Susceptibilities in materials with multiple strongly correlated orbitals

Abstract

The work presented in this thesis elevates the applicability of the calculation and interpretations of lattice susceptibilities of strongly correlated materials to a similar ground as that accessible to dynamical mean field theory supplemented with modern continuous time quantum Monte Carlo algorithms.

Numerical means are introduced to facilitate these calculations for multiorbital models and interpretations of the resulting general frequency and wave vector dependent orbital tensor susceptibility are discussed in terms of experimental observables and intrinsic fluctuating modes.

Subsequently, these are applied to several realistic materials, to discuss orbital contributions to the incommensurate spin susceptibility peaks in Sr₂RuO₄, the cross-over of magnetic excitation character with doping in Na_xCoO₂ and the non local order fluctuations of the $$sqrt{3}timessqrt{3}$$ lattice reconstruction transition in LiVS₂.

Die Arbeit, die in dieser Dissertation vorgestellt wird, hebt die Anwendbarkeit der Bestimmung und die Interpretation der Gittersuszeptibilitäten in stark korrelierten Materialien auf das Niveau, das auch der Dynamischen Molekularfeldtheorie, unterstützt durch moderne zeitkontinuierliche Quantum Monte Carlo Algorithmen, zugänglich ist.

Numerische Mittel werden vorgestellt, um diese Berechnungen für mehrorbitalige Modelle zu ermöglichen und Interpretationen des resultierenden allgemeinen Frequenz- und Wellenzahlvektor-abhängigen orbitalen Suszeptibilitätstensors werden im Hinblick auf experimentell beobachtbare Größen und auf intern fluktuiernde Moden diskutiert.

Dies wird angewandt auf verschiedene reale Systeme, um die orbitalen Beiträge zu der Spin Suszeptibilität an inkommensurablen Wellenvektoren in Sr₂RuO₄, den Übergang des Charakters der magnetischen Suszeptibilität mit Dotierung in Na_xCoO₂ und die nichtlokalen Ordnungsfluktuationen des $$sqrt{3}timessqrt{3}$$ Gitter-Reorganisationsübergangs in LiVS₂ zu diskutieren.