Phương trình dòng chảy tiếp cận hệ nhiều hạt: Springer Tracts

Phương trình dòng chảy cho hệ nhiều hạt: Khám phá lý thuyết và ứng dụng trong vật lý. Tìm hiểu cách mô tả tương tác phức tạp giữa các hạt.

Trường đại học

Ludwig-Maximilians-Universität München

Chuyên ngành

Vật lý

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Sách chuyên khảo

2006

179
4
0

Phí lưu trữ

45 Point

Mục lục chi tiết

Preface

References

1. Introduction

1.1. Motivation

2. Flow Equations: Basic Ideas

3. Outline and Scope of this Book

4. Transformation of the Hamiltonian

4.1. Energy Scale Separation

4.2. Potential Scattering Model

4.3. Flow Equation Approach

4.4. Infinitesimal Unitary Transformations

4.5. Choice of Generator

4.6. Example: Potential Scattering Model

4.7. Setting up the Flow Equations

4.8. Methods of Solution

4.9. Strong-Coupling Case

5. Evaluation of Observables

5.1. Fluctuation–Dissipation Theorem

5.2. Potential Scattering Model

5.3. Resonant Level Model

6. Interacting Many-Body Systems

6.1. Normal-Ordered Expansions

6.2. Normal-Ordering with Respect to Which State?

6.3. Expansion in 1st Order (1-Loop Results)

6.4. Expansion in 2nd Order (2-Loop Results)

6.5. Transformation of the Spin Operator

6.6. Spin Correlation Function and Dynamical Susceptibility

6.7. Pseudogap Kondo Model

6.8. Spin–Boson Model

6.9. Flow of the Hamiltonian

6.10. Low-Energy Observables

6.11. Interacting Fermions in d > 1 Dimensions

6.12. Flow Equations and Fermi Liquid Theory

6.13. Flow Equations and Molecular-Field Type Hamiltonians

7. Construction of Effective Hamiltonians: The Fröhlich Transformation Re-examined

7.1. Construction of Effective Hamiltonians: The Fröhlich Transformation Re-examined

7.2. Block-Diagonal Hamiltonians

8. Strong-Coupling Behavior: Sine–Gordon Model

8.1. Sine–Gordon Model

8.2. Flow Equation Analysis

8.3. Conventional Scaling vs.

9. Steady Non-Equilibrium: Kondo Model with Voltage Bias

9.1. Kondo Model in Non-Equilibrium

9.2. Flow Equation Analysis

9.3. Correlation Functions in Non-Equilibrium: Spin Dynamics

10. Real Time Evolution: Spin–Boson Model

11. Outlook and Open Questions

Tóm tắt

I. Tổng Quan Phương Trình Dòng Chảy Hệ Nhiều Hạt Khái Niệm

Phương trình dòng chảy trong hệ nhiều hạt (many-particle systems) là một công cụ lý thuyết mạnh mẽ, cho phép mô tả sự tiến hóa theo thời gian của các hệ thống phức tạp. Khác với các phương pháp tiếp cận trực tiếp dựa trên việc giải các phương trình vi phân cho từng hạt riêng lẻ (điều này thường bất khả thi do số lượng hạt quá lớn), phương trình dòng chảy tập trung vào việc mô tả sự thay đổi của hàm phân bố, tức là xác suất tìm thấy một hạt ở một vị trí và vận tốc nhất định tại một thời điểm nào đó. Phương trình dòng chảy đặc biệt hữu ích khi các hạt tương tác lẫn nhau, tạo ra các hiệu ứng tập thể (collective effects) không thể dự đoán từ hành vi của từng hạt riêng lẻ. Ví dụ, lý thuyết chất lỏng sử dụng phương trình dòng chảy để mô tả các tính chất vĩ mô của chất lỏng, như độ nhớt, độ dẫn nhiệt, và sự khuếch tán, dựa trên tương tác giữa các phân tử cấu thành. Các phương pháp như phương trình Boltzmann hay phương trình Vlasov là những ví dụ điển hình cho các phương trình dòng chảy được sử dụng rộng rãi trong vật lý và kỹ thuật. Việc giải các phương trình động học này thường đòi hỏi các kỹ thuật số phức tạp, như phương pháp Monte Carlo hoặc mô phỏng động học phân tử. Tuy nhiên, các phương pháp này cho phép chúng ta hiểu sâu sắc hơn về hành vi của hệ không cân bằng và các hiện tượng dòng chảy nhớt.

1.1. Định Nghĩa Phương Trình Dòng Chảy Ứng Dụng Cơ Bản

Phương trình dòng chảy, về bản chất, là một phương trình vi phân mô tả sự thay đổi của hàm phân bố theo thời gian. Trong lý thuyết chất lỏng, phương trình dòng chảy cho phép dự đoán động học chất lỏng như vận tốc trung bình, mật độ, và nhiệt độ tại mỗi điểm trong không gian. Ứng dụng cơ bản bao gồm mô phỏng sự lan truyền sóng, dòng chảy qua các vật cản, và sự hình thành các cấu trúc tự tổ chức.

1.2. Phân Loại Các Phương Trình Dòng Chảy Phổ Biến

Có nhiều loại phương trình dòng chảy, tùy thuộc vào hệ thống và mức độ gần đúng. Phương trình Boltzmann thường được sử dụng cho các hệ khí loãng, trong khi phương trình Vlasov phù hợp cho các hệ plasma, nơi tương tác tĩnh điện đóng vai trò quan trọng. Các phương trình dòng chảy Navier-Stokes mô tả dòng chảy nhớt của chất lỏng, trong khi phương trình động học bậc cao hơn, như phương trình Chapman-Enskog, cung cấp độ chính xác tốt hơn cho các hệ có gradient lớn.

1.3. Tầm Quan Trọng Của Hệ Nhiều Hạt Trong Vật Lý Kỹ Thuật

Hệ nhiều hạt xuất hiện ở khắp mọi nơi, từ vật lý chất rắn đến hóa học, vật lý hạt nhân và kỹ thuật. Hiểu rõ cách các hạt tương tác và di chuyển là rất quan trọng để thiết kế các vật liệu mới, tối ưu hóa các quy trình công nghiệp và phát triển các công nghệ tiên tiến.

II. Thách Thức Giải Phương Trình Dòng Chảy Cho Hệ Nhiều Hạt

Việc giải các phương trình dòng chảy cho hệ nhiều hạt là một thách thức lớn do độ phức tạp tính toán tăng theo số lượng hạt và tương tác giữa chúng. Ngay cả với các hệ thống tương đối đơn giản, việc tìm ra các nghiệm giải tích (analytical solutions) thường là bất khả thi. Các phương pháp số, như phương pháp Monte Carlomô phỏng động học phân tử, đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn và thời gian chạy dài. Ngoài ra, các phương pháp này có thể gặp khó khăn trong việc mô tả các hiện tượng xảy ra trên các thang thời gian và không gian khác nhau, như sự hình thành các cấu trúc lớn hoặc sự khuếch tán chậm. Một thách thức khác là việc lựa chọn một mô hình phù hợp để mô tả tương tác giữa các hạt. Các mô hình đơn giản có thể bỏ qua các chi tiết quan trọng, trong khi các mô hình phức tạp có thể làm tăng độ phức tạp tính toán một cách đáng kể.

2.1. Giới Hạn Của Phương Pháp Giải Tích Truyền Thống

Các phương pháp giải tích, như lý thuyết nhiễu loạn (perturbation theory), thường chỉ áp dụng được cho các hệ có tương tác yếu. Trong các hệ có tương tác mạnh, các chuỗi nhiễu loạn có thể không hội tụ hoặc hội tụ rất chậm, làm mất đi tính hữu ích của phương pháp.

2.2. Vấn Đề Tính Toán Trong Mô Phỏng Số Lượng Lớn

Mô phỏng động học phân tửphương pháp Monte Carlo đòi hỏi tính toán quỹ đạo của hàng triệu, thậm chí hàng tỷ hạt. Chi phí tính toán tăng theo lũy thừa của số lượng hạt, làm cho các mô phỏng quy mô lớn trở nên rất tốn kém và đòi hỏi các siêu máy tính mạnh mẽ.

2.3. Khó Khăn Trong Mô Tả Tương Tác Giữa Các Hạt

Việc mô tả tương tác giữa các hạt một cách chính xác là rất quan trọng để thu được các kết quả đáng tin cậy. Tuy nhiên, các mô hình tương tác thường chứa các tham số chưa biết, đòi hỏi phải hiệu chỉnh bằng các dữ liệu thực nghiệm hoặc các tính toán lượng tử.

III. Phương Pháp Giải Phương Trình Dòng Chảy Hệ Nhiều Hạt

Để giải quyết những thách thức trên, nhiều phương pháp đã được phát triển, bao gồm các kỹ thuật số tiên tiến, các mô hình gần đúng, và các phương pháp giảm chiều. Các kỹ thuật số tiên tiến, như các thuật toán song song và phân tán, cho phép tận dụng tối đa sức mạnh của các siêu máy tính. Các mô hình gần đúng, như các mô hình trường trung bình và các mô hình hạt thô (coarse-grained models), giảm độ phức tạp tính toán bằng cách bỏ qua các chi tiết không quan trọng. Các phương pháp giảm chiều, như phân tích thành phần chính (principal component analysis) và các mạng nơ-ron tự mã hóa (autoencoders), giảm số lượng biến cần theo dõi, làm cho các mô phỏng trở nên khả thi hơn.

3.1. Tối Ưu Hóa Thuật Toán Kỹ Thuật Song Song

Việc tối ưu hóa thuật toán và sử dụng kỹ thuật song song là rất quan trọng để giảm thời gian chạy của các mô phỏng số. Các thuật toán song song chia bài toán thành nhiều phần nhỏ hơn, mỗi phần được xử lý bởi một bộ xử lý riêng biệt.

3.2. Sử Dụng Mô Hình Gần Đúng Hạt Thô

Các mô hình gần đúng và hạt thô giảm độ phức tạp tính toán bằng cách bỏ qua các chi tiết không quan trọng. Ví dụ, trong mô phỏng động học phân tử, các phân tử có thể được biểu diễn bằng các quả cầu tương tác, thay vì mô tả chi tiết cấu trúc nguyên tử.

3.3. Áp Dụng Phương Pháp Giảm Chiều Dữ Liệu

Các phương pháp giảm chiều, như phân tích thành phần chính, giảm số lượng biến cần theo dõi bằng cách tìm ra các tổ hợp tuyến tính của các biến ban đầu, giải thích phần lớn phương sai của dữ liệu.

IV. Ứng Dụng Phương Trình Dòng Chảy Trong Vật Lý Kỹ Thuật

Phương trình dòng chảy có nhiều ứng dụng quan trọng trong vật lý, hóa họckỹ thuật. Trong vật lý plasma, chúng được sử dụng để mô tả sự vận chuyển năng lượng và hạt trong các lò phản ứng nhiệt hạch. Trong vật lý chất rắn, chúng được sử dụng để mô tả sự vận chuyển điện tử và nhiệt trong các vật liệu bán dẫn. Trong hóa học, chúng được sử dụng để mô tả sự khuếch tán và phản ứng của các phân tử trong dung dịch. Trong kỹ thuật, chúng được sử dụng để thiết kế các thiết bị vi cơ điện (MEMS), tối ưu hóa các quy trình sản xuất, và dự đoán hiệu suất của các hệ thống năng lượng.

4.1. Mô Phỏng Plasma Phản Ứng Nhiệt Hạch

Các phương trình dòng chảy đóng vai trò quan trọng trong việc mô phỏng plasma và dự đoán hiệu suất của các lò phản ứng nhiệt hạch. Chúng cho phép các nhà khoa học hiểu rõ hơn về sự vận chuyển năng lượng và hạt trong plasma, và thiết kế các lò phản ứng hiệu quả hơn.

4.2. Thiết Kế Vật Liệu Bán Dẫn Linh Kiện Điện Tử

Các phương trình dòng chảy được sử dụng để mô tả sự vận chuyển điện tử và nhiệt trong các vật liệu bán dẫn, giúp các kỹ sư thiết kế các linh kiện điện tử hiệu quả hơn.

4.3. Nghiên Cứu Phản Ứng Hóa Học Khuếch Tán Phân Tử

Các phương trình dòng chảy cung cấp một công cụ mạnh mẽ để nghiên cứu phản ứng hóa học và khuếch tán phân tử, giúp các nhà hóa học hiểu rõ hơn về các quá trình này và thiết kế các phản ứng hiệu quả hơn.

V. Kết Luận Hướng Phát Triển Phương Trình Dòng Chảy

Phương trình dòng chảy là một công cụ lý thuyết và tính toán quan trọng để mô tả hệ nhiều hạt. Mặc dù có nhiều thách thức liên quan đến việc giải các phương trình này, nhiều phương pháp đã được phát triển để vượt qua những thách thức này. Trong tương lai, sự phát triển của các kỹ thuật số tiên tiến, các mô hình gần đúng, và các phương pháp giảm chiều sẽ tiếp tục mở rộng phạm vi ứng dụng của phương trình dòng chảy, cho phép chúng ta giải quyết các bài toán phức tạp hơn và hiểu rõ hơn về thế giới tự nhiên.

5.1. Tóm Tắt Ưu Điểm Hạn Chế Hiện Tại

Ưu điểm của phương trình dòng chảy bao gồm khả năng mô tả các hệ phức tạp và dự đoán các tính chất vĩ mô. Hạn chế bao gồm độ phức tạp tính toán cao và khó khăn trong việc lựa chọn các mô hình tương tác phù hợp.

5.2. Nghiên Cứu Phát Triển Thuật Toán Mới

Nghiên cứu và phát triển các thuật toán mới, như các thuật toán học máy (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence), có thể giúp chúng ta giải các phương trình dòng chảy một cách hiệu quả hơn.

5.3. Liên Kết Phương Trình Dòng Chảy Dữ Liệu Thực Nghiệm

Liên kết phương trình dòng chảy với dữ liệu thực nghiệm là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của các mô phỏng. Các kỹ thuật hiệu chỉnh tham số và kiểm định mô hình có thể giúp chúng ta đạt được mục tiêu này.

VI. Cách Tiếp Cận Phương Trình Dòng Chảy Nhiều Hạt Numerical Methods

Một trong những cách tiếp cận mạnh mẽ và phổ biến để giải phương trình dòng chảy: Hệ nhiều hạt (Many-Particle Systems) là sử dụng các phương pháp số (Numerical Methods). Với sự phát triển của công nghệ máy tính, việc áp dụng các phương pháp số đã mở ra nhiều khả năng mới trong việc mô phỏng và nghiên cứu các hệ thống phức tạp. Numerical Methods cung cấp một cách tiếp cận linh hoạt và mạnh mẽ để giải quyết các phương trình vi phân phức tạp mà không thể giải bằng phương pháp giải tích truyền thống. Việc lựa chọn phương pháp số phù hợp phụ thuộc vào tính chất của hệ thống và mục tiêu nghiên cứu cụ thể.

6.1. Phương Pháp Phần Tử Hữu Hạn Finite Element Method

Phương pháp phần tử hữu hạn (Finite Element Method - FEM) là một kỹ thuật số mạnh mẽ để giải các phương trình vi phân. FEM chia miền giải thành các phần tử nhỏ (finite elements) và xấp xỉ nghiệm trên mỗi phần tử. FEM đặc biệt hữu ích cho các hệ thống có hình dạng phức tạp hoặc điều kiện biên phức tạp.

6.2. Phương Pháp Sai Phân Hữu Hạn Finite Difference Method

Phương pháp sai phân hữu hạn (Finite Difference Method - FDM) là một phương pháp số đơn giản và trực quan để xấp xỉ nghiệm của các phương trình vi phân. FDM sử dụng các sai phân hữu hạn để xấp xỉ các đạo hàm trong phương trình vi phân.

6.3. Phương Pháp Thể Tích Hữu Hạn Finite Volume Method

Phương pháp thể tích hữu hạn (Finite Volume Method - FVM) là một phương pháp số mạnh mẽ để giải các phương trình bảo toàn. FVM chia miền giải thành các thể tích nhỏ (finite volumes) và áp dụng các định luật bảo toàn trên mỗi thể tích. FVM thường được sử dụng trong động học chất lỏngtransfer phenomena.

27/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

com Springer Tracts in Modern Physics Volume 217 Managing Editor: G. Höhler, Karlsruhe Editors: A. Wölfle, Karlsruhe Th. Müller, Karlsruhe Starting with Volume 165, Springer Tracts in Modern Physics is part of the [SpringerLink] service.

For all customers with standing orders for Springer Tracts in Modern Physics we offer the full text in electronic form via [SpringerLink] free of charge. Please contact your librarian who can receive a password for free access to the full articles by registration at: springerlink.com If you do not have a standing order you can nevertheless browse online through the table of contents of the volumes and the abstracts of each article and perform a full text search. There you will also find more information about the series.com Springer Tracts in Modern Physics Springer Tracts in Modern Physics provides comprehensive and critical reviews of topics of current in- terest in physics. The following fields are emphasized: elementary particle physics, solid-state physics, complex systems, and fundamental astrophysics.

Suitable reviews of other fields can also be accepted. The editors encourage prospective authors to cor- respond with them in advance of submitting an article. For reviews of topics belonging to the above mentioned fields, they should address the responsible editor, otherwise the managing editor. See also springer.com Managing Editor Solid-State Physics, Editors Gerhard Höhler Atsushi Fujimori Institut für Theoretische Teilchenphysik Editor for The Pacific Rim Universität Karlsruhe Department of Complexity Science Postfach 69 80 and Engineering 76128 Karlsruhe, Germany University of Tokyo Phone: +49 (7 21) 6 08 33 75 Graduate School of Frontier Sciences Fax: +49 (7 21) 37 07 26 5-1-5 Kashiwanoha Email: gerhard.de Kashiwa, Chiba 277-8561, Japan www-ttp.de/ Email: fujimori@k.jp http://wyvern.jp/welcome_en.html Elementary Particle Physics, Editors C.

Kühn Editor for The Americas Institut für Theoretische Teilchenphysik Department of Physics Universität Karlsruhe University of California Postfach 69 80 Riverside, CA 92521 76128 Karlsruhe, Germany Phone: +1 (951) 827-5331 Phone: +49 (7 21) 6 08 33 72 Fax: +1 (951) 827-4529 Fax: +49 (7 21) 37 07 26 Email: chandra.edu Email: johann.edu www-ttp.de/∼jk Peter Wölfle Thomas Müller Institut für Theorie der Kondensierten Materie Institut für Experimentelle Kernphysik Universität Karlsruhe Fakultät für Physik Postfach 69 80 Universität Karlsruhe 76128 Karlsruhe, Germany Postfach 69 80 Phone: +49 (7 21) 6 08 35 90 76128 Karlsruhe, Germany Fax: +49 (7 21) 69 81 50 Phone: +49 (7 21) 6 08 35 24 Email: woelfle@tkm.de Fax: +49 (7 21) 6 07 26 21 www-tkm.de Email: thomas.de www-ekp.de Complex Systems, Editor Fundamental Astrophysics, Editor Frank Steiner Abteilung Theoretische Physik Joachim Trümper Universität Ulm Max-Planck-Institut für Extraterrestrische Physik Albert-Einstein-Allee 11 Postfach 13 12 89069 Ulm, Germany 85741 Garching, Germany Phone: +49 (7 31) 5 02 29 10 Phone: +49 (89) 30 00 35 59 Fax: +49 (7 31) 5 02 29 24 Fax: +49 (89) 30 00 33 15 Email: frank.steiner@uni-ulm.de Email: jtrumper@mpe.de/theo/qc/group.com Stefan Kehrein The Flow Equation Approach to Many-Particle Systems With 24 Figures ABC www.com Stefan Kehrein Ludwig-Maximilians-Universität München Fakultät für Physik Theresienstr. 37 80333 München Germany E-mail: stefan.de Library of Congress Control Number: 2006925894 Physics and Astronomy Classification Scheme (PACS): 01.-w ISSN print edition: 0081-3869 ISSN electronic edition: 1615-0430 ISBN-10 3-540-34067-X Springer Berlin Heidelberg New York ISBN-13 978-3-540-34067-6 Springer Berlin Heidelberg New York This work is subject to copyright. All rights are reserved, whether the whole or part of the material is concerned, specifically the rights of translation, reprinting, reuse of illustrations, recitation, broadcasting, reproduction on microfilm or in any other way, and storage in data banks. Duplication of this publication or parts thereof is permitted only under the provisions of the German Copyright Law of September 9, 1965, in its current version, and permission for use must always be obtained from Springer.

Violations are liable for prosecution under the German Copyright Law. Springer is a part of Springer Science+Business Media springer.com c Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2006 Printed in The Netherlands The use of general descriptive names, registered names, trademarks, etc. in this publication does not imply, even in the absence of a specific statement, that such names are exempt from the relevant protective laws and regulations and therefore free for general use. Typesetting: by the author using a Springer LATEX macro package Cover concept: eStudio Calamar Steinen Cover production: design &production GmbH, Heidelberg Printed on acid-free paper SPIN: 10985205 56/techbooks 543210 www.com To Michelle www.com Preface Over the past decade, the flow equation method has developed into a new ver- satile theoretical approach to quantum many-body physics.

Its basic concept was conceived independently by Wegner [1] and by Glazek and Wilson [2, 3]: the derivation of a unitary flow that makes a many-particle Hamiltonian in- creasingly energy-diagonal. This concept can be seen as a generalization of the conventional scaling approaches in many-body physics, where some ultra- violet energy scale is lowered down to the experimentally relevant low-energy scale [4]. The main difference between the conventional scaling approach and the flow equation approach can then be traced back to the fact that the flow equation approach retains all degrees of freedom, i. the full Hilbert space, while the conventional scaling approach focusses on some low-energy subspace.

One useful feature of the flow equation approach is therefore that it allows the calculation of dynamical quantities on all energy scales in one unified framework. Since its introduction, a substantial body of work using the flow equa- tion approach has accumulated. It was used to study a number of very dif- ferent quantum many-body problems from dissipative quantum systems to correlated electron physics. Recently, it also became apparent that the flow equation approach is very suitable for studying quantum many-body non- equilibrium problems, which form one of the current frontiers of modern theoretical physics.

Therefore the time seems ready to compile the research literature on flow equations in a consistent and accessible way, which was my goal in writing this book. The choice of material presented here is necessarily subjective and moti- vated by my own research interests. Still, I believe that the work compiled in this book provides a pedagogical introduction to the flow equation method from simple to complex models while remaining faithful to its nonpertur- bative character. Most of the models and examples in this book come from condensed matter theory, and a certain familiarity with modern condensed matter theory will be helpful in working through this book.1 Purposely, this book is focussed on the method and not on the physical background and moti- vation of the models discussed.

By working through it, a student or researcher 1 An excellent and highly recommended introduction is, for example, P. An- derson’s classic textbook [4].com VIII Preface should become well equipped to investigate models of one’s own interest using the flow equation approach. Most of the derivations are worked out in con- siderable detail, and I recommend to study them thoroughly to learn about the application and potential pitfalls of the flow equation approach. The flow equation approach is under active development and many issues still need to be addressed and answered.

I hope that this book will motivate its readers to contribute to these developments. I will try to keep track of such developments on my Internet homepage, and hope for e-mail feedback from the readers of this book. In particular, I am grateful for mentioning typos, which will be compiled on my homepage. Both in my research on flow equations and in writing the present book, I owe debts of gratitude to numerous colleagues.

First of all, I am deeply indebted to my Ph. advisor Franz Wegner, whose presentation of his new “flow equation scheme” in our Heidelberg group seminar in 1992 started both this whole line of research and my involvement in it. I also owe a very special acknowledgment to Andreas Mielke, with whom I have started my work on flow equations back in 1994. Our joint work has set the foundations of many of the developments presented in this book.

During my work on flow equations, I have also profited greatly from many discussions with Dieter Vollhardt. I am particularly grateful to him for his continued interest and encouragement. I also thank the participants of my flow equation lecture in Augsburg during the summer term 2005, which gave me the opportunity to test my presentation of the material that is compiled in this book. Among them I am especially thankful to Peter Fritsch, Lars Fritz, Andreas Hackl, Verena Körting, and Michael Möckel for proofreading parts of this manuscript.

The original idea to write this book is due to a suggestion by Peter Wölfle, and I am very grateful to him for starting me on this project and for his continued interest in the flow equation approach in general. This book project and a lot of the research compiled in it has only been possible due to a Heisenberg fellowship of the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG). This gave me the necessary free time to pursue this project, and it is pleasure to acknowledge the DFG for this generous and unbureaucratic support through the Heisenberg program. Finally, I thank my colleagues at the University of Augsburg for many valuable discussions, and everyone else not mentioned here by name with whom I have worked on flow equations in the past decade.

For everything else and much more, I thank Michelle. Augsburg Stefan Kehrein February 2006 www.com References IX References 1. Anderson: Basic Notions of Condensed Matter Physics, 6th edn (Addison- Wesley, Reading Mass.com Contents 1 Introduction .2 Flow Equations: Basic Ideas .3 Outline and Scope of this Book. 9 2 Transformation of the Hamiltonian .1 Energy Scale Separation .1 Potential Scattering Model .2 Flow Equation Approach .2 Infinitesimal Unitary Transformations .3 Choice of Generator .3 Example: Potential Scattering Model .1 Setting up the Flow Equations .2 Methods of Solution .3 Strong-Coupling Case.

40 3 Evaluation of Observables .3 Fluctuation–Dissipation Theorem .1 Potential Scattering Model .2 Resonant Level Model .com XII Contents 4 Interacting Many-Body Systems .4 Normal-Ordered Expansions .5 Normal-Ordering with Respect to Which State? .1 Expansion in 1st Order (1-Loop Results) .2 Expansion in 2nd Order (2-Loop Results) .4 Transformation of the Spin Operator .5 Spin Correlation Function and Dynamical Susceptibility .6 Pseudogap Kondo Model .3 Spin–Boson Model .1 Flow of the Hamiltonian .2 Low-Energy Observables .4 Interacting Fermions in d > 1 Dimensions .1 Flow Equations and Fermi Liquid Theory .2 Flow Equations and Molecular-Field Type Hamiltonians .1 Construction of Effective Hamiltonians: The Fröhlich Transformation Re-examined .2 Block-Diagonal Hamiltonians .1 Strong-Coupling Behavior: Sine–Gordon Model .1 Sine–Gordon Model .2 Flow Equation Analysis .3 Conventional Scaling vs.2 Steady Non-Equilibrium: Kondo Model with Voltage Bias .1 Kondo Model in Non-Equilibrium .2 Flow Equation Analysis .3 Correlation Functions in Non-Equilibrium: Spin Dynamics .3 Real Time Evolution: Spin–Boson Model .4 Outlook and Open Questions .com 1 Introduction This introductory chapter provides a brief overview of the flow equation method and its relation to other methods in condensed matter theory. The aim of this chapter is to define the framework of the method, which will be filled out in more detail in the following chapters of this book.1 Motivation The fundamental challenge of condensed matter theory can be summed up by the observation that while we know all the relevant laws of nature for describing condensed matter systems, the number of degrees of freedom in such systems is typically much too large to allow a direct solution based on these laws. This observation is reflected in the multitude of phenomena that can be observed in condensed matter systems, from different kinds of ordering to phase transitions and novel states of matter like superconductiv- ity and fractional Quantum Hall liquids. In order to arrive at a theoretical understanding of such complex phenomena, various stages of simplifications and suitable modeling are necessary.

The resulting many-particle model then needs to be solved with a reliable theoretical method. Theoretical methods for solving quantum many-particle problems can be broadly classified in three main categories: 1. Perturbative analytical expansions 2. Exact analytical solutions 3.

Numerical solutions using computers All these approaches have their specific advantages and shortcomings.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ