論文の概要: Machine learning feature discovery of spinon Fermi surface

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03143v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 18:00:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 18:59:25.779929
• Title: Machine learning feature discovery of spinon Fermi surface
• Title（参考訳）: スピノンフェルミ表面の機械学習による特徴発見
• Authors: Kevin Zhang, Shi Feng, Yuri D. Lensky, Nandini Trivedi, Eun-Ah Kim
• Abstract要約: 量子-古典ハイブリッドアプローチ(QuCl)により、予測可能な古典的機械学習を用いて投影されたスナップショットをマイニングすることで、一見無機能な量子状態の新たなシグネチャを提示できることが示される。 我々は,QuClが確立したスピン液体相と秩序相の既知の特徴を再現することを示した。 我々は、Fermi面を形成するギャップレススピノンのフリーデル振動のシグネチャとして解釈し、スピンチャネルからフィールド方向への磁場誘起IGPのシグネチャモチーフを同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.085184438496793
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With rapid progress in simulation of strongly interacting quantum Hamiltonians, the challenge in characterizing unknown phases becomes a bottleneck for scientific progress. We demonstrate that a Quantum-Classical hybrid approach (QuCl) of mining the projective snapshots with interpretable classical machine learning, can unveil new signatures of seemingly featureless quantum states. The Kitaev-Heisenberg model on a honeycomb lattice with bond-dependent frustrated interactions presents an ideal system to test QuCl. The model hosts a wealth of quantum spin liquid states: gapped and gapless $\mathbb{Z}_2$ spin liquids, and a chiral spin liquid (CSL) phase in a small external magnetic field. Recently, various simulations have found a new intermediate gapless phase (IGP), sandwiched between the CSL and a partially polarized phase, launching a debate over its elusive nature. We reveal signatures of phases in the model by contrasting two phases pairwise using an interpretable neural network, the correlator convolutional neural network (CCNN). We train the CCNN with a labeled collection of sampled projective measurements and reveal signatures of each phase through regularization path analysis. We show that QuCl reproduces known features of established spin liquid phases and ordered phases. Most significantly, we identify a signature motif of the field-induced IGP in the spin channel perpendicular to the field direction, which we interpret as a signature of Friedel oscillations of gapless spinons forming a Fermi surface. Our predictions can guide future experimental searches for $U(1)$ spin liquids.
• Abstract（参考訳）: 強い相互作用を持つ量子ハミルトニアンのシミュレーションの急速な進歩により、未知の位相を特徴づけることの課題は科学的な進歩のボトルネックとなる。 古典的機械学習を用いて投影的スナップショットをマイニングする量子古典的ハイブリッドアプローチ(qucl)が、一見無機能な量子状態の新しいシグネチャを提示できることを実証する。 結合依存的フラストレーション相互作用を持つハニカム格子上のキタエフ・ハイゼンベルク模型は、quclをテストするのに理想的な系を与える。 このモデルには、ギャップドとギャップレスの$\mathbb{Z}_2$スピン液体と、小さな外部磁場中のキラルスピン液体(CSL)相という、多くの量子スピン状態がある。 近年、様々なシミュレーションにより、CSLと部分偏極相の間に挟まれた新しい中間ギャップレス位相(IGP)が発見され、その解像の性質に関する議論が始まった。 解釈可能なニューラルネットワークであるコレレータ畳み込みニューラルネットワーク(CCNN)を用いて,2つの位相を相互に対比することにより,モデル内の位相のシグネチャを明らかにする。 我々はccnnをサンプル射影計測のラベル付きコレクションで訓練し,正規化経路解析により各位相のシグネチャを明らかにする。 quclは確立されたスピン液体相と秩序相の既知の特徴を再現する。 最も注目すべきは、磁場誘起igpの磁場方向と垂直なスピンチャネルにおけるシグネチャモチーフを同定することであり、これはフェルミ面を形成するギャップレススピノンのフリーデル振動のシグネチャと解釈する。 我々の予測は、将来のu(1)$スピン液体の実験的探索を導くことができる。

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