論文の概要: A Memory Hierarchy for Many-Body Localization: Emulating the Thermodynamic Limit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01146v2
• Date: Mon, 25 Jul 2022 19:30:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-09 17:01:59.056153
• Title: A Memory Hierarchy for Many-Body Localization: Emulating the Thermodynamic Limit
• Title（参考訳）: 多体局在のための記憶階層--熱力学限界のエミュレート
• Authors: Alex Nico-Katz, Abolfazl Bayat, Sougato Bose
• Abstract要約: ローカルメモリは、初期状態に関する情報をサブシステムから抽出する機能である。 本稿では,メモリの情報理論の定量化について紹介し,検討し,比較する。 我々は、他の量子量を人工的にデコヒートすることで、熱力学の限界をエミュレートできることを示唆する。
• 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: Local memory - the ability to extract information from a subsystem about its initial state - is a central feature of many-body localization. We introduce, investigate, and compare several information-theoretic quantifications of memory and discover a hierarchical relationship among them. We also find that while the Holevo quantity is the most complete quantifier of memory, vastly outperforming the imbalance, its decohered counterpart is significantly better at capturing the critical properties of the many-body localization transition at small system sizes. This motivates our suggestion that one can emulate the thermodynamic limit by artifically decohering otherwise quantum quantities. Applying this method to the von Neumann entropy results in critical exponents consistent with analytic predictions, a feature missing from similar small finite-size system treatments. In addition, the decohering process makes experiments significantly simpler by avoiding quantum state tomography.
• Abstract（参考訳）: ローカルメモリ - サブシステムから初期状態に関する情報を抽出する機能 - は、多体ローカライズの中心的特徴である。 メモリの情報理論的定量化を導入,検討し,比較し,階層的な関係を見いだす。 また, ホールボ量は記憶の最も完全な量化子であり, 不均衡を大きく上回っているが, その非結合性は多体局在遷移の臨界特性を小さい系サイズで捉えるのに優れていることがわかった。 これは、量子量に巧みに分離することで熱力学的限界をエミュレートできるという提案を動機付けている。 この手法をフォン・ノイマンエントロピーに適用すると、同様の小さな有限サイズのシステム処理に欠けている特徴である解析的予測と一致する臨界指数が得られる。 さらに、デコヒーリング法は量子状態トモグラフィーを回避して実験を大幅に単純化する。

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