論文の概要: Phase Transitions as the Breakdown of Statistical Indistinguishability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15773v1
• Date: Fri, 17 Apr 2026 07:29:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-20 22:00:19.789565
• Title: Phase Transitions as the Breakdown of Statistical Indistinguishability
• Title（参考訳）: 統計的不明瞭性の崩壊としての相転移
• Authors: Taiyo Narita, Hideyuki Miyahara,
• Abstract要約: 仮説テストに基づく位相遷移の新たな特徴について紹介する。 本稿では,Binderパラメータをベースとした従来の手法を,このフレームワーク内の特別なケースとして再解釈可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel characterization of phase transitions based on hypothesis testing. In our formulation, a phase transition is defined as the breakdown of statistical indistinguishability under vanishing parameter perturbations in the thermodynamic limit. This perspective provides a general, order-parameter-free framework that does not rely on model-specific insights or learning procedures. We show that conventional approaches, such as those based on the Binder parameter, can be reinterpreted as special cases within this framework. As a concrete realization, we employ a distribution-free two-sample run test and demonstrate that the critical point of the two-dimensional Ising model is accurately identified without prior knowledge of the order parameter.
• Abstract（参考訳）: 仮説テストに基づく位相遷移の新たな特徴について紹介する。 我々の定式化において、相転移は熱力学限界におけるパラメータ摂動の消失の下での統計的不明瞭性の分解として定義される。 この観点は、モデル固有の洞察や学習手順に依存しない一般的な、オーダーパラメータなしのフレームワークを提供します。 本稿では,Binderパラメータをベースとした従来の手法を,このフレームワーク内の特別なケースとして再解釈可能であることを示す。 具体的な実現法として,分布自由な2サンプル実行テストを用いて,2次元イジングモデルの臨界点が,順序パラメータの事前の知識を必要とせずに正確に同定できることを実証する。

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