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β\beta 関数と走る結合

2026年10月15日1分で読めますAI生成教科書『基礎理論』第6部 第4章 走る結合とくりこみ群

AI 生成・木下が未勉強

場の量子論入門 第6部 第4章 §6.4.2 ★★ 結合定数のくりこみスケール依存性を微分方程式で書く。

MS‾\overline{\rm MS} のようなスキームでは、結合定数の値がくりこみスケール μ\mu に依存する。その依存性を記述する関数をβ\beta 関数と呼ぶ。

定義 (β\beta 関数)

くりこまれた結合定数 g(μ)g(\mu) の、くりこみスケールの対数に関する変化率

β(g)≡μ dgdμ\beta(g) \equiv \mu\,\frac{\mathrm{d} g}{\mathrm{d}\mu}

を β\beta 関数と呼ぶ。β>0\beta>0 なら結合は高エネルギーで強くなり、β<0\beta<0 なら弱くなる。

β\beta 関数はカウンター項から読み取れる。裸の結合 g0g_0 は μ\mu に依らない量なので、g0g_0 を g(μ)g(\mu) とカウンター項で表した式を μ\mu で微分してゼロと置けばよい。ϕ4\phi^4 理論で例題 3.2 の δλMS‾\delta_\lambda^{\overline{\rm MS}} を使うと、λ0=μ2ϵ(λ+3λ2/(32π2ϵ)+⋯ )\lambda_0=\mu^{2\epsilon}(\lambda+3\lambda^2/(32\pi^2\epsilon)+\cdots) から

β(λ)=3λ216π2\beta(\lambda) = \frac{3\lambda^2}{16\pi^2}

が得られる。β>0\beta>0 なので ϕ4\phi^4 理論の結合は高エネルギーで強くなる。

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