相関欠陥を持つランダム逐次吸着：級数展開アプローチ

ランダム逐次吸着（RSA）問題は、理論的および実践的に重要な意義を持ち、さまざまな科学技術的用途における粒子の詰め込みを理解し最適化するための重要な枠組みとして機能します。本研究では、相関欠陥を持つ基板上にk-マーチを一次元的にRSAする問題が理論的に調査され、欠陥の密度の関数として被覆分率が得られ、いくつかのスケーリング法則が検討されます。結果は、広範なモンテカルロシミュレーションとマスター方程式に基づくより伝統的な方法と比較されます。被覆分率の変動のスケーリング挙動の明確化に重点が置かれています。普遍性破れの現象と、中心極限定理に依存した単純な視点からの従来のガウス変動およびレヴィ型変動の問題についても言及されます。