の定理の証明の筋は、大きな箱 Λ\Lambda を一辺 LL の小さな立方体で埋め、log⁡Z\log Z を立方体 1 個分の log⁡Z\log Z の和で近似することです。まず LL を固定して n→∞n\to\infty とし、誤差が LL だけで決まる量 δL\delta_L 以下になることを示し、最後に L→∞L\to\infty とします。lim sup⁡\limsup は「十分先の項の上からの限界」のことで、誤差を δL\delta_L で抑えた後に δL→0\delta_L\to0 とするために使います。

定理 3.1(熱力学的極限における圧力の存在)✓

Φ∈B\Phi\in\mathcal{B} とする。極限

P(Φ)=lim⁡L→∞log⁡ZC(L)LdP(\Phi)=\lim_{L\to\infty}\frac{\log Z_{C(L)}}{L^d}

が存在し、任意の van Hove 列 (Λn)(\Lambda_n) について pΛn→P(Φ)p_{\Lambda_n}\to P(\Phi) である。P(Φ)P(\Phi) を Φ\Phi の圧力という(−P(Φ)-P(\Phi) は逆温度を掛けた 1 点あたりの自由エネルギー)。

証明(定理 3.1)

L∈NL\in\mathbb{N} を固定し、Zd\mathbb{Z}^d を立方体 Qk=C(L)+LkQ_k=C(L)+Lk(k∈Zdk\in\mathbb{Z}^d)に分割します。van Hove 列の項 Λ=Λn\Lambda=\Lambda_n に対し、Qk⊂ΛQ_k\subset\Lambda となる立方体を Qk1,…,QkNQ_{k_1},\dots,Q_{k_N} とし、残り Λ∘=Λ∖⋃jQkj\Lambda^\circ=\Lambda\setminus\bigcup_jQ_{k_j} とします。

残りは境界に含まれる. x∈Λ∘x\in\Lambda^\circ を含む立方体 QkQ_k は Λ\Lambda に含まれないので、Λ\Lambda の外の点を含みます。QkQ_k の 2 点の距離は L−1L-1 以下なので x∈∂LΛx\in\partial_L\Lambda です。よって ∣Λ∘∣≤∣∂LΛ∣|\Lambda^\circ|\le|\partial_L\Lambda|、NLd=∣Λ∣−∣Λ∘∣NL^d=|\Lambda|-|\Lambda^\circ| です。

ほぼ加法性を使う. 補題 2.6 を分割 Λ=Qk1⊔⋯⊔QkN⊔Λ∘\Lambda=Q_{k_1}\sqcup\cdots\sqcup Q_{k_N}\sqcup\Lambda^\circ に使います。並進不変性から HQk(σ)=HC(L)(σ∘平行移動)H_{Q_k}(\sigma)=H_{C(L)}(\sigma\circ\text{平行移動}) なので ZQk=ZC(L)Z_{Q_k}=Z_{C(L)}、b(Qk)=b(C(L))b(Q_k)=b(C(L)) です。また b(Λ∘)≤∣Λ∘∣ ∥Φ∥b(\Lambda^\circ)\le|\Lambda^\circ|\,\|\Phi\|、∣log⁡ZΛ∘∣≤∣Λ∘∣(log⁡∣S∣+∥Φ∥)|\log Z_{\Lambda^\circ}|\le|\Lambda^\circ|(\log|S|+\|\Phi\|)(§2 の評価)なので、

∣log⁡ZΛ−Nlog⁡ZC(L)∣≤N b(C(L))+∣Λ∘∣(log⁡∣S∣+2∥Φ∥).\bigl|\log Z_\Lambda-N\log Z_{C(L)}\bigr|\le N\,b(C(L))+|\Lambda^\circ|\bigl(\log|S|+2\|\Phi\|\bigr).

∣Λ∣|\Lambda| で割り、aL=log⁡ZC(L)/Lda_L=\log Z_{C(L)}/L^d と書くと、N/∣Λ∣≤L−dN/|\Lambda|\le L^{-d} より

∣pΛ−NLd∣Λ∣aL∣≤b(C(L))Ld+∣∂LΛ∣∣Λ∣(log⁡∣S∣+2∥Φ∥).\Bigl|p_\Lambda-\frac{NL^d}{|\Lambda|}a_L\Bigr|\le\frac{b(C(L))}{L^d}+\frac{|\partial_L\Lambda|}{|\Lambda|}\bigl(\log|S|+2\|\Phi\|\bigr).

n→∞n\to\infty で ∣∂LΛn∣/∣Λn∣→0|\partial_L\Lambda_n|/|\Lambda_n|\to0、NLd/∣Λn∣→1NL^d/|\Lambda_n|\to1、∣aL∣≤log⁡∣S∣+∥Φ∥|a_L|\le\log|S|+\|\Phi\| なので

lim sup⁡n→∞∣pΛn−aL∣≤δL:=b(C(L))Ld.\limsup_{n\to\infty}|p_{\Lambda_n}-a_L|\le\delta_L:=\frac{b(C(L))}{L^d}.

結論. 立方体の列は van Hove 列なので 補題 2.5 から δL→0\delta_L\to0 です。上式から lim sup⁡npΛn−lim inf⁡npΛn≤2δL\limsup_np_{\Lambda_n}-\liminf_np_{\Lambda_n}\le2\delta_L がすべての LL で成り立つので、lim⁡npΛn=:P\lim_np_{\Lambda_n}=:P が存在し、∣P−aL∣≤δL|P-a_L|\le\delta_L です。よって aL→Pa_L\to P で、PP は立方体の極限として列によらずに決まります。

Λ塗り: Λ に含まれる立方体 白地で輪郭の内側: Λ°
van Hove 列での分割。一辺 L の立方体の格子のうち Λ に含まれるもの(塗り)と、残りの部分 Λ°(境界から距離 L 以内に収まる)。ほぼ加法性により log Z は塗った立方体の寄与の和で近似でき、誤差は立方体の境界と Λ° の大きさで抑えられる。

命題 3.2(境界条件によらないこと)✓

Φ∈B\Phi\in\mathcal{B}、τ∈Ω\tau\in\Omega とし、境界条件 τ\tau のハミルトニアンを HΛτ(σ)=∑A∩Λ≠∅ΦA(σΛτΛc)H_\Lambda^\tau(\sigma)=\sum_{A\cap\Lambda\ne\emptyset}\Phi_A(\sigma_\Lambda\tau_{\Lambda^c})、分配関数を ZΛτZ_\Lambda^\tau とする。van Hove 列について

sup⁡τ∈Ω∣log⁡ZΛnτ∣Λn∣−P(Φ)∣→0.\sup_{\tau\in\Omega}\Bigl|\frac{\log Z^\tau_{\Lambda_n}}{|\Lambda_n|}-P(\Phi)\Bigr|\to0 .
証明(命題 3.2)

HΛτ−HΛ=∑ΦA(σΛτΛc)H^\tau_\Lambda-H_\Lambda=\sum\Phi_A(\sigma_\Lambda\tau_{\Lambda^c}) で、和は Λ\Lambda と交わり Λ\Lambda に含まれない AA についてとります。そのような AA に x∈A∩Λx\in A\cap\Lambda を割り当てれば、和の絶対値は b(Λ)b(\Lambda) 以下です。補題 2.6 の証明 (b) から ∣log⁡ZΛτ−log⁡ZΛ∣≤b(Λ)|\log Z^\tau_\Lambda-\log Z_\Lambda|\le b(\Lambda) で、補題 2.5 と 定理 3.1 から結論を得ます。

定理 3.3(圧力の凸性と Lipschitz 性)✓

P:B→RP:\mathcal{B}\to\mathbb{R} は凸であり、∣P(Φ)−P(Ψ)∣≤∥Φ−Ψ∥|P(\Phi)-P(\Psi)|\le\|\Phi-\Psi\| を満たす。

証明(定理 3.3)

凸性. 0≤t≤10\le t\le1 とします。HΛtΦ+(1−t)Ψ=tHΛΦ+(1−t)HΛΨH^{t\Phi+(1-t)\Psi}_\Lambda=tH^\Phi_\Lambda+(1-t)H^\Psi_\Lambda なので、ΩΛ\Omega_\Lambda 上の数え上げ測度について Hölder の不等式(定理 4.2[L^p 空間と関数解析への導入]、指数 1/t1/t と 1/(1−t)1/(1-t))を使うと

∑σ(e−HΛΦ)t(e−HΛΨ)1−t≤(∑σe−HΛΦ)t(∑σe−HΛΨ)1−t.\sum_\sigma\bigl(e^{-H^\Phi_\Lambda}\bigr)^t\bigl(e^{-H^\Psi_\Lambda}\bigr)^{1-t}\le\Bigl(\sum_\sigma e^{-H^\Phi_\Lambda}\Bigr)^t\Bigl(\sum_\sigma e^{-H^\Psi_\Lambda}\Bigr)^{1-t}.

対数をとって ∣Λ∣|\Lambda| で割ると pΛp_\Lambda の凸性を得ます。凸性の不等式は各点の極限で保たれます(t=0,1t=0,1 は自明)。

Lipschitz 性. ∥HΛΦ−HΛΨ∥∞≤∣Λ∣ ∥Φ−Ψ∥\|H^\Phi_\Lambda-H^\Psi_\Lambda\|_\infty\le|\Lambda|\,\|\Phi-\Psi\|(§2 の評価を Φ−Ψ∈B\Phi-\Psi\in\mathcal{B} に使う)と 補題 2.6 の証明 (b) から ∣pΛ(Φ)−pΛ(Ψ)∣≤∥Φ−Ψ∥|p_\Lambda(\Phi)-p_\Lambda(\Psi)|\le\|\Phi-\Psi\|。極限をとります。

凸性は物理的には「比熱や帯磁率が非負」であることの抽象版です。凸関数は 1 次元方向に左右の微分をもち、高々可算個の点を除いて微分可能です(命題 3.4[凸解析])。微分できない点が 1 次相転移の候補です。次の系は、微分可能な点では有限体積の磁化が無限体積の値に収束することを示します。

系 3.4(外場についての微分と磁化)✓

Φ∈B\Phi\in\mathcal{B} を固定し、S⊂RS\subset\mathbb{R} とする。h∈Rh\in\mathbb{R} について Φ{x}h=Φ{x}−hωx\Phi^h_{\{x\}}=\Phi_{\{x\}}-h\omega_x(他の ΦA\Phi_A はそのまま)とし、f(h)=P(Φh)f(h)=P(\Phi^h)、有限体積の Gibbs 分布 μΛh(σ)=e−HΛh(σ)/ZΛh\mu^h_\Lambda(\sigma)=e^{-H^h_\Lambda(\sigma)}/Z^h_\Lambda での平均磁化を mΛ(h)=∣Λ∣−1∑x∈ΛμΛh(σx)m_\Lambda(h)=|\Lambda|^{-1}\sum_{x\in\Lambda}\mu^h_\Lambda(\sigma_x) とする。ff が h0h_0 で微分可能ならば、任意の van Hove 列と hn→h0h_n\to h_0 について mΛn(hn)→f′(h0)m_{\Lambda_n}(h_n)\to f'(h_0)。

証明(系 3.4)

fn(h)=pΛn(Φh)f_n(h)=p_{\Lambda_n}(\Phi^h) は hh について凸(定理 3.3 の証明)で、各点で f(h)f(h) に収束します(定理 3.1)。log⁡Z\log Z を hh で微分すると fn′(h)=mΛn(h)f_n'(h)=m_{\Lambda_n}(h) です。凸関数列の勾配の収束(定理 6.2[凸解析]、U=RU=\mathbb{R})から fn′(hn)→f′(h0)f_n'(h_n)\to f'(h_0) です。

4. エントロピーと Gibbs の変分原理

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有限集合 XX 上の確率測度 ν\nu のエントロピーを S(ν)=−∑a∈Xν(a)log⁡ν(a)S(\nu)=-\sum_{a\in X}\nu(a)\log\nu(a)(0log⁡0=00\log0=0)とします。Ω\Omega 上の確率測度 μ\mu(Ω\Omega には直積 σ-加法族を入れる)と Λ⋐Zd\Lambda\Subset\mathbb{Z}^d について、μ\mu の ΩΛ\Omega_\Lambda への周辺分布のエントロピーを SΛ(μ)S_\Lambda(\mu) と書きます。

補題 4.1(エントロピーの基本性質)✓

(i) 有限集合 XX 上の関数 HH について log⁡∑a∈Xe−H(a)=max⁡ν(S(ν)−ν(H))\log\sum_{a\in X}e^{-H(a)}=\max_\nu\bigl(S(\nu)-\nu(H)\bigr) で、最大値は ν(a)=e−H(a)/∑e−H\nu(a)=e^{-H(a)}/\sum e^{-H} でとられる(有限体積の Gibbs の変分原理)。

(ii) 0≤SΛ(μ)≤∣Λ∣log⁡∣S∣0\le S_\Lambda(\mu)\le|\Lambda|\log|S|。Λ⊂Λ′\Lambda\subset\Lambda' ならば SΛ(μ)≤SΛ′(μ)S_\Lambda(\mu)\le S_{\Lambda'}(\mu)。

(iii) Λ1∩Λ2=∅\Lambda_1\cap\Lambda_2=\emptyset ならば SΛ1∪Λ2(μ)≤SΛ1(μ)+SΛ2(μ)S_{\Lambda_1\cup\Lambda_2}(\mu)\le S_{\Lambda_1}(\mu)+S_{\Lambda_2}(\mu) で、μ\mu の ΩΛ1∪Λ2\Omega_{\Lambda_1\cup\Lambda_2} への周辺分布が ΩΛ1\Omega_{\Lambda_1} と ΩΛ2\Omega_{\Lambda_2} の周辺分布の直積ならば等号が成り立つ。

(iv) μ↦SΛ(μ)\mu\mapsto S_\Lambda(\mu) は凹である。

証明(補題 4.1)

(i) Z=∑e−HZ=\sum e^{-H}、g=e−H/Zg=e^{-H}/Z とします。ν\nu の台の上で log⁡\log の凹性と Jensen の不等式(定理 4.4[凸解析])を使うと

S(ν)−ν(H)−log⁡Z=∑ν(a)>0ν(a)log⁡g(a)ν(a)≤log⁡∑ν(a)>0g(a)≤0,S(\nu)-\nu(H)-\log Z=\sum_{\nu(a)>0}\nu(a)\log\frac{g(a)}{\nu(a)}\le\log\sum_{\nu(a)>0}g(a)\le0,

等号は ν=g\nu=g のときです。

(ii) log⁡\log の凹性から S(ν)≤log⁡∣X∣S(\nu)\le\log|X|((i) で H=0H=0)。周辺分布 νΛ\nu_\Lambda と、ωΛ=a\omega_\Lambda=a のもとでの条件付き分布 ν(⋅∣a)\nu(\cdot\mid a) を使うと、νΛ′(a,b)=νΛ(a)ν(b∣a)\nu_{\Lambda'}(a,b)=\nu_\Lambda(a)\nu(b\mid a) から

SΛ′(μ)=SΛ(μ)+∑aνΛ(a) S(ν(⋅∣a))≥SΛ(μ).S_{\Lambda'}(\mu)=S_\Lambda(\mu)+\sum_a\nu_\Lambda(a)\,S\bigl(\nu(\cdot\mid a)\bigr)\ge S_\Lambda(\mu).

(iii) ν\nu を ΩΛ1×ΩΛ2\Omega_{\Lambda_1}\times\Omega_{\Lambda_2} 上の周辺分布、ν1,ν2\nu_1,\nu_2 をその周辺分布とすると

SΛ1+SΛ2−SΛ1∪Λ2=∑ν(a,b)>0ν(a,b)log⁡ν(a,b)ν1(a)ν2(b)≥0S_{\Lambda_1}+S_{\Lambda_2}-S_{\Lambda_1\cup\Lambda_2}=\sum_{\nu(a,b)>0}\nu(a,b)\log\frac{\nu(a,b)}{\nu_1(a)\nu_2(b)}\ge0

で、これは (i) の証明と同じく Jensen の不等式から従います。ν=ν1⊗ν2\nu=\nu_1\otimes\nu_2 なら対数の中が 11 で等号です。

(iv) t↦−tlog⁡tt\mapsto-t\log t は [0,1][0,1] 上で凹で、周辺分布をとる操作は μ\mu について線形です。

μ\mu が並進不変(すべての xx で μ∘θx−1=μ\mu\circ\theta_x^{-1}=\mu)なら SΛ+x(μ)=SΛ(μ)S_{\Lambda+x}(\mu)=S_\Lambda(\mu) です。並進不変な確率測度全体を Mθ\mathcal{M}_\theta と書きます。

命題 4.2(平均エントロピーの存在)✓

μ∈Mθ\mu\in\mathcal{M}_\theta について、極限

s(μ)=lim⁡n→∞SC(n)(μ)nd=inf⁡L≥1SC(L)(μ)Lds(\mu)=\lim_{n\to\infty}\frac{S_{C(n)}(\mu)}{n^d}=\inf_{L\ge1}\frac{S_{C(L)}(\mu)}{L^d}

が存在する。これを μ\mu の平均エントロピーという。

証明(命題 4.2)

LL を固定し、m=⌈n/L⌉m=\lceil n/L\rceil とします。C(n)⊂C(mL)C(n)\subset C(mL) で、C(mL)C(mL) は C(L)C(L) の平行移動 mdm^d 個の互いに素な和です。補題 4.1 の (ii)(iii) と並進不変性から SC(n)≤SC(mL)≤mdSC(L)S_{C(n)}\le S_{C(mL)}\le m^dS_{C(L)}。したがって

SC(n)(μ)nd≤(mLn)dSC(L)(μ)Ld→n→∞SC(L)(μ)Ld.\frac{S_{C(n)}(\mu)}{n^d}\le\Bigl(\frac{mL}{n}\Bigr)^d\frac{S_{C(L)}(\mu)}{L^d}\xrightarrow[n\to\infty]{}\frac{S_{C(L)}(\mu)}{L^d}.

よって lim sup⁡n≤inf⁡L≤lim inf⁡n\limsup_n\le\inf_L\le\liminf_n です。

1 点あたりのエネルギーを EΦ=∑A∋0ΦA/∣A∣E_\Phi=\sum_{A\ni0}\Phi_A/|A| とします。各項は局所的な関数で ∑A∋0∥ΦA∥∞<∞\sum_{A\ni0}\|\Phi_A\|_\infty<\infty なので、EΦE_\Phi は有界可測で ∣EΦ∣≤∥Φ∥|E_\Phi|\le\|\Phi\| です。重み 1/∣A∣1/|A| は、AA のエネルギーを AA の各点に等分する意味をもちます。原点を含む AA だけを足すのは、並進不変性により、どの点でも同じ値になるからです。

次の定理の証明は 2 段です。(1) では、任意の μ\mu について s(μ)−μ(EΦ)s(\mu)-\mu(E_\Phi) が P(Φ)P(\Phi) を超えないことを、有限体積の変分原理から示します。(2) では、箱ごとの Gibbs 分布を無限に並べて平行移動で平均した並進不変な測度 μL\mu_L をつくり、s(μL)−μL(EΦ)s(\mu_L)-\mu_L(E_\Phi) が P(Φ)P(\Phi) にいくらでも近づくことを示します。平行移動で平均するのは、ブロックを並べただけの測度が並進不変とは限らないためです。

定理 4.3(Gibbs の変分原理)✓

Φ∈B\Phi\in\mathcal{B} について

P(Φ)=sup⁡μ∈Mθ(s(μ)−μ(EΦ)).P(\Phi)=\sup_{\mu\in\mathcal{M}_\theta}\bigl(s(\mu)-\mu(E_\Phi)\bigr).
証明(定理 4.3)

(1) 右辺 ≤\le 左辺. μ∈Mθ\mu\in\mathcal{M}_\theta、Λ=C(L)\Lambda=C(L) とします。補題 4.1 (i) を ν=μ\nu=\mu の周辺分布に使うと log⁡ZΛ≥SΛ(μ)−μ(HΛ)\log Z_\Lambda\ge S_\Lambda(\mu)-\mu(H_\Lambda)。一方、並進不変性 μ(ΦA+x)=μ(ΦA∘θx)=μ(ΦA)\mu(\Phi_{A+x})=\mu(\Phi_A\circ\theta_x)=\mu(\Phi_A) から

∣Λ∣ μ(EΦ)=∑x∈Λ∑A∋0μ(ΦA+x)∣A∣=∑x∈Λ∑B∋xμ(ΦB)∣B∣=∑B∩Λ≠∅∣B∩Λ∣∣B∣μ(ΦB).|\Lambda|\,\mu(E_\Phi)=\sum_{x\in\Lambda}\sum_{A\ni0}\frac{\mu(\Phi_{A+x})}{|A|}=\sum_{x\in\Lambda}\sum_{B\ni x}\frac{\mu(\Phi_B)}{|B|}=\sum_{B\cap\Lambda\ne\emptyset}\frac{|B\cap\Lambda|}{|B|}\mu(\Phi_B).

これと μ(HΛ)=∑B⊂Λμ(ΦB)\mu(H_\Lambda)=\sum_{B\subset\Lambda}\mu(\Phi_B) の差は Λ\Lambda に含まれず Λ\Lambda と交わる BB の項だけで、その絶対値は b(Λ)b(\Lambda) 以下です。よって

log⁡ZC(L)Ld≥SC(L)(μ)Ld−μ(EΦ)−b(C(L))Ld.\frac{\log Z_{C(L)}}{L^d}\ge\frac{S_{C(L)}(\mu)}{L^d}-\mu(E_\Phi)-\frac{b(C(L))}{L^d}.

L→∞L\to\infty として(定理 3.1、命題 4.2、補題 2.5)P(Φ)≥s(μ)−μ(EΦ)P(\Phi)\ge s(\mu)-\mu(E_\Phi)。

(2) 左辺 ≤\le 右辺. LL を固定し、C=C(L)C=C(L) 上の有限体積 Gibbs 分布 νL(σ)=e−HC(σ)/ZC\nu_L(\sigma)=e^{-H_C(\sigma)}/Z_C を作ります。Ω=∏k∈ZdΩC+Lk\Omega=\prod_{k\in\mathbb{Z}^d}\Omega_{C+Lk} と見て、各ブロックに νL\nu_L の平行移動を置いた無限直積測度 λ\lambda をとります(定理 6.1[直積測度と Fubini–Tonelli の定理])。λ\lambda は θLk\theta_{Lk} で不変なので、

μL=1Ld∑x∈Cλ∘θx−1\mu_L=\frac1{L^d}\sum_{x\in C}\lambda\circ\theta_x^{-1}

は並進不変です(x+yx+y を LZdL\mathbb{Z}^d を法として見れば、x∈Cx\in C と同じ代表系を動く)。

エントロピー. n=mLn=mL とします。補題 4.1 (iv) から SC(n)(μL)≥L−d∑x∈CSC(n)(λ∘θx−1)S_{C(n)}(\mu_L)\ge L^{-d}\sum_{x\in C}S_{C(n)}(\lambda\circ\theta_x^{-1}) で、SC(n)(λ∘θx−1)=SC(n)+x(λ)S_{C(n)}(\lambda\circ\theta_x^{-1})=S_{C(n)+x}(\lambda) です。λ\lambda の C(n)+xC(n)+x 上の周辺分布はブロックごとの周辺分布の直積なので、(iii) の等号と S≥0S\ge0 から、C(n)+xC(n)+x に完全に含まれるブロック(少なくとも (m−1)d(m-1)^d 個)の寄与だけで SC(n)+x(λ)≥(m−1)dS(νL)S_{C(n)+x}(\lambda)\ge(m-1)^dS(\nu_L)。m→∞m\to\infty として s(μL)≥S(νL)/Lds(\mu_L)\ge S(\nu_L)/L^d。

エネルギー. EΦ∘θx=∑B∋xΦB/∣B∣E_\Phi\circ\theta_x=\sum_{B\ni x}\Phi_B/|B| なので

LdμL(EΦ)=λ(∑x∈CEΦ∘θx)=∑B∩C≠∅∣B∩C∣∣B∣λ(ΦB)≤νL(HC)+b(C).L^d\mu_L(E_\Phi)=\lambda\Bigl(\sum_{x\in C}E_\Phi\circ\theta_x\Bigr)=\sum_{B\cap C\ne\emptyset}\frac{|B\cap C|}{|B|}\lambda(\Phi_B)\le\nu_L(H_C)+b(C).

ここで B⊂CB\subset C の項は λ(ΦB)=νL(ΦB)\lambda(\Phi_B)=\nu_L(\Phi_B) です。

合わせる. 補題 4.1 (i) の等号 S(νL)−νL(HC)=log⁡ZCS(\nu_L)-\nu_L(H_C)=\log Z_C から

s(μL)−μL(EΦ)≥log⁡ZC(L)−b(C(L))Ld→L→∞P(Φ).s(\mu_L)-\mu_L(E_\Phi)\ge\frac{\log Z_{C(L)}-b(C(L))}{L^d}\xrightarrow[L\to\infty]{}P(\Phi).

よって右辺の上限は P(Φ)P(\Phi) 以上です。

注意 4.4(平衡状態と Gibbs 測度)

上限を達成する μ∈Mθ\mu\in\mathcal{M}_\theta を Φ\Phi の平衡状態といいます。ss は弱位相について上半連続で、Mθ\mathcal{M}_\theta はコンパクトなので上限は達成されます。さらに Lanford–Ruelle の定理により、平衡状態はちょうど並進不変な Gibbs 測度(次章 で DLR 条件により定義する)です。この 2 点は本章では証明しません(Georgii の教科書 第 15 章を参照)。量子スピン系での対応する結果は 量子スピン系 にあります。

例 4.5(独立スピンでの変分原理)

例 2.3 で EΦ=−hω0E_\Phi=-h\omega_0 です。直積測度 μ=ρ⊗Zd\mu=\rho^{\otimes\mathbb{Z}^d}(ρ(±1)=(1±m)/2\rho(\pm1)=(1\pm m)/2)では s(μ)=S(ρ)s(\mu)=S(\rho)、μ(EΦ)=−hm\mu(E_\Phi)=-hm で、

s(μ)−μ(EΦ)=−1+m2log⁡1+m2−1−m2log⁡1−m2+hm.s(\mu)-\mu(E_\Phi)=-\tfrac{1+m}2\log\tfrac{1+m}2-\tfrac{1-m}2\log\tfrac{1-m}2+hm .

mm で微分して 00 とおくと m=tanh⁡hm=\tanh h で、そのときの値は log⁡(2cosh⁡h)=P(Φ)\log(2\cosh h)=P(\Phi) です。直積でない μ\mu では、補題 4.1 (iii) により s(μ)≤S(ρμ)s(\mu)\le S(\rho_\mu)(ρμ\rho_\mu は 1 点の周辺分布)なので値は大きくなりません。

圧力は log⁡\log 分配関数、すなわち Boltzmann 重みの「対数積率母関数」の極限です。その Legendre 変換は、平均が典型的な値から外れる確率の指数を与えます。最も簡単な独立同分布の場合を証明します。

定義 5.1(対数積率母関数と速度関数)↗

実確率変数 XX について Λ(t)=log⁡E[etX]\Lambda(t)=\log E[e^{tX}] とし、すべての t∈Rt\in\mathbb{R} で有限であると仮定する。その Legendre 変換(定義 5.1[凸解析])

I(x)=Λ∗(x)=sup⁡t∈R(tx−Λ(t))∈[0,∞]I(x)=\Lambda^*(x)=\sup_{t\in\mathbb{R}}\bigl(tx-\Lambda(t)\bigr)\in[0,\infty]

を速度関数という。

補題 5.2(速度関数の性質)✓

m=E[X]m=E[X]、a=ess inf⁡Xa=\operatorname{ess\,inf}X、b=ess sup⁡Xb=\operatorname{ess\,sup}X(±∞\pm\infty を許す)とし、XX は定数でないとする。

(i) Λ\Lambda は C1C^1 で、Λ′(t)=E[XetX]/E[etX]\Lambda'(t)=E[Xe^{tX}]/E[e^{tX}]。

(ii) II は凸、I≥0I\ge0、I(m)=0I(m)=0 で、II は [m,∞)[m,\infty) で単調非減少、(−∞,m](-\infty,m] で単調非増加。

(iii) a<x<ba<x<b ならば Λ′(t∗)=x\Lambda'(t^*)=x、I(x)=t∗x−Λ(t∗)I(x)=t^*x-\Lambda(t^*) となる t∗t^* がある。x>bx>b または x<ax<a ならば I(x)=∞I(x)=\infty。b<∞b<\infty ならば I(b)=−log⁡P(X=b)I(b)=-\log P(X=b)(aa も同様)。

証明(補題 5.2)

(i) ∣x∣≤ex+e−x|x|\le e^x+e^{-x} から、∣t−t0∣≤1|t-t_0|\le1 のとき ∣X∣etX≤(eX+e−X)(e(t0+1)X+e(t0−1)X)|X|e^{tX}\le(e^X+e^{-X})(e^{(t_0+1)X}+e^{(t_0-1)X}) で、右辺は仮定から可積分です。平均値の定理と優収束定理(定理 7.3[ルベーグ積分の定義と収束定理])で微分と期待値を交換できます。連続性も同じ優関数から従います。

(ii) II はアフィン関数 x↦tx−Λ(t)x\mapsto tx-\Lambda(t) の上限なので凸で、t=0t=0 から I≥0I\ge0。Jensen の不等式で Λ(t)≥tm\Lambda(t)\ge tm なので I(m)≤0I(m)\le0、よって I(m)=0I(m)=0。凸関数が最小点 mm の右で非減少・左で非増加であることから単調性が出ます。

(iii) a<x<ba<x<b とし、g(t)=tx−Λ(t)g(t)=tx-\Lambda(t) とおきます。x<c<bx<c<b となる cc をとると P(X≥c)>0P(X\ge c)>0 で、t>0t>0 について E[etX]≥etcP(X≥c)E[e^{tX}]\ge e^{tc}P(X\ge c) だから g(t)≤t(x−c)−log⁡P(X≥c)→−∞g(t)\le t(x-c)-\log P(X\ge c)\to-\infty(t→∞t\to\infty)。同様に t→−∞t\to-\infty でも g→−∞g\to-\infty。gg は連続なので最大点 t∗t^* をもち、(i) から g′(t∗)=x−Λ′(t∗)=0g'(t^*)=x-\Lambda'(t^*)=0。x>bx>b なら E[etX]≤etbE[e^{tX}]\le e^{tb} から g(t)≥t(x−b)→∞g(t)\ge t(x-b)\to\infty。x=b<∞x=b<\infty では g(t)=−log⁡E[et(X−b)]g(t)=-\log E[e^{t(X-b)}] で、t↑∞t\uparrow\infty のとき et(X−b)↓1{X=b}e^{t(X-b)}\downarrow\mathbf{1}_{\{X=b\}}(X≤bX\le b a.s.)なので、優収束定理から I(b)=sup⁡tg(t)=−log⁡P(X=b)I(b)=\sup_tg(t)=-\log P(X=b)(P(X=b)=0P(X=b)=0 なら ∞\infty)。

定理 5.3(Cramér の定理)✓

X1,X2,…X_1,X_2,\dots を独立同分布な実確率変数とし、Λ(t)=log⁡E[etX1]\Lambda(t)=\log E[e^{tX_1}] がすべての tt で有限とする。Xˉn=n−1∑i=1nXi\bar X_n=n^{-1}\sum_{i=1}^nX_i とおくと、閉集合 F⊂RF\subset\mathbb{R} と開集合 G⊂RG\subset\mathbb{R} について

lim sup⁡n→∞1nlog⁡P(Xˉn∈F)≤−inf⁡x∈FI(x),lim inf⁡n→∞1nlog⁡P(Xˉn∈G)≥−inf⁡x∈GI(x).\limsup_{n\to\infty}\frac1n\log P(\bar X_n\in F)\le-\inf_{x\in F}I(x),\qquad\liminf_{n\to\infty}\frac1n\log P(\bar X_n\in G)\ge-\inf_{x\in G}I(x).
証明(定理 5.3)

X1X_1 が定数 mm なら Xˉn=m\bar X_n=m で、I(m)=0I(m)=0、x≠mx\ne m で I(x)=∞I(x)=\infty なので自明です。以下 X1X_1 は定数でないとします。

上界. x≥mx\ge m と t≥0t\ge0 について、Markov の不等式(定理 6.1[確率変数と期待値])と独立性から

P(Xˉn≥x)≤e−ntxE[et∑Xi]=e−n(tx−Λ(t)).P(\bar X_n\ge x)\le e^{-ntx}E\bigl[e^{t\sum X_i}\bigr]=e^{-n(tx-\Lambda(t))}.

t<0t<0 では tx−Λ(t)≤tm−Λ(t)≤0tx-\Lambda(t)\le tm-\Lambda(t)\le0(Jensen)なので、t≥0t\ge0 での上限は I(x)I(x) に等しく、P(Xˉn≥x)≤e−nI(x)P(\bar X_n\ge x)\le e^{-nI(x)}。同様に x≤mx\le m で P(Xˉn≤x)≤e−nI(x)P(\bar X_n\le x)\le e^{-nI(x)}。FF が mm を含めば主張は自明です。含まなければ、F∩[m,∞)F\cap[m,\infty) が空でないときその最小元 x+x_+(閉集合なので存在)、F∩(−∞,m]F\cap(-\infty,m] が空でないとき最大元 x−x_- をとると、補題 5.2 (ii) の単調性から inf⁡FI=min⁡(I(x+),I(x−))\inf_FI=\min(I(x_+),I(x_-)) で、

P(Xˉn∈F)≤P(Xˉn≥x+)+P(Xˉn≤x−)≤2e−ninf⁡FI.P(\bar X_n\in F)\le P(\bar X_n\ge x_+)+P(\bar X_n\le x_-)\le2e^{-n\inf_FI}.

(片方が空ならその項を除く。)1nlog⁡\frac1n\log をとれば上界です。

下界. x∈Gx\in G と、(x−δ,x+δ)⊂G(x-\delta,x+\delta)\subset G となる δ>0\delta>0 を固定し、lim inf⁡1nlog⁡P(∣Xˉn−x∣<δ)≥−I(x)\liminf\frac1n\log P(|\bar X_n-x|<\delta)\ge-I(x) を示せば十分です。I(x)=∞I(x)=\infty なら自明です。補題 5.2 (iii) から、残るのは a<x<ba<x<b の場合と x∈{a,b}x\in\{a,b\} の場合です。

x=bx=b なら P(∣Xˉn−b∣<δ)≥P(X1=⋯=Xn=b)=e−nI(b)P(|\bar X_n-b|<\delta)\ge P(X_1=\cdots=X_n=b)=e^{-nI(b)} で済みます(x=ax=a も同様)。

a<x<ba<x<b のとき、(iii) の t∗t^* で傾けた分布 dQ=et∗X1−Λ(t∗)dPdQ=e^{t^*X_1-\Lambda(t^*)}dP を考えます。QQ のもとで X1X_1 の平均は Λ′(t∗)=x\Lambda'(t^*)=x です。X1,…,XnX_1,\dots,X_n の同時分布を ∏iet∗Xi−Λ(t∗)\prod_ie^{t^*X_i-\Lambda(t^*)} で傾けた QnQ_n のもとで XiX_i は独立同分布なので、大数の弱法則(定理 4.1[大数の法則と中心極限定理])から Qn(∣Xˉn−x∣<δ)→1Q_n(|\bar X_n-x|<\delta)\to1。事象 {∣Xˉn−x∣<δ}\{|\bar X_n-x|<\delta\} の上で t∗∑Xi≤n(t∗x+∣t∗∣δ)t^*\sum X_i\le n(t^*x+|t^*|\delta) なので

P(∣Xˉn−x∣<δ)=EQn[e−t∗∑Xi+nΛ(t∗); ∣Xˉn−x∣<δ]≥e−n(I(x)+∣t∗∣δ) Qn(∣Xˉn−x∣<δ).P(|\bar X_n-x|<\delta)=E_{Q_n}\bigl[e^{-t^*\sum X_i+n\Lambda(t^*)};\,|\bar X_n-x|<\delta\bigr]\ge e^{-n(I(x)+|t^*|\delta)}\,Q_n(|\bar X_n-x|<\delta).

よって lim inf⁡1nlog⁡P(∣Xˉn−x∣<δ)≥−I(x)−∣t∗∣δ\liminf\frac1n\log P(|\bar X_n-x|<\delta)\ge-I(x)-|t^*|\delta。δ\delta を小さくしても左辺は減らない(事象が小さくなるだけ)ので、任意の 0<δ′≤δ0<\delta'\le\delta で同じ評価を使い δ′→0\delta'\to0 とすれば −I(x)-I(x) 以上です。

例 5.4(±1 のコイン投げと混合エントロピー)

P(X=±1)=1/2P(X=\pm1)=1/2 なら Λ(t)=log⁡cosh⁡t\Lambda(t)=\log\cosh t で、Λ′(t)=tanh⁡t=x\Lambda'(t)=\tanh t=x を解いて

I(x)=1+x2log⁡(1+x)+1−x2log⁡(1−x)(∣x∣≤1),I(x)=\frac{1+x}2\log(1+x)+\frac{1-x}2\log(1-x)\qquad(|x|\le1),

∣x∣>1|x|>1 で I=∞I=\infty です。I(x)=log⁡2−S(ρx)I(x)=\log2-S(\rho_x)(ρx(±1)=(1±x)/2\rho_x(\pm1)=(1\pm x)/2)なので、平均が xx になる配位の個数がおよそ enS(ρx)e^{nS(\rho_x)} であることの言い換えです。例 4.5 の被最大化関数は log⁡2−I(m)+hm\log2-I(m)+hm で、圧力 log⁡(2cosh⁡h)=log⁡2+Λ(h)\log(2\cosh h)=\log 2+\Lambda(h) は II の Legendre 変換に log⁡2\log2 を足したものです(定理 5.5[凸解析])。

投げる回数 nn を増やすと、厳密な二項確率から作った −1nlog⁡P(Xˉn=x)-\frac1n\log P(\bar X_n=x) が速度関数 I(x)I(x) に重なっていく様子を見てください。

n を 2 から 400 まで増やすと、二項分布から計算した指数の速さの点列が、赤い放物線状の速度関数 I(x) に重なっていく動画。
コイン投げの平均 ごとの (青)は、 が大きくなると速度関数 (赤)に近づく。

注意 5.5(Gibbs 測度の大偏差)

相互作用のある系でも、並進不変な Gibbs 測度のもとでの経験磁化 ∣Λn∣−1∑x∈Λnσx|\Lambda_n|^{-1}\sum_{x\in\Lambda_n}\sigma_x は、圧力の外場についての Legendre 変換を速度関数とする大偏差原理を満たします。圧力が微分可能なら Gärtner–Ellis の定理から従いますが、一般には経験場全体の大偏差原理からの縮約で示します(Föllmer–Orey 1988、Olla 1988)。圧力が微分できない外場(1 次相転移点)では、速度関数に平らな部分(相の共存に対応する区間)が生じます。この点は 第 3 章 の低温相で意味をもちます。

演習 6.1易

最近接 Ising 模型(例 2.2)について b(C(L))b(C(L)) を計算し、b(C(L))/Ld≤2d∣J∣/Lb(C(L))/L^d\le2d|J|/L を示してください。

解答

A⊄C(L)A\not\subset C(L) で A∩C(L)≠∅A\cap C(L)\ne\emptyset となる AA は、C(L)C(L) の面を横切る最近接対だけです(1 点集合は C(L)C(L) に含まれるか交わらない)。b(C(L))b(C(L)) の和では、そのような対 {x,y}\{x,y\}(x∈C(L)x\in C(L))が xx のところで 1 回数えられ、重みは ∣J∣|J| です。面を横切る対の数は、2d2d 個の面それぞれに Ld−1L^{d-1} 本なので b(C(L))=2dLd−1∣J∣b(C(L))=2dL^{d-1}|J|、したがって b(C(L))/Ld=2d∣J∣/Lb(C(L))/L^d=2d|J|/L です。

演習 6.2標準

d=2d=2 の最近接 Ising 模型(h=0h=0)で、Λn={0,…,n−1}×{0}\Lambda_n=\{0,\dots,n-1\}\times\{0\} とします。lim⁡npΛn\lim_np_{\Lambda_n} が存在して log⁡(2cosh⁡J)\log(2\cosh J) に等しいことを示し、これが一般には P(Φ)P(\Phi) と異なることを、J→∞J\to\infty での振る舞いを比べて説明してください。(ヒント: P(Φ)≥P(\Phi)\ge 全スピン +1+1 の配位だけからの寄与。)

解答

Λn\Lambda_n の中の相互作用は横方向の n−1n-1 本だけです。τi=σiσi+1\tau_i=\sigma_i\sigma_{i+1}(i=0,…,n−2i=0,\dots,n-2)と σ0\sigma_0 は {±1}n\{\pm1\}^n の座標変換を与えるので、ZΛn=∑σ0,τeJ∑τi=2(2cosh⁡J)n−1Z_{\Lambda_n}=\sum_{\sigma_0,\tau}e^{J\sum\tau_i}=2(2\cosh J)^{n-1}、pΛn→log⁡(2cosh⁡J)p_{\Lambda_n}\to\log(2\cosh J) です。一方 ZC(L)≥eJ⋅2L(L−1)Z_{C(L)}\ge e^{J\cdot2L(L-1)}(全 +1+1 の配位、対の数は 2L(L−1)2L(L-1))なので P(Φ)≥2JP(\Phi)\ge2J。J→∞J\to\infty で log⁡(2cosh⁡J)=J+o(1)\log(2\cosh J)=J+o(1) ですから、大きな JJ では P(Φ)>lim⁡pΛnP(\Phi)>\lim p_{\Lambda_n} です。線分は 1 点あたり 1 本の結合しか持たず、平面の 1 点あたり 2 本の結合を反映しません。van Hove 条件はこのずれを排除します。

演習 6.3標準

(1) X∼N(m,v)X\sim N(m,v)(v>0v>0)について I(x)=(x−m)2/(2v)I(x)=(x-m)^2/(2v) を示してください。(2) XX が平均 λ>0\lambda>0 の Poisson 分布に従うとき I(x)=xlog⁡(x/λ)−x+λI(x)=x\log(x/\lambda)-x+\lambda(x≥0x\ge0)、I(x)=∞I(x)=\infty(x<0x<0)を示し、I(0)=−log⁡P(X=0)I(0)=-\log P(X=0) が 補題 5.2 (iii) と合うことを確かめてください。

解答

(1) Λ(t)=mt+vt2/2\Lambda(t)=mt+vt^2/2。tx−Λ(t)tx-\Lambda(t) は t=(x−m)/vt=(x-m)/v で最大で、値は (x−m)2/(2v)(x-m)^2/(2v) です。

(2) Λ(t)=λ(et−1)\Lambda(t)=\lambda(e^t-1)。x>0x>0 では λet=x\lambda e^t=x、つまり t=log⁡(x/λ)t=\log(x/\lambda) で最大となり、I(x)=xlog⁡(x/λ)−x+λI(x)=x\log(x/\lambda)-x+\lambda。a=ess inf⁡X=0a=\operatorname{ess\,inf}X=0 なので x<0x<0 では I=∞I=\infty、x=0x=0 では sup⁡t(−λ(et−1))=λ\sup_t(-\lambda(e^t-1))=\lambda(t→−∞t\to-\infty)で、−log⁡P(X=0)=λ-\log P(X=0)=\lambda と一致します。

演習 6.4標準

系 3.4 の f(h)f(h) について、ff は凸で ∣f(h)−f(h′)∣≤∣h−h′∣max⁡s∈S∣s∣|f(h)-f(h')|\le|h-h'|\max_{s\in S}|s| を満たし、ff の右微分と左微分は [−max⁡∣s∣,max⁡∣s∣][-\max|s|,\max|s|] に入ることを示してください。S={−1,1}S=\{-1,1\} の Ising 模型で f′(0+)>0f'(0^+)>0 となることは何を意味しますか。

解答

Φh−Φh′\Phi^h-\Phi^{h'} は 1 点の項 −(h−h′)ωx-(h-h')\omega_x だけなので ∥Φh−Φh′∥=∣h−h′∣max⁡∣s∣\|\Phi^h-\Phi^{h'}\|=|h-h'|\max|s| で、定理 3.3 から凸性と Lipschitz 性が出ます。凸で Lipschitz 定数 c=max⁡∣s∣c=\max|s| の関数の片側微分は [−c,c][-c,c] に入ります。Ising 模型では ff は偶関数(σ↦−σ\sigma\mapsto-\sigma の対称性)なので f′(0−)=−f′(0+)f'(0^-)=-f'(0^+)。f′(0+)>0f'(0^+)>0 なら ff は 00 で微分できず、系 3.4 の証明から、h↓0h\downarrow0 の磁化の極限 f′(0+)f'(0^+) と h↑0h\uparrow0 の極限 −f′(0+)-f'(0^+) が食い違います。これが自発磁化で、第 3 章 で d≥2d\ge2 の低温で起きることを示します。

  • H.-O. Georgii, Gibbs Measures and Phase Transitions, 2nd ed., de Gruyter, 2011 — 第 15 章(変分原理)。
  • B. Simon, The Statistical Mechanics of Lattice Gases, Vol. I, Princeton University Press, 1993 — 圧力の存在と変分原理を扱う章。
  • S. Friedli, Y. Velenik, Statistical Mechanics of Lattice Systems: A Concrete Mathematical Introduction, Cambridge University Press, 2017 — 第 1 章(平衡熱力学と凸性)、第 2 章(Curie–Weiss 模型)、第 3 章(Ising 模型の熱力学極限)。
  • D. Ruelle, Statistical Mechanics: Rigorous Results, W. A. Benjamin, 1969 — 格子系の熱力学極限を扱う章。
  • A. Dembo, O. Zeitouni, Large Deviations Techniques and Applications, 2nd ed., Springer, 1998 — §2.2(Cramér の定理)。

このテーマの 100 本ノック(50 問)

執筆: Claude Code(Opus 5.5)、Claude Code(Sonnet 5.5)・監査 2 回(Claude Code)・最終 2026-10-12

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