論文の概要: Universal spectral correlations in interacting chaotic few-body quantum systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09955v2
• Date: Mon, 12 Jun 2023 08:23:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 01:12:34.528537
• Title: Universal spectral correlations in interacting chaotic few-body quantum systems
• Title（参考訳）: 相互作用するカオス小体量子系における普遍スペクトル相関
• Authors: Felix Fritzsch and Maximilian F. I. Kieler
• Abstract要約: カオス的少数・多体相互作用におけるスペクトル形状因子とそのモーメントの相関について検討した。 相互作用しないケースから強く相互作用するケースへの普遍的な遷移は、これらの2つの極限の単純な組み合わせとして記述できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The emergence of random matrix spectral correlations in interacting quantum systems is a defining feature of quantum chaos. We study such correlations in terms of the spectral form factor and its moments in interacting chaotic few- and many-body systems, modeled by suitable random-matrix ensembles. We obtain the spectral form factor exactly for large Hilbert space dimension. Extrapolating those results to finite Hilbert space dimension we find a universal transition from the non-interacting to the strongly interacting case, which can be described as a simple combination of these two limits. This transition is governed by a single scaling parameter. In the bipartite case we derive similar results also for all moments of the spectral form factor. We confirm our results by extensive numerical studies and demonstrate that they apply to more realistic systems given by a pair of quantized kicked rotors as well. Ultimately we complement our analysis by a perturbative approach covering the small coupling regime.
• Abstract（参考訳）: 相互作用量子系におけるランダム行列スペクトル相関の出現は、量子カオスの定義的特徴である。 このような相関関係を,適切なランダム・マトリクス・アンサンブルでモデル化したカオス的少数・多体相互作用におけるスペクトル形状因子とそのモーメントの観点から検討した。 スペクトル形式因子は、大きなヒルベルト空間次元に対して正確に得られる。 これらの結果を有限ヒルベルト空間次元に補間すると、非相互作用から強相互作用の場合への普遍的な遷移が見つかる。 この遷移は単一のスケーリングパラメータによって制御される。 二成分の場合、スペクトル形式因子の全てのモーメントについても同様の結果が得られる。 その結果を広範囲な数値研究により確認し, 数値化された一対の蹴りローターによって与えられるより現実的なシステムにも適用できることを実証した。 最終的に、我々は小さな結合状態をカバーする摂動的アプローチで分析を補完する。

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