論文の概要: Order Parameter Discovery for Quantum Many-Body Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01400v3
- Date: Mon, 18 Nov 2024 15:37:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-19 14:28:48.196160
- Title: Order Parameter Discovery for Quantum Many-Body Systems
- Title（参考訳）: 量子多体系の次数パラメータ発見
- Authors: Nicola Mariella, Tara Murphy, Francesco Di Marcantonio, Khadijeh Najafi, Sofia Vallecorsa, Sergiy Zhuk, Enrique Rico,
- Abstract要約: 本稿では, 位相図作成のための新しい手法について紹介する。
この方法では、量子位相をマッピングし、最適化問題を定式化し、順序パラメータに対応する可観測性を発見する。
本稿では,Axial Next Nearest Neighbour Interaction(ANNNI)モデル,クラスタ状態モデル,およびRydberg原子の連鎖など,確立されたモデルに適用することで,アプローチの有効性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4711628883579317
- License:
- Abstract: Quantum phase transitions reveal deep insights into the behavior of many-body quantum systems, but identifying these transitions without well-defined order parameters remains a significant challenge. In this work, we introduce a novel approach to constructing phase diagrams using the vector field of the reduced fidelity susceptibility (RFS). This method maps quantum phases and formulates an optimization problem to discover observables corresponding to order parameters. We demonstrate the effectiveness of our approach by applying it to well-established models, including the Axial Next Nearest Neighbour Interaction (ANNNI) model, a cluster state model, and a chain of Rydberg atoms. By analyzing observable decompositions into eigen-projectors and finite-size scaling, our method successfully identifies order parameters and characterizes quantum phase transitions with high precision. Our results provide a powerful tool for exploring quantum phases in systems where conventional order parameters are not readily available.
- Abstract（参考訳）: 量子相転移は、多体量子系の振舞いの深い洞察を示すが、適切に定義された順序パラメータなしでこれらの遷移を特定することは大きな課題である。
本研究では,RFSのベクトル場を用いた位相図作成のための新しい手法を提案する。
この方法では、量子位相をマッピングし、最適化問題を定式化し、順序パラメータに対応する可観測性を発見する。
本稿では,Axial Next Nearest Neighbour Interaction(ANNNI)モデル,クラスタ状態モデル,およびRydberg原子の連鎖など,確立されたモデルに適用することで,アプローチの有効性を実証する。
観測可能な分解を固有プロジェクタと有限サイズスケーリングに解析することにより、オーダーパラメータを同定し、高い精度で量子相転移を特徴づける。
本研究は,従来の順序パラメータが容易に利用できないシステムにおいて,量子位相を探索するための強力なツールを提供する。
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