論文の概要: Phase Diagram Detection via Gaussian Fitting of Number Probability
Distribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01478v1
- Date: Mon, 4 Jul 2022 15:15:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-06 19:02:01.882009
- Title: Phase Diagram Detection via Gaussian Fitting of Number Probability
Distribution
- Title(参考訳): 数確率分布のガウスフィッティングによる位相図の検出
- Authors: Daniele Contessi, Alessio Recati and Matteo Rizzi
- Abstract要約: 本研究では,グローバルに保存された粒子数を持つ量子多体系のサブポーションを特徴付ける数確率密度関数について検討する。
リッチな1次元拡張Bose-Hubbardモデルの基底状態位相図をマッピングできる線形フィッティングプロトコルを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We investigate the number probability density function that characterizes
sub-portions of a quantum many-body system with globally conserved number of
particles. We put forward a linear fitting protocol capable of mapping out the
ground-state phase diagram of the rich one-dimensional extended Bose-Hubbard
model: The results are quantitatively comparable with more sophisticated
traditional and machine learning techniques. We argue that the studied quantity
should be considered among the most informative bipartite properties, being
moreover readily accessible in atomic gases experiments.
- Abstract(参考訳): 量子多体系のサブポーションをグローバルに保存された粒子数で特徴づける数確率密度関数について検討する。
よりリッチな1次元拡張Bose-Hubbardモデルの基底状態位相図をマッピングできる線形フィッティングプロトコルを提案している。
研究量は最も情報に富む二部晶質の諸性質として考慮されるべきであり, 原子ガス実験では容易に利用可能である。
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