論文の概要: Revealing the Phase Diagram of Kitaev Materials by Machine Learning:
Cooperation and Competition between Spin Liquids
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14415v4
- Date: Mon, 5 Apr 2021 15:34:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-08 14:45:53.929927
- Title: Revealing the Phase Diagram of Kitaev Materials by Machine Learning:
Cooperation and Competition between Spin Liquids
- Title（参考訳）: 機械学習による北エフ材料の相図の作成:スピン液体間の協調と競合
- Authors: Ke Liu, Nicolas Sadoune, Nihal Rao, Jonas Greitemann, and Lode Pollet
- Abstract要約: キタエフ材料は、量子スピン液体をホストし、トポロジカルおよび対称性破壊相の相互作用を研究するための有望な材料である。
本研究では, 教師なし・解釈可能な機械学習手法を用いて, 磁場下でのハネムシKitaev-$Gamma$モデルについて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0778852467877837
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Kitaev materials are promising materials for hosting quantum spin liquids and
investigating the interplay of topological and symmetry-breaking phases. We use
an unsupervised and interpretable machine-learning method, the tensorial-kernel
support vector machine, to study the honeycomb Kitaev-$\Gamma$ model in a
magnetic field. Our machine learns the global classical phase diagram and the
associated analytical order parameters, including several distinct spin
liquids, two exotic $S_3$ magnets, and two modulated $S_3 \times Z_3$ magnets.
We find that the extension of Kitaev spin liquids and a field-induced
suppression of magnetic order already occur in the large-$S$ limit, implying
that critical parts of the physics of Kitaev materials can be understood at the
classical level. Moreover, the two $S_3 \times Z_3$ orders are induced by
competition between Kitaev and $\Gamma$ spin liquids and feature a different
type of spin-lattice entangled modulation, which requires a matrix description
instead of scalar phase factors. Our work provides a direct instance of a
machine detecting new phases and paves the way towards the development of
automated tools to explore unsolved problems in many-body physics.
- Abstract（参考訳）: キタエフ材料は、量子スピン液体をホストし、トポロジカルおよび対称性破壊相の相互作用を研究するための有望な材料である。
我々は,ハニカム・キタエフ-$\gamma$模型を磁場中で研究するために,教師なしかつ解釈可能な機械学習手法であるテンソル型カーネル支持ベクターマシンを用いた。
我々の機械は、いくつかの異なるスピン液体、2つのエキゾチックな$S_3$マグネット、2つの変調された$S_3 \times Z_3$マグネットを含む、グローバル古典相図と関連する分析秩序パラメータを学習する。
キタエフのスピン液体の伸長と磁場による磁気秩序の抑制は、既に大きな$s$の限界で発生しており、キタエフ物質の物理学の重要な部分が古典的レベルで理解可能であることを示唆している。
さらに、2つの$S_3 \times Z_3$オーダーは、北エフと$\Gamma$スピン液体の競合によって誘導され、スカラー位相因子の代わりに行列記述を必要とするスピン格子エンタングル変調の異なるタイプが特徴である。
我々の研究は、機械が新しいフェーズを検出し、多体物理学における未解決問題を探索する自動化ツールの開発への道を開く直接的な例を提供する。
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