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Enregistrement W2086691530 · doi:10.1103/physrevb.69.195105

Cluster-dynamical mean-field theory of the density-driven Mott transition in the one-dimensional Hubbard model

2004· article· en· W2086691530 sur OpenAlexaff
Massimo Capone, Marcello Civelli, S. S. Kancharla, C. Castellani, Gabriel Kotliar

Notice bibliographique

RevuePhysical Review B · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhysics of Superconductivity and Magnetism
Établissements canadiensRegroupement Québécois sur les Matériaux de PointeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHubbard modelTranslational symmetryMean field theoryHilbert spacePhysicsDynamical mean field theoryCluster (spacecraft)Mott insulatorSquare latticeStatistical physicsQuantum mechanicsMathematicsDensity functional theoryCondensed matter physicsSuperconductivityComputer scienceIsing model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The one-dimensional Hubbard model is investigated by means of two different cluster schemes suited to introduce short-range spatial correlations beyond the single-site dynamical mean-field theory, namely, the cellular dynamical mean-field theory, which does not impose the lattice symmetries, and its periodized version in which translational symmetry is recovered. It is shown that both cluster schemes are able to describe with extreme accuracy the evolution of the density as a function of the chemical potential from the Mott insulator to the metallic state. Using exact diagonalization to solve the cluster-impurity model, we discuss the role of the truncation of the Hilbert space of the bath, and propose an algorithm that gives higher weights to the low-frequency hybridization matrix elements and improves the speed of the convergence of the algorithm.

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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations91
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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