論文の概要: Extended string-net models with all anyons at finite temperature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01454v2
- Date: Wed, 04 Jun 2025 17:17:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-05 18:52:34.922481
- Title: Extended string-net models with all anyons at finite temperature
- Title(参考訳): 有限温度で全てのエノンを持つ拡張文字列ネットモデル
- Authors: André O. Soares, Anna Ritz-Zwilling, Jean-Noël Fuchs,
- Abstract要約: 元の文字列ネットモデルでは、電荷励起の記述が問題となることがある。
励起状態のスペクトル退化を計算し、正確な分割関数を得る。
有限サイズの系では、オーダーは有限温度まで生存し、温度とサイズの間の非自明なスケーリングを明らかにする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The string-net model describes a vast family of topological orders in two spatial dimensions. Here, we consider the effect of thermal fluctuations on these topological phases. In the original string-net model, the description of charge (vertex) excitations can be problematic. Therefore, in order to describe all anyon excitations, we study an extended model [Y. Hu et al., Phys. Rev. B 97, 195154 (2018)]. Building on recent methods, we compute the spectral degeneracies of excited states and obtain the exact partition function. In the thermodynamic limit, the latter is dominated by the trivial (vacuum) anyon, so that topological order is destroyed at any nonzero temperature. In contrast, in a finite-size system, order survives up to a finite temperature, revealing a nontrivial scaling between temperature and size similar to that of the one-dimensional classical Ising model. We confirm this scaling by computing the thermal average of several observables such as Wegner-Wilson loops and topological mutual information.
- Abstract(参考訳): 弦-ネットモデルは、2つの空間次元の位相的順序の広大な族を記述する。
ここでは、これらのトポロジカル位相に対する熱ゆらぎの影響について考察する。
元の文字列ネットモデルでは、電荷(頂点)励起の記述が問題となることがある。
したがって、全ての任意の励起を記述するために、拡張モデル [Y. Hu et al , Phys. Rev. B 97, 195154 (2018)] を研究する。
近年の手法に基づいて励起状態のスペクトル退化を計算し,正確な分割関数を求める。
熱力学の限界では、後者は自明な(真空)エノンに支配されるため、位相秩序は任意の非ゼロ温度で破壊される。
対照的に、有限サイズの系では、位数は有限温度まで生存し、1次元古典的イジングモデルと同様の温度とサイズの間の非自明なスケーリングが明らかとなる。
Wegner-Wilsonループやトポロジカル相互情報などの観測値の熱平均を計算することで,このスケーリングを確認した。
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