FISICA

LAUREA MAGISTRALE

FISICA STATISTICA II

Docenti: 
Crediti: 
6
Sede: 
PARMA
Anno accademico di offerta: 
2020/2021
Responsabile della didattica: 
Settore scientifico disciplinare: 
FISICA DELLA MATERIA (FIS/03)
Semestre dell'insegnamento: 
Primo Semestre
Lingua di insegnamento: 

Italiano

Obiettivi formativi

Conoscenze e capacità di comprensione: al termine del corso di Fisica Statistica 2 lo studente acquisirà conoscenze teoriche avanzate nel campo della fisica statistica dell'equilibrio e del non equilibrio, con particolare riguardo alle transizioni di fase. Conoscerà le principali connessioni tra gli approcci e le tecniche della fisica statistica e le teorie di campo e comprenderà le estensioni a temi di ricerca interdisciplinari. Saprà inoltre comprendere le linee essenziali e il contenuto di articoli della letteratura più recente nel campo della fisica statistica.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate:
 lo studente acquisirà la capacità di applicare le sue conoscenze alla modellizzazione e all’analisi di sistemi statistici in fisica della materia e nelle teorie di campo. Saprà inoltre applicare gli approcci e le tecniche appresi nell’ambito della fisica statistica a problemi interdisciplinari, con particolare riguardo ai sistemi biologici e alla computer science.

Autonomia di giudizio:
 alla fine del corso, lo studente acquisirà gli strumenti per comprendere come gli approcci teorici e le tecniche studiate possano essere utilizzati per studiare sistemi statistici, anche in ambiti di ricerca originale. Saprà valutare gli elementi essenziali per elaborare un modello statistico di un sistema fisico e saprà valutare i limiti e le potenzialità delle tecniche matematiche descritte durante il corso.

Capacità comunicative:
 lo studente saprà illustrare efficacemente, utilizzando anche supporti informatici, le tematiche studiate e saprà esporre gli argomenti di base del corso in modo chiaro, rivolgendosi anche a non specialisti del campo.

Capacità di apprendere:
 lo studente sarà pronto ad affrontare argomenti avanzati di fisica statistica che sono attualmente oggetto di ricerca scientifica ed avrà acquisito capacità di intraprendere studi successivi in questo campo con un alto grado di autonomia.

Prerequisiti

Consigliati i corsi di Fisica Statistica e Sistemi Complessi

Contenuti dell'insegnamento

I fenomeni naturali che osserviamo avvengono a scale spaziali, temporali e di energia molto diverse tra di loro, che vanno dalla scala subatomica a quella intergalattica. E' sorprendente e quasi incredibile che in Fisica sia possibile e anzi molto spesso indispensabile studiare una data scala indipendentemente dalle altre.

La Fisica statistica si occupa di come passare da una scala all'altra, e anche di come affrontare le situazioni in cui questa separazione di scale non è possibile. La Fisica Statistica studia infatti sistemi composti da molti gradi di libertà in interazione tra di loro e, partendo da modelli microscopici, e' in grado di prevedere inaspettati e nuovi comportamenti a scala macroscopica, in cui l'effetto collettivo e' molto più della somma dei comportamenti dei singoli costituenti. Può anche analizzare e spiegare le strane situazioni in cui tutte le scale contribuiscono a creare effetti sorprendenti: i fenomeni critici.

In questo corso, che e' il naturale prolungamento del corso di Fisica Statistica, verranno affrontati argomenti avanzati di Fisica Teorica che riguardano la meccanica statistica dell'equilibrio e del non equilibrio. Verranno discusse le transizioni di fase e le loro proprietà di universalità, gli effetti del disordine e le sue applicazioni a temi di learning, e alcuni importanti problemi di fisica statistica fuori dall'equilibrio. Pur essendo il corso inserito all’interno del curriculum di Fisica Teorica, gli argomenti trattati sono per loro natura interdisciplinari e con ricadute applicative, e spaziano dalla fisica della materia alla teoria dei campi, ai sistemi quantistici, fino a recenti applicazioni ai sistemi biologici e di computer science.

Programma esteso

Programma di Fisica Statistica 2

** Transizioni di fase e Universalità in Fisica Statistica**. Richiami di meccanica statistica e di teoria della probabilità. Limite Termodinamico, transizioni di fase e singolarità dell'energia libera. Parametri d'ordine e rotture spontanee di simmetria. Rottura di ergodicità. Argomenti energia-entropia. Espansioni a bassa e alta temperatura. Prova di Peierls-Griffith per Ising. Teorema di Lee-Yang e zeri della funzione di partizione. Modelli magnetici a simmetria discreta: soluzione combinatoria e matrice di trasferimento. Metodi variazionali e disuguaglianza di Bogoliubov. Campo medio e diagramma di fase di Ising in campo medio. Modello di Curie Weiss. Sistemi al punto critico, ipotesi di scaling e universalità. Teorie di campo al punto critico: funzionale di Landau e approccio di Landau Ginzburg. Modello phi^4. Dimensioni critiche superiori e inferiori. Il gruppo di rinormalizzazione e l'interpretazione dell'universalita': trasformazioni a blocchi, flusso del gruppo di rinormalizzazione e scaling. Gruppo di rinormalizzazione in spazio k. Operatori rilevanti. Modelli di Fisica statistica su reti complesse e transizioni di fase su grafi. Transizioni di fase di primo ordine.

** Sistemi con disordine**
Come descrivere il disordine. Estensività, additività e automedia. Frustrazione e disordine. Medie quenched e annealed. Ferromagneti disordinati non frustrati: diluizione dei siti. Criterio di Harris per la rilevanza del disordine e applicazioni. Il Random Field Ising Model e il criterio di Imry e Ma.
Supersimmetria e riduzione dimensionale. Introduzione agli spin glass. Suscettività e parametro d'ordine di Edwards-Anderson. Sovrapposizione tra stati e definizione della P(q). Distanza tra stati, struttura gerarchica degli stati di spin glass e ultrametricità. Metodo delle repliche. Metodo della cavità. Fisica statistica e modelli di learning. Reti Neurali feed-forward e reti Neurali ricorrenti. Modello di Hopfield, soluzione di campo medio per numero finito di patterns. Memoria associativa in reti neurali. Vetri di Spin e problemi di ottimizzazione random. K-Sat e transizioni di fase in classi di complessità algoritmica.

** Fuori dall'equilibrio**. Sincronizzazione su reti e modello di Kuramoto. Pattern formation e instabilita’ di Turing.

Bibliografia

- Nigel Goldenfeld: Lectures on phase transitions and the Renormalization Group
Addison Wesley

- Le Bellac, Mortessagne and Batrouni - Equilibrium and non-equilibrium statistical thermodynamics,
Cambridge University Press

- Luca Peliti: Appunti di Meccanica Statistica, Bollati Boringhieri

- R. Livi, P. Politi: Non equilibrium Statistical Physics: a Modern Perspective, Cambridge UP

- Parti di testi consigliati dal docente durante il corso

Metodi didattici

Durante questo semestre, le lezioni saranno erogate in presenza. Potranno essere seguite anche a distanza in modalità sincrona e asincrona.

Durante le lezioni verranno presentate le problematiche generali teoriche e verranno considerati specifici sistemi fisici a cui applicare le tecniche studiate. Il corso prevede molti esempi applicati ai casi di studio nelle varie aree di ricerca.

Modalità verifica apprendimento

Essendo un corso avanzato, l'apprendimento verrà verificato attraverso una presentazione da parte dello studente di uno degli argomenti teorici discussi a lezione, applicato a un particolare sistema fisico. Questo potrà richiedere lo studio di letteratura di ricerca recente, che verrà concordata con il docente prima dell’esame. Lo studente può organizzare la presentazione anche su supporti informatici. In questo modo potrà essere verificata la comprensione degli argomenti, la capacità di applicare le conoscenze acquisite e la capacità di presentarle efficacemente e criticamente.

Nel caso sia impossibile svolgere l’esame in presenza per cause di forza maggiore imposte dall’Ateneo, l’esame sarà svolto a distanza mediante un colloquio attraverso Teams.