論文の概要: Entanglement gap in 1D long-range quantum spherical models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09143v1
- Date: Sun, 22 Jan 2023 15:47:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-24 14:46:10.949524
- Title: Entanglement gap in 1D long-range quantum spherical models
- Title（参考訳）: 1次元長距離量子球面モデルにおける絡み合いギャップ
- Authors: Sascha Wald, Raul Arias, Vincenzo Alba
- Abstract要約: 一次元長範囲量子球面モデル(QSM)における絡み合いギャップの有限サイズスケーリングについて検討する。
熱力学的限界では、絡み合いギャップは常磁性相では有限であり、強磁性相では消滅することを示す。
- 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 investigate the finite-size scaling of the entanglement gap in the one
dimensional long-range quantum spherical model (QSM). We focus on the weak
long-range QSM, for which the thermodynamic limit is well-defined. This model
exhibits a continuous phase transition, separating a paramagnetic from a
ferromagnet phase. The universality class of the transition depends on the
long-range exponent $\alpha$. We show that in the thermodynamic limit the
entanglement gap is finite in the paramagnetic phase, and it vanishes in the
ferromagnetic phase. In the ferromagnetic phase the entanglement gap is
understood in terms of standard magnetic correlation functions. The
entanglement gap decays as $\delta\xi\simeq C_\alpha L^{-(1/2-\alpha/4)}$,
where the constant $C_\alpha$ depends on the low-energy properties of the
model. This reflects that the lower part of the dispersion is affected by the
long range physics. Finally, multiplicative logarithmic corrections are absent
in the scaling of the entanglement gap, in contrast with the higher-dimensional
case.
- Abstract（参考訳）: 本研究では1次元長範囲量子球面モデル(QSM)における絡み合いギャップの有限サイズスケーリングについて検討する。
熱力学の限界が明確に定義された弱い長距離QSMに焦点をあてる。
このモデルは連続相転移を示し、強磁性相から常磁性を分離する。
遷移の普遍性クラスは長距離指数$\alpha$に依存する。
熱力学的限界では、絡み合いギャップは常磁性相では有限であり、強磁性相では消滅することを示す。
強磁性相では、絡み合いギャップは標準磁気相関関数によって理解される。
エンタングルメントギャップは$\delta\xi\simeq c_\alpha l^{-(1/2-\alpha/4)} で崩壊し、定数 $c_\alpha$ はモデルの低エネルギー特性に依存する。
これは、分散の下部が長距離物理学の影響を受けていることを反映する。
最後に、乗法対数補正は、高次元の場合とは対照的に、エンタングルメントギャップのスケーリングに欠落している。
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