随机矩阵模型的降低能量谱的标度
摘要：高斯随机矩阵的降维能量谱E_{i}^{(n)}，其通过从原始谱E_{i}中选择每n个级别中的一个级别而构建。结果表明，E_{i}^{(n)}具有与E_{i}相同的概率分布形式，但具有重缩放参数gamma = frac{n(n+1)}{2}η + n-1。值得注意的是，E_{i}中的第n级间隔和非重叠间隔比在E_{i}^{(n)}中成为最低阶的间隔比，因此它们的分布将以相同的方式进行重新缩放。通过模拟随机自旋链以及建模随机矩阵提供了数值证据。我们的结果建立了高阶间隔分布在GOE、GUE、GSE之外的随机矩阵集合中，并揭示了能谱中隐藏的结构层次。
作者：Wen-Jia Rao and M. N. Chen
论文ID：2006.07774
分类：Disordered Systems and Neural Networks
分类简称：cond-mat.dis-nn
提交时间：2021-01-19