論文の概要: Sunburst quantum Ising model under interaction quench: entanglement and role of initial state coherence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12276v2
• Date: Fri, 13 Oct 2023 15:13:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 02:07:09.607777
• Title: Sunburst quantum Ising model under interaction quench: entanglement and role of initial state coherence
• Title（参考訳）: 相互作用クエンチ下におけるサンバースト量子イジングモデル:初期状態コヒーレンスの役割と絡み合い
• Authors: Akash Mitra and Shashi C. L. Srivastava
• Abstract要約: 相互作用クエンチ下での孤立二部量子系の非平衡ダイナミクスについて検討する。 本研究では,初期状態のコヒーレンスによって果たす役割の重要性を示す。
• 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: We study the non-equilibrium dynamics of an isolated bipartite quantum system, the sunburst quantum Ising model, under interaction quench. The pre-quench limit of this model is two non-interacting integrable systems, namely a transverse ising chain and finite number of isolated qubits. As a function of interaction strength, the spectral fluctuation property goes from Poisson to Wigner-Dyson statistics. We chose entanglement entropy as a probe to study the approach to thermalization or lack of it in post-quench dynamics. In the near-integrable limit, as expected, the linear entropy displays oscillatory behavior while in the chaotic limit, it saturates. Along with the chaotic nature of the time evolution generator, we show the importance of the role played by the coherence of the initial state in deciding the nature of thermalization. We further show that these findings are general by replacing the Ising ring with a disordered $XXZ$ model with disorder strength putting it in the many-body localized phase.
• Abstract（参考訳）: 分離された二成分量子系であるサンバースト量子イジングモデルの非平衡ダイナミクスを相互作用クエンチで研究する。 このモデルの事前クエンチ極限は、2つの非相互作用可積分系、すなわち横イジングチェーンと有限個の孤立量子ビットである。 相互作用強度の関数として、スペクトル変動特性はポアソンからウィグナー・ダイソン統計量へと変化する。 エンタングルメントエントロピーを熱化のアプローチや熱処理後の力学の欠如を研究するプローブとして選択した。 近可積分極限では、予想通り、線形エントロピーは振動挙動を示し、カオス限界では飽和する。 時間進化生成器のカオス的性質とともに, 初期状態のコヒーレンスが熱化の性質を決定する上で果たす役割の重要性を示す。 さらに,Ising環を多体局所化相に収まる障害強度を持つXXZ$モデルに置き換えることにより,これらの知見が一般的であることを示す。

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