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Enregistrement W4282555274 · doi:10.1063/5.0092153

Uncovering phase transitions that underpin the flat-planes in the tilted Hubbard model using subsystems and entanglement measures

2022· article· en· W4282555274 sur OpenAlexafffund
Xeno De Vriendt, Daria Van Hende, Stijn De Baerdemacker, Patrick Bultinck, Guillaume Acke

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum and electron transport phenomena
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesVlaamse regeringUniversiteit GentFonds Wetenschappelijk OnderzoekCanada Research ChairsNew Brunswick Innovation FoundationVlaams Supercomputer Centrum
Mots-clésQuantum entanglementPhysicsHamiltonian (control theory)Delocalized electronStatistical physicsQuantumCharge (physics)Hubbard modelQuantum mechanicsSpin (aerodynamics)Quantum phase transitionPlane (geometry)Phase transitionMathematicsGeometrySuperconductivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The failure of many approximate electronic structure methods can be traced to their erroneous description of fractional charge and spin redistributions in the asymptotic limit toward infinity, where violations of the flat-plane conditions lead to delocalization and static correlation errors. Although the energetic consequences of the flat-planes are known, the underlying quantum phase transitions that occur when (spin)charge is redistributed have not been characterized. In this study, we use open subsystems to redistribute (spin)charges in the tilted Hubbard model by imposing suitable Lagrange constraints on the Hamiltonian. We computationally recover the flat-plane conditions and quantify the underlying quantum phase transitions using quantum entanglement measures. The resulting entanglement patterns quantify the phase transition that gives rise to the flat-plane conditions and quantify the complexity required to accurately describe charge redistributions in strongly correlated systems. Our study indicates that entanglement patterns can uncover those phase transitions that have to be modeled accurately if the delocalization and static correlation errors of approximate methods are to be reduced.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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