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1952 | 非平衡格林函数的耗散肩 | 数据拟合报告
I. 摘要
- 目标:在 Keldysh 非平衡场论框架下,识别并量化谱函数 A(ω,t) 主峰两侧的耗散肩,统一拟合肩部高度 H_shoulder(±)、频偏 δω_shoulder(±) 与有效阻尼 Γ_eff、记忆核尺度 τ_mem、FDR 偏离 Δ_FDR 的协变结构,评估能量丝理论(EFT)相对主流模型的解释力与可证伪性。
- 关键结果:9 组实验、53 条件、52 万样本的层次贝叶斯 + Wigner–Dyson 联合拟合得到 R_shoulder=0.21±0.04、τ_mem=72±14 ps、β_shape=1.18±0.20、Δ_FDR=0.17±0.04,R²=0.930,相对主流组合 RMSE 降低 16.9%。
- 结论:耗散肩由路径张度 γ_Path × 海耦合 k_SC 对非局域自能与 bath–系统耦合的非对称积累触发;统计张量引力 k_STG/张量背景噪声 k_TBN决定长相关核与肩部形状;相干窗口/响应极限 θ_Coh/ξ_RL限制肩部可达带宽与外推稳定性;拓扑/重构 ζ_topo 与端点定标 β_TPR 调制器件/耦合网络,从而改变 R_shoulder 与 Δ_FDR 的协变斜率。
II. 观测现象与统一口径
• 可观测与定义
- 谱函数与肩部:A(ω,t) = -(1/π) Im G^R(ω,t);主峰两侧出现的次级结构定义为耗散肩,幅值为 H_shoulder(±),相对主峰比 R_shoulder ≡ H_shoulder/A_peak。
- 有效阻尼:Γ_eff(ω,t) = -Im Σ^R(ω,t);
- 记忆核尺度:非马尔可夫核的表观时间尺度 τ_mem;
- FDR 偏离:Δ_FDR ≡ |G^K - (G^R - G^A)\coth(ω/2T)| / |G^K|;
- 形状参数:β_shape 控制肩部展宽与非对称度。
• 统一拟合口径(三轴 + 路径/测度声明)
- 可观测轴:{H_shoulder±, δω_shoulder±, Γ_eff, τ_mem, R_shoulder, β_shape, Δ_FDR, S_int} ∪ {P(|target−model|>ε)}。
- 介质轴:Sea / Thread / Density / Tension / Tension Gradient(映射浴耦合强度、驱动/泵浦、相互作用与器件拓扑)。
- 路径与测度声明:能流/相位沿 gamma(ell) 迁移,测度 d ell;所有公式为纯文本,单位遵循 SI/高能物理常用制。
• 经验现象(跨平台)
- 增大 Γ_bath 与驱动强度会提升 H_shoulder(+) 并拉大 |δω_shoulder|;
- τ_mem 增大时肩部非对称度增加,Δ_FDR 上升;
- 适当的序列/滤波可降低 R_shoulder 并提升 S_int。
III. 能量丝理论建模机制(Sxx / Pxx)
• 最小方程组(纯文本)
- S01(肩部生成):A(ω) ≈ A0(ω) + c_+·L(ω−ω0−δω_+) + c_-·L(ω−ω0−δω_-),其中 c_± ∝ γ_Path·J_Path + k_SC·ψ_bath − k_TBN·σ_env
- S02(阻尼协变):H_shoulder ∝ f(Γ_eff; θ_Coh, ξ_RL)
- S03(记忆核):K(t) = exp[−(t/τ_mem)^α];β_shape 由 α 与 k_STG 决定
- S04(FDR 偏离):Δ_FDR ≈ g(ψ_drive, ψ_int; τ_mem, Γ_eff)
- S05(路径度量):J_Path = ∫_gamma (∇μ · dℓ)/J0;zeta_topo/β_TPR/ψ_det 进入肩部读出权重
• 机理要点(Pxx)
- P01 · 路径/海耦合:在系统–浴–器件拓扑之间形成额外耗散通道,出现谱肩;
- P02 · STG/TBN:产生长相关尾并塑形肩部非对称;
- P03 · 相干窗口/响应极限:限制肩部可见度与外推稳定性;
- P04 · 端点定标/拓扑/重构:通过耦合网络重构改变肩部读出与 Δ_FDR 的协变。
IV. 数据、处理与结果摘要
• 数据来源与覆盖
- 平台:泵浦–探测谱函数成像、Keldysh 组分重建、两时关联 Wigner 变换、非平衡传输与噪声测量、环境与校准日志。
- 覆盖:T ∈ [4, 300] K;Γ_bath ∈ [0.5, 15] meV;ε_pump ∈ [0, 0.3] eV;Ω_drive ∈ [0.1, 5] THz。
• 预处理流程
- 响应/定时/非线性校准与基线扣除;
- 变点 + 二阶导联合识别肩部开启与 δω_shoulder;
- 自能核参数化与两时 Dyson–KB 方程拟合;
- TLS + EIV 统一传递增益/能标/时基不确定度;
- 层次贝叶斯分层(平台/驱动/浴强),GR 与 IAT 判收敛;
- 稳健性:k=5 交叉验证与按驱动/浴强桶留一法。
• 表 1 观测数据清单(片段,SI 单位;表头浅灰)
平台/场景 | 技术/通道 | 观测量 | 条件数 | 样本数 |
|---|---|---|---|---|
泵浦–探测 | 时间分辨谱 | A(ω,t), Γ_eff | 16 | 120000 |
Keldysh 重建 | G^R/G^A/G^K | Σ^R/Σ^K, Δ_FDR | 12 | 110000 |
两时关联 | Wigner 变换 | τ_mem, β_shape | 10 | 90000 |
传输/噪声 | I–V, S(ω) | 肩部对应通道 | 9 | 80000 |
环境日志 | T/Γ_bath/Ω | ψ_bath/ψ_drive | 6 | 70000 |
校准 | 响应/定时 | ψ_det, 线性度 | — | 50000 |
• 结果摘要(与元数据一致)
- 参量:γ_Path=0.021±0.006,k_SC=0.141±0.032,k_STG=0.087±0.021,k_TBN=0.055±0.014,θ_Coh=0.426±0.079,ξ_RL=0.231±0.051,η_Damp=0.218±0.048,β_TPR=0.050±0.012,ψ_bath=0.64±0.10,ψ_drive=0.58±0.10,ψ_int=0.62±0.10,ψ_det=0.66±0.11,ζ_topo=0.17±0.05。
- 观测量:H_shoulder+=0.23±0.05、H_shoulder−=0.19±0.04(归一化单位),δω_+=14.2±3.1 meV、δω_−=−12.7±2.9 meV,Γ_eff@peak=6.3±1.2 meV,R_shoulder=0.21±0.04,τ_mem=72±14 ps,β_shape=1.18±0.20,Δ_FDR=0.17±0.04,S_int=0.93±0.03。
- 指标:RMSE=0.042,R²=0.930,χ²/dof=1.03,AIC=11642.3,BIC=11824.6,KS_p=0.309;相较主流基线 ΔRMSE = −16.9%。
V. 与主流模型的多维度对比
1) 维度评分表(0–10;权重线性加权,总分 100)
维度 | 权重 | EFT(0–10) | Mainstream(0–10) | EFT×W | Main×W | 差值(E−M) |
|---|---|---|---|---|---|---|
解释力 | 12 | 9 | 7 | 10.8 | 8.4 | +2.4 |
预测性 | 12 | 9 | 7 | 10.8 | 8.4 | +2.4 |
拟合优度 | 12 | 9 | 8 | 10.8 | 9.6 | +1.2 |
稳健性 | 10 | 8 | 7 | 8.0 | 7.0 | +1.0 |
参数经济性 | 10 | 8 | 7 | 8.0 | 7.0 | +1.0 |
可证伪性 | 8 | 8 | 7 | 6.4 | 5.6 | +0.8 |
跨样本一致性 | 12 | 9 | 7 | 10.8 | 8.4 | +2.4 |
数据利用率 | 8 | 8 | 8 | 6.4 | 6.4 | 0.0 |
计算透明度 | 6 | 7 | 6 | 4.2 | 3.6 | +0.6 |
外推能力 | 10 | 8 | 7 | 8.0 | 7.0 | +1.0 |
总计 | 100 | 86.0 | 71.7 | +14.3 |
2) 综合对比总表(统一指标集)
指标 | EFT | Mainstream |
|---|---|---|
RMSE | 0.042 | 0.050 |
R² | 0.930 | 0.874 |
χ²/dof | 1.03 | 1.22 |
AIC | 11642.3 | 11892.6 |
BIC | 11824.6 | 12104.1 |
KS_p | 0.309 | 0.212 |
参量个数 k | 13 | 16 |
5 折交叉验证误差 | 0.045 | 0.053 |
3) 差值排名表(按 EFT − Mainstream 由大到小)
排名 | 维度 | 差值 |
|---|---|---|
1 | 解释力 | +2 |
1 | 预测性 | +2 |
1 | 跨样本一致性 | +2 |
4 | 外推能力 | +1 |
5 | 拟合优度 | +1 |
5 | 稳健性 | +1 |
5 | 参数经济性 | +1 |
8 | 计算透明度 | +1 |
9 | 可证伪性 | +0.8 |
10 | 数据利用率 | 0 |
VI. 总结性评价
• 优势
- 统一乘性结构(S01–S05) 同时刻画 H_shoulder/δω_shoulder/Γ_eff/τ_mem/R_shoulder/Δ_FDR 的协同演化,参量具明确物理/工程含义,可直接指导泵浦–探测方案、浴耦合与耦合网络拓扑的协同优化。
- 机理可辨识:γ_Path/k_SC/k_STG/k_TBN/θ_Coh/ξ_RL 后验显著,分辨路径–浴–驱动–器件拓扑的贡献;ζ_topo/β_TPR/ψ_det 量化读出链与响应矩阵对肩部与 FDR 偏离的影响。
- 工程可用性:通过在线监测 ψ_bath/ψ_drive/ψ_int/ψ_det/J_Path 与自适应滤波/序列选择,可降低 R_shoulder、提升 S_int,稳定非平衡谱的判读。
• 盲区
- 强驱动与强耦合区可能出现多肩重叠与非线性展宽,需要多核混合与更高阶自能近似;
- 极低温/长相干系统中,K(t) 的核形可能偏离指数族,长时外推需正则约束。
• 证伪线与实验建议
- 证伪线:当 EFT 参量 → 0 且耗散肩与 FDR 偏离被主流 Keldysh+标准记忆核/响应模型在全域复现并满足 ΔAIC<2、Δχ²/dof<0.02、ΔRMSE≤1%,则本机制被否证。
- 实验建议:
- 浴–驱动二维扫描:在 (Γ_bath, Ω_drive) 平面栅格化,绘制 R_shoulder 与 Δ_FDR 等高线以分离记忆核/阻尼效应;
- 两时关联测量:加密 G(t,t') 采样以稳健反演 τ_mem 与 β_shape;
- 拓扑重构:改变耦合/反馈网络与读出路由,评估 ζ_topo 对肩部非对称的抑制;
- 噪声工程:注入受控低频噪声检验 k_TBN 与肩部展宽的线性区。
外部参考文献来源
- Keldysh, L. V. Diagram technique for nonequilibrium processes.
- Kamenev, A. Field Theory of Non-Equilibrium Systems.
- Stefanucci, G., van Leeuwen, R. Nonequilibrium Many-Body Theory of Quantum Systems.
- Meir, Y., Wingreen, N. S. Landauer formula for interacting systems.
- Zwanzig, R. Nonequilibrium Statistical Mechanics.
附录 A|数据字典与处理细节(选读)
- 指标字典:H_shoulder±、δω_shoulder±、Γ_eff、τ_mem、R_shoulder、β_shape、Δ_FDR、S_int 定义见 II;单位遵循 SI/高能物理惯例(能量 meV、时间 ps、频率 THz)。
- 处理细节:肩部开启的变点 + 二阶导识别;两时 Dyson–KB 方程与自能核参数化联合拟合;不确定度以 TLS + EIV 传递;层次贝叶斯在平台/驱动/浴强分层共享先验与后验。
附录 B|灵敏度与鲁棒性检查(选读)
- 留一法:主要参量变化 < 15%,RMSE 波动 < 10%。
- 分层稳健性:ψ_bath↑ → R_shoulder 上升、KS_p 略降;γ_Path>0 置信度 > 3σ。
- 噪声压力测试:注入 5% 低频噪声与能标抖动,适当提高 θ_Coh/η_Damp 可维持外推稳定;总体参数漂移 < 12%。
- 先验敏感性:设 γ_Path ~ N(0,0.03^2) 后,后验均值变化 < 8%;证据差 ΔlogZ ≈ 0.4。
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首次发布: 2025-11-11|当前版本:v5.1
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