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在def函数中使用for循环
    查看>>
    Python在Conda环境中,但在Windows虚拟环境中没有激活
    查看>>
    python系列【仅供参考】:python pip 错误 ModuleNotFoundError: No module named pip._internal 解决办法
    查看>>
    python图像条状状噪声,使用PYTHON PIL从验证码图像中删除背景嘈杂的线条
    查看>>
    Python图像处理:从内存加载jpeg
    查看>>
    python固定后缀(名物化词汇)词频统计:抽取+统计+可视化
    查看>>
    python商品评论数据采集与分析可视化系统 Flask框架 requests爬虫 NLP情感分析 毕业设计 源码
    查看>>
    python商品数据分析可视化系统(带爬虫)京东销售数据分析 计算机毕业设计 源码下载
    查看>>
    python商品库存管理系统 django框架 商品网站 MySQL数据库 源码下载 计算机毕业设计
    查看>>
    Python哪个版本最稳定好用2023.10.19
    查看>>
    Python和黑客技术的渊源
    查看>>
    Python和RF编写接口自动化
    查看>>
    python和js哪个难_【Python】记一次学习,Python 与 js 在实现闭包时的差异
    查看>>
    python和java哪个更值得学——来自知乎高赞回答
    查看>>
    python和c混合编程 github_在pycharm中使用git版本管理以及同步github的方法
    查看>>
    python命名空间更改_Python模块xml.etree.ElementTree自动修改xml命名空间键
    查看>>
    Python命名中尾随下划线有什么好处?
    查看>>
    Python启动脚本
    查看>>
    Python听写汇总结果
    查看>>
    python吊打Excel?屁!那是你不会用!
    查看>>