論文の概要: Snapshot renormalization group for quantum matter
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12415v1
- Date: Tue, 14 Oct 2025 11:50:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.300464
- Title: Snapshot renormalization group for quantum matter
- Title(参考訳): 量子物質のスナップショット再正規化群
- Authors: Laurin Brunner, Tobias Wiener, Tiago Mendes-Santos, Reyhaneh Khasseh, Markus Heyl,
- Abstract要約: スナップショットデータセットに直接適用可能な正確な再正規化グループ(RG)変換を導入する。
我々のSnapshotRGは実空間で動作するが、測定設定の抽象データ空間内のRGに直接変換することもできる。
データ空間におけるスナップショットデータセットは連続的な位相遷移において自己相似性を示すことを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in quantum simulator experiments enable unprecedented access to quantum many-body states through snapshot measurements of individual many-body configurations. Here, we introduce an exact renormalization group (RG) transformation that can be directly applied to any such snapshot dataset. Our SnapshotRG operates in real space, but can also be directly translated to an RG in the abstract dataspace of measurement configurations, providing a framework for the characterization of quantum many-body systems on a more general level. We demonstrate that snapshot datasets in dataspace exhibit self-similarity at continuous phase transitions, providing an explanation for the recently observed scale-freeness of so-called wavefunction networks. As a consequence, scale invariance extends beyond traditional low-order correlation functions to encompass the full statistical structure of quantum states as contained in their snapshot datasets. Our SnapshotRG can be readily implemented with snapshot data generated by numerical method such as neural quantum states or any quantum simulation platform, offering a versatile tool for characterizing quantum phase transitions and critical phenomena in quantum matter.
- Abstract(参考訳): 量子シミュレータ実験の最近の進歩は、個々の多体構成のスナップショット測定を通じて、量子多体状態への前例のないアクセスを可能にする。
本稿では,任意のスナップショットデータセットに直接適用可能な正確な再正規化グループ(RG)変換を提案する。
我々のSnapshotRGは実空間で動作するが、測定構成の抽象データ空間において直接RGに変換することができ、より一般的なレベルで量子多体系のキャラクタリゼーションのためのフレームワークを提供する。
我々は,データ空間におけるスナップショットデータセットが連続相転移において自己相似性を示すことを示した。
その結果、スケール不変性は、従来の低次の相関関数を超えて、スナップショットデータセットに含まれる量子状態の完全な統計構造を包含する。
我々のSnapshotRGは、ニューラル量子状態や量子シミュレーションプラットフォームなどの数値的手法によって生成されたスナップショットデータで容易に実装でき、量子相転移や量子物質における臨界現象を特徴づける汎用的なツールを提供する。
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