Bowen | Condensed Matter Theory

Project Notes / Tensor Stack 张量网络门控器开始替代手工判断 目标不是生成更多图，而是把“这个结果是否可信”变成一个有规则、可记录、可审计的问题。今天完成了第一版 error gate panel。 Gate Rules 若 truncation error 超过阈值，自动标记为 yellow gate。 若迭代残差与物理量波动同时异常，直接进入 red gate。 有限尺寸外推只在至少三组长度参数稳定时进入 green gate。 Current Panel Truncation GateGREEN Iteration GateYELLOW Finite-size GateRED Next Action 优先补齐长度参数点，再检查不同 bond dimension 下的稳定性。当前不应该给出“已收敛”的叙述。 $$\epsilon_{\mathrm{tot}}=\epsilon_{\mathrm{...

Research Diary / Transport Bus 输运算符缓存层开始产生稳定收益 今天的工作是验证缓存层是否真的改善了 Kubo 管线，而不是只在单一输入上看起来更快。重点观察求解器切换、I/O 命中率和重复调用的收益衰减。 Backend: CUDA Kernel: Kubo Batch: 32 Benchmark Snapshot Median Speedup1.41x I/O Reduction37% Numerical Drift< 1.2e-4 风险项 缓存层收益主要集中在算符结构重复的任务族。 当参数剧烈变化时，命中率下降明显，需要单独建模是否值得缓存。 如果只追求加速，很容易忽略由于截断策略变更引入的系统偏差。 Execution Log 21:02 — baseline run finished 21:09 — cache warmup hit rate crossed 74% 21:16 — one solver branch produced ...

Research Diary / Phase Atlas 相图控制塔完成首轮高维参数回流 今天的重点不是“又跑完一次扫描”，而是把参数回流、相边界提取和误差摘要写进了同一个 atlas 管线。这样后续每次复验都能直接定位到输入、脚本和图表来源。 Run Summary Grid Size12,480 points Boundary Candidates148 Failed Jobs03 / auto recovered 今日结论 参数调度、边界检测和误差摘要第一次实现了统一写回。 对于接近相变边界的区间，有限尺寸效应依旧是主要风险源。 atlas 图谱已经足够作为下一轮局部细化扫描的入口。 Protocol Notes 先做稀疏粗扫，再对高梯度区域启用 adaptive refinement。 每个区块都写入收敛步数、剩余误差与边界评分。 自动生成的报告不写结论句，只写现象、风险与下一步动作。 $$\epsilon_{atlas} = \epsilon_{\mathrm{fini...

这篇就做一件事：把 add-sky.py 这个 Blender 插件用到稳定出图。重点不是“能不能跑”，而是“下一次还能不能一键复现同样风格”。 最终效果先看 上图分别是： 左：Néel + Poster Dark 中：Bimeron + Poster Dark 右：Bloch + Paper White 下面按我日常使用顺序写。 1. 安装插件 打开 Blender，进入 Edit > Preferences > Add-ons 点击 Install... 选择插件文件 add-sky.py 勾选启用 启用后，在 3D 视图右侧（N 面板）会看到 Skyrmion 标签。 2. 第一次生成（建议参数）先准备一个“种子对象”，推荐用锥体（方向感最直观）： Add > Mesh > Cone 选中它作为当前激活对象 然后在 Skyrmion Generator 里先用这组参数： Spin Type = NEEL Lattice Type = SQUARE Width = 10 Radius = 7.5 Spacing = 0.9 Circular...

本文记录一次“在 macOS 上让 Codex（就是现在这个）通过 MCP 连接 Blender”的最小正确配置与排障要点。本文以仓库 ahujasid/blender-mcp 为准。 目标 Blender 侧：启用 blender-mcp 的 Blender 插件，让 Blender 在本机监听一个 TCP 端口（示例：127.0.0.1:9876）。 Codex 侧：在 ~/.codex/config.toml 中配置 MCP server，用 uvx blender-mcp 拉起服务并连接到 Blender。 前置依赖（macOS） 安装 uv（Homebrew）： 1brew install uv Blender 已安装并可运行。 Blender 侧：安装/启用插件仓库提供的是单文件插件 addon.py，安装流程： 从 GitHub 仓库下载 addon.py（保持文件名不变也可以）。 打开 Blender： Edit → Preferences → Add-ons → Install... 选择 addon.py 安装 在插件列表中勾选启用：...

本周完成基于Wannier函数的非线性光学响应计算，成功获得MoS2单层的二次谐波产生（SHG）谱。 理论背景二次谐波产生 (SHG)二阶非线性光学响应由二阶极化率张量 $\chi^{(2)}$ 描述： $$P_i^{(2\omega)} = \epsilon_0 \sum_{jk} \chi^{(2)}_{ijk} E_j^{(\omega)} E_k^{(\omega)}$$ 对于二维材料，SHG响应与Berry curvature存在内在联系。 MoS2电子结构MoS2单层为直接带隙半导体： 带隙 $\approx 1.8$ eV K点和K’点处存在谷简并（破缺SOC时） SOC导致谷分裂 $\approx 150$ meV 计算流程12345flowchart LR A[DFT计算] --> B[Wannier90] B --> C[最大局域化] C --> D[计算Berry curvature] D --> E[SHG响应] 参数设置 DFT软件: VASP Wannier: Wannier90 v3.1 k-grid:...

TransportLab-Kubo 发布 v0.3，本次版本重点提升了批量任务稳定性与结果回放能力。 v0.3 关键更新 新增统一配置文件：支持实验参数版本化 新增 HDF5 中间结果缓存：中断后可续跑 新增报告生成器：自动导出指标与关键图表 性能对比 指标 v0.2 v0.3 单任务平均耗时 7.4 min 5.9 min 失败重跑次数 11 3 结果回放耗时 2.1 min 0.8 min 后续路线图 引入任务优先级调度 增加多节点并行支持 与论文图表模板自动对接

本周对张量网络求解流程进行了系统基准测试，重点比较截断误差、边界条件与迭代收敛策略对最终观测量的影响。 误差分解将总误差近似写为： $$\epsilon_{\mathrm{total}} \approx \epsilon_{\chi} + \epsilon_{\mathrm{iter}} + \epsilon_{\mathrm{finite}}$$ 其中： $\epsilon_{\chi}$：截断维度带来的误差 $\epsilon_{\mathrm{iter}}$：迭代未收敛误差 $\epsilon_{\mathrm{finite}}$：有限尺寸误差 基准结果 截断维度从 chi=128 提升到 chi=256 后，关键可观测量偏差下降 41% 采用混合收敛准则后，平均迭代步数下降 18% 全流程复现实验通过率达到 95.8% 下一步会把误差预算写入自动报告模板，确保每次提交都能自动输出误差来源摘要。

今天完成了 TopoSC Scan Engine 的第一版参数扫描管线，目标是稳定输出二维参数空间相图，并自动附带误差评估结果。 模型摘要考虑有效哈密顿量： $$H = H_0 + \Delta \sum_i c_{i\uparrow}^\dagger c_{i\downarrow}^\dagger + h.c.$$ 扫描参数为 $(\mu, \Delta, B)$，并在固定晶格规模下评估拓扑不变量与谱隙闭合行为。 管线结构1234flowchart LR A[配置参数网格] --> B[批量求本征谱] B --> C[计算拓扑判据] C --> D[生成相图与报告] 当前结果 完成参数点：12,480 平均单点耗时：1.8s 自动回归检测通过率：97.1% 下一步计划是引入自适应网格细化策略，降低相边界附近的插值误差。

这是新站点的第一篇公开日志，用于约定后续科研记录格式。 记录原则 问题定义明确：先写清目标和已知条件 假设可追溯：标记每个近似和边界条件 结果可复现：给出参数、脚本入口和版本 公式测试行内公式：$E = \hbar \omega$。 行间公式： $$H = \sum_{ij} t_{ij} c_i^\dagger c_j + \sum_i U_i n_{i\uparrow} n_{i\downarrow}$$ Mermaid 测试1234flowchart LR A[Define model] --> B[Derive equations] B --> C[Implement numerics] C --> D[Validate and iterate]