| Аннотация |
Фазовые переходы и связанные с ними критические явления чрезвычайно широко распространены в конденсированных средах. При определенных условиях во всех конденсированных средах происходят один или несколько фазовых переходов. На разработку эффективной теории фазовых переходов и критических явлений были затрачены большие усилия и к настоящему моменту времени в этом направлении достигнут существенный прогресс. Флуктуационная теория фазовых переходов, а также идеи, заложенные в гипотезах скейлинга, универсальности и в теории ренормализационной группы лежат в основе современного понимания физики этих явлений. На их основе получено большинство важнейших результатов современной теории фазовых переходов и критических явлений, установлены основные закономерности, наблюдающиеся в критической области, получены соотношения между критическими индексами и критическими амплитудами, построены уравнения состояния, рассчитаны значения критических индексов и амплитуд. Численные значения этих параметров, полученные на основе теории ренормализационной группы и ε-разложения, считаются наиболее точными и надежными из всех приближенных результатов, полученных на сегодняшний день. Идеи, лежащие в основе всех этих предположений, значительно обогатили наше понимание природы фазовых переходов и критических явлений. Тем не менее, мы вынуждены констатировать, что строгой и последовательной микроскопической теории фазовых переходов второго рода и критических явлений на сегодняшний день не существует. Кроме того, отметим, что большинство результатов в этой области получено для идеализированных и сильно упрощенных моделей, а мы живем в реальном мире и имеем дело с реальными системами и материалами, которые зачастую существенно отличаются от идеализированных моделей. Таким образом, как с точки зрения теории, так и практики существует необходимость максимально полного и строгого исследования влияния на фазовые переходы и критические явления особенностей и факторов, присущих и существующих в реальных системах и материалах. Среди таких особенностей в первую очередь отметим наличие примесей и дефектов, фрустраций, конкурирующих и диполь-дипольных взаимодействий и целый ряд других факторов.
В реальных системах какой-нибудь из этих факторов всегда присутствует, а чаще всего несколько из них одновременно. В связи с этим, на сегодняшний день одной из самых актуальных задач физики конденсированных сред является исследование влияния таких факторов на фазовые переходы и критические явления. А конечной целью является разработка строгой, последовательной, единой и непротиворечивой теории фазовых переходов и критических явлений. Уже сейчас можно констатировать, например, что фрустрированные системы образуют новые классы универсальности критического поведения, а примеси могут коренным образом изменить род фазовых переходов и критических явлений, а наличие конкурирующих взаимодействий и внешнего магнитного поля может полностью преобразовать фазовую диаграмму.
Строгое исследование таких систем на основе микроскопических гамильтонианов методами современной теоретической физики - задача чрезвычайно сложная и на сегодняшний день практически невыполнимая. Это и некоторые другие причины привели к тому, что фазовые переходы и критические явления в таких системах предпочтительнее исследовать методами Монте-Карло и молекулярной динамики. Этому способствуют и серьезно возросшие вычислительные возможности современных компьютеров, и множество новейших и мощных алгоритмов, специально разработанных для использования этой области. Исследования будут проводиться с использованием всего спектра современных высокоэффективных алгоритмов метода Монте-Карло (классических, кластерных, репличных, инверсных, обменных, энтропийных и других) на базе мощного вычислительного кластера "Т-платформы" - Т-Edge32.
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
