Superconductivity in the two-dimensional Hubbard model with cellular dynamical mean-field theory: A quantum impurity model analysis
Notice bibliographique
Résumé
Doping a Mott insulator gives rise to unconventional superconducting correlations. Here we address the interplay between $d$-wave superconductivity and Mott physics using the two-dimensional Hubbard model with cellular dynamical mean-field theory on a $2\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}2$ plaquette. Our approach is to study superconducting correlations from the perspective of a cluster quantum impurity model embedded in a self-consistent bath. At the level of the cluster, we calculate the probabilities of the possible cluster electrons configurations. Upon condensation, we find an increased probability that cluster electrons occupy a four-electron singlet configuration, enabling us to identify this type of short-range spin correlation as key to superconducting pairing. The increased probability of this four-electron singlet comes at the expense of a reduced probability of a four-electron triplet with no significant probability redistribution of fluctuations of charges. This allows us to establish that superconductivity at the level of the cluster primarily involves a reorganization of short-range spin correlations rather than charge correlations. We gain information about the bath by studying the spectral weight of the hybridization function. Upon condensation, we find a transfer of spectral weight leading to the opening of a superconducting gap. We use these insights to interpret the signatures of superconducting correlations in the density of states of the system and in the zero-frequency spin susceptibility.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».