QmeQ is an open-source Python package for numerical modeling of transport through quantum dot devices with strong electron-electron interactions using various approximate master equation approaches. The package provides a framework for calculating stationary particle or energy currents driven by differences in chemical potentials or temperatures between the leads which are tunnel coupled to the quantum dots. The electronic structures of the quantum dots are described by their single-particle states and the Coulomb matrix elements between the states. When transport is treated perturbatively to lowest order in the tunneling couplings, the possible approaches are Pauli (classical), first-order Redfield, and first-order von Neumann master equations, and a particular form of the Lindblad equation. When all processes involving two-particle excitations in the leads are of interest, the second-order von Neumann approach can be applied. All these approaches are implemented in QmeQ. We here give an overview of the basic structure of the package, give examples of transport calculations, and outline the range of applicability of the different approximate approaches.


翻译:QmeQ 是一个开放源代码的 Python 软件包, 用于使用各种近似主方程法,通过量子点装置进行数字模型的传输, 且具有强大的电子- 电子交互作用。 该软件包提供了一个框架, 用于计算固定粒子或能量流, 由与量子点相伴的导体之间的化学潜力或温度差异所驱动。 量子点的电子结构由各州的单粒子状态和库伦基质元素来描述。 当在隧道连接中将运输按最低顺序进行时, 可能采用的方法是保利( 古典)、 第一阶红场和第一阶冯纽曼主方程式, 以及Lindblad 方程的一种特定形式。 当涉及导体中两个粒子引力的所有过程都值得注意时, 可以使用第二阶Von Neumann 方法。 所有这些方法都在 QmeQ 中实施。 我们在此概述该组合的基本结构, 例解运算, 并概述不同近似方法的应用范围 。

0
下载
关闭预览

相关内容

Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
158+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
181+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
36+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
196+阅读 · 2019年10月10日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
4+阅读 · 2019年1月14日
Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling
Arxiv
10+阅读 · 2018年12月6日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月11日
Arxiv
4+阅读 · 2018年4月30日
VIP会员
相关VIP内容
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
158+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
181+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
36+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
196+阅读 · 2019年10月10日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员