論文の概要: Numerical linked cluster expansions for two-dimensional spin models with continuous disorder distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00931v1
• Date: Thu, 1 Feb 2024 19:00:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 18:02:57.882089
• Title: Numerical linked cluster expansions for two-dimensional spin models with continuous disorder distributions
• Title（参考訳）: 連続的乱れ分布をもつ2次元スピンモデルの数値連結クラスター展開
• Authors: Mahmoud Abdelshafy, Marcos Rigol
• Abstract要約: スピン格子モデルに対して, 数値的クラスタ展開を用いて, 高精度な低温結果が得られることを示す。 我々は古典的(Ising)と量子的(Heisenberg)のスピン-$frac12$モデルの両方を検討し、収束は関連するエネルギースケールよりも2桁低い温度まで達成可能であることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We show that numerical linked cluster expansions (NLCEs) based on sufficiently large building blocks can be used to obtain accurate low-temperature results for the thermodynamic properties of spin lattice models with continuous disorder distributions. Our main finding is that such results can be obtained using direct disorder averages on the NLCE clusters before computing their weights. We provide a proof of concept using three different NLCEs based on L, square, and rectangle building blocks. We consider both classical (Ising) and quantum (Heisenberg) spin-$\frac{1}{2}$ models and show that convergence can be achieved down to temperatures that are up to two orders of magnitude lower than the relevant energy scale in the model. Additionally, we provide evidence that in one dimension one can compute observables such as the energy down to their ground state values.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 十分に大きなビルディングブロックに基づく数値連成クラスタ展開 (NLCE) を用いて, 連続的な乱れ分布を持つスピン格子モデルの熱力学特性の高精度な低温特性が得られることを示す。 我々の主な発見は、nlceクラスタ上の直接的障害平均を用いて、重みを計算する前にそのような結果が得られることである。 L, 正方形, 矩形構造ブロックに基づく3つの異なるNLCEを用いた概念証明を提供する。 古典的(Ising)と量子的(Heisenberg)のスピン-$\frac{1}{2}$モデルの両方を考慮すると、収束はモデル内の関連するエネルギースケールよりも最大2桁低い温度まで達成可能であることを示す。 さらに、ある次元において、エネルギーのような観測可能なものを基底状態の値まで計算できることを示す。

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