Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised Learning of Symmetry Protected Topological Phase Transitions

論文の概要: Unsupervised Learning of Symmetry Protected Topological Phase Transitions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08747v1
Date: Tue, 16 Nov 2021 19:34:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-07 23:43:27.368519
Title: Unsupervised Learning of Symmetry Protected Topological Phase Transitions
Title（参考訳）: 対称性保護位相遷移の教師なし学習
Authors: En-Jui Kuo, Hossein Dehghani
Abstract要約: 特に, これらの相に付随する相転移が, 1次元の異なるボソニックモデルとフェルミオンモデルで検出可能であることを示す。提案手法は,SPTシステムに関連する位相遷移を検出するための安価な計算手法として機能する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Symmetry-protected topological (SPT) phases are short-range entangled phases of matter with a non-local order parameter which are preserved under a local symmetry group. Here, by using unsupervised learning algorithm, namely the diffusion maps, we demonstrate that can differentiate between symmetry broken phases and topologically ordered phases, and between non-trivial topological phases in different classes. In particular, we show that the phase transitions associated with these phases can be detected in different bosonic and fermionic models in one dimension. This includes the interacting SSH model, the AKLT model and its variants, and weakly interacting fermionic models. Our approach serves as an inexpensive computational method for detecting topological phases transitions associated with SPT systems which can be also applied to experimental data obtained from quantum simulators.
Abstract（参考訳）: 対称性保護トポロジカル(SPT)相は、局所対称性群で保存される非局所秩序パラメータを持つ物質の短距離絡み合った相である。そこで,非教師なし学習アルゴリズム,すなわち拡散写像を用いることで,対称性破壊相と位相秩序相,および異なるクラスにおける非自明な位相位相相を区別できることを実証する。特に, これらの相に付随する相転移が, 1次元の異なるボソニックモデルとフェルミオンモデルで検出可能であることを示す。これには相互作用SSHモデル、AKLTモデルとその変種、弱い相互作用フェルミオンモデルが含まれる。提案手法は, 量子シミュレータから得られた実験データにも適用可能な, SPTシステムに関連する位相遷移を検出するための安価な計算手法である。

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