基于深度神经网络求解扭曲 MoTe$_2$ 中的分数电子态
强关联电子
2025-04-08 v3
摘要
莫尔材料，如扭曲过渡金属硫化物 (TMDs)，的出现为发现 novel 量子物质相的领土创造了温暖的土壤。然而，在莫尔系统中求解多电子问题 presents significant 挑战 due to strong electron correlation and strong moiré band mixing。最近，神经量子态的最新进展为 accurate and unbiased 的 variation solution 充满了希望。我们引入一种 powerful neural wavefunction 来求解扭曲 MoTe2 在 various 分数填充率下的基态，达到了 unprecedented 准确度和 system size。从 full structure factor 和 quantum weight 我们得出结论，our neural wavefunction 在统一方式中准确地捕获了在 的电子晶体以及各种分数量子液体。
引用
@article{arxiv.2503.13585,
title = {Solving fractional electron states in twisted MoTe$_2$ with deep neural network},
author = {Di Luo and Timothy Zaklama and Liang Fu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.13585},
year = {2025}
}