ma_dasgupta_hu_재규격화

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 1차원 무작위 가로장 이징 모형의 해밀토니안은 다음과 같이 주어진다. 1차원 무작위 가로장 이징 모형의 해밀토니안은 다음과 같이 주어진다.
 H1D=iJi,i+1σziσzi+1igiσxi H1D=iJi,i+1σziσzi+1igiσxi
-여기서 결합상수 Ji,i+1와 가로장의 세기 gi는 어떤 분포함수로부터 무작위로 결정된다. 여기서는 Ma,Dasgupta,Hu(참고문헌2,3)가 제시한 재규격화군 변환을 이용해 임계점의 특성을 살펴볼것이다. +여기서 결합상수 Ji,i+1와 가로장의 세기 gi는 각각의 분포함수로부터 무작위로 결정된다.
- +
- +
- +
  
 +Ma,Dasgupta,Hu가 제시한 재규격화군 변환은 시스템에서 가장 큰 에너지를 갖는 결합상수(Ji,i+1 혹은 gi)를 찾은 다음 이를 제거해가면서 계의 유효 해밀토니안을 얻는 방법이다. 먼저 계에서 가장 큰 결합상수를
 +Ω=max{Ji,i+1,gi}
 +로 정의하자. 만일 Ω=gi(즉, i번째 스핀에 작용하는 가로장의 세기가 가장 큰 경우)라면, i번째 스핀의 바닥상태는 |+i=(|i+|i)/2가 될 것이고 스핀 i가 관여하는 다른 항들의 기여는 스핀 i에 대한 섭동으로 생각할 수 있을 것이다.
  
 +다시 말하면, 전체 해밀토니안에서 스핀 i가 기여하는 부분은
 +H=Ji1,iσzi1σziJi,i+1σziσzi+1giσxi
 +이고, gi가 가장 크므로 H를 다음과 같이 나타낼 수 있다.
 +1giH=σxi+1gi(Ji1,iσzi1σziJi,i+1σziσzi+1)=H0+1giV
 +기저 상태 |+i에 대해 V를 2차항까지 섭동전개하면
 +\begin{align*}
 +\frac1{g_i}E_g' &= -1+\frac1{g_i}{}_i\langle+\vert V\vert+\rangle_i+\frac1{g_i^2}\frac{\vert{}_i\langle-\vert V\vert+\rangle_i\vert^2}{2}+\mathcal O(g_i^{-3})\\
 +&= -1 + \frac{J_{i-1,i}^2+J_{i,i+1}^2}{2g_i^2}+\frac{J_{i-1,i}J_{i,i+1}}{g_i^2}\sigma_{i-1}^z\sigma_{i+1}^z
 +\end{align*}
 +가 된다. 이는 스핀 i를 없앤 다음 스핀 i1i+1을 새로운 결합상수 Ji1,iJi,i+1/gi로 이어주었음을 의미한다. 그리고 gi>Ji1,i,Ji,i+1이므로 새로운 결합상수는 항상 gi보다 작게 된다.
  
 +만일 Ω=Ji,i+1라면 스핀 ii+1가 연관된 기저상태는 |+i|+i+1, |i|i+1 두가지로 존재하고 위와 똑같은 과정을 거치면 이 두 스핀이 새로운 가로장 세기 gigi+1/Ji,i+1를 가지는 하나의 스핀으로 대체된다는 것을 알 수 있다. 이 단계를 계속 반복하다 보면 적당한 Ω를 가지는 유효 해밀토니안을 얻어낼 수 있다.
  
 +=====흐름 방정식=====
 +위 과정을 거치면 결합상수와 가로장의 세기가 변화하므로 초기의 확률분포와 재규격화군 변환을 거친 후의 확률분포가 달라진다. 여기서는 위 규칙을 적용했을 때 결합상수와 가로장 세기의 확률분포가 어떻게 변화하는지 보고자 한다. 편의를 위해
 +\begin{align*}
 +\Gamma&=\ln(\Omega_I/\Omega)\ge0\\
 +\zeta&=\ln(\Omega/J)\ge0\\
 +\beta&=\ln(\beta/g)\ge0
 +\end{align*}
 +를 정의하자. 여기서 Ωi는 초기 상태의 Ω를 의미한다. 그리고 결합상수의 분포를 P(ζ;Γ), 가로장 세기의 분포를 R(β;Γ)로 쓰자.
  
  
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