論文の概要: Robust multipartite entanglement in dirty topological wires
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02209v1
- Date: Tue, 5 Apr 2022 13:40:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-18 05:26:58.905380
- Title: Robust multipartite entanglement in dirty topological wires
- Title（参考訳）: 汚いトポロジカルワイヤのロバスト多部絡み合い
- Authors: Luca Pezz\`e and Luca Lepori
- Abstract要約: 化学ポテンシャルの異なる部位依存性と可変レンジペアリングによるキテフ鎖の一般化について検討した。
汚いトポロジカルワイヤの基底状態における多部絡み(ME)の解析を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Identifying and characterizing quantum phases of matter in the presence of
long range correlations and/or spatial disorder is, generally, a challenging
and relevant task. Here, we study a generalization of the Kiteav chain with
variable-range pairing and different site-dependence of the chemical potential,
addressing commensurable and incommensurable modulations as well as Anderson
disorder. In particular, we analyze multipartite entanglement (ME) in the
ground state of the dirty topological wires by studying the scaling of the
quantum Fisher information (QFI) with the system's size. For nearest-neighbour
pairing the Heisenberg scaling of the QFI is found in one-to-one correspondence
with topological phases hosting Majorana modes. For finite-range pairing, we
recognize long-range phases by the super-extensive scaling of the QFI and
characterize complex lobe-structured phase diagrams. Overall, we observe that
ME is robust against finite strengths of spatial inhomogeneity. This work
contributes to establish ME as a central quantity to study intriguing aspects
of topological systems.
- Abstract（参考訳）: 長距離相関や空間障害の存在下での物質の量子位相の同定と特徴付けは、一般に挑戦的で関連するタスクである。
本研究では,可変範囲のペアリングと化学ポテンシャルの異なる部位依存性を持つkiteav鎖の一般化について検討し,アンダーソン障害と同様に可換かつ可換な変調に対処した。
特に, 汚いトポロジカルワイヤの基底状態におけるマルチパーティ・エンタングルメント(ME)を, 量子フィッシャー情報(QFI)のスケーリングをシステムサイズで研究することによって解析する。
最寄りのペアリングでは、qfiのハイゼンベルクスケーリングは、マヨラナモードをホストする位相相と1対1の対応で見られる。
有限レンジペアリングでは、QFIの超過大スケーリングにより長距離位相を認識し、複雑なローブ構造相図を特徴づける。
全体として、MEは空間的不均一性の有限強度に対して頑健である。
この研究は、トポロジカルシステムの興味深い側面を研究するための中心的な量としてMEを確立することに貢献する。
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