論文の概要: Rise and Fall of Anderson Localization by Lattice Vibrations: A Time-Dependent Machine Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00042v2
- Date: Sun, 30 Jun 2024 10:22:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-02 13:50:34.230026
- Title: Rise and Fall of Anderson Localization by Lattice Vibrations: A Time-Dependent Machine Learning Approach
- Title（参考訳）: 格子振動によるアンダーソン局在の上昇と低下--時間依存機械学習アプローチ
- Authors: Yoel Zimmermann, Joonas Keski-Rahkonen, Anton M. Graf, Eric J. Heller,
- Abstract要約: 電子の微妙な相互作用と動的格子地形の相互作用の中で、様々な相互作用規則を分類するための機械学習手法の適用について述べる。
全体として、我々の研究は、過渡的な局在化のようなFr"オーリッヒモデル内の力学スペクトルを照らし、これは奇妙な金属を取り巻く謎に寄与する重要な要因として示唆されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The intricate relationship between electrons and the crystal lattice is a linchpin in condensed matter, traditionally described by the Fr\"ohlich model encompassing the lowest-order lattice-electron coupling. Recently developed quantum acoustics, emphasizing the wave nature of lattice vibrations, has enabled the exploration of previously uncharted territories of electron-lattice interaction not accessible with conventional tools such as perturbation theory. In this context, our agenda here is two-fold. First, we showcase the application of machine learning methods to categorize various interaction regimes within the subtle interplay of electrons and the dynamical lattice landscape. Second, we shed light on a nebulous region of electron dynamics identified by the machine learning approach and then attribute it to transient localization, where strong lattice vibrations result in a momentary Anderson prison for electronic wavepackets, which are later released by the evolution of the lattice. Overall, our research illuminates the spectrum of dynamics within the Fr\"ohlich model, such as transient localization, which has been suggested as a pivotal factor contributing to the mysteries surrounding strange metals. Furthermore, this paves the way for utilizing time-dependent perspectives in machine learning techniques for designing materials with tailored electron-lattice properties.
- Abstract（参考訳）: 電子と結晶格子の間の複雑な関係は凝縮物質のリンチピンであり、伝統的に最低階格子-電子結合を含むFr\"ohlichモデルによって記述されている。
近年開発された量子音響学は、格子振動の波動特性を強調しており、摂動理論のような従来の道具ではアクセスできない、未耕起の電子-格子相互作用の領域の探索を可能にしている。
この文脈では、ここでの議題は2つです。
まず、電子の微妙な相互作用と動的格子の風景の中で様々な相互作用様式を分類するための機械学習手法の適用について述べる。
第二に、我々は機械学習アプローチによって同定された電子力学の負の領域に光を当て、それを過渡的局所化(英語版)とみなし、そこで強い格子振動が、後に格子の進化によって解放される電子ウェーブパペットのための一時的なアンダーソン刑務所(英語版)に繋がる。
全体として、我々の研究は、過渡的な局在化のようなFr\ohlichモデル内の力学スペクトルを照らし、これは奇妙な金属を取り巻く謎に寄与する重要な要因であると考えられている。
さらに、これは機械学習技術における時間依存的な視点を利用して、電子格子特性を調整した材料を設計する方法である。
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