MATRIX ANSATZ FOR EXCLUSION PROCESSES
Bernard DERRIDACollège de France, Paris
Matrix ansatz and exclusion processes
Phase diagram of the TASEP
Correlation functions and Brownian excursions
Infinite line and shocks
Additivity and large deviations function of the density
1993 → 2013M. Evans, V. Hakim, V. PasquierS. Janowsky, J.L. Lebowitz, E.R. SpeerK. Mallick, D. MukamelC. Enaud, M. Retaux
Edinburgh 2015
Reviews
Richard A. Blythe and Martin R. Evans (2007)Nonequilibrium steady states of matrix-product form: a solver’s guideJournal of Physics A: Mathematical and Theoretical, 40(46), R333
Alexandre Lazarescu (2015)The Physicist’s Companion to Current Fluctuations: One-Dimensional
Bulk-Driven Lattice Gasespreprint arXiv:1507.04179
NON-EQUILIBRIUM STEADY STATES
��������������������������������������������������������������������������������������������������������������
��������������������������������������������������������������������������������������������������������������
��������������������������������������������������������������������������������������������������������������
��������������������������������������������������������������������������������������������������������������
T a
ReservoirReservoir
System T b
Equilibrium Ta = Tb = T
P(C) = Z−1e−E(C)kT
No phase transition in one dimension for short-range interactions
Non-equilibrium Ta 6= Tb
P(C) = ?
EXCLUSION PROCESSES
SSEP (Symmetric simple exclusion process)
1 L
1 1 1 1
γ
αβ
δ
ρa =α
α+ γ, τi =
{1 occupied0 empty
, ρb =δ
β + δ
SSEP
1 L
1 1 1 1
γ
αβ
δ
ρa =α
α+ γ, τi =
{1 occupied0 empty
, ρb =δ
β + δ
ASEP (Asymmetric simple exclusion process)
1 L
q 1 q 1
γ
αβ
δ
SSEP
1 L
1 1 1 1
γ
αβ
δ
ρa =α
α+ γ, τi =
{1 occupied0 empty
, ρb =δ
β + δ
ASEP
1 L
q 1 q 1
γ
αβ
δ
TASEP (Totally ASEP)
1 L
1 1α
β
STEADY STATE
1 L
1 1 1 1
γ
αβ
δ
ρa =α
α+ γ, τi =
{1 occupied0 empty
, ρb =δ
β + δ
Equilibrium ρa = ρb = ρ
P(τ1, ...τL) =L∏
i=1
[ ρ τi + (1− τi )(1− ρ) ]
Non-equilibrium ρa 6= ρb
P(τ1, ...τL) given by the matrix ansatz
Alternative expressions: D. Domany Mukamel 1992, Schutz Domany 1993, Liggett 99
MATRIX ANSATZFadeev 1980, ...., D. Evans Hakim Pasquier 1993
SSEP
1 L
1 1 1 1
γ
αβ
δ
P(τ1, . . . , τL) =〈W |X1 . . .XL|V 〉〈W |(D + E )L|V 〉
where Xi =
{D if site i occupied
E if site i empty
〈W |(αE − γD) = 〈W |DE − ED = D + E
(βD − δE )|V 〉 = |V 〉
PROOF (SSEP)
Gain =α〈W |ED3E 2|V 〉+ 〈W |D3EDE |V 〉+ β〈W |ED4E |V 〉
〈W |(D + E)6|V 〉
Loss =(γ + 1+ δ)〈W |D4E 2|V 〉〈W |(D + E)6|V 〉
Gain− Loss =〈W |(αE − γD)D3E 2 − D3(DE − ED)E + D4E(βD − δE)|V 〉
〈W |(D + E)6|V 〉
〈W |(αE − γD) = 〈W | DE − ED = D + E (βD − δE)|V 〉 = |V 〉
PROOF (SSEP)
Gain =α〈W |ED3E 2|V 〉+ 〈W |D3EDE |V 〉+ β〈W |ED4E |V 〉
〈W |(D + E)6|V 〉
Loss =(γ + 1+ δ)〈W |D4E 2|V 〉〈W |(D + E)6|V 〉
Gain− Loss =〈W |(αE − γD)D3E 2 − D3(DE − ED)E + D4E(βD − δE)|V 〉
〈W |(D + E)6|V 〉
〈W |(αE − γD) = 〈W | DE − ED = D + E (βD − δE)|V 〉 = |V 〉
PROOF (SSEP)
Gain =α〈W |ED3E 2|V 〉+ 〈W |D3EDE |V 〉+ β〈W |ED4E |V 〉
〈W |(D + E)6|V 〉
Loss =(γ + 1+ δ)〈W |D4E 2|V 〉〈W |(D + E)6|V 〉
Gain− Loss =〈W |(αE − γD)D3E 2 − D3(DE − ED)E + D4E(βD − δE)|V 〉
〈W |(D + E)6|V 〉
〈W |(αE − γD) = 〈W | DE − ED = D + E (βD − δE)|V 〉 = |V 〉
PHASE DIAGRAM FOR THE TASEP
1 L
1 1α
β
P(τ1, . . . , τL) =〈W |X1 . . .XL|V 〉〈W |(D + E)L|V 〉
where Xi = D (site i occupied) and Xi = E (empty)
〈W |αE = 〈W |DE = D + E
βD|V 〉 = |V 〉
Current through bond i , i + 1
J =〈W |(D + E )i−1DE (D + E )L−i |V 〉
〈W |(D + E )L|V 〉=
〈W |(D + E )L−1|V 〉〈W |(D + E )L|V 〉
〈W |αE = 〈W |DE = D + EβD|V 〉 = |V 〉
If F (E) is a polynomial, one has DF (E) = F (1)D + E F (E)−F (1)E−1
(D + E)N =N∑
p=1
p(2N − 1− p)!N!(N − p)!
(Ep + Ep−1D + . . .+ Dp)
and〈W |EmDn|V 〉〈W |V 〉 =
1αm
1βn
〈W |(D + E )N |V 〉〈W |V 〉
=N∑
p=1
p(2N − 1− p)!N!(N − p)!
1αp+1 −
1βp+1
1α− 1β
PHASE DIAGRAM FOR THE TASEP
Krug 1991D. Domany Mukamel 1992
D. Evans Hakim Pasquier 1993Schutz Domany 1993
1 L
1 1α
β
α
β
.5
.5
ρ= .5
ρ= 1−β
ρ=α
NON-GAUSSIAN DENSITY FLUCTUATIONS FOR THE ASEP
D. Enaud Lebowitz 2004
1 1α
β
1 LL x L x’
N(x , x ′) number of particles between Lx and Lx ′
N(x , x ′)L
− 12=
B(x ′)− B(x) + Y (x ′)− Y (x)2√
L
B is a Brownian path and Y is a Brownian excursion
x
Y(x)
B(x)
x
TASEP: α = β = 1〈W |αE = 〈W |
DE = D + EβD|V 〉 = |V 〉
D =
1 1 0 0 · · ·0 1 1 0 · · ·0 0 1 1 · · ·
. . .. . .
E =
1 0 0 0 · · ·1 1 0 0 · · ·0 1 1 0 · · ·0 0 1 1 · · ·
. . .. . .
with 〈W | = (1, 0, 0 . . .) |V 〉 =
100...
〈W |(D + E )N |V 〉〈W |V 〉
=∑
Paths
Weight(Path)
〈W | = (1, 0, 0 . . .) D =
1 1 0 0 · · ·0 1 1 0 · · ·0 0 1 1 · · ·
. . .. . .
E =
1 0 0 0 · · ·1 1 0 0 · · ·0 1 1 0 · · ·0 0 1 1 · · ·
. . .. . .
|V 〉 =
100...
〈W |(D + E )N |V 〉〈W |V 〉
=∑
Paths
Weight(Path)
〈W | = (1, 0, 0 . . .) D =
1 1 0 0 · · ·0 1 1 0 · · ·0 0 1 1 · · ·
. . .. . .
E =
1 0 0 0 · · ·1 1 0 0 · · ·0 1 1 0 · · ·0 0 1 1 · · ·
. . .. . .
|V 〉 =
100...
〈W |(D + E )N |V 〉〈W |V 〉
=∑
Paths
Weight(Path)
TASEP and Brownian excursions⟨(τLx1 −
12
). . .
(τLxk −
12
)⟩=
1(4L)k/2
dk 〈y1 . . . yk〉dx1 . . . dxk
where y(x) is a Brownian excursion and yi = y(xi )
small
P(y1 . . . yk) =
hx1(y1) gx2−x1(y1, y2) . . . gxk−xk−1(yk−1, yk) h1−xk (yk)√π
andhx(y) =
2yx3/2 e−y2/x
gx(y , y ′) =1√πx
(e−(y−y ′)2/x − e−(y+y ′)2/x
)
SECOND CLASS PARTICLE
��������������������
��������������������
��������������������
��������������������
���������������
���������������
��������������������
��������������������
��������������������
��������������������
������������������������
������������������������
������������������
������������������
������������������������
������������������������
��������������������
��������������������
���������������
���������������
��������������������
��������������������
������������������������
������������������������
��������������������
��������������������
������������������������
������������������������
��������������������
��������������������
��������������������
��������������������
������������������
������������������
������������������
������������������
First class
Second class
1
1
1
tr(X1X2 . . .XN)
First class = DSecond class = AEmpty = E
DE = D + E
DA = A
AE = A
SECOND CLASS PARTICLE
��������������������
��������������������
��������������������
��������������������
���������������
���������������
��������������������
��������������������
��������������������
��������������������
������������������������
������������������������
������������������
������������������
������������������������
������������������������
��������������������
��������������������
���������������
���������������
��������������������
��������������������
������������������������
������������������������
��������������������
��������������������
������������������������
������������������������
��������������������
��������������������
��������������������
��������������������
������������������
������������������
������������������
������������������
First class
Second class
1
1
1
tr(X1X2 . . .XN)
First class = DSecond class = AEmpty = E
DE = D + E
DA = A
AE = A
Shocks
������������
������������
������������
������������
������������
������������
���������
���������
������������
������������
������������
������������
������������
������������
������������
������������
������������
������������
�������
�������
Shock
density
ρ
ρ
−
+
Weight= 〈w |X−k · · ·X−1 A X1 · · ·Xk′ |v〉
〈w |(D + E ) = 〈w | ; (D + E )|v〉 = |v〉AE = (1− ρ−)(1− ρ+)A ; DA = ρ−ρ+A
DE = (1− ρ−)(1− ρ+)D + ρ−ρ+)E
PHASE TRANSITION
0.2 0.21
LARGE DEVIATION FUNCTIONAL F [{ρ(x)}]
(x)ρ
ρb
ρ a
0 1x
ρ*(x)
Pro({ρ(x)}) ∼ exp[−LF({ρ(x)})]
For equilibrium systems, F({ρ(x)}) is the free energy
For the typical profile ρ∗(x), one has F({ρ∗(x)}) = 0
LARGE DEVIATION FUNCTIONAL F [{ρ(x)]}(x)ρ
ρb
ρ a
0 1x
ρ*(x)
Pro({ρ(x)}) ∼ exp[−LF({ρ(x)})]
For equilibrium systems, F [{ρ(x)}] is the free energy
Procedure:
1. Cut the system into k boxes of length L/k
2. Pro(ρ1, ρ2, ...ρk) is the sum of the weights of all microscopicconfigurations with densities ρ1 in the first box, .... ρk in the kth box
3. For large L, Pro(ρ1, ρ2, ...ρk) ∼ exp[−LF(ρ1, ρ2, ...ρk)]
4. Take k →∞ with (k � L)
LARGE DEVIATION FUNCTIONAL FOR THE SSEP
Pro({ρ(x)}) ∼ exp[−LF({ρ(x)})]
Equilibrium ρa = ρb = F
F({ρ(x)}) =∫ 1
0dx[(1− ρ(x)) log 1− ρ(x)
1− F+ ρ(x) log
ρ(x)F
]
Non-equilibrium (ρa 6= ρb)
D. Lebowitz Speer 2001-2002Bertini De Sole Gabrielli Jona-Lasinio Landim 2002
F({ρ(x)}) = supF (x)
∫ 1
0dx[(1− ρ(x)) log 1− ρ(x)
1− F (x)+ ρ(x) log
ρ(x)F (x)
+log F ′(x)ρb − ρa
]
with F (x) monotone, F (0) = ρa and F (1) =ρb
Non-equilibrium (ρa 6= ρb)
F({ρ(x)}) = supF (x)
∫ 1
0dx[(1− ρ(x)) log 1− ρ(x)
1− F (x)+ ρ(x) log
ρ(x)F (x)
+ logF ′(x)ρb − ρa
]with F (x) monotone, F (0) = ρa and F (1) =ρb
Consequences:
F is non-local: for example for small ρa − ρb
F({ρ(x)}) =∫ 1
0dx (1− ρ(x)) log
1− ρ(x)1− ρ∗(x)
+ ρ(x) logρ(x)ρ∗(x)
+(ρa − ρb)
2
(ρa − ρ2a)
2
∫ 1
0dx∫ 1
xdy x(1− y)
(ρ(x)− ρ∗(x)
)(ρ(y)− ρ∗(y)
)+ O(ρa − ρb)
3
where ρ∗(x) = 〈ρ(x)〉 =(1− x)ρa + xρb
Long-range correlations Spohn 82
〈ρ(x)ρ(y)〉 − 〈ρ(x)〉〈ρ(y)〉 ' 1L
G(x , y) = − (ρa − ρb)2
Lx(1− y)
ADDITIVITY FOR THE SSEP
( x ) ( x )( x )ρ1ρ c
0
ρa
1
ρ b
x x
ρ 2
0
ρa
1
ρ b
x
ρ
Pro({ρ(x)}) ∼ exp[−LF({ρ(x)})]
Try to find ρc such that
F({ρ(x)}|ρa, ρb) = x F({ρ1(x)}|ρa, ρc) + (1− x) F({ρ2(x)}|ρc , ρb)
Idea
P(τ1, . . . , τL) =〈W |X1 . . .XL|V 〉〈W |(D + E)L|V 〉
Try to insert a complete basis
〈W |X1 . . .XL|V 〉 =∫
dU 〈W |X1 . . .XL′ |U〉K (U)〈U| XL′+1 . . .XL|V 〉
In practise
Define the eigenvectors 〈ρ, a| and |ρ, b〉
〈ρ, a| [ρE − (1− ρ)D] = a〈ρ, a|[(1− ρ)D − ρE ] |ρ, b〉 = b|ρ, b〉
Then 〈W | = 〈ρa, (α+ γ)−1| and |V 〉 = |ρb, (β + δ)−1〉
Then one can prove that:
〈ρa, a|Y1Y2|ρb, b〉〈ρa, a|ρb, b〉
=
∮ρb<|ρc |<ρa
dρc2iπ
(ρa − ρb)a+b
(ρa − ρc )a+b(ρc − ρb)
〈ρa, a|Y1|ρc , b〉〈ρa, a|ρc , b〉
〈ρc , 1− b|Y2|ρb, b〉〈ρc , 1− b|ρb, b〉
LARGE DEVIATIONS OF THE DENSITY: EXTENSIONS
Large deviations of the density profileD. Lebowitz Speer 2002-2003 ASEPEnaud D. 2004 WASEP
Macroscopic fluctuation theoryBertini De Sole Gabrielli Jona-Lasinio Landim 2001 →· · · KMP model· · · tagged particle· · · current fluctuations· · · · · ·
CONCLUSION
Matrix ansatz for the steady state
Phase diagram
Correlation functions
Several species
Large deviation function
Finite size effects
Matrix ansatz for the current fluctuations
Talk by Kirone Mallick
Review by A. Lazarescu
Top Related