論文の概要: Hamiltonian learning quantum magnets with non-local impurity tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07666v1
- Date: Tue, 10 Dec 2024 16:57:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-11 14:35:22.203736
- Title: Hamiltonian learning quantum magnets with non-local impurity tomography
- Title（参考訳）: 非局所不純物トモグラフィーを用いたハミルトン学習量子磁石
- Authors: Greta Lupi, Jose L. Lado,
- Abstract要約: 量子物質の不純物は、複雑な状態の学習に成功している。
原子工学的な量子マグネットからハミルトンパラメータを推定するために、教師付き機械学習技術がどのように用いられるかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Impurities in quantum materials have provided successful strategies for learning properties of complex states, ranging from unconventional superconductors to topological insulators. In quantum magnetism, inferring the Hamiltonian of an engineered system becomes a challenging open problem in the presence of complex interactions. Here we show how a supervised machine-learning technique can be used to infer Hamiltonian parameters from atomically engineered quantum magnets by inferring fluctuations of the ground states due to the presence of impurities. We demonstrate our methodology both with a fermionic model with spin-orbit coupling, as well as with many-body spin models with long-range exchange and anisotropic exchange interactions. We show that our approach enables performing Hamiltonian extraction in the presence of significant noise, providing a strategy to perform Hamiltonian learning with experimental observables in atomic-scale quantum magnets. Our results establish a strategy to perform Hamiltonian learning by exploiting the impact of impurities in complex quantum many-body states.
- Abstract（参考訳）: 量子物質の不純物は、非伝統的な超伝導体からトポロジカル絶縁体まで、複雑な状態の学習に成功している。
量子磁気学において、工学系のハミルトニアンを推定することは、複雑な相互作用が存在する場合の挑戦的な開問題となる。
ここでは、教師付き機械学習技術を用いて、不純物の存在による基底状態の変動を推定することにより、原子工学された量子マグネットからハミルトンパラメータを推定する方法を示す。
スピン軌道結合を持つフェルミオンモデルと、長距離交換と異方性交換相互作用を持つ多体スピンモデルの両方を用いて、我々の方法論を実証する。
提案手法は,原子スケールの量子マグネットにおける実験観測値を用いてハミルトン学習を行うための戦略を提供するため,大きなノイズの存在下でハミルトン抽出を行うことができることを示す。
本研究は, 複素量子多体状態における不純物の影響を利用してハミルトン学習を行う戦略を確立した。
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