論文の概要: Lee-Yang theory of quantum phase transitions with neural network quantum states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09923v2
• Date: Fri, 1 Sep 2023 10:46:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-04 17:09:01.843650
• Title: Lee-Yang theory of quantum phase transitions with neural network quantum states
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク量子状態をもつ量子相転移のlee-yang理論
• Authors: Pascal M. Vecsei, Christian Flindt, and Jose L. Lado
• Abstract要約: ニューラルネットワーク量子状態は、強相関スピン格子の臨界点を予測するために、量子相転移のLee-Yang理論と組み合わせることができることを示す。 この結果は、より複雑な量子多体系の位相図を決定するための出発点となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting the phase diagram of interacting quantum many-body systems is a central problem in condensed matter physics and related fields. A variety of quantum many-body systems, ranging from unconventional superconductors to spin liquids, exhibit complex competing phases whose theoretical description has been the focus of intense efforts. Here, we show that neural network quantum states can be combined with a Lee-Yang theory of quantum phase transitions to predict the critical points of strongly-correlated spin lattices. Specifically, we implement our approach for quantum phase transitions in the transverse-field Ising model on different lattice geometries in one, two, and three dimensions. We show that the Lee-Yang theory combined with neural network quantum states yields predictions of the critical field, which are consistent with large-scale quantum many-body methods. As such, our results provide a starting point for determining the phase diagram of more complex quantum many-body systems, including frustrated Heisenberg and Hubbard models.
• Abstract（参考訳）: 相互作用する量子多体系の位相図の予測は、凝縮体物理学と関連する分野における中心的な問題である。 従来の超伝導体からスピン液体まで、様々な量子多体系は、理論的な記述が激しい努力の焦点となっている複雑な競合相を示す。 ここでは、強相関スピン格子の臨界点を予測するために、ニューラルネットワーク量子状態と量子相転移のLee-Yang理論が結合可能であることを示す。 具体的には,1次元,2次元,3次元の異なる格子幾何学上の横場イジングモデルにおける量子相転移に対するアプローチを実装した。 リー・ヤン理論とニューラルネットワーク量子状態は、大規模量子多体法と一致する臨界場の予測をもたらすことを示した。 このような結果から,HeisenbergモデルやHubbardモデルなど,より複雑な量子多体系の位相図を決定するための出発点となる。

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