用于自能数值重正化群计算的改进估计量
强关联电子
2022-07-11 v2 计算物理
摘要
我们提出了一种基于两个运动方程相结合的自能新估计量,并讨论了其对数值重正化群(NRG)计算的好处。在具有挑战性的区域,来自标准估计量(两个关联函数的比值)的 NRG 结果常常受到伪影的困扰:推迟自能的虚部未正确归一化,并且在低能下 overshoot 到非物理值并出现摆动。我们表明,新估计量解决了这些性质中的伪影,因为它们可直接由辅助关联函数的虚部确定,而不涉及通过 Kramers-Kronig 变换得到的实部。此外,我们发现新估计量以减少的数值代价(对于更少的保留态数)给出收敛结果,因此在将 NRG 应用于多轨道系统时极有价值。我们的分析针对量子杂质模型的 NRG 处理,特别是动力学平均场理论内出现的那些,但大多数结果可直截了当地推广到其他杂质或团簇求解器。
引用
@article{arxiv.2202.04063,
title = {Improved estimator for numerical renormalization group calculations of the self-energy},
author = {Fabian B. Kugler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.04063},
year = {2022}
}