Fermi arcs from dynamical variational Monte Carlo
Notice bibliographique
Résumé
Variational Monte Carlo is a many-body numerical method that scales well with system size. It has been extended to study the Green function only recently by Charlebois and Imada [Phys. Rev. X 10, 041023 (2020)]. Here we generalize the approach to systems with open boundary conditions in the absence of translational invariance. Removing these constraints permits the application of embedding techniques like cluster perturbation theory (CPT). Using this approach we provide robust evidence of the existence of Fermi arcs in the one-band Hubbard model, an enduring problem in the physics of the pseudogap in cuprate high-temperature superconductors. We study the behavior of the Fermi surface and of the density of states as a function of hole doping for clusters of up to 64 sites, well beyond the reach of modern exact diagonalization solvers. We observe that the technique reliably captures the transition from a Mott insulator at half filling to a pseudogap, evidenced by the formation of Fermi arcs, and finally to a metallic state at large doping. The ability to treat large clusters with quantum cluster methods helps to minimize potential finite-size effects and enables the study of systems with long-range orders, which will help extend the reach of these already powerful methods and provide important insights on the nature of various strongly correlated many-electron systems, including the high-${\mathrm{T}}_{c}$ cuprate superconductors.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».