論文の概要: Rational Approximations of Quasi-Periodic Problems via Projected Green's
Functions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13933v1
- Date: Tue, 28 Sep 2021 18:00:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-13 07:18:21.778171
- Title: Rational Approximations of Quasi-Periodic Problems via Projected Green's
Functions
- Title(参考訳): 射影グリーン関数による準周期問題の合理的近似
- Authors: Dan S. Borgnia, Ashvin Vishwanath, Robert-Jan Slager
- Abstract要約: 準周期系を研究するために,予測グリーン関数法を導入する。
この技術は柔軟であり、解析結果と数値結果の両方を抽出することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce the projected Green's function technique to study quasi-periodic
systems such as the Andre-Aubry-Harper (AAH) model and beyond. In particular,
we use projected Green's functions to construct a "rational approximate"
sequence of transfer matrix equations consistent with quasi-periodic topology,
where convergence of these sequences corresponds to the existence of extended
eigenfunctions. We motivate this framework by applying it to a few well studied
cases such as the almost-Mathieu operator (AAH model), as well as more generic
non-dual models that challenge standard routines. The technique is flexible and
can be used to extract both analytic and numerical results, e.g. we
analytically extract a modified phase diagram for Liouville irrationals. As a
numerical tool, it does not require the fixing of boundary conditions and
circumvents a primary failing of numerical techniques in quasi-periodic
systems, extrapolation from finite size. Instead, it uses finite size scaling
to define convergence bounds on the full irrational limit.
- Abstract(参考訳): 本稿では,Andre-Aubry-Harper(AAH)モデルなどの準周期系を研究するために,予測グリーン関数法を導入する。
特に、予測グリーン関数を用いて、準周期位相と整合した移動行列方程式の「有理近似」列を構築し、これらの列の収束は拡張固有関数の存在に対応する。
私たちはこのフレームワークを、標準ルーチンに挑戦するより汎用的な非双対モデルと同様に、概論演算子(aahモデル)のような、よく研究されたいくつかのケースに適用することで動機付けます。
この手法は柔軟であり、分析結果と数値結果の両方を抽出できる。例えば、リウヴィルの非有理数点の修正された位相図を解析的に抽出する。
数値ツールとして、境界条件の修正を必要とせず、準周期系における数値技術の一次失敗を回避し、有限サイズから外挿する。
代わりに、有限サイズスケーリングを使用して、完全不合理極限上の収束境界を定義する。
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