O modelo de Hubbard unidimensional via DFT: o potencial de troca e correlação e o funcional híbrido

dc.contributorUniversidade de São Paulo
dc.contributor.authorNardi, Lucas Marcelo Cavalari
dc.date.accessioned2017-02-03T12:25:44Z
dc.date.available2017-02-03T12:25:44Z
dc.date.issued2016-11-08
dc.description.abstractA Teoria do funcional da Densidade (DFT) é muito empregada no estudo da densidade eletrônica e energia do estado fundamental de sistemas interagente de muitos elétrons. Uma de suas desvantagens é que, apesar de formalmente exata, a DFT depende de aproximações no funcional de troca e correlação Exc[n]. Uma de suas vantagens é a possibilidade de trabalhar com a conexão adiabática, que permite conectar explicitamente o sistema interagente de interesse com uma versão não-interagente de mesma densidade. Baseado em seu escopo esta dissertação tem como objetivo tratar da DFT no modelo de Hubbard unidimensional. Uma das vantagens em trabalhar com o Hubbard é a existência de uma solução formalmente exata para a energia do modelo homogêneo e unidimensional via ansatz de Bethe, tal solução serve de base para os nossos cálculos e resultados. Outra vantagem do modelo de Hubbard é a existência de um gap que aproximações usuais na DFT falham em reproduzir. Um de nossos resultados é calcular o gap de duas formas. Uma através da derivada da solução via ansatz de Bethe e outro é tratar o Hamiltoniano pela conexão adiabática, calcular o gap pelo potencial químico, este último calculado pelo ansatz de Bethe. Ao final comparamos a precisão dos métodos, apenas para descobrir que o método via potencial químico é mais preciso. Por último usamos a conexão adiabática e a aproximação de Hartree-Fock para teorizar um funcional híbrido no modelo de Hubbard unidimensional.
dc.description.abstractThe Density Functional Theory (DFT) is a widely used in the study of electronic density and energy of the ground-state of interacting systems consisting of many electrons. One of its disadvantages is that, although it is formally exact, the DFT depends on approximations of the exchange-correlation functional Exc[n]. One of its advantages consists of the possibility of working with the adiabatic connection, which allows a explicit connection between the interacting system of our interest and a non-interacting system that yields the same density. Based on its scope this dissertation aims to address the DFT in the one-dimensional Hubbard model. One of the Hubbards model advantage consists of the existence of a formally exact solution to the energy of the homogeneous one-dimensional model via Bethe ansatz, such a solution serves as the basis for our calculations and results. Anothe Hubbards model advantage is the existence of a gap that usual approximations in DFT fail to calculate. One of our results is to calculate the gap in two different ways. One through the derivative of the Bethe ansatz solution and the other is to address the Hamiltonian through the adiabatic connection, calculate the gap through the chemical potential, the latter calculated via Bethe ansatz. In the end we compare their precisions, only to find that the one via chemical potential is more precise. At last we use the adiabatic connection and the Hartree-Fock approximation to theorize a hybrid functional in the one-dimensional Hubbard model.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76131/tde-21102016-102918/
dc.identifier.urihttp://repositorio.ifsc.usp.br/handle/RIIFSC/8783
dc.languagept
dc.rights.holderNardi, Lucas Marcelo Cavalari
dc.subjectGap
dc.subjectFuncional híbrido
dc.subjectModelo de Hubbard
dc.subjectTeoria do funcional da densidade
dc.subjectDensity functional theory
dc.subjectGap
dc.subjectHubbard model
dc.subjectHybrid functional
dc.titleO modelo de Hubbard unidimensional via DFT: o potencial de troca e correlação e o funcional híbrido
dc.title.alternativeThe one-dimensional Hubbard model via DFT: the exchange-correlation potential and the hybrid functional
dc.typeDissertação de Mestrado
usp.advisorOliveira, Luiz Nunes de
usp.date.defense2016-07-27
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