长程随机模型中局域化对引入软约束的鲁棒性
无序系统与神经网络
2019-07-01 v2 统计力学
摘要
受约束多体动力学启发，我们在随机矩阵模型中探讨局域化-退局域化性质对引入软约束的稳定性。这些约束由长程跳跃中 Pearson 相关系数非零且非一的关联来建模。数值上观察到这些模型中退局域化相（遍历与（多）分形）违背直觉的鲁棒性，并经解析计算证实。首先，利用矩阵求逆技巧揭示此种鲁棒性的起源。接着，为刻画退局域化相，我们发展了适用于随机矩阵模型、对长程跳跃项中的关联敏感的本征态计算方法，并经数值计算与先前解析猜测验证。我们就软约束的引入对单粒子与多体系统谱主体中态的鲁棒性效应作了总体讨论。
引用
@article{arxiv.1904.11509,
title = {Robustness of delocalization to the inclusion of soft constraints in long-range random models},
author = {P. A. Nosov and I. M. Khaymovich},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.11509},
year = {2019}
}
备注
10 pages, 5 figures, 94 references + 5 pages of Appendices