Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > hep-lat > arXiv:2501.19192

帮助 | 高级搜索

高能物理 - 格点

arXiv:2501.19192 (hep-lat)
[提交于 2025年1月31日 (v1) ,最后修订 2025年2月25日 (此版本, v2)]

标题: 二维QCD强耦合展开的Grassmann张量方法

标题: Grassmann tensor approach for two-dimensional QCD in the strong-coupling expansion

Authors:Thomas Samberger, Jacques Bloch, Robert Lohmayer
摘要: 我们提出一种张量网络方法,用于在非零化学势下二维QCD的强耦合展开,使用交错夸克。 在规范和费米子作用量中展开玻尔兹曼因子后,所有规范场都可以被精确积分掉,并且可以使用格拉斯曼高阶张量重正化群方法来计算配分函数。 该方法被修改以计算夸克数密度和手征凝聚的$\mu$依赖性,直到$\beta^3$阶,完全避免高阶项渗入结果中。 尽管该展开本身仅在小$\beta<0.1$时是对完整理论的良好近似,但通过谨慎选择的拟合可以扩展其范围。 此外,这些拟合还为临界化学势提供了有价值的$\beta$展开。
摘要: We present a tensor-network approach for the strong-coupling expansion of two-dimensional QCD with staggered quarks at non-zero chemical potential. After expanding the Boltzmann factor in the gauge and fermion actions, all gauge fields can be integrated out exactly and the partition function can be evaluated using the Grassmann higher-order tensor renormalization group approach. The method is modified to compute the $\mu$ dependence of the quark number density and the chiral condensate up to order $\beta^3$ with complete absence of higher-order terms infiltrating the result. Although the expansion itself is only a good approximation to the full theory at small $\beta<0.1$, the range can be extended, by using judiciously chosen fits. Moreover, these fits also yield a valuable expansion in $\beta$ for the critical chemical potential.
评论: 9页,5张图,第41届国际格点场论研讨会(LATTICE2024)论文集,2024年7月28日-8月3日,英国利物浦
主题: 高能物理 - 格点 (hep-lat) ; 统计力学 (cond-mat.stat-mech)
引用方式: arXiv:2501.19192 [hep-lat]
  (或者 arXiv:2501.19192v2 [hep-lat] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.19192
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Jacques C. R. Bloch [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2025 年 1 月 31 日 15:00:49 UTC (2,301 KB)
[v2] 星期二, 2025 年 2 月 25 日 10:40:33 UTC (2,301 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
查看许可
当前浏览上下文:
hep-lat
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-01
切换浏览方式为:
cond-mat
cond-mat.stat-mech

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号