Antagonistic effects of nearest-neighbor repulsion on the superconducting pairing dynamics in the doped Mott insulator regime
Notice bibliographique
Résumé
The nearest-neighbor superexchange-mediated mechanism for ${d}_{{x}^{2}\ensuremath{-}{y}^{2}}$ superconductivity in the one-band Hubbard model faces the challenge that nearest-neighbor Coulomb repulsion can be larger than superexchange. To answer this question, we use cellular dynamical mean-field theory (CDMFT) with a continuous-time quantum Monte Carlo solver to determine the superconducting phase diagram as a function of temperature and doping for on-site repulsion $U=9t$ and nearest-neighbor repulsion $V=0,2t,4t$. In the underdoped regime, $V$ increases the CDMFT superconducting transition temperature ${T}_{c}^{d}$ even though it decreases the superconducting order parameter at low temperature for all dopings. However, in the overdoped regime $V$ decreases ${T}_{c}^{d}$. We gain insight into these paradoxical results through a detailed study of the frequency dependence of the anomalous spectral function, extracted at finite temperature via the MaxEntAux method for analytic continuation. A systematic study of dynamical positive and negative contributions to pairing reveals that even though $V$ has a high-frequency depairing contribution, it also has a low frequency pairing contribution since it can reinforce superexchange through $J=4{t}^{2}/(U\ensuremath{-}V)$. Retardation is thus crucial to understanding pairing in doped Mott insulators, as suggested by previous zero-temperature studies. We also comment on the tendency to charge order for large $V$ and on the persistence of $d$-wave superconductivity over extended-$s$ or $s+d$ wave.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».