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Enregistrement W2021751658 · doi:10.1103/physrevb.90.085102

Efficient real-frequency solver for dynamical mean-field theory

2014· article· en· W2021751658 sur OpenAlexaff
Yi Lu, M. Höppner, O. Gunnarsson, M. W. Haverkort

Notice bibliographique

RevuePhysical Review B · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhysics of Superconductivity and Magnetism
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPhysicsQuantum Monte CarloCoulombMonte Carlo methodStatistical physicsSolverQuantum mechanicsExtrapolationHubbard modelInvariant (physics)MathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We here present how a self-consistent solution of the dynamical mean-field theory equations can be obtained using exact diagonalization of an Anderson impurity model with accuracies comparable to those found using renormalization group or quantum Monte Carlo methods. We show how one can solve a correlated quantum impurity coupled to several hundred uncorrelated bath sites, using a restricted active basis set. The number of bath sites determines the resolution of the obtained spectral function, which consists of peaks with an approximate spacing proportional to the bandwidth divided by the number of bath sites. The self-consistency cycle is performed on the real-frequency axis and expressed as numerical stable matrix operations. The same impurity solver has been used on ligand field and finite size cluster calculations and is capable of treating involved Hamiltonians including the full rotational invariant Coulomb interaction, spin-orbit coupling, and low-symmetry crystal fields. The proposed method allows for the calculation of a variety of correlation functions at little extra cost.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations214
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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