論文の概要: Using a Feedback-Based Quantum Algorithm to Analyze the Critical Properties of the ANNNI Model Without Classical Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17937v1
• Date: Tue, 25 Jun 2024 20:58:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 15:17:27.258132
• Title: Using a Feedback-Based Quantum Algorithm to Analyze the Critical Properties of the ANNNI Model Without Classical Optimization
• Title（参考訳）: フィードバックに基づく量子アルゴリズムを用いた古典最適化のないANNNIモデルの臨界特性の解析
• Authors: G. E. L. Pexe, L. A. M. Rattighieri, A. L. Malvezzi, F. F. Fanchini,
• Abstract要約: フィードバック型量子アルゴリズム(FALQON)を用いた異方性Next-Nearest-Neighbor Ising(ANNNI)モデルの臨界特性について検討する。 このアプローチにより、古典的な最適化手法に頼ることなく、基底状態と励起状態の両方を計算することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the critical properties of the Anisotropic Next-Nearest-Neighbor Ising (ANNNI) model using a feedback-based quantum algorithm (FALQON). This approach allows us to compute both ground and excited states without relying on classical optimization methods. We study the quantum phase transitions using the Finite Size Scaling method, analyze correlation functions through spin correlations in the ground state, and examine magnetic structure by calculating structure factors via the Discrete Fourier Transform. Our results demonstrate the algorithm's capability to identify quantum phase transitions and efficiently map the ANNNI model's magnetic phases, establishing FALQON as a powerful tool to study complex magnetic systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、フィードバックベース量子アルゴリズム(FALQON)を用いて、異方性Next-Nearest-Neighbor Ising(ANNNI)モデルの臨界特性について検討する。 このアプローチにより、古典的な最適化手法に頼ることなく、基底状態と励起状態の両方を計算することができる。 有限サイズスケーリング法を用いて量子相転移を解析し、基底状態におけるスピン相関による相関関数を解析し、離散フーリエ変換による構造因子の計算により磁気構造を考察する。 以上の結果から,量子相転移を同定し,ANNNIモデルの磁気相を効率的にマッピングするアルゴリズムの能力を実証し,FALQONを複雑な磁気系を研究する強力なツールとして確立した。

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