論文の概要: Machine learning reveals features of spinon Fermi surface

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03143v2
• Date: Mon, 11 Mar 2024 15:46:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 17:06:11.637337
• Title: Machine learning reveals features of spinon Fermi surface
• Title（参考訳）: 機械学習がスピンフェルミ表面の特徴を明らかに
• Authors: Kevin Zhang, Shi Feng, Yuri D. Lensky, Nandini Trivedi, Eun-Ah Kim
• Abstract要約: サンプリングされた射影スナップショットの量子-古典ハイブリッドアプローチ(QuCl)が、一見特徴のない量子状態のシグネチャを提示できることを示す。 我々は、ラベル付き射影スナップショットに基づいて訓練された相関子畳み込みニューラルネットワークを用いて、位相のシグネチャを識別する正規化パス解析を行う。 また、場の方向と直交するスピンチャネルにおけるIGPのシグネチャを同定し、このシグネチャをフェルミ面を形成する無隙間スピノンのフリーデル振動のシグネチャと解釈した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.109791215157213
• 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 sampled projective snapshots with interpretable classical machine learning can unveil signatures of seemingly featureless quantum states. The Kitaev-Heisenberg model on a honeycomb lattice under external magnetic field presents an ideal system to test QuCl, where simulations have found an intermediate gapless phase (IGP) sandwiched between known phases, launching a debate over its elusive nature. We use the correlator convolutional neural network, trained on labeled projective snapshots, in conjunction with regularization path analysis to identify signatures of phases. We show that QuCl reproduces known features of established phases. Significantly, we also identify a signature of the 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 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サンプリングされた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シグネチャを顕在化できることを実証する。 外部磁場下でのハニカム格子上の北エフ・ハイゼンベルク模型はQuClをテストする理想的なシステムを示し、シミュレーションによって既知の位相の間に中間ギャップレス位相(IGP)が挟まれていることが判明し、その解明の性質に関する議論が始まった。 我々は、ラベル付き投影スナップショットに基づいて訓練された相関子畳み込みニューラルネットワークを用いて、位相のシグネチャを識別する正規化パス解析を行う。 我々はquclが確立した相の既知の特徴を再現することを示す。 また、電場方向に垂直なスピンチャネルにおけるIGPの符号を同定し、この符号をフェルミ面を形成する隙間のないスピンロンのフリーデル振動の符号と解釈する。 我々の予測は将来のスピン液体の探索を導くことができる。

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