渗流理论

渗流理论（）是数学和统计物理领域中研究随机图上簇的性质的一套理论。举例来说，假设有一多孔材料，求问液体能否从顶端贯穿该材料直至到达底部。渗流理论将此抽象成以下数学问题：建立一有n × n × n个顶点的三维网格模型，相邻顶点的边有的概率是连接的，或者说有(1-p)的概率是不连接的，每条边连接与否相互独立。渗流理论的基本问题是，当n很大以至于体系可以近似为无限网格时，求问至少存在一条贯穿整个网格的路径（称为渗流）对应的p的范围。这一p的下界，pc，称为。该问题由布罗德本特和汉默斯利于1957年提出，其后相关问题被广泛研究。

上述问题称为边渗流或键渗流（），是渗流理论两种主要的渗流形式之一。另外一种是点渗流（），与边渗流不同的是，每个顶点有p的概率是“占有”的；相应有(1-p)的概率是“空缺”的，如果相邻两个顶点皆属于占有则它们之间是连接的。而问题相同：求给定p值时，整个图是否渗流。
渗流阈值

根据零一律，一个无限的随机图是否渗流的概率要么为0，要么为1，处于这一转折的临界概率称为渗流阈值，记作pc。少数简单模型的渗流阈值有精确的解析解。例如，一维点阵的边渗流和点渗流阈值均为pc=1，这个解是平凡的；二维方格的渗流阈值曾困扰物理学界20年，直到1980年代由给出完整证明，其边渗流阈值是1/2（参见）。另一种已知精确解的特殊情况是（该模型的每一个顶点有z个近邻顶点，如此延伸，没有回路），。

以下给出d维简单立方模型的渗流阈值数据：
 d 配位数z 点渗流 边渗流 2 4 0.59274601(2) 1/2 3 6 0.3116077(4) 0.2488126(5) 4 8 0.1968861(14),0.19688561(3)  0.1601314(13), 0.16013122(6) 5 10 0.1407966(15), 0.14079633(4) 0.118172(1), 0.11817145(3) 6 12 0.109017(2), 0.109016661(8) 0.0942019(6), 0.09420165(2) 7 14 0.0889511(9),  0.088951121(1), 0.0786752(3), 0.078675230(2) 8 16 0.0752101(5), 0.075210128(1)  0.06770839(7), 0.0677084181(3) 9 18 0.0652095(3), 0.0652095348(6) 0.05949601(5), 0.0594960034(1) 10 20 0.0575930(1), 0.0575929488(4) 0.05309258(4), 0.0530925842(2) 11 22 0.05158971(8), 0.0515896843(2) 0.04794969(1), 0.04794968373(8) 12 24 0.04673099(6), 0.0467309755(1) 0.04372386(1), 0.04372385825(10) 13 26 0.04271508(8), 0.04271507960(10)   0.04018762(1), 0.04018761703(6)

实际计算中，当网格边长n较大时，比如n=100，一个体系是否渗流的概率在pc附近的变化已经非常尖锐。

渗流临界指数

模型在渗流阈值附近的行为可视作一种相变，因为有些表征性质的物理量是发散的，比如簇的期望大小。标度理论认为模型在渗流阈值的性质可以用一系列临界指数描述。例如，相互连接的点（点渗流）或边（边渗流）构成一个簇。当时，簇大小的分布趋于，其中为簇的大小，为该大小的簇出现的概率，为费舍尔指数（Fischer exponent）。

又如，两个距离为的点属于同一个簇的概率呈指数衰减，其中为反常维度（Anomalous dimension）。

在渗流阈值时，无限的簇可视作一分形。以该无限的簇上的一点为中心，长度为半径范围内属于该簇点的个数（簇的质量）满足，称为分形维度（Fractal dimension）。以上三个指数满足

渗流临界指数及关系也是渗流理论研究的重要内容。

 相关 

 普遍性 (物理学)
 ER随机图

参考资料

Category:统计力学
Category:随机过程