基于神经正则变换的有限温度相互作用费米子第一性原理研究
强关联电子
2022-04-04 v2 量子气体
统计力学
机器学习
计算物理
摘要
我们提出一种针对连续体中相互作用费米子热性质的变分密度矩阵方法。变分密度矩阵由置换等变的多体幺正变换与离散概率模型共同参数化。该幺正变换作为神经正则变换的量子对应实现，通过费米子坐标的流纳入关联效应。作为首个应用，我们研究了二维量子点中的电子，其具有由相互作用诱导的从费米液体到 Wigner 分子的 crossover。本方法在低温区提供准确结果，而传统量子蒙特卡洛方法因费米子符号问题面临严重困难。该方法通用且灵活，便于进一步扩展，因此有希望在超冷量子气体、凝聚态及温稠密物质物理等背景下给出强关联费米子的新物理结果。
引用
@article{arxiv.2105.08644,
title = {Ab-initio study of interacting fermions at finite temperature with neural canonical transformation},
author = {Hao Xie and Linfeng Zhang and Lei Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.08644},
year = {2022}
}
备注
11 pages, 6 figures, code: https://github.com/buwantaiji/FermiFlow