論文の概要: Dirac-type nodal spin liquid revealed by refined quantum many-body
solver using neural-network wave function, correlation ratio, and level
spectroscopy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14142v6
- Date: Mon, 12 Jul 2021 09:53:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-18 02:51:04.966826
- Title: Dirac-type nodal spin liquid revealed by refined quantum many-body
solver using neural-network wave function, correlation ratio, and level
spectroscopy
- Title（参考訳）: ニューラルネットワーク波動関数、相関比、レベル分光を用いた量子多体解法により明らかにされたディラック型ノイズスピン液体
- Authors: Yusuke Nomura and Masatoshi Imada
- Abstract要約: 本稿では,量子多体システムのための機械学習手法が最先端の精度を実現していることを示す。
この成果は、機械学習技術を用いた量子状態表現が、量子多体物理学における大きな課題を調査するための有望なツールであることを証明している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Pursuing fractionalized particles that do not bear properties of conventional
measurable objects, exemplified by bare particles in the vacuum such as
electrons and elementary excitations such as magnons, is a challenge in
physics. Here we show that a machine-learning method for quantum many-body
systems that has achieved state-of-the-art accuracy reveals the existence of a
quantum spin liquid (QSL) phase in the region $0.49\lesssim
J_2/J_1\lesssim0.54$ convincingly in spin-1/2 frustrated Heisenberg model with
the nearest and next-nearest neighbor exchanges, $J_1$ and $J_2$, respectively,
on the square lattice. This is achieved by combining with the cutting-edge
computational schemes known as the correlation ratio and level spectroscopy
methods to mitigate the finite-size effects. The quantitative one-to-one
correspondence between the correlations in the ground state and the excitation
spectra enables the reliable identification and estimation of the QSL and its
nature. The spin excitation spectra containing both singlet and triplet gapless
Dirac-like dispersions signal the emergence of gapless fractionalized spin-1/2
Dirac-type spinons in the distinctive QSL phase. Unexplored critical behavior
with coexisting and dual power-law decays of N\'{e}el antiferromagnetic and
dimer correlations is revealed. The power-law decay exponents of the two
correlations differently vary with $J_2/J_1$ in the QSL phase and thus have
different values except for a single point satisfying the symmetry of the two
correlations. The isomorph of excitations with the cuprate $d$-wave
superconductors implies a tight connection between the present QSL and
superconductivity. This achievement demonstrates that the quantum-state
representation using machine learning techniques, which had mostly been limited
to benchmarks, is a promising tool for investigating grand challenges in
quantum many-body physics.
- Abstract（参考訳）: 電子のような真空中の素粒子やマグノンのような初等励起物によって例示される、従来の測定可能な物体の性質を持たない分数化粒子は物理学の課題である。
ここでは, 最先端精度を達成した量子多体系の機械学習手法により, 正方格子上のスピン・1/2フラストレーション・ハイゼンベルクモデルにおいて, 量子スピン液体 (QSL) 相の存在が0.49\lesssim J_2/J_1\lesssim0.54$で証明されることを示す。
これは、相関比法とレベル分光法法として知られる最先端の計算スキームを組み合わせることで、有限サイズの効果を緩和する。
基底状態と励起スペクトルの相関関係の定量的一対一対応は、qslとその性質の信頼性の高い同定と推定を可能にする。
一重項および三重項ギャップレスディラック様分散を含むスピン励起スペクトルは、特徴的なqsl相におけるギャップレス分数化スピン-1/2ディラック型スピノンの出現を示唆する。
N\'{e}el反強磁性および二量体相関の共存および二重パワーロー崩壊を伴う未探索臨界挙動を明らかにする。
2つの相関のパワー-ロー減衰指数はQSL相の$J_2/J_1$と異なるため、2つの相関の対称性を満たす単一点を除いて値が異なる。
銅酸化物の$d$-wave超伝導体による励起のアイソモルフィックは、現在のQSLと超伝導との密接な接続を示唆している。
この成果は、主にベンチマークに制限されていた機械学習技術を用いた量子状態表現が、量子多体物理学における大きな課題を調査するための有望なツールであることを実証している。
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