陈富州
- 作品数：4 被引量：1H指数：1
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- 相关领域：理学自动化与计算机技术更多>>
- 密度矩阵重正化群的异构并行优化被引量：1
- 2019年
- 密度矩阵重正化群方法(DMRG)在求解一维强关联格点模型的基态时可以获得较高的精度,在应用于二维或准二维问题时,要达到类似的精度通常需要较大的计算量与存储空间.本文提出一种新的DMRG异构并行策略,可以同时发挥计算机中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)的计算性能.针对最耗时的哈密顿量对角化部分,实现了数据的分布式存储,并且给出了CPU和GPU之间的负载平衡策略.以费米Hubbard模型为例,测试了异构并行程序在不同DMRG保留状态数下的运行表现,并给出了相应的性能基准.应用于4腿梯子时,观测到了高温超导中常见的电荷密度条纹,此时保留状态数达到104,使用的GPU显存小于12 GB.
- 陈富州程晨罗洪刚
- 密度矩阵重正化群方法的优化研究
- 强关联体系是凝聚态物理的重要研究方向，蕴含了丰富的物理现象，如各种奇异的量子相及量子相变等。很多强关联现象难以用微扰理论定性处理，数值计算因此成为该领域的重要研究手段。特别地，对于低维强关联格点模型，密度矩阵重正化群（d...
- 陈富州
- 关键词：强关联体系
- 一类格点模型的DMRG并行计算
- 密度矩阵重整化群方法(DMRG)是研究一维强关联系统的一种高精度的数值方法,实际应用中对于格点数较多的系统该算法需要大量的CPU时间和存储空间,而并行DMRG算法的使得研究大规模格点系统成为可能. 本文首先给出了一类格点...
- 陈富州
- 关键词：格点模型OPENMPMPI
- 文献传递
- 一维扩展t-J模型中密度-自旋相互作用诱导的相分离
- 2015年
- t-J模型是研究高温超导电性的重要理论模型之一.最近的冷分子实验表明可用极性分子模拟t-J模型.实验模拟的t-J模型除了引进长程的偶极相互作用外,还引进了密度-自旋相互作用.本文使用密度矩阵重整化群方法研究了密度-自旋相互作用对一维t-J模型基态性质的影响.选取了t-J模型基态相图中不同相区的三个点,计算了不同密度-自旋相互作用强度下的粒子数和自旋的实空间分布,以及密度-密度关联函数和自旋-自旋关联函数与相应的结构因子.计算结果表明,密度-自旋相互作用强度较弱时,对系统的性质不会产生定性影响;当其强度足够大时,系统会进入相分离,该相分离与传统t-J模型的相分离有很大区别.
- 毛斌斌程晨陈富州罗洪刚
- 关键词：T-J模型密度矩阵重整化群相变
