Doping evolution of charge and spin excitations in two-leg Hubbard ladders: Comparing DMRG and FLEX results
Notice bibliographique
Résumé
We study the magnetic and charge dynamical response of a Hubbard model in a two-leg ladder geometry using the density matrix renormalization group (DMRG) method and the random phase approximation within the fluctuation-exchange approximation (FLEX). Our calculations reveal that FLEX can capture the main features of the magnetic response from weak up to intermediate Hubbard repulsion for doped ladders, when compared with the numerically exact DMRG results. However, while at weak Hubbard repulsion both the spin and charge spectra can be understood in terms of weakly interacting electron-hole excitations across the Fermi surface, at intermediate coupling DMRG shows gapped spin excitations at large momentum transfer that remain gapless within the FLEX approximation. For the charge response, FLEX can only reproduce the main features of the DMRG spectra at weak coupling and high doping levels, while it shows an incoherent character away from this limit. Overall, our analysis shows that FLEX works surprisingly well for spin excitations at weak and intermediate Hubbard $U$ values even in the difficult low-dimensional geometry such as a two-leg ladder. Finally, we discuss the implications of our results for neutron scattering and resonant inelastic x-ray scattering experiments on two-leg ladder cuprate compounds.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».