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Enregistrement W2599432565 · doi:10.1146/annurev-conmatphys-031016-025531

Recent Developments in Non-Fermi Liquid Theory

2017· article· en· W2599432565 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Condensed Matter Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRare-earth and actinide compounds
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFermi liquid theoryScalingQuantumFermi Gamma-ray Space TelescopeFermionField (mathematics)Effective field theoryKinetic term

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-Fermi liquids are unconventional metals whose physical properties deviate qualitatively from those of noninteracting fermions due to strong quantum fluctuations near Fermi surfaces. They arise when metals are subject to singular interactions mediated by soft collective modes. In the absence of well-defined quasiparticles, universal physics of non-Fermi liquids is captured by interacting field theories which replace Landau Fermi liquid theory. However, it has been difficult to understand their universal low-energy physics due to a lack of theoretical methods that take into account strong quantum fluctuations in the presence of abundant low-energy degrees of freedom. In this review, we discuss two approaches that have been recently developed for non-Fermi liquid theory with emphasis on two space dimensions. The first is a perturbative scheme based on a dimensional regularization, which achieves a controlled access to the low-energy physics by tuning the codimension of Fermi surface. The second is a nonperturbative approach which treats the interaction ahead of the kinetic term through a non-Gaussian scaling called interaction-driven scaling. Examples of strongly coupled non-Fermi liquids amenable to exact treatments through the interaction-driven scaling are discussed.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 GPT0,294
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations198
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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