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神经张量网络模拟哈伯德模型基态

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AI 综述

研究团队用神经张量网络与神经回流态模拟空穴掺杂二维哈伯德模型的基态,在最多 1024 个格点的晶格上达到前所未有的变分精度。 在 1/8 掺杂并计入次近邻跃迁时,均匀 d 波态、超导条纹态与非超导条纹态在毫电子伏特能量尺度上近乎简并。作者据此认为,该参数区间内并非单一序占主导,而是条纹与超导之间存在极端竞争。

AI 根据报道生成 · 43 分钟前更新

报道时间线

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10月23日
  1. arXiv 量子物理
    神经张量网络模拟揭示 Hubbard 模型中条纹与超导的极端竞争

    研究团队用神经张量网络与神经回流态模拟,在最多 1024 格点的晶格上对二维 Hubbard 模型达到前所未有的变分精度。在 1/8 掺杂及计入次近邻跃迁时,均匀 d 波态、超导条纹态与非超导条纹态在毫 t 能量尺度上近乎简并。作者据此认为,相关参数区间内并非单一序占主导,而是条纹与超导之间存在极端竞争。

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