Dissipative timescales from coarse-graining irreversibility
本研究针对离散态马尔可夫跳跃过程描述的非平衡稳态，基于时间粗粒化下不可逆性的类S形变化规律，提出通过拟合预测函数形式从时间序列估计耗散时间尺度的方法，并分析了其精度与统计波动。
2023-07-21 cond-mat.stat-mech
Inferring entropy production rate from partially observed Langevin dynamics under coarse-graining
本文通过调用基本的破缺时间反演对称性，给出了一个朗之万动力学系统的总熵产生率（EPR）的下界估计，该系统具有单个观测变量粗粒化为几个离散状态。我们估计了部分观测系统等待时间分布的不可逆性，并发现了空间分辨率对平均驻留时间不对称性和EPR的影响。
2022-05-29 cond-mat.stat-mech
Thermodynamic uncertainty relation in a tilted periodic potential under coarse graining
近年来，非平衡介观系统中的一些普遍关系得到了研究。特别地，热力学测不准关系（TUR）提供了电流累积量和熵产生之间的普遍内在联系。本文从粗粒化的观点出发，利用跃迁几率，给出了倾斜周期势中热涨落粒子流的TUR的一个简单推导。此外，我们还探讨了TUR的界随亲和力单调增加的条件。
2021-07-05 cond-mat.stat-mech
Excess and loss of entropy production for different levels of coarse-graining
我们研究了粗粒化对系统能量学性质的影响，重点是熵产生。作为研究的一个案例，我们考虑一个一维的胶体粒子与热浴接触，在正弦势和驱动的平衡由一个小的恒定的力。不同级别的粗粒化进行评估：首先，我们比较的结果在欠阻尼动力学与过阻尼（第一粗粒化）。对于大的粘度值，这两种动力学具有相同的能量特性，而对于较小的粘度值，过阻尼近似产生相对于欠阻尼动力学的熵产生过剩。此外，对于更小的阻力系数值，熵产生的过剩变成损失。这些制度的解释，通过评估跳跃统计，观察到的惯性是能够诱导多跳，并影响平均跳跃率。在引入适当的时间和空间离散化（第二级粗粒化）后，势的周期性形状允许我们通过马尔可夫链近似连续动态。这种离散化过程的实施开始从欠阻尼和过阻尼的演变，并分析了不同的粘度值。
2021-06-13 cond-mat.stat-mech
Geometrical detection of weak non-Gaussianity upon coarse-graining
一个随机场的非高斯性的度量取决于人们测量该场的精确程度。如果在某个点测量的信号要与其周围环境进行平均或粗粒度处理，则其非高斯分量的幅度可以变化。在这篇文章中，我们调查的变化的“表观”的非高斯性，作为粗粒化长度的函数，当我们测量非高斯性使用的统计极值领域。我们推导出最大值和最小值之间的相对差异-这是一个几何测量领域的非高斯性-行为作为字段是粗粒度的越来越大的长度尺度。测量该函数可以提供关于非高斯统计的额外信息，并有助于其检测。
2014-02-27 cond-mat.stat-mech
Exact Coarse Graining Preserves Entropy Production out of Equilibrium
与破缺的时间反演对称性相关联的熵产生率提供了从被驱动的胶体颗粒到分子马达的纳米系统的基本特征。对动态状态的有限访问通常会阻碍对该可观察值的正确估计。在这里，我们展示了如何无记忆的跳跃过程可以粗粒度精确地保持其平均值和波动平稳。这支持熵波动定理的唯一适用性，并允许推断真正的热力学与无法访问的过程细节。
2020-11-24 cond-mat.stat-mech
Coarse-graining a restricted solid-on-solid model
Vvedensky建议的程序获得连续方程作为离散模型的粗粒度的限制被施加到限制的固体上的固体吸附和解吸模型。使用扩展的主方程，离散朗之万方程推导出，这些同意定量与直接模拟的模型。从这些，一个连续微分方程的推导，并发现该模型表现出爱德华-威尔金森或Kardar-Parisi-Zhang指数，从对称性参数的预期。由此产生的连续方程的系数保持良好的定义在粗粒度的限制。
2006-03-28 cond-mat.stat-mech
Entropy production and coarse-graining in Markov processes
研究了马尔可夫过程中熵产生的大时间涨落。特别是，我们认为一个粗粒度的过程中抽取{ \em快速状态}相对于一个给定的时间阈值的效果。我们的研究结果提供了强有力的证据表明，熵的产生并不直接受到这种抽取的影响，只要它不完全删除循环携带的净概率电流。在研究了简单图上随机游走的一些例子之后，我们将我们的分析应用于驱动蛋白循环的网络模型，驱动蛋白循环是一种重要的生物分子马达。一个尝试性的一般理论，这些事实的基础上，Schnakenberg的网络理论，提出。
2010-02-24 cond-mat.stat-mech
Unattainability of Carnot efficiency in thermal motors: Coarse-graining and entropy production of Feynman-Smoluchowski ratchet
我们重新审视和分析的热力学效率的费曼-Smoluchowski（FS）棘轮，一个经典的思想实验描述了一个自主的热功转换器。从FS棘轮的完整动力学出发，推导出粗粒化导致的隐藏耗散的确切形式，我们重申了其热力学效率的历史争议。隐熵产生的存在意味着应用于粗粒度描述的随机热力学的标准框架未能捕获系统的耗散特征。针对这一问题，我们探索了一个扩展的随机热力学框架，从粗粒度动力学中重建隐藏的熵产生。该方法作为一个关键的例子，我们如何能够系统地解决问题的热力学效率在多变量波动的非平衡系统。
2018-04-08 cond-mat.stat-mech
Information loss under coarse-graining: a geometric approach
我们使用信息几何，其中模型之间的局部距离测量其从数据的可重构性，量化的信息流下的重整化群。我们表明，有关参数的信息被保存，与沿相关方向的距离保持流动。相比之下，不相关的参数变得不太可区分的流动下，沿不相关的方向的距离收缩根据重整化群指数。我们开发了一个协变的形式主义来理解模型流形的收缩。然后，我们应用我们的工具来理解扩散方程的出现，以及由自由能描述的更一般的统计系统。我们的研究结果给出了一个信息理论的理由的普遍性方面的流动的模型流形下粗粒化。
2018-10-17 cond-mat.stat-mech
Ginzburg-Landau free energy for molecular fluids: determination and coarse-graining
利用分子模拟，我们确定了分子流体的金-朗道自由能函数。为此，我们将扩展的Wang-Landau方法推广到计算$Ar$，$CO_2$和$H_2O$的配分函数，数分布和Landau自由能.然后，我们参数化的密度序参量的粗粒度的自由能函数，并评估其能力，在这些系统中的临界发病的自由能函数的性能。由此产生的参数可以很容易地用于混合原子/连续模拟，连接微观和介观的长度尺度。
2021-08-17 cond-mat.stat-mech
Tensor Network Methods for Extracting CFT Data from Fixed-Point Tensors and Defect Coarse Graining
本研究利用张量网络方法从二维Ising模型临界点的不动点张量提取CFT数据，提出GILT+HOTRG方案处理点状缺陷，实现精确的两点和四点函数计算。
2024-02-05 cond-mat.stat-mech
Generalized coarse-graining applied to a phi 4-theory: A model reduction-renormalization group synthesis
我们开发了一个算法，系统特定的重整化群（RG）的程序，是从工程控制理论的模型简化技术。由此产生的“广义”RG是威尔逊RG的一致推广。我们将广义RG应用于φ 4-场论。通过考虑非平衡态和平衡态的观测量，我们发现朴素的功率计数被打破了。此外，一个大类的短波长扰动可以驱动系统远离高斯和威尔逊-费舍尔固定点。
2005-06-10 cond-mat.stat-mech
On the convergence of phase space distributions to microcanonical equilibrium: dynamical isometry and generalized coarse-graining
本研究探讨了经典相空间分布向微正则分布的收敛问题，证明了时间演化的等距性导致强收敛不发生，并提出一种无需单元划分的广义粗粒化方法，在强混合动力学下实现逐点弱收敛。
2024-08-23 cond-mat.stat-mech
Basic Types of Coarse-Graining
我们考虑两种基本类型的粗粒化：Eschlafests的粗粒化和它的扩展到非平衡态热力学的一般原则，和粗粒化的动力学模型和ε运动（轨道）的不确定性的基础上。对基本概念和主要的粗粒化定理进行了非技术性的讨论：关于熵过剩产生的Escherifests粗粒化定理及其推广，包括保守系统和耗散系统，以及关于一般动力系统（包括结构不稳定系统）的ε-运动的稳定性和Smale阶的定理。宏观动力学的计算动力学模型被认为是。我们构建了一个理论基础，这些动力学模型，使用概括的Escherifests的粗粒化。给出了动力学中可逆正则化和滤波半群的一般理论，包括线性滤波器和非线性滤波器。我们得到了显式表达式和熵稳定性条件的过滤方程。本文还简要地讨论了通过圆化和小噪声粗粒化的方法。
2006-03-09 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.stat-mech
Coarse graining and control theory model reduction
我们解释了一种方法，灵感来自控制理论模型简化和插值理论，严格建立粗粒化的类型，适合于系统的二次，广义哈密顿。对于这样的系统，一般的条件，建立时，局部粗粒化应该是有效的。有趣的是，我们的分析提供了一个有效的减少方法，无论系统是否是各向同性的。我们提供了线性谐波链作为一个典型的例子。此外，这些简化技术是基于系统的动态响应，因此也适用于非平衡系统。
2003-09-04 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech
Statistical coarse-graining as an approach to multiscale problems in magnetism
多尺度现象在磁学中广泛存在，它包括在不同长度尺度上同时发生并相互交换能量的多个过程。这些现象通常支配磁化反转动力学，并且它们的正确建模是重要的。在本文中，我们提出了一种方法来多尺度建模的磁铁，应用粗粒化的思想。本文分析了粗粒化过程中权函数的选择，并提出了权函数的最佳形式。简单的测试提供的证据表明，这种方法可能是有用的建模的现实磁系统。
2000-04-19 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.stat-mech
Some remarks on free energy and coarse-graining
我们提出了最近的结果粗粒化技术的热力学量（正则平均）和动力学量（平均路径泛函过阻尼朗之万方程的解决方案）。问题是如何获得降阶模型来计算这样的量，在特定情况下，当要平均的功能只取决于几个自由度。本文主要回顾、数值说明和推广了文献[3，18]中关于计算一维原子链的应力-应变关系，以及当整个系统按照过阻尼Langevin方程演化时构造标量粗粒变量的有效动力学的结果。
2010-08-23 cond-mat.stat-mech math.PR
About the role of chaos and coarse graining in Statistical Mechanics
我们讨论了遍历性和混沌的统计规律的有效性的作用。特别是，我们探讨了由大量粒子组成的系统的混沌系统（重点是有限分辨率）的基本方面。
2014-05-12 cond-mat.stat-mech nlin.CD
Coarse-Graining and Scaling in Dissipative Particle Dynamics
耗散粒子动力学（DPD）是一种模拟软物质系统的成熟方法。然而，它的适用性最近受到质疑，因为一些调查显示，粗粒化的上限，这将阻止该方法的适用性，整个介观范围。本文旨在通过分析其他作者报告的问题，并提出一个缩放方案，允许一个测量DPD模拟到任何所需的长度尺度，重新建立DPD作为一个真正的无标度方法。
2007-08-10 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech
Gravitational Dynamics of an Infinite Shuffled Lattice: Particle Coarse-grainings, Non-linear Clustering and the Continuum Limit
我们研究了无限的“洗牌格子”粒子分布的自引力下的演变，特别是集中在这种演变与“子”粒子分布的比较，定义了一个简单的粗粒化过程。我们考虑两种情况，即这种粗粒化是（i）在初始条件下进行的，以及（ii）在有限的时间内使用特定的附加处方。在数值模拟中，我们观察到，第一近似，这些粗粒化以及代表的两点相关性的性质在一个显着的尺度范围内的演变。我们注意到，特别是，在原系统中的两点关联函数的形式，当它是在渐进的“自相似”的制度，可以很好地再现在一个女儿粗粒系统中的动力学仍然是由两体（最近邻）相互作用。使用这些系统的早期演化的分析结果，但是，我们表明，小观察到的差异之间的演化系统和它的粗粒化在初始时间实际上会发散的粗粒化尺度的比率，原来的粒子间的距离增加。第二粗粒化研究，在有限的时间内以指定的方式进行，规避了这个问题。这也使得物理上更加透明，为什么从这些初始条件的引力动力学倾向于“自相似”的演变。最后，我们讨论了一个连续（特别是弗拉索夫）描述所观察到的线性和非线性演化的极限的精确定义应该是适用的。
2006-12-22 astro-ph cond-mat.stat-mech
Thermodynamically Consistent Coarse-graining: from Interacting Particles to Fields via Second Quantization
Saarland University（萨尔兰大学）
该研究通过二次量子化方法，提出了一种热力学一致的粗化框架，用于分析相互作用粒子系统中的相变行为，揭示了噪声效应在不同密度区域中的不同作用。
2026-08-21 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech
Dynamic Coarse-Graining of Linear and Non-Linear Systems: Mori-Zwanzig Formalism and Beyond
Laboratoire Charles Coulomb (L2C), Université de Montpellier, CNRS（蒙彼利埃大学，法国国家科学研究中心）
该研究借助投影算符与模拟推导示踪粒子的广义Langevin方程，比较线性和非线性粗粒化，证明非线性投影可修正非高斯参数等动力学量的再现问题。
2026-10-16 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech
Coarse-graining and symplectic non-squeezing
我们从辛非压缩定理的角度讨论了经典统计物理中的粗粒化问题。我们提出了一些意见的BBGKY层次的辛非压缩定理的影响。我们还看到立方细胞出现在粗粒化的一个直接后果的唯一性的哈立德的度量组的哈立德的相空间的同态。
2021-06-27 cond-mat.stat-mech gr-qc hep-th
Coarse-graining and Self-similarity of Price Fluctuations
我们提出了一种新的方法来分析价格波动的强相关制度，从分钟到几个月。这是通过对粗粒度价格波动或波动的幅度采用自相似性假设来实现的。通过对股票市场实际价格数据的分析，证实了自相似性的特征函数Cramer函数的存在。我们还讨论了我们的方法之间的密切联系，缩放的时刻方法和多重分形方法的价格波动。
2001-01-12 cond-mat.stat-mech q-fin.ST
Coarse Graining the Dynamics of Heterogeneous Oscillators in Networks with Spectral Gaps
我们提出了一种计算机辅助的方法来粗粒化的进化动力学系统的非全同振荡器耦合通过（固定）网络结构。耦合网络图Laplacian的谱间隙的存在表明，图动力学可能很快变得低维。我们的第一个选择的粗变量包括振荡器状态的分量-它们的（复）相位角-沿着这个拉普拉斯算子的主要特征向量。然后，我们使用无方程框架[1]，绕过显式粗粒度方程的推导，执行计算任务，如粗投影积分，粗不动点和粗极限环计算。在第二步中，我们探索一种方法，将振荡器的异质性在粗粒化过程中。该方法是基于观察快速发展的振荡器状态和振荡器的内在属性之间的相关性，并建立了连接与不确定性量化的背景下开发的工具。
2011-05-20 cond-mat.stat-mech nlin.CD physics.comp-ph
Symplectic coarse graining approach to the dynamics of spherical self-gravitating systems
我们研究了孤立球自引力系统在无耗散坍缩过程中，微扰定态附近相空间分布函数的演化和剧烈弛豫的过程.通过最近引入的辛粗粒化技术，我们得到了一个有效的演化方程，使我们能够计算的定态周围的频率的缩放，以及分布函数的傅立叶模式的阻尼时间，与傅立叶$k-$向量本身的大小。我们比较我们的分析结果与$N$体模拟。
2022-02-17 astro-ph.GA cond-mat.stat-mech
Stochastic thermodynamics of fluctuating density fields: Non-equilibrium free energy differences under coarse-graining
我们讨论的随机热力学系统，描述了一个随时间变化的密度场，例如简单的液体和胶体悬浮液。对于随时间变化的外部参数，我们表明，Jarzynski关系连接工作与自由能的变化，如果密度的时间演化遵循Kawasaki-Dean方程。具体来说，我们研究的工作分布的压缩和膨胀的二维胶体模型悬浮液实施一个实用的粗粒化计划的微观粒子的位置。我们表明，即使粗粒度的动力学和密度泛函不匹配，波动关系的工作仍然成立，尽管不同的，明显的，自由能的变化。
2013-10-10 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech
Coarse Graining Photo-Isomerization Reactions: Thermodynamic Consistency and Implications for Molecular Ratchets
本文提出热力学一致的粗粒化方法处理光异构化反应，证明自主光驱动分子棘轮与化学驱动棘轮一样仅通过信息棘轮机制运作，优化应聚焦于信息棘轮相关分子性质。
2025-09-14 cond-mat.stat-mech physics.chem-ph
Thermodynamics of the Coarse-Graining Master Equation
研究了利用粗粒化方法导出开放量子系统在有限时间内演化的生成元。该方法不需要长期近似，但通常会导致Lindblad-Gorini-Kossakowski-Sudarshan生成器。通过将形式主义与全计数统计相结合，我们可以证明一个一致的热力学框架，一旦包括与水库耦合和解耦所需的切换工作。特别地，我们可以把第二定律写成标准形式，唯一的区别是热流必须相对于储层来定义。我们用简单但有教育意义的例子来解释我们的发现。
2020-05-07 cond-mat.stat-mech quant-ph
Coarse graining of biochemical systems described by discrete stochastic dynamics
许多生物系统可以用有限马尔可夫模型来描述。提出了一种基于相邻状态合并的简化主方程的通用方法。该方法保留了稳态概率分布和所有稳态通量，除了合并状态之间的通量。通过迭代可以获得底层微观动力学的不同水平的粗粒化，其结果与状态合并的顺序无关。粗粒化或分辨率的过程的最佳水平的标准，提出了通过之间的权衡的简单性的粗粒化模型和相对于原始模型的信息损失。作为一个案例研究，该方法适用于循环动力学的分子马达驱动蛋白。
2021-02-26 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph physics.data-an
A generalized mean field theory of coarse-graining
本文提出了一种构造平衡粗粒度模型的一般平均场论。从低分辨率实验数据重建微观模型的逆方法可以作为该理论的具体实现而导出。该理论也适用于相反的问题，减少，其中相关的信息是从现有的平衡合奏数据提取。这些问题是核心的粗粒度表示的复杂系统的建设，和常用的粗粒化方法推导出的一般理论的特殊情况下。
2010-07-12 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech physics.bio-ph
Premelting, fluctuations and coarse-graining of water-ice interfaces
使用统计场论补充分子动力学模拟，我们认为预融冰的表面作为一个通用的结果，在凝聚相和气相之间的边界处的氢键断裂。讨论了一种将分子构型粗粒化到连续标量序参量场上的方法，该方法提供了一种方便的局部类晶区和局部类液区之间界面的表示。许多界面性能直接使用该程序进行评估，如平均预熔厚度和表面张力。以这种方式计算的预熔层厚度的温度和系统尺寸的依赖性证实了标量场，该系统是通过粗粒化映射到预期的特性对数增长，但仍然有限，由于长程相互作用。最后，从显式模拟中可以看出，预熔层的存在对体晶格几何形状、暴露的晶面和曲率不敏感。
2014-10-06 cond-mat.stat-mech physics.chem-ph
Coarse-graining far-from-equilibrium dynamics using oblique projectors
Institut für Theoretische Physik, Universität Innsbruck（因斯布鲁克大学理论物理研究所）
该研究推广了Mori-Zwanzig投影算子形式，提出斜投影算子粗粒化算法，成功预测了手性活性浴中被动示踪剂的奇输运性质及受限诱导的手性频率偏移。
2026-09-07 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech
Coarse-graining schemes for stochastic lattice systems with short and long-range interactions.
University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）；University of Crete（克里特大学）；Foundation of Research and Technology-Hellas（希腊研究与技术基金会）；University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学诺克斯维尔分校）；Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室）；Universitá di Roma, Tor Vergata（罗马托尔维加塔大学）
针对d维晶格上具有短程和长程相互作用的随机多粒子微观模型，利用簇展开分析平衡吉布斯态的粗粒化，量化不同相互作用产生的粗粒化项的逼近性质，并推导带有后验误差估计的半解析数值方案。
2010-03-07 cond-mat.stat-mech cs.NA math.NA
Dynamical Coarse-Graining of Highly Fluctuating Membranes under Shear Flow
研究了强剪切流对膜间碰撞稳定的高波动层状体系的影响。平流通过非线性耦合进入单个膜的微观运动方程。在粗粒化的理论为一个单一的双层的碰撞长度的长度尺度，在其中的流体动力学描述适用，一个额外的动力学耦合产生的形式是一个波矢依赖的张力，这是非线性的所施加的剪切速率。这个新的长期后果的影响，强大的流动的层状表面活性剂相的稳定性和动力学。
2002-09-21 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech
Block size dependence of coarse graining in discrete opinion dynamics model: Application to the US presidential elections
美国总统选举的选举团投票系统类似于通常用于研究物理系统中的相变的粗粒化过程。在最近的一篇论文中，表现出相变的观点动力学模型被证明能够解释在选举团制度的基础上，赢得更多民众选票的候选人仍然可能在大选中失败的情况。我们探讨了这种可能性对各种因素的依赖性，如国家的数量和总人口（即，系统大小），并得到一个有趣的缩放行为。在与真实数据的比较，它表明，少数赢的概率，计算模型假设内，确实是接近最高可能的值。此外，我们还实现了一个两步粗粒化过程，相关的观点动力学和信息论。
2020-12-21 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Multi-scale coarse-graining of diblock copolymer self-assembly: from monomers to ordered micelles
从微观晶格模型出发，研究了AB型两嵌段共聚物在选择性溶剂中的半稀溶液中的聚集、胶束化和胶束有序。为了弥合长度尺度的差距，从单体到有序的胶束结构，我们实施了两步粗粒化策略，其中AB共聚物被映射到"超软"哑铃与单体平均有效的相互作用之间的块的质量中心。这个粗粒度模型的蒙特卡罗模拟产生明确的证据自组装成胶束的平均聚集数n约为100超过临界浓度。在稍高的浓度下，胶束自发地经历无序-有序转变为立方相。我们从第一性原理确定这些胶束之间的有效电位。
2006-01-18 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech
An Improved Algorithm for Coarse-Graining Cellular Automata
在研究复杂系统中涌现现象的可预测性时，Israeli & Goldenfeld（Phys. Rev. Lett.，2004; Phys. Rev. E，2006）展示了如何粗粒度（基本）元胞自动机（CA）。他们的算法寻找粗粒度的超级细胞大小$N$需要双指数$2^{2^N}$ -时间，因此只允许他们探索超级细胞大小$N \leq 4$。在这里，我们引入了一个新的，更有效的算法，找到任何两个给定的CA之间的粗粒度，使我们能够系统地探索所有基本CA的超级细胞大小高达$N=7$，并探索个别的例子，甚至更大的超级细胞大小。我们的算法是基于回溯搜索，类似于DPLL算法与单位传播的NP完全问题的布尔可满足性。
2020-12-22 cond-mat.stat-mech cs.DS nlin.CG
Effective rates from thermodynamically consistent coarse-graining of models for molecular motors with probe particles
许多分子马达的单分子实验不仅包括马达本身，还包括与之耦合的大探针粒子，然而，这些实验的理论分析往往只考虑马达的自由度。我们提出了一种粗粒度的方法，映射模型，包括两个耦合的自由度，代表电机和探针粒子到这样一个有效的单粒子模型，通过消除探针粒子的动力学在一个appropriately和动态一致的方式。粗粒度的速率服从局部细致平衡条件，并再现净电流。此外，平均熵产生以及热力学效率是不变的，在这种粗粒化过程。我们的分析表明，只有通过假设不切实际的快速探针粒子，粗粒度的过渡率与传统上使用的单粒子电机模型的过渡率相吻合。此外，我们发现，对于多循环电机的失速力可以依赖于探针的大小。我们将这种粗粒化方法应用于F1-ATP酶和驱动蛋白马达的具体案例研究。
2015-01-29 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.BM
Tensor network algorithm by coarse-graining tensor renormalization on finite periodic lattices
我们发展了粗粒度张量重整化群算法来计算有限周期晶格上二维晶格模型的物理性质。介绍了基于张量重整化群和基于高阶张量重整化群的两种粗粒化策略。为了对张量网络模型进行全局优化，在第二重整化群的框架下，提出了一个考虑环境张量重整化效应的扫描方案.我们证明了算法的经典伊辛模型上的正方形格子和Kitaev模型上的蜂窝格子，并表明，有限尺寸的算法实现了更准确的结果比相应的无限尺寸的。
2015-10-12 cond-mat.stat-mech cond-mat.str-el physics.comp-ph
Coarse-graining polymers as soft colloids
我们展示了如何粗粒聚合物在一个良好的溶剂作为单一的颗粒，与密度无关或密度相关的相互作用。这些相互作用可以在聚合物的质心、中点或端点之间。我们还展示了如何将这些方法扩展到聚合物在不良溶剂和聚合物的混合物。将聚合物视为软胶体可以大大加快复杂多聚合物体系的模拟，包括聚合物-胶体混合物。
2001-12-06 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech
Coarse-graining the dynamics of network evolution: the rise and fall of a networked society
我们探索了一种系统的方法来研究在粗粒度，系统级的动态网络的发展。我们强调的重要性，找到良好的可观性（网络属性），粗粒度的模型可以开发。我们通过一个特定的社会网络模型来说明我们的方法：网络化社会的“兴衰”[1]：我们使用无方程方法在计算上实现了我们的低维描述，并展示了它如何用于（a）加速模拟和（b）从详细的动态模型中提取系统级稳定性/分叉信息。我们讨论其他系统级的任务，可以通过这样一个计算机辅助粗粒化的方法。
2012-06-25 cond-mat.stat-mech physics.comp-ph physics.soc-ph
Coarse-Graining and Self-Dissimilarity of Complex Networks
复杂的工程和生物网络是否可以粗粒度地划分为更小、更易于理解的版本，其中每个节点代表原始网络中的整个模式？为了解决这个问题，我们定义粗粒度单元（CGU）作为连接模式，可以作为一个粗粒度网络的节点，并提出算法来检测它们。我们使用这种方法来系统地逆向工程电子电路，从不可理解的晶体管布线中形成可理解的高级映射：首先，建立一个粗粒度版本，其中每个节点都是由几个晶体管组成的栅极。然后，粗粒度网络本身也是粗粒度的，从而产生一个高级蓝图，其中每个节点都是由多个门组成的电路模块。我们也将我们的方法应用于哺乳动物蛋白质信号网络，以找到一个简化的粗粒度网络，其中有三个主要的信号通道对应于交叉相互作用的MAP激酶级联。我们发现，生物和电子网络是“自我异化”，不同的网络模体发现在每个级别。本方法可以用来简化各种各样的有向和无向，自然和设计的网络。
2004-10-18 cond-mat.stat-mech q-bio.MN
Mathematical, Thermodynamical, and Experimental Necessity for Coarse Graining Empirical Densities and Currents in Continuous Space
本文研究了连续空间中粗粒化经验密度和流的涨落特性，揭示了空间粗粒化在数学、热力学和实验上的必要性，为分析时间平均可观测量和单分子实验提供了新见解。
2022-08-01 cond-mat.stat-mech math-ph math.MP
Fluctuation preserving coarse graining for biochemical systems
有限随机马尔可夫模型在生物化学途径建模中发挥着重要作用。此类模型是对底层微观动力学的粗粒度描述，并且可以被认为是介观的。粗粒化的程度在一定程度上是任意的，因为它取决于适应测量的分辨率。在这里，我们提出了一种方法来简化这样的随机描述，既保留了中观微观和中观宏观的连接。前者通过要求局部性来实现，后者通过考虑状态网络上的循环来实现。使用单个和多个实例，我们展示了我们的新方法如何比简单的方法更好地保留可观测量的波动。
2012-06-04 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.QM
Fluctuation Spectra and Coarse Graining in Stochastic Dynamics
小型生物系统的波动对其功能至关重要。大偏差理论从随机过程的角度描述了这种罕见事件。在大多数情况下，很难直接确定大偏差函数。避开这个必要性，我提出了一种方法来量化的波动谱任意马尔可夫模型与有限状态空间。在非平衡条件下，类电流观测量是特别感兴趣的。所有类电流观测量的空间有一个自然的分解成正交补。值得注意的是，任何可观测的波动谱完全由这些分量之一决定。该方法适用于研究在不同的分辨率采样相同的动态设置的波动的差异。粗粒化将这些模型联系起来，并且可以以保留可观测值的期望值的方式进行。粗粒化对波动的影响不明显。这些差异是明确制定了一个简单的模型系统。
2013-11-30 cond-mat.stat-mech math-ph math.MP
Coarse Graining Empirical Densities and Currents in Continuous-Space Steady States
本文研究稳态扩散过程经验密度与经验流的相关性与涨落，利用广义时间反演对称揭示粗粒化对涨落的影响，提出通过系统改变粗粒化尺度推断系统耗散界限的方法，并讨论涌现对称性，推动随机微积分作为Feynman-Kac理论和路径积分方法的替代方案。
2022-08-01 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech math.PR
Coarse-graining to create minimalist models for dynamic, end-linked star-polymer networks
McKetta Department of Chemical Engineering, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校麦凯塔化学工程系）；Department of Chemical Engineering, Auburn University（奥本大学化学工程系）；Department of Chemical Engineering and Biointerfaces Institute, University of Michigan（密歇根大学生物界面研究所化学工程系）；McKetta Department of Engineering, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校麦凯塔工程学院）
本文利用相对熵粗粒化方法，基于精细模拟数据构建了动态端交联星形聚合物的5珠最小模型，并探讨了粗粒化精度与状态点选择及计算效率间的权衡。
2026-09-10 cond-mat.mes-hall cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft
Scaling of Entropy Production under Coarse Graining in Active Disordered Media
熵产生在非平衡系统的研究中起着重要的作用，它提供了时间反演对称性破缺程度的定量处理。它主要取决于所考虑的自由度以及描述的规模。迄今为止，人们还不知道在一个自由度分辨率下的熵产生与在另一个分辨率下的熵产生是如何相关的。这种关系是特别相关的粗粒度和连续描述的一个给定的现象。在这项工作中，我们得到的标度下的熵产生迭代粗粒化的基础上的相关性的微观跃迁率。我们的方法揭示了一个自然的标准来区分平衡和真正的非平衡宏观现象的基础上，每个介观状态的熵产生的标度指数的符号。
2022-03-18 cond-mat.stat-mech math-ph math.MP
Quantum coarse-graining for extreme dimension reduction in modelling stochastic temporal dynamics
复杂系统的随机建模在定量科学中扮演着重要的角色，但通常需要大量的计算。量子信息处理的最新进展已经阐明了量子模拟器在这些任务中表现出存储优势的潜力。因此，重点放在无损内存压缩上，其中的优势通常是减少模型跟踪的信息量，而可以说更实际的是，内存维度的减少并不总是可能的。在这里，我们解决的情况下，有损压缩的量子随机建模的连续时间过程，引入了一种方法，在量子态空间，大大减少了必要的内存尺寸建模的时间动态，同时保留近精确的统计粗粒化。与经典的粗粒化相比，这种压缩不是基于牺牲时间分辨率，而是在当前量子技术的范围内带来了内存高效，高保真度的随机建模。
2021-06-21 cond-mat.stat-mech cs.IT math.IT
Coarse-graining renormalization by higher-order singular value decomposition
提出了一种基于高阶奇异值分解的粗粒度张量重整化群方法。这种方法提供了一个准确的，但计算成本低的技术，在二维或三维的经典和量子晶格模型的研究。我们已经证明了这种方法使用伊辛模型的正方形和立方晶格。通过保持多达16个键基态，我们得到了迄今为止最精确的数值重整化群的结果为三维伊辛模型。我们还将该方法应用于二维量子横伊辛模型的基态和有限温度性质的研究，得到了与文献一致的结果.
2012-08-07 cond-mat.stat-mech cond-mat.str-el quant-ph
Coarse-graining dynamics to maximize irreversibility
提出一种无模型粗粒化方法，通过合并微观状态最大化保留不可逆性信息，在分子马达、生化振荡器和神经活动数据中验证其能捕捉本质非平衡过程，为研究宏观不可逆性涌现极限提供工具。
2025-06-02 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.bio-ph
Entropies from coarse-graining: convex polytopes vs. ellipsoids
我们从粗粒化、辛容量和凸性的角度研究了Boltzmann/Gibbs/Shannon $\mathcal{S}_{BGS}$和非加性的Havrda-Charvát / Daróczy/Cressie-Read/Tsallis \ $\mathcal{S}_q$ \和Kaniadakis $κ$ -熵\ $\mathcal{S}_κ$ \。我们认为，这样的熵的功能形式可以归因于相空间粗粒化的两个一般不同的方法之间的不协调：欧几里德/黎曼度量的一个，反映独立性和挑选立方体的基本细胞和辛/规范的一个，挑选球/椭球体的这个角色。我们的讨论的动机和局限于行为的哈密顿系统的许多自由度。我们看到，Dvoretzky的定理提供了渐近估计的最小尺寸超过这两种方法是彼此接近。我们的状态和推测的作用，二重性可能发挥这种观点。
2015-07-16 cond-mat.stat-mech gr-qc hep-th
