凝聚态物理中 ， 自旋玻璃是一种有随机性的磁量子态 。 我们通常所说的磁自旋 ， 一般是三维空间中指向两个磁极的自旋 ， 比如说在铁磁性物质中 ， 磁自旋指向同一个方向；反铁磁性物质中 ， 相邻的自旋会交错朝向相反的方向 。 相比之下 ， 自旋玻璃是一种 “无序的” 磁量子态 ， 自旋取向随机 ， 没有固定模式 ， 自旋之间的耦合系数也是随机的 ， “玻璃”一词正刻画了这种无序的性质 ， 因为日常生活中常见的玻璃是就是典型的非晶体 ， 没有晶格结构 ， 各种物理性质都区别于晶体 。
上面为自旋玻璃结构示意图 ， 下面为铁磁晶体示意图
图片来自wikipedia词条[6]
自旋玻璃中的原子间耦合（化学键）由大致上相同数目的铁磁键和反铁磁键混合而成 ， 相比指向完全有序的体系 ， 这种几何上的扭曲被称作受阻挫 。 这种结构带来的结果是 ， 自选玻璃的稳态构型并不是最低能量构型 ， 因此常常被称为“亚稳态” 。
1975年David Sherrington 和 Scott Kirkpatrick 提出了一个重要的精确可解的自选玻璃模型 ， 它的形式是类似于伊辛模型（Ising model）的两体耦合 ， 但耦合系数是一个高斯分布 ， 且两体不需要是相邻的 ， 体系中任意两个自旋都相互耦合 。 随机性和全体-全体相互作用（all-to-all）带来自旋玻璃复杂的结构 。
在1979到1984年的一系列工作中 ， Parisi引入了复本对称破缺（replica symmetry breaking）的概念并将其应用到上述自旋玻璃模型（Sherrington-Kirkpartick模型）中去 ， 给出了平衡态的解 。 随后的众多作者的一系列工作 ， 包括Mezard ， Parisi ， Virasoro等等 ， 发现了阻挫自旋玻璃相的非遍历本质等等性质 。 对这种新物质结构的讨论引发了统计物理中深刻的发展 ， 后续在各种无序体系中有广泛的应用 ， 例如Replica方法在神经网络的研究中的使用 。
虽然随机过程的研究已经有很深刻的数学体系 ， 例如对布朗运动的微分方程描述等 。 但大自然中还有许多概率现象是人们没有理解的 ， 比如我们要说的界面增长：最简单的例子就是 ， 取一张四方的白纸 ， 均匀点燃它朝下的边 ， 然后观察燃烧部分和未燃烧部分的边界自下而上地移动 。 又比如 ， 一个一维（或者二维）的平台上 ， 自天花板不断均匀掉落一些小颗粒 ， 这些小颗粒在平台上堆积的表面随着时间流逝而增长（像极了一个大型的俄罗斯方块有木有～） 。
“俄罗斯方块”给出一维的界面增长 。 图片来自Corwin的讲座[5].
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