利用神经量子态研究Mott转变与体积律纠缠
强关联电子
2024-12-10 v2 量子物理
摘要
离域与排斥相互作用之间的相互作用可使电子系统经历从金属到绝缘体的Mott转变。在此，我们使用神经网络隐费米子行列式态（HFDS）来揭示无序全连接Hubbard模型中的这一转变。尽管动力学平均场理论（DMFT）给出了该模型在热力学极限下物理观测量的精确解，我们的方法允许我们直接访问有限系统尺寸下的波函数，其尺度远超精确对角化之所能及。我们展示了HFDS如何能在金属态区域及转变附近获得比基于矩阵乘积态（MPS）拟设的计算更精确的结果，而对系统而言禁止的体积律纠缠使MPS拟设难以适用。我们使用HFDS方法计算能量与双占据、准粒子权重与能隙，且重要的是计算波函数的振幅，这为该模型提供了新颖的见解。我们的工作为使用神经量子态研究强关联电子系统铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2311.05749,
title = {Mott Transition and Volume Law Entanglement with Neural Quantum States},
author = {Chloé Gauvin-Ndiaye and Joseph Tindall and Javier Robledo Moreno and Antoine Georges},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.05749},
year = {2024}
}
备注
Main Text: 5 pages, 3 figures