科普文章

本篇研究来自上海交通大学物理与天文学院/合肥国家实验室秦明普课题组。本文利用密度矩阵重整化群（DMRG）方法结合大规模数值计算，通过可靠的有限保留状态数和有限尺寸外推，给出了三角格子上自旋1/2海森堡模型中120°序磁化强度的可靠数值：M0=0.208(8)。这一结果澄清了以往关于该物理量的争议，为未来新方法的发展提供了基准值。 文章介绍 On the magnetization of the 120° order of the spin-1/2 triangular lattice Heisenberg model: a DMRG revisited Jiale Huang（黄家乐）, Xiangjian Qian（钱湘坚）, Mingpu Qin（秦明普） 通讯作者： 秦明普，上海交通大学物理与天文学院/合肥国家实验室   研究背景： 三角格子上自旋1/2海森堡模型是研究量子磁性中阻搓效应最简单的模型。自20世纪70年代以来，它的基态性质一直是量子磁性研究中的热点。早期的研究推测该模型的基态可能是共振价键量子自旋液体，但后续的研究表明它的基态实际上是具有三套子格点的120°序。尽管如此，关于该磁序磁化强度的精确值仍存在较大争议，以往的研究中得到的磁化强度的最大值几乎是最小值的两倍。得益于最近算法的改进和算力的提升，本文利用DMRG方法结合可靠的有限尺寸外推，确定了该物理量的精确值，澄清了文献中的争议。   研究内容： 在这项研究中，我们将DMRG计算的保留状态数D推进到了24000，确保了DMRG截断误差进入了线性收敛区域。通过将截断误差外推到0，确保了结果的可靠性。计算中体系的宽度Ly最大达到了12，通过对宽度的外推和对不同长宽比得到结果的比较得到了可靠的热力学极限下的磁化强度（图1）。   图1. 不同长宽比α下DMRG计算得到的磁化强度M随着体系宽度Ly变化结果图。 我们得到的三角格子上自旋1/2海森堡模型120° 序磁化强度的保守估计值为：M0=0.208(8)，平均每个格点的基态能量的估计值为：Eg=-0.5503(8)。这些结果为现有方法准确性的校验（图2）和未来新方法的发展提供了重要的基准值。   图2.  不同方法得到的M0（磁化强度）结果之间的比较。 作者介绍 秦明普  副教授 上海交通大学 秦明普，现任上海交通大学长聘教轨副教授。专注于凝聚态物理中的强关联量子多体方法的发展和相关难点问题（高温超导机理等）的研究。提出了自洽优化限制路径蒙特卡洛中试探波函数的方法，摆脱了该方法对于初始试探波函数的依赖，使得限制路径蒙特卡洛变得可靠。提出了解纠缠网络嵌套的矩阵乘积态结构，缓解了DMRG求解二维量子体系的困难。在二维掺杂 Hubbard 模型基态性质的求解和高温超导机理的研究上做出了一些工作。 期刊介绍 Journal of Physics: Condensed Matter 2022年影响因子：2.7...

特刊详情 客座编辑 Jean Vasile Andrei，罗马尼亚科学院世界经济研究所 Gheorghe H Popescu，罗马尼亚布加勒斯特经济研究大学 Adela Poliaková，斯洛伐克日利纳大学 Félix Puime Guillén，西班牙拉科鲁尼亚大学 Mile Vasic，波斯尼亚和黑塞哥维那欧洲市场与管理协会（EUMMAS） Boris Kuzman, 塞尔维亚农业经济研究院 Syed Abdul Rehman Khan，徐州工程学院 Mustafa Batuhan Tufaner，土耳其贝肯特大学   主题范围 In the current debate on energy transitions, climate neutral agenda and the protectionism outbreak, the pursuit of a transition to a low-carbon future in the energy sector is closely...

特刊详情 客座编辑 Arie Staal，荷兰乌特勒支大学 Bernardo M Flores，巴西圣卡塔琳娜联邦大学 Marina Hirota，巴西圣卡塔琳娜联邦大学   主题范围 The resilience of tropical forests and savannas determines how ongoing pressures of climate change, land use change and anthropogenic disturbances affect the future state of these ecosystems. Resilience, the capacity of ecosystems to persist or adapt in the face of disturbances, can be continuously...

特刊详情 客座编辑 李浩，上海交通大学，hao_li@sjtu.edu.cn 张礼知，上海交通大学，zhanglizhi@sjtu.edu.cn 关键词 太阳能、碳中和、CO2还原、光（电）催化、资源回收 主题范围 本特刊致力于探讨太阳能在实现碳中和目标的作用。碳中和作为全球应对气候变化和促进可持续发展的重要战略，正日益凸显其重要性。随着太阳能技术的迅猛发展，其减少温室气体排放的潜力日益增强，为碳中和的未来铺平了广阔的道路。本特刊旨在总结太阳能领域的前沿研究和创新实践，为实现碳中和目标贡献力量。投稿内容包括但不限于： 太阳能燃料生产 光（电）催化促进环境可持续发展 光伏技术与材料 太阳能热能收集 光驱动资源回收 二氧化碳捕获、存储和利用技术 二氧化碳活化和固定技术 用于二氧化碳增值利用的催化材料 通过本特刊，我们希望提供一个公开的学术平台，分享太阳能领域的最新发展、挑战和机遇，共建可持续发展的碳中和之路。 投稿流程 特刊文章与Sustainability Science and Technology期刊常规文章遵循相同的审稿流程和内容标准，并采用同样的投稿模式。 有关准备文章及投稿的详细信息，可以参阅IOPscience页面的作者指南。 作者可登入期刊主页进行在线投稿，先选择“文章类型”，然后在“选择特刊”的下拉框中选择“Focus on Solar Energy Utilization and Carbon Neutrality”。 投稿截止日期：2024年9月30日。 期刊介绍 Sustainability Science and Technology Sustainability Science and Technology（SSTECH）是一本跨学科的开放获取期刊，旨在介绍推动地球更可持续发展的科学、技术和工程进展。SSTECH期刊重点关注各科学和工程学科在环境、社会和经济这三大可持续发展支柱中取得的重要突破。

Researchers from different disciplines have different opinions about carbon pricing. To better understand the reasoning behind these perspectives, we utilize responses to three open-ended questions from a global survey among almost 800 researchers from a wide variety of fields who published on climate policy. Using methods from computational linguistics, we classify reflections of researchers on...

特刊详情 客座编辑 牟俊，大连工业大学 曹迎宏，大连工业大学 徐权，常州大学   主题范围 As a frontier research direction at the intersection of brain neuroscience and electronic information science, memristor neural networks have become a compelling research topic involving the dynamic behavior and information processing mechanisms of neuronal networks. Differences between terminologies and theoretical frameworks in different subject areas require researchers to...

特刊详情 客座编辑 Max Woodworth，美国俄亥俄州立大学 Jeffrey Jacquet，美国俄亥俄州立大学   主题范围 Reductions in coal production and consumption occurring unevenly around the world are driving a wide variety of social, economic, political, and environmental impacts. The coal transition is multifaceted, with the closure of surface and subsurface mines, power plants and related infrastructure all having different effects that unfold...

成为一名审稿人，不仅有助于您紧跟研究领域的最新进展，还将对您的职业生涯有所帮助。 我们非常感谢您奉献宝贵的时间和专业知识，以帮助改进我们发表的文章内容。身为专业领域的研究人员，担任审稿人还将为您带来以下额外的好处： 在审稿后的两年内，您将获得在IOP出版社自有的任意一本金色开放获取期刊上发表一篇文章的10%折扣。任何一个参与审稿的学者都可以获得这一10%的折扣。 对于部分期刊，您可以选择发表您的审稿报告，并通过透明同行评审过程查看其他审稿人的报告。 作为一名审稿人，您可能有机会获得IOP出版社年度审稿人大奖。 您的审稿工作将获得“Web of Science审稿人认证服务”（Web of Science Reviewer Recognition Service）的官方认可。 如果您对成为IOP出版社期刊的审稿人感兴趣，欢迎您点击此处链接，填写报名表。

特刊详情 客座编辑 孙业乐，中国科学院大气物理所 赵岳，上海交通大学环境科学与工程学院 Hwajin Kim，韩国首尔大学 主题范围 We invite researchers and scientists to contribute to a special issue dedicated to advancing our understanding of atmospheric organic compounds. This interdisciplinary collection aims to explore the diverse facets of tropospheric organics, spanning local, regional, and global scales. We welcome submissions that employ various research methodologies, including theoretical...

特刊详情 客座编辑 Bruno Bertini，英国诺丁汉大学 Wen Wei Ho，新加坡国立大学 Lorenzo Piroli，法国巴黎高等师范学院 Tomaž Prosen，斯洛文尼亚卢布尔雅那大学 主题范围 The past few years have witnessed the emergence of a new paradigm studying idealized models for many-body physics out of equilibrium, consisting of local quantum circuits and quantum cellular automata (QCA). A compelling motivation for the study of these models came from the...

特刊详情 客座编辑 Caitlin A Peterson，美国加利福尼亚公共政策研究所 Francisco Fernández，智利马约尔大学 Kristen Dybala，美国Point Blue Conservation Science公司 Kyle Frankel Davis，美国特拉华大学 Rajan Ghimire，美国新墨西哥州立大学 Rose Roche，澳大利亚CSIRO Agriculture & Food机构 Uday Nidumolu，澳大利亚CSIRO Agriculture & Food机构   主题范围 Water-limited environments contain some of the world’s most important irrigated and rainfed agricultural landscapes, from the San Joaquin Valley of California to the Murray-Darling basin and...

特刊详情 客座编辑 Michael A. Lomholt，丹麦南丹麦大学 Ralf Metzler，德国波茨坦大学 Samudrajit Thapa，德国马克斯·普朗克复杂系统物理研究所 主题范围 The physical understanding of complex systems poses major challenges due to factors such as large numbers of system variables, many of which might be interdependent; memory effects and heterogeneity in the system; lack of feasibility to repeat experiments and limited sampling of the data space...