长程模型中的多体局域化:实空间重整化群研究
无序系统与神经网络
2020-05-21 v2 量子气体
统计力学
摘要
我们发展了一种实空间重整化群(RSRG)方案,通过适当插入具有最近邻相互作用的长程跳跃 来研究多体局域化(MBL)转变中的纠缠熵和最大块尺寸。我们表明,对于 ,存在一个局域化转变,其重整化无序依赖于系统有限尺寸的对数。对于 观察到的转变不需要对无序强度进行重标度。最重要的是,我们发现尽管 的 MBL 转变与短程模型属于同一普适类,而 的转变属于不同的普适类。由于 RSRG 流向退局域化的内在性质, 的 MBL 相在热力学极限下可能遭受不稳定性,而底层系统支持代数局域化。此外,我们通过向 RSRG 方案插入微观细节来验证这些发现,其中我们还发现了更合适的无序强度重标度函数;通过分析与有限尺寸的系统,我们确实揭示了 和 分别具有对数修正的幂律标度和明显不同的拉伸指数标度。这一发现进一步表明,微观 RSRG 方案能够给出 时 MBL 相不稳定性的提示,即使考虑有限尺寸的系统。
引用
@article{arxiv.1907.13203,
title = {Many-body localization in long range model: Real space renormalization group study},
author = {Ranjan Modak and Tanay Nag},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.13203},
year = {2020}
}
备注
13 pages and 9 figures