理论物理研究:量子几何偶极子(QGD)

教育 兴趣教学 案例ID:212758
进律
6 年经验· Indiana University Bloomington
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案例介绍

• 发现并定义了量子二体问题中的基于量子几何属性的区别于Berry曲率的独特物理量,并与激发态的准粒子的内禀偶极子建立一对一的联系
• 将QGD应用于异质结的激发子(exciton)态,发现了其在多朗道能级占用情况下的等效洛伦兹对称性破缺
• 将QGD应用于金属中的plasmon, 发现了其内禀偶极子和受到带电杂质影响下的非对易散射(non-reciprocal scattering)效应
• 在APS顶级和核心刊物上发表多篇相关论文

• 自主开发和实现不同狄拉克材料异质结的层间激发子的数值计算算法和模型,使用并行计算在超级计算机节点上分配和加速10亿级别矩阵的科学计算
• 使用机器学习算法加速材料筛选,利用特征分析(feature analysis)获知和印证影响QGD的关键因素之一层间Berry曲率的差异

理论物理研究:量子几何偶极子(QGD)

教育 · 兴趣教学 案例ID:212758
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作者: 进律 - 6年经验- Indiana University Bloomington

案例介绍

• 发现并定义了量子二体问题中的基于量子几何属性的区别于Berry曲率的独特物理量,并与激发态的准粒子的内禀偶极子建立一对一的联系
• 将QGD应用于异质结的激发子(exciton)态,发现了其在多朗道能级占用情况下的等效洛伦兹对称性破缺
• 将QGD应用于金属中的plasmon, 发现了其内禀偶极子和受到带电杂质影响下的非对易散射(non-reciprocal scattering)效应
• 在APS顶级和核心刊物上发表多篇相关论文

• 自主开发和实现不同狄拉克材料异质结的层间激发子的数值计算算法和模型,使用并行计算在超级计算机节点上分配和加速10亿级别矩阵的科学计算
• 使用机器学习算法加速材料筛选,利用特征分析(feature analysis)获知和印证影响QGD的关键因素之一层间Berry曲率的差异

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