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安德森局域化的高阶局域化理论

无序系统与神经网络 2024-12-31 v2 数学物理 math.MP

摘要

对于包含位置相关(无序)势的哈姆顿算符 H^\hat{H},我们引入一序列景函数 un(r)u_n(\vec{r}),满足 H^un(r)=un1(r){\hat H} u_n(\vec{r}) = u_{n-1}(\vec{r})u0(r)=1u_0(\vec{r}) = 1。当 nn \to \infty 时,1/vn(r)=un1(r)/un(r)1/v_n(\vec{r}) = u_{n-1}(\vec{r})/u_{n}(\vec{r}) 收敛于 H^{\hat H} 的最小本征能 E1E_1,而 u(r)u_{\infty}(\vec{r}) 则给出相应的波函数 ψ1(r)\psi_1(\vec{r})。对于大但有限的 nnvn(r)v_n(\vec{r}) 可近似为分段常数函数 vn(r)vn(m)v_n(\vec{r}) \simeq v_n^{(m)},其中 rΩm\vec{r} \in \Omega_m,从而逐步改善对局部基本本征态 ψm(r)un(r)\psi_m(\vec{r}) \propto u_{n}(\vec{r}) 在空间域 Ωm\Omega_m 中的本征能 Em=1/vn(m)E_m = 1/v_n^{(m)} 的估计。这些一般性结果通过一维中的多个实例得到说明:盒势、随机排列的无限势垒序列、光滑且空间无关联的随机势、准周期势以及二维中无关联随机势。

关键词

引用

@article{arxiv.2408.05078,
  title  = {Higher-order localization landscape theory of Anderson localization},
  author = {Sergey E. Skipetrov},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2408.05078},
  year   = {2024}
}

备注

10 pages, 5 figures