用二维Ising模型的统计性质理解观点一致的形成

发布时间：2021-08-18 16:08

　　观点一致是社会系统中由无序走向有序的典型过程,与走向平衡态的演化完全相反.观点一致实质上是系统所追求的一种极端有序态.通过考察一个二维Ising模型所描写的系统的统计性质,判断其在外场作用下微观构型的可能变化,用全正或全负构型对应观点一致,从而理解外界导向性意见（外场）和群体内部固有的复杂程度（系统温度）这对对抗因素作用下的观点演化（系统演化）特征.结果表明,存在一个临界温度,亚临界时系统熵随外场增强以漂移幂律方式迅速降低而后趋向于最小熵;超临界时系统熵随外场增强以反指数方式缓慢下降,无迹象显示存在最小熵.前者预示外场作用驱使所有构型转变为与外场取向一致的全正或全负构型,从而实现观点一致;后者预示着如果温度在与外场的竞争中占优,即在一个复杂性很高的社会中,观点一致（社会共识）不可能形成.温度的这种影响还体现在一定外场下,系统熵随温度快速增长且达到最大,从而建立一种各微观构型概率均匀的类平衡状态. 

【文章来源】：宁夏大学学报(自然科学版). 2018,39(04)

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【部分图文】：

图１二维Ｉｓｉｎｇ模型示意及其格点编号方式

强以反指数的方式缓慢下降，Ｔ越高越缓慢．显然不可能存在一个渐近的稳定状态，使Ｓ降到最低．表明高温主导下的系统，不论Ｂ强到什么程度，都不会形成观点一致．对应于观点演化，Ｔ实质代表了群体内部由世界观、价值观、人生观、文化习俗等诸多因素决定的个体差异的大小程度以及多样性等性质．Ｔ越高，个体间固有的差异性越大，多样性更加丰富．在Ｂ一定的情况下，这种性质突出表现在系统的Ｓ随Ｔ升高而升高的变化关系中．图３显示在Ｂ＝１０，３０，５０下，系统的Ｓ随Ｔ的升高单调递增的情形．确定外场下，Ｔ升高系统的Ｓ迅速增加，并最终趋于一个相对稳定的最大值，即在Ｓ－Ｔ曲线上存在一个迅速上升和逼近于此相对稳定最大值的拐点．越过此拐点即标志着系统建立了Ｓ达到最大的无序态，即一个类平衡态（系统各微观构型的概率趋于均匀）．当确定的Ｂ增大时，最明显的变化是Ｓ－Ｔ曲线上的拐点向下、向右移动，表明较强的Ｂ迟滞了类平衡态的建立．但是，仅仅是迟滞而非阻止．图３不同的外场强度下熵随温度的变化３结论与讨论文中引入一个满足周期性边界条件的二维Ｉｓｉｎｇ模型所描述的系统，自旋为＋１和－１的粒子占据格点位置的排列即为系统的微观构型，全正构４２３


本文编号：3350203