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J-GLOBAL ID:202202291626243777   整理番号:22A1077466

機械学習によるランダム性を有する分子軌道表現で構築されたフラットバンド状態に関する研究

Machine Learning Study on the Flat-Band States Constructed by Molecular-Orbital Representation with Randomness
著者 (4件):
資料名:
巻: 91  号:ページ: 044703.1-044703.7  発行年: 2022年04月15日 
JST資料番号: G0509A  ISSN: 0031-9015  CODEN: JUPSA  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
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ランダムなフラットバンドモデルの特徴的な確率密度分布を機械学習により研究する。ここで考察するモデルは,ランダム性がある場合でも巨視的に縮退したゼロエネルギーモードの存在を保証する分子軌道表現に基づいて構築されている。その結果,フラットバンド状態は従来の拡張状態や局在状態とうまく区別され,フラットバンド状態の特徴を示すことがわかった。また,学習データと異なる格子で定義されたターゲットデータに対しても,フラットバンド状態を検出できることを見出し,分子軌道表現によって構築されたフラットバンド状態の普遍的な特徴を示唆した。(翻訳著者抄録)
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引用文献 (44件):
  • A. Mielke, J. Phys. A 24, 3311 (1991).
  • H. Tasaki, Phys. Rev. Lett. 69, 1608 (1992).
  • J. Schulenburg, A. Honecker, J. Schnack, J. Richter, and H.-J. Schmidt, Phys. Rev. Lett. 88, 167207 (2002).
  • M. E. Zhitomirsky and H. Tsunetsugu, Phys. Rev. B 70, 100403(2004).
  • H. Katsura, I. Maruyama, A. Tanaka, and H. Tasaki, Europhys. Lett.91, 57007 (2010).
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