27.1

Problem 27.1

srednickiChapter 27

习题 27.1

来源: 第27章, PDF第177页


27.1 Suppose that we have a theory with

β(α)=b1α2+O(α3),γm(α)=c1α+O(α2).\begin{align} \beta(\alpha) &= b_1 \alpha^2 + O(\alpha^3) , \tag{27.27} \\ \gamma_m(\alpha) &= c_1 \alpha + O(\alpha^2) . \tag{27.28} \\ \end{align}

Neglecting the higher-order terms, show that

m(μ2)=[α(μ2)α(μ1)]c1/b1m(μ1).(27.29)m(\mu_2) = \left[ \frac{\alpha(\mu_2)}{\alpha(\mu_1)} \right]^{c_1/b_1} m(\mu_1) . \tag{27.29}

习题 27.1 - 解答


在量子场论中,重整化群方程(Renormalization Group Equations, RGEs)描述了理论中的参数(如耦合常数 α\alpha 和质量 mm)如何随能标 μ\mu 的变化而“跑动”。耦合常数的跑动由 β\beta 函数决定,而质量的跑动由质量的反常标度维数(anomalous dimension)γm\gamma_m 决定。

根据重整化群方程的定义,耦合常数 α(μ)\alpha(\mu) 和跑动质量 m(μ)m(\mu) 随能标 μ\mu 的演化方程分别为:

μdαdμ=β(α)\mu \frac{d\alpha}{d\mu} = \beta(\alpha)
μdmdμ=γm(α)m\mu \frac{dm}{d\mu} = \gamma_m(\alpha) m

为了求解质量随能标的演化,我们可以利用链式法则,将对能标 μ\mu 的导数转化为对耦合常数 α\alpha 的导数。由耦合常数的演化方程可得:

dlnμ=dμμ=dαβ(α)d\ln\mu = \frac{d\mu}{\mu} = \frac{d\alpha}{\beta(\alpha)}

将上式代入质量的演化方程中,分离变量可得:

dmm=γm(α)dμμ=γm(α)β(α)dα\frac{dm}{m} = \gamma_m(\alpha) \frac{d\mu}{\mu} = \frac{\gamma_m(\alpha)}{\beta(\alpha)} d\alpha

题目给定了在微扰论最低阶近似下的 β\beta 函数和反常维数:

β(α)=b1α2+O(α3)\beta(\alpha) = b_1 \alpha^2 + O(\alpha^3)
γm(α)=c1α+O(α2)\gamma_m(\alpha) = c_1 \alpha + O(\alpha^2)

忽略高阶项(即取领头阶近似),我们将这两个表达式代入上述微分方程中:

dmm=c1αb1α2dα=c1b1dαα\frac{dm}{m} = \frac{c_1 \alpha}{b_1 \alpha^2} d\alpha = \frac{c_1}{b_1} \frac{d\alpha}{\alpha}

现在,对等式两边在能标从 μ1\mu_1μ2\mu_2 的区间内进行积分。对应的质量从 m(μ1)m(\mu_1) 演化到 m(μ2)m(\mu_2),耦合常数从 α(μ1)\alpha(\mu_1) 演化到 α(μ2)\alpha(\mu_2)

m(μ1)m(μ2)dmm=c1b1α(μ1)α(μ2)dαα\int_{m(\mu_1)}^{m(\mu_2)} \frac{dm}{m} = \frac{c_1}{b_1} \int_{\alpha(\mu_1)}^{\alpha(\mu_2)} \frac{d\alpha}{\alpha}

计算积分得到:

lnm(μ2)lnm(μ1)=c1b1[lnα(μ2)lnα(μ1)]\ln m(\mu_2) - \ln m(\mu_1) = \frac{c_1}{b_1} \left[ \ln \alpha(\mu_2) - \ln \alpha(\mu_1) \right]
ln[m(μ2)m(μ1)]=c1b1ln[α(μ2)α(μ1)]\ln \left[ \frac{m(\mu_2)}{m(\mu_1)} \right] = \frac{c_1}{b_1} \ln \left[ \frac{\alpha(\mu_2)}{\alpha(\mu_1)} \right]

利用对数的性质,将系数移入对数内部作为指数:

ln[m(μ2)m(μ1)]=ln([α(μ2)α(μ1)]c1/b1)\ln \left[ \frac{m(\mu_2)}{m(\mu_1)} \right] = \ln \left( \left[ \frac{\alpha(\mu_2)}{\alpha(\mu_1)} \right]^{c_1/b_1} \right)

对等式两边同时取指数,即可得到跑动质量在两个不同能标之间的关系:

m(μ2)m(μ1)=[α(μ2)α(μ1)]c1/b1\frac{m(\mu_2)}{m(\mu_1)} = \left[ \frac{\alpha(\mu_2)}{\alpha(\mu_1)} \right]^{c_1/b_1}

整理后即得最终结果:

m(μ2)=[α(μ2)α(μ1)]c1/b1m(μ1)\boxed{ m(\mu_2) = \left[ \frac{\alpha(\mu_2)}{\alpha(\mu_1)} \right]^{c_1/b_1} m(\mu_1) }