19、强电子关联:动态平均场理论及拓展

强电子关联:动态平均场理论及拓展

1. 磁化率的计算

在计算对偶磁化率时,首先要通过Bethe - Salpeter方程(BSE)来计算对偶顶点函数。以下为了简化,省略对偶格林函数的下标“d”,并以单轨道模型为例进行说明。

BSE方程为:
[
\Gamma^{\alpha} {\omega\omega’\Omega}(q) = \gamma^{\alpha} {\omega\omega’\Omega} - \frac{T}{N} \sum_{\omega’‘} \sum_{k} \gamma^{\alpha} {\omega\omega’‘\Omega} G {\omega’‘}(k) G_{\omega’’ + \Omega}(k + q) \Gamma^{\alpha}_{\omega’‘\omega’\Omega}(q)
]

这里,不可约顶点通过对偶费米子的局域不可约相互作用进行最低阶近似,由杂质模型的可约顶点(\gamma)给出。其中(\alpha = d, m)分别代表密度(d)和磁(m)电子 - 空穴通道:
- (\Gamma^d = \Gamma^{\uparrow\uparrow\uparrow\uparrow} + \Gamma^{\uparrow\uparrow\downarrow\downarrow})
- (\Gamma^m = \Gamma^{\uparrow\uparrow\uparrow\uparrow} - \Gamma^{\uparrow\uparrow\downarrow\downarrow})

BSE的物理内容是粒子 - 空穴对的

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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