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Enregistrement W2032525003 · doi:10.1103/physrevb.89.104519

Tuning between singlet, triplet, and mixed pairing states in an extended Hubbard chain

2014· article· en· W2032525003 sur OpenAlexfundno aff
Kuei Sun, Ching‐Kai Chiu, Hsiang-Hsuan Hung, Jiansheng Wu

Notice bibliographique

RevuePhysical Review B · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhysics of Superconductivity and Magnetism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMaterials Research Science and Engineering Center, Harvard UniversityMinistero dello Sviluppo EconomicoCalifornia NanoSystems InstituteArmy Research OfficeInstitut Périmètre de physique théoriqueDivision of Materials ResearchHong Kong University of Science and TechnologyNational Science FoundationGovernment of CanadaIndustry CanadaDefense Advanced Research Projects AgencyUniversity of Cincinnati
Mots-clésPairingPhysicsSinglet stateHamiltonian (control theory)FermionQuantum mechanicsHubbard modelCondensed matter physicsTopology (electrical circuits)SuperconductivityExcited stateMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study spin-half fermions in a one-dimensional extended Hubbard chain at low filling. We identify three triplet and one singlet pairing channels in the system, which are independently tunable as a function of nearest-neighbor charge and spin interactions. In a large-size system with translational invariance, we derive gap equations for the corresponding pairing gaps and obtain a Bogoliubov--de Gennes Hamiltonian with its nontrivial topology determined by the interplay of these gaps. In an open-end system with a fixed number of particles, we compute the exact many-body ground state and identify the dominant pairing revealed by the pair density matrix. Both cases show competition between the four pairing states, resulting in broad regions for each of them and relatively narrow regions for mixed-pairing states in the parameter space. Our results enable the possibility of tuning a nanowire between singlet and triplet pairing states without breaking time-reversal or $\text{SU}(2)$ symmetry, accompanied by a change in the system's topology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,822

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations28
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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