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mVMC

  • 公開度:3 ★★★
  • ドキュメント充実度:3 ★★★

広汎な多体量子系の有効模型(多軌道ハバード模型、ハイゼンベルグ模型、近藤格子模型など)の基底状態の高精度な波動関数を変分モンテカルロ法によって数値的に求める有効模型ソルバーパッケージ。グッツヴィラー・ジャストロー、ダブロン-ホロン束縛因子の相関因子を取り扱うことが可能であり、一万以上の変分パラメータを最適化することが可能である。また、量子数射影によって量子数を指定することで低エネルギー励起状態も求めることが可能である。

mVMCを使った一次元近藤格子模型
Last Update:2023/05/11
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物性研高度化プロジェクト 本間健司(D1)

一次元近藤格子模型は重い電子系の基礎的なモデルの一つであり、その基底状態にはリッチな相転移現象があることが知られています。

\[H = -t\sum_{\langle i,j \rangle,\alpha} c_{i,\alpha}^{\dagger} c_{j,\alpha} +J\sum_{j}S_{cj}\cdot S_{j}\]
今回はmVMCを使ってスピンと電荷の相関関数を計算することでその基底状態を調べます。mVMCは変分法に基づくモンテカルロ法であり、厳密対角化法では難しいシステムサイズに対しても高精度な計算をすることができます。

まず、Gitを使ってサンプルファイルを用意します。

git clone https://github.com/issp-center-dev/mVMC-tutorial.git
cd mVMC-tutorial/HandsOn/2022_1128/Samples/1D_Kondo

今回はエキスパートモードでの計算になるのですが、MakeInput.pyとinput.tomlを使うことで簡単に設定することができます。

mVMC-tutorial/HandsOn/2022_1128/Samples/1D_Kondo/input.toml

[lattice]
Lx = 8
Ly = 1
Lz = 1
orb_num = 2
model_type = "Kondo"
[mVMC]
sub_x = 2
sub_y = 1
sub_z = 1
[mVMC_aft]
modpara = "modpara.def"
directory = "aft"

今回は、システムサイズL=8でHalf-Fillingの場合を調べるので、orb_num=2になっています。
編集が出来次第、以下の通りに実行します。

python MakeInput.py input.toml

低密度領域や強結合領域を見る場合には、stan_opt.in& stan_aft.inの中の”J,Ncond”を変える必要があります。

(stan_opt.in)
L = 8
Lsub = 2
lattice = "chain"
model = "Kondo"
t = 1.0
J = 4.0
ncond = 8
2Sz = 0
NVMCSample = 200
NSROptItrStep = 600
NMPTrans = 1
NSPStot = 0

入力ファイルから変分波動関数の最適化をします。

{PathTo/vmcdry.out} ./stan_opt.in
{ PathTo/vmc.out} namelist.def
cp ./output/zqp_opt.dat

.
計算が終了するまでに、5〜6分程度かかるかと思います。また、必要な場合には、mpiexec -np ノード数 { PathTo/vmc.out} namelist.defで並列化をすることができます。

続いて、一体・二体グリーン関数の計算は以下で実行することができます。

{PathTo/vmcdry.out} } ./stan_aft.in
cp green1 greenone.def
cp green2 greentwo.def
{ PathTo/vmc.out} namelist.def ./zqp_opt.dat

計算終了後、計算結果/outputを/aftに移動させます。

mv output aft

最後に得られた物理量をサンプリングするには、以下で実行できます。

python VMClocal.py input.toml
python VMCcor.py input.toml

たとえば、Gnuplot を使うとプロットすると

gnuplot
$p 'SqNq.dat' u 1:3 w lp, 'SqNq.dat' u 1:7 w lp

これらはスピン・電荷構造因子に対応しています。 Half-Fillingの場合、スピン(紫)・電荷(緑)の両方で中央にピークが立ち、常磁性を確認することができます。

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