数值连结团簇算法 II. 正方晶格上的 t-J 模型
强关联电子
2007-06-25 v1 统计力学
摘要
我们讨论了最近引入的数值连结团簇（NLC）算法在强关联巡游模型中的应用。具体而言，我们展示了正方晶格上 J/t=0.5 和 0.3 的 t-J 模型的热力学观测量的研究：化学势、熵、比热和均匀磁化率。我们将NLC的结果与高温展开（HTE）和有限温度Lanczos方法（FTLM）获得的结果进行了比较。我们表明，在某个可观的温度窗口内，NLC的结果无需外推即可收敛，而HTE则发散。经过外推后，NLC、HTE和FTLM之间的总体一致性极佳，在某些情况下甚至低至0.25t。在中等温度下，NLC的结果比其他方法得到了更好的控制，使得判断该方法的收敛性和数值准确性变得更加容易。
引用
@article{arxiv.0706.3255,
title = {Numerical Linked-Cluster Algorithms. II. t-J models on the square lattice},
author = {Marcos Rigol and Tyler Bryant and Rajiv R. P. Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:0706.3255},
year = {2007}
}
评论
7 pages, 12 figures, as published