論文の概要: Identifying Chern numbers of superconductors from local measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06777v2
• Date: Sat, 27 May 2023 17:34:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 04:37:37.306934
• Title: Identifying Chern numbers of superconductors from local measurements
• Title（参考訳）: 局所測定による超伝導体のチャーン数同定
• Authors: Paul Baireuther, Marcin P{\l}odzie\'n, Teemu Ojanen, Jakub Tworzyd{\l}o, Timo Hyart
• Abstract要約: 本研究では,2次元(2次元)カイラル超伝導体と絶縁体のトポロジ的状態の分類を行う頑健な機械学習プロトコルを提案する。 このプロトコルは,2次元超伝導体の位相的位相を時間反転対称性の破れで同定する,30年近くにわたって立っていた問題を克服するために有効である。
• 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: Fascination in topological materials originates from their remarkable response properties and exotic quasiparticles which can be utilized in quantum technologies. In particular, large-scale efforts are currently focused on realizing topological superconductors and their Majorana excitations. However, determining the topological nature of superconductors with current experimental probes is an outstanding challenge. This shortcoming has become increasingly pressing due to rapidly developing designer platforms which are theorized to display very rich topology and are better accessed by local probes rather than transport experiments. We introduce a robust machine-learning protocol for classifying the topological states of two-dimensional (2D) chiral superconductors and insulators from local density of states (LDOS) data. Since the LDOS can be measured with standard experimental techniques, our protocol contributes to overcoming the almost three decades standing problem of identifying the topological phase of 2D superconductors with broken time-reversal symmetry.
• Abstract（参考訳）: トポロジカルな物質の魅力は、その顕著な応答特性と量子技術で使用できるエキゾチックな準粒子に由来する。 特に、現在大規模な取り組みは、トポロジカル超伝導体とそのマヨラナ励起の実現に焦点を当てている。 しかし、超伝導体のトポロジカルな性質を現在の実験プローブで決定することは大きな課題である。 この欠点は、非常にリッチなトポロジを示すように理論化され、輸送実験よりもローカルプローブによりアクセスしやすい設計プラットフォームが急速に発達しているため、ますます強まりつつある。 本研究では,2次元(2次元)カイラル超伝導体と絶縁体を局所密度(LDOS)データから位相状態に分類するための堅牢な機械学習プロトコルを提案する。 ldosは標準実験手法で測定できるため,2次元超伝導体の位相位相相を時間反転対称性で同定する約30年にわたる課題を克服できる。

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