論文の概要: Anomalous phase separation and hidden coarsening of super-clusters in
the Falicov-Kimball model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13304v1
- Date: Thu, 27 May 2021 16:57:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-28 15:57:00.598318
- Title: Anomalous phase separation and hidden coarsening of super-clusters in
the Falicov-Kimball model
- Title(参考訳): Falicov-Kimballモデルにおける超クラスターの異常相分離と隠れ粗大化
- Authors: Sheng Zhang, Puhan Zhang, Gia-Wei Chern
- Abstract要約: 有名なファリコフ・キンボールモデルでは、豊かな位相秩序のダイナミクスが示される。
現代の機械学習手法を大規模量子力学モンテカルロシミュレーションに適用し、異常な位相分離シナリオを明らかにする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.9811842769009034
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We show that the celebrated Falicov-Kimball model exhibits rich and
intriguing phase-ordering dynamics. Applying modern machine learning methods to
enable large-scale quantum kinetic Monte Carlo simulations, we uncover an
unusual phase-separation scenario in which the growth of charge checkerboard
clusters competes with domain coarsening related to a hidden symmetry-breaking.
A self-trapping mechanism as a result of this competition gives rise to
arrested growth of checkerboard patterns and their super-clusters. Glassy
behaviors similar to the one reported in this work could be generic for other
correlated electron systems.
- Abstract(参考訳): 有名なファリコフ・キンボールモデルでは、豊かな位相秩序のダイナミクスが示される。
大規模量子力学モンテカルロシミュレーションを実現するための機械学習手法を応用し、電荷チェッカーボードクラスタの成長と隠れ対称性の破れに関連するドメインの粗大化とが競合する異常な位相分離シナリオを明らかにする。
この競争の結果、自己トラッピングメカニズムは、チェッカーボードパターンとそのスーパークラスタの逮捕された成長を引き起こす。
この研究で報告されているものと類似したガラスの挙動は、他の相関電子系では一般的である。
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