論文の概要: Observation of universal dissipative dynamics in strongly correlated quantum gas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10257v1
• Date: Tue, 19 Sep 2023 02:32:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 16:47:36.809042
• Title: Observation of universal dissipative dynamics in strongly correlated quantum gas
• Title（参考訳）: 強相関量子気体における普遍散逸ダイナミクスの観測
• Authors: Yajuan Zhao, Ye Tian, Jilai Ye, Yue Wu, Zihan Zhao, Zhihao Chi, Tian Tian, Hepeng Yao, Jiazhong Hu, Yu Chen and Wenlan Chen
• Abstract要約: 強い相関のある1次元量子気体における普遍散逸ダイナミクスを観察する。 この方法では、量子材料中のスピン電荷分離やフェルミアークなど、強く相関した特徴を検出するのに幅広い応用が期待できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.693218037362169
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dissipation is unavoidable in quantum systems. It usually induces decoherences and changes quantum correlations. To access the information of strongly correlated quantum matters, one has to overcome or suppress dissipation to extract out the underlying quantum phenomena. However, here we find an opposite effect that dissipation can be utilized as a powerful tool to probe the intrinsic correlations of quantum many-body systems. Applying highly-controllable dissipation in ultracold atomic systems, we observe a universal dissipative dynamics in strongly correlated one-dimensional quantum gases. The total particle number of this system follows a universal stretched-exponential decay, and the stretched exponent measures the anomalous dimension of the spectral function, a critical exponent characterizing strong quantum fluctuations of this system. This method could have broad applications in detecting strongly correlated features, including spin-charge separations and Fermi arcs in quantum materials.
• Abstract（参考訳）: 量子系では散逸は避けられない。 通常はデコヒーレンスを誘導し、量子相関を変化させる。 強い相関を持つ量子物質の情報にアクセスするには、量子現象を抽出するために散逸を克服または抑制する必要がある。 しかし、ここでは散逸が量子多体系の固有相関を調べるための強力なツールとして利用できるという逆の効果を見出す。 超低温原子系における高制御可能な散逸を応用し、強相関1次元量子気体における普遍散逸ダイナミクスを観察する。 この系の総粒子数は、普遍的な伸張指数崩壊に従っており、伸張指数はスペクトル関数の異常次元を測定し、この系の強い量子揺らぎを特徴づける臨界指数である。 この方法は、量子物質のスピンチャージ分離やフェルミアークなど、強い相関を持つ特徴の検出に広く応用することができる。

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