美国股市在qe期间涨幅多少,主要增长哪些股票

美国股市在09年到2014年的3次QE中，标普涨幅从666点涨到了10月的2019点，后者大约是前者的3倍，涨幅66%。

基本所有的股票都在增长，但是增幅最大的主要是半导体行业以及生物科技。

只是用左手定则判断方向的问题。电场E加x方向，磁场B加z方向。将在+y或–y方向上产生横向电场Ey，Ey=Rh·J·B，比例系数Rh即为霍尔系数。对于p型半导体，空穴受洛伦兹力qvB，沿–y方向，空穴向–y方向偏转，在+y方向产生横向电场，稳定时qE–qvB=0，E=vB=JB/pq，霍尔系数Rh=E/JB=1/pq，大于0。对于n型半导体，电子漂移沿–x方向，洛伦兹力为–qvB，但根据左手定则(此时为电子，可以转化为空穴去判断力，再判断y方向的极性)霍尔电场沿–y方向，稳定时–qE–qvB=0，同理得霍尔系数Rh=–1/nq，小于0。知道霍尔系数Rh，有个简单的方法(中学都学过啦)测量y方向霍尔电压Vh=Rh·I·B/d，d是样品厚度，I是x方向电流，B是z方向磁场。搜索霍尔灵敏度如何计算n型掺杂和p型掺杂二极管必背口诀半导体未来5年会翻倍吗2020半导体还能涨多久霍尔系数的国际单位

网格的大小由下面几个参数决定

nqs q点的数量

x_q q点的坐标

nfs频率（imaginary frequencies）的个数

fiu 哪一个频率

在recover计算中，程序首先从 phq_readin 读入文件（如果这是起始的计算，那 phq_readin 会设置这些参量） frequency 和 tensors 从输入文件中读。

comp_iq 决定这个q点是否计算

comp_irr_iq 决定这个表示是否计算

comp_iu 这个频率是否计算

degaussw

电子在晶格中运动的时候会使晶格发生微小的畸变（由于库伦相互作用），晶格畸变反过来又作用到电子上，是的电子动力学发生变化，导致电子的quasi-particle state有效质量增加，lifetime降低，在场论里面，人们用电子自能来描述由于电声耦合导致的电子动力学的变化。自能的实部描述的是电子能量的变化，虚部描述的是电子lifetime的变化

电子自能算符的对角项作用在unperturbed 电子态上得到

计算电子自能的时候公式里边

delta_approx

这个标签决定在计算声子线宽(linewidth)的时候是否采用double delta approximation

根据EPW forum上roxana(EPW tutorial里面讲超导的主讲人)描述，EPW程序里面关于超导性质 的估算和能隙的计算都是采用的double delta approximation的。

我在计算中测试了使用delta_approx为true和false的两种情况，在k点足够密集以后都得到了收敛的结果，但是两者明显不同。(y?)

prefix.epb 包含最初的k/q点网格上的Hamiltonian、动力学矩阵元、电声耦合矩阵元。

prefix.epmatwp1，crystal.fmt，dmedata.fmt，epwdata.fmt 转化到Wannier表象中的Hamiltonian、动力学矩阵元、电声耦合矩阵元。

ep_coupling

elph

这两个参数是用来计算*.ephmat, *.freq, *.egnv, and *.ikmap这些文件的，如果前面已经得到了这些文件，那么在接下来计算超导的时候就可以把这两个参数关掉，但是用到的cpu核数必须和之前一致，因为ephmat文件个数和核数一样。具体参见 EPW-forum

epbread 这个是读取bloch表象的电声耦合矩阵元的标签，实际上有了 *.epmatwp1文件之后，就不需要读取epb了，而是直接读取 *.epmatwp1和epwdata.fmt文件，并且读取 *.epmatwp1文件没有核数的限制，它是wannier表象的电声耦合矩阵元，设置 kmaps = .true. 就可以了，但是这里其实并没有读取"prefix.kmap" and "prefix.kgmap"这两个文件。只是读取了 *.epmatwp1和epwdata.fmt文件。

ephwrite

这个参数是用来控制是否输出 *.ephmat文件的，这个文件里包含了在Fermi window里fine k、q mesh上前面用 elph , ep_coupling 计算出来的电声耦合矩阵元， *.ephmat文件个数和使用的核的个数相同，这个文件和 *.freq、 *.egnv（分别包含Fermi window里面的声子和电子本征值） *.ikmap（包含Fermi window里面的不可约k点的坐标）加在一起这四个文件包含了求解anisotropic Eliashberg方程的所有信息，求解其他温度的AE方程的时候也会用到这几个文件，但是如果你改了 fsthick 或者k、q点网格或者是使用cpu核的个数的时候这些将无法reuse。

fila2f = 'prefix.a2f'

EPW中提供了一种直接通过Eliashberg谱函数求解各向同性Eliashberg方程的方法，只需要提供 的信息就行了，不过文件的格式以及单位必须和EPW自己产生的文件一致，第一列是声子频率，单位是meV，第二列是谱函数，应该是无量纲数。同时注意控制读写的输入参数应该与这个里面一致 Pade approximation

这个问题一般是由于声子求和规则导致的，EPW中提供了读入实空间力常数来计算声子频率的方法，并且也提供了相应的声子求和规则（与matdyn.f90里面的相同）。只需要改 lifc = .t. ，然后再设置声子求和规则 asr_typ = crystal （我一般都取crystal），同时需要注意的是要保证之前计算QE得到的文件通过pp.py收集起来那个必须有q2r.x产生的实空间力常数文件并且已经被命名为 ifc.q2r ，对于包含SOC的情况，这个文件必须叫 ifc.q2r.xml 并且是xml格式的文件。（这个一般不是太老的脚本pp.py都会自动帮你做这件事情。）参考 phonon bandstructure from EPW and matdyn.x don't match

这段时间被这个问题所困扰，无法重复出文献中的数值，doping之后的单层 电声耦合计算总是偏低，后来发现是smearing和层间距的问题，这里简单介绍一下电子结构计算中smearing的选取。

首先我们要明确为什么要有电子展宽，对于DFT里面很多参量（total energy、charge density）的计算，需要对占据态做求和，求和的过程中就会发现如果我们按照严格的基态的Fermi-Dirac分布来看，费米面以上的占据数严格为0的话，那么我们往往需要非常密集的K点sampling才能取得收敛的结果，因为费米面附近的精度将会大大影响计算结果，是否计入某个点可能会使结果变化很大。为了克服这一点，人们提出使用展宽的方式来使得我们即使在不那么密集的k点取样的情况下也能得到和严格情形下密集取样类似的结果。详见 theos-ElectronicTemperature

tetrahedron &tetrahedron method with Blochl correction

这个方法适合计算体相材料的总能和态密度，这个方法没办法做分数占据。所以计算金属的原子受力和压力张量会有5%到10%的偏差。

mp

可以说是对高斯展宽的一般化，0阶mp分布就对应于高斯展宽。这个方法适合声子的计算，对这种方法的简单介绍可以参考这篇文章 Methfessel-Paxton ，大概思想就是用高阶厄密多项式来展开费米面附近的展宽，这个方法也可以对总能有很好的估计，但是展宽值的选取需要格外小心，展宽太大算出来总能可能不准确，小的展宽需要比较密集的k点取样。一个参考标准就是自由能与总能之差小于1meV/atom(针对VASP中的计算）。对于比较大的超胞MP方法也是很好的选择。不适用于半导体和绝缘体。详见 VASP-ISMEAR ，需要注意的是，这里虽然取的展宽，但是计算的总能是基态的总能也就是对应的0温的总能。但是mp展宽有时候会出现负占据和大于1占据的问题。

marzari-vanderbilt

Marzari为了解决上面的负占据和大于1占据的问题构造出来的方法，也叫做cold-smearing。我在QE的计算能带的example里面看到经常使用mv展宽，但是最近就是在这个上面不小心导致计算doping 的声子的软化和电声耦合远小于文献中的数值，所以计算声子的时候还是尽量使用mp展宽。

Fermi-Dirac

这个按照道理来说是最接近有限温情形下的电子分布的，但是使用这个也有一些问题，比如说想要得到比较收敛的结果需要比较大的展宽（0.1~0.5eV），这时候Fermi-Dirac分布的尾巴就会比较长，就需要算入很多的态，增加计算量。所以也不是说这个就比别的好，有时候可能还不如用一个比较假的smearing比如高斯。

---