論文の概要: Detecting ergodic bubbles at the crossover to many-body localization
using neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01811v3
- Date: Mon, 18 Oct 2021 09:16:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-27 23:20:24.087709
- Title: Detecting ergodic bubbles at the crossover to many-body localization
using neural networks
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた多体局在への交差するエルゴード気泡の検出
- Authors: Tomasz Szoldra, Piotr Sierant, Korbinian Kottmann, Maciej Lewenstein,
and Jakub Zakrzewski
- Abstract要約: 実験的に測定可能な2点相関関数を用いてエルゴード気泡を検出するアルゴリズムを提案する。
本研究は, 異常多体系の熱化機構の研究において, 新たな経路を開くものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The transition between ergodic and many-body localized phases is expected to
occur via an avalanche mechanism, in which \emph{ergodic bubbles} that arise
due to local fluctuations in system properties thermalize their surroundings
leading to delocalization of the system, unless the disorder is sufficiently
strong to stop this process. We propose an algorithm based on neural networks
that allows to detect the ergodic bubbles using experimentally measurable
two-site correlation functions. Investigating time evolution of the system, we
observe a logarithmic in time growth of the ergodic bubbles in the MBL regime.
The distribution of the size of ergodic bubbles converges during time evolution
to an exponentially decaying distribution in the MBL regime, and a power-law
distribution with a thermal peak in the critical regime, supporting thus the
scenario of delocalization through the avalanche mechanism. Our algorithm
permits to pin-point quantitative differences in time evolution of systems with
random and quasiperiodic potentials, as well as to identify rare (Griffiths)
events. Our results open new pathways in studies of the mechanisms of
thermalization of disordered many-body systems and beyond.
- Abstract（参考訳）: エルゴードと多体局所化相の遷移は、アバランシェ機構によって起こることが期待され、そこでは系特性の局所的なゆらぎによって生じる「emph{ergodic bubbles}」が、この過程を止めるのに十分な障害がなければ、系の非局在化につながる周囲を熱化する。
実験により測定可能な2点相関関数を用いてエルゴードバブルを検出するニューラルネットワークに基づくアルゴリズムを提案する。
システムの時間的進化を考察し,MBL系におけるエルゴードバブルの時間的成長の対数論を考察した。
エルゴード気泡の大きさの分布は時間発展の過程で収束し、mbl系では指数関数的に崩壊する分布、臨界系では熱ピークを持つパワーロー分布となり、雪崩機構による非局在化のシナリオが支持される。
我々のアルゴリズムは、ランダムおよび準周期ポテンシャルを持つ系の時間進化の量的差をピンポイントで検出し、希少な(重力)事象を特定できる。
以上の結果から,無秩序多体系の熱化機構の研究に新たな経路が開けた。
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