論文の概要: Unsupervised identification of Floquet topological phase boundaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11468v1
• Date: Tue, 22 Jun 2021 01:08:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-25 21:10:09.083905
• Title: Unsupervised identification of Floquet topological phase boundaries
• Title（参考訳）: フロッケ位相境界の教師なし同定
• Authors: Nannan Ma and Jiangbin Gong
• Abstract要約: 我々は、異なるFloquet(周期的に駆動される)位相を区別する教師なしの機械学習プロトコルを開発した。 2つのリッチケーススタディの結果は、機械学習が複雑な位相境界を確実に明らかにできることを示している。
• 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: Nonequilibrium topological matter has been a fruitful topic of both theoretical and experimental interest. A great variety of exotic topological phases unavailable in static systems may emerge under nonequilibrium situations, often challenging our physical intuitions. How to locate the borders between different nonequilibrium topological phases is an important issue to facilitate topological characterization and further understand phase transition behaviors. In this work, we develop an unsupervised machine-learning protocol to distinguish between different Floquet (periodically driven) topological phases, by incorporating the system's dynamics within one driving period, adiabatic deformation in the time dimension, plus the system's symmetry all into our machine learning algorithm. Results from two rich case studies indicate that machine learning is able to reliably reveal intricate topological phase boundaries and can hence be a powerful tool to discover novel topological matter afforded by the time dimension.
• Abstract（参考訳）: 非平衡トポロジカルな物質は、理論と実験の両方において実りある話題となっている。 静的システムでは利用できない様々なエキゾチックな位相相が非平衡状態に出現し、しばしば物理的な直観に挑戦する。 異なる非平衡位相間の境界をどうやって見つけるかは、位相的特性の促進と位相遷移の挙動の理解を促進する重要な問題である。 本研究では,1つの駆動時間内にシステムの力学,時間次元の断熱変形,およびシステムの対称性をすべて機械学習アルゴリズムに組み込むことにより,異なるフロケ位相(周期的に駆動される)を区別する教師なしの機械学習プロトコルを開発する。 2つのリッチケーススタディの結果は、機械学習が複雑な位相境界を確実に明らかにすることができ、したがって時間次元によって得られる新しいトポロジ的物質を発見する強力なツールであることを示している。

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