In dieser Dissertation betrachten wir zwei Modelle der statistischen Mechanik. Das Erste ist das Polynukleare Wachstumsmodell (PNG) in einer Raumdimension, das der KPZ-Universalitätsklasse angehört, wobei KPZ für Kardar, Parisi und Zhang steht. Wir betrachten den Fall von flachen Anfangsbedingungen und untersuchen die statistischen Eigenschaften der Oberfläche, für grosse Wachstumszeiten. Zweitens betrachten wir die 3D-Ising-Ecke für tiefe Temperaturen. Die Ecke besteht aus einer runden Fläche und drei Facetten, deren Begrenzung analysiert wird. Obwohl die zwei Modelle physikalisch sehr unterschiedliche Systeme beschreiben, werden für ihre Untersuchung ähnliche mathematische Methoden benutzt. Beide Modelle können auf eine Menge von schnittpunktfreien Linien abgebildet werden. Aus diesen Linien definiert man einen Punktprozess. Für das flache PNG ist dieser ein Pfaffscher Punktprozess (an einer festen Stelle), der zum Punktprozess der Randskalierung der GOE-Eigenwerte konvergiert, wobei GOE für "Gaussian orthogonal ensemble" von Zufallsmatrizen steht. Der Prozess für die 3D-Ising-Ecke besteht in einem erweiterten determinantischen Punktprozess, dessen Kern gegen den erweiternen Airy-Kern konvergiert. Deshalb werden die Facettengrenzen vom Airy-Prozess gut beschrieben (der Airy-Prozess kommt auch im "Gaussian unitary ensemble" von Zufallsmatrizen vor).
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In dieser Dissertation betrachten wir zwei Modelle der statistischen Mechanik. Das Erste ist das Polynukleare Wachstumsmodell (PNG) in einer Raumdimension, das der KPZ-Universalitätsklasse angehört, wobei KPZ für Kardar, Parisi und Zhang steht. Wir betrachten den Fall von flachen Anfangsbedingungen und untersuchen die statistischen Eigenschaften der Oberfläche, für grosse Wachstumszeiten. Zweitens betrachten wir die 3D-Ising-Ecke für tiefe Temperaturen. Die Ecke besteht aus einer runden Fläche u...
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