論文の概要: Enhanced coarsening of charge density waves induced by electron correlation: Machine-learning enabled large-scale dynamical simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.21072v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 16:44:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:03:49.775153
• Title: Enhanced coarsening of charge density waves induced by electron correlation: Machine-learning enabled large-scale dynamical simulations
• Title（参考訳）: 電子相関による電荷密度波の高密度化:機械学習による大規模力学シミュレーション
• Authors: Yang Yang, Chen Cheng, Yunhao Fan, Gia-Wei Chern,
• Abstract要約: 相関電子系における創発的秩序の位相秩序運動は、非平衡物理学の基本的なトピックである。 我々は、電荷密度波(CDW)の粗大化をシミュレートする線形スケーリングアルゴリズムを実現するために、現代の機械学習(ML)手法を利用する。 本研究は、非平衡力学における電子相関の役割についての新しい知見を提供し、ML力場アプローチの可能性を裏付けるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.94903410489486
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• Abstract: The phase ordering kinetics of emergent orders in correlated electron systems is a fundamental topic in non-equilibrium physics, yet it remains largely unexplored. The intricate interplay between quasiparticles and emergent order-parameter fields could lead to unusual coarsening dynamics that is beyond the standard theories. However, accurate treatment of both quasiparticles and collective degrees of freedom is a multi-scale challenge in dynamical simulations of correlated electrons. Here we leverage modern machine learning (ML) methods to achieve a linear-scaling algorithm for simulating the coarsening of charge density waves (CDWs), one of the fundamental symmetry breaking phases in functional electron materials. We demonstrate our approach on the square-lattice Hubbard-Holstein model and uncover an intriguing enhancement of CDW coarsening which is related to the screening of on-site potential by electron-electron interactions. Our study provides fresh insights into the role of electron correlations in non-equilibrium dynamics and underscores the promise of ML force-field approaches for advancing multi-scale dynamical modeling of correlated electron systems.
• Abstract（参考訳）: 相関電子系における創発的秩序の速度論は、非平衡物理学の基本的なトピックであるが、ほとんど解明されていない。 準粒子と創発的な秩序パラメータ場の間の複雑な相互作用は、標準理論を超えた異常な粗いダイナミクスをもたらす可能性がある。 しかし、準粒子と集合的自由度の両方の正確な扱いは、相関電子の力学シミュレーションにおけるマルチスケールの課題である。 そこで我々は,機能電子材料における基本対称性破壊相の1つである電荷密度波(CDW)の粗大化をシミュレーションするための線形スケーリングアルゴリズムを実現するために,機械学習(ML)手法を利用する。 我々は,正方格子Hubbard-Holsteinモデルへのアプローチを実証し,電子-電子相互作用によるオンサイト電位のスクリーニングに関連するCDW粗大化の興味深い拡張を明らかにする。 本研究は、非平衡力学における電子相関の役割に関する新たな知見を提供し、相関電子系のマルチスケール力学モデリングを推進するためのML力場アプローチの可能性を裏付けるものである。

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