博客
关于我
投影对角化自旋激发
阅读量:231 次
发布时间:2019-03-01

本文共 668 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

基于紧密包层模型构建哈密顿量并计算谱函数


本文基于紧密包层模型构建哈密顿量并计算谱函数,具体步骤如下:

  • 构建哈密顿量

    使用参数 t 表示最近邻 hopping 系数,k 表示 Bloch 波矢量,N 表示系统宽度,构建哈密顿量矩阵 H。通过 tridiag(A,B,B.H,N) 函数构造对角化矩阵,确保矩阵具有对称性。调整 H[0,0] 为 1000 以避免零点问题。

  • 对角化哈密顿量

    对每个给定的 k 值,计算对应的哈密顿量矩阵 Hk0,并对其进行对角化。使用 LA.eigh 函数求得本征值 E 和对应的本征向量 A,提取 A[:,N-1] 作为特征向量。

  • 绘制能带图

    将对角化结果绘制为能带图,使用 plt.plot(k,band[i,:]) 绘制每个能带的分布,设置 plt.ylim((-1,1)) 以限制纵轴范围。

  • 验证本征态

    通过绘制特定能量态的实部图形 plt.plot(Ak[:,1].real),验证本征态的正确性。

  • 构造有效投影自旋激发哈密顿量

    在基态 U 上构造有效投影自旋激发哈密顿量 H_eff。通过循环移位技巧处理 Ak 矩阵,计算非对角项并调整矩阵大小,确保最终结果通过归一化处理。

  • 计算谱函数

    使用循环移位技巧处理矩阵 Ak,计算谱函数。通过傅里叶变换和矩阵移位,构建频域谱函数矩阵 Spectral_A,并使用 plt.pcolormesh 绘制谱函数图形。


  • 所有代码和算法均基于紧密包层模型,确保计算过程的高效性和准确性。通过对多个参数的遍历和多维度数组的处理,实现了对哈密顿量谱函数的精确计算。

    转载地址:http://wlqv.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Python Web自动化测试开发环境搭建(附安装包与虚拟机环境)
    查看>>
    python win32api键盘_Python win32api.keybd_event模拟键盘输入
    查看>>
    python Windows显示当前鼠标坐标
    查看>>
    python Workbook 表格宽度
    查看>>
    python | ggplot,一个超强的 Python 库!
    查看>>
    python | unoconv,一个超厉害的 Python 库!
    查看>>
    python | webassets,一个超强的 Python 库!
    查看>>
    python | werkzeug,一个不可思议的 Python 库!
    查看>>
    python | xlsxwriter,一个实用的 Python 库!
    查看>>
    python | xlwings,一个非常实用的 Excel 相关的 Python 库!
    查看>>
    python读取含中文的json
    查看>>
    python | 提升代码迭代速度的Python重载方法
    查看>>
    python | 深入理解Python并发编程中的GIL限制与解决方案
    查看>>
    Python | 爬虫实战——亚马逊搜索页监控(附详细源码)
    查看>>
    python | 高效使用Python工具自动生成模块文档的秘诀
    查看>>
    python 一个list去除另一个list中的值
    查看>>
    python 三大框架的 介绍。
    查看>>
    Python 下载的 11 种姿势,一种比一种高级!
    查看>>
    python读取一个文件夹下所有图片_初学Python-找出文件夹下的所有图片
    查看>>
    Python 中 3 个不可思议的返回功能
    查看>>