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Accurate simulations of strongly correlated systems with tensor network methods

Obiettivo

This project aims to achieve ground-breaking advances in the biggest challenge in computational condensed matter physics: the accurate simulation of strongly correlated systems (SCS), which give rise to fascinating phenomena such as high-Tc superconductivity (HTSC), quantum spin liquids with topological order, and other exotic phases of matter. While for one-dimensional (1D) systems tremendous progress has been made thanks to the famous density-matrix renormalization group (DMRG) method, in higher dimensions accurate methods have been lacking for many years. Recently, I achieved several major breakthroughs with tensor network methods, which can be seen as an extension of DMRG to higher dimensions. I was able to show that these methods outperform previous state-of-the-art approaches for several challenging models, making it clear that these methods will play a pivotal role in understanding SCS in 2D, in the same way as DMRG has revolutionized the study of 1D systems.

The goal of this project is to build upon these breakthroughs and to develop the next generation of tensor network methods to simulate relevant open problems in SCS with an unprecedented accuracy, in order to make substantial progress in understanding the physics of these systems.

Milestones of this project include:
- development and improvement of 2D tensor network methods for finite temperature simulations, the computation of excitation spectra, and the classification of topological states, and pioneering work with tensor networks for 3D systems
- accurate simulation of the 2D Hubbard model to answer the longstanding question if it captures the essential features of HTSC
- study of extended Hubbard models to understand which ingredients are really essential for HTSC
- prediction of novel phases of matter in SU(N) systems, relevant for experiments on ultra-cold atoms in optical lattices
- cutting-edge simulations for the quantitative understanding of 2D and 3D frustrated materials

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

ERC-STG - Starting Grant

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2015-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

UNIVERSITEIT VAN AMSTERDAM
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 1 499 909,00
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 1 499 909,00

Beneficiari (1)

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