論文の概要: Topological Order in Deep State

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01863v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 16:46:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.966082
• Title: Topological Order in Deep State
• Title（参考訳）: 深部国家のトポロジカル秩序
• Authors: Ahmed Abouelkomsan, Max Geier, Liang Fu,
• Abstract要約: 本研究では,1つの最適化された実空間波動関数から基底状態トポロジカル縮退を効率的に抽出する手法を提案する。 本研究は,強相関位相を発見するための多目的ツールとして,ニューラルネットワークの変分モンテカルロを確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Topologically ordered states are among the most interesting quantum phases of matter that host emergent quasi-particles having fractional charge and obeying fractional quantum statistics. Theoretical study of such states is however challenging owing to their strong-coupling nature that prevents conventional mean-field treatment. Here, we demonstrate that an attention-based deep neural network provides an expressive variational wavefunction that discovers fractional Chern insulator ground states purely through energy minimization without prior knowledge and achieves remarkable accuracy. We introduce an efficient method to extract ground state topological degeneracy -- a hallmark of topological order -- from a single optimized real-space wavefunction in translation-invariant systems by decomposing it into different many-body momentum sectors. Our results establish neural network variational Monte Carlo as a versatile tool for discovering strongly correlated topological phases.
• Abstract（参考訳）: 位相的に順序付けられた状態は、分数電荷を持ち、分数量子統計に従う創発的準粒子をホストする物質の最も興味深い量子相の1つである。 しかしながら、そのような状態に関する理論的研究は、従来の平均場処理を阻止する強い結合性のために困難である。 ここでは、注意に基づくディープニューラルネットワークが、エネルギーの最小化によって純粋に分断されたチャーン絶縁体基底状態を発見し、顕著な精度を達成するための表現的変動波動関数を提供することを示した。 我々は,多体運動量セクターに分解することで,翻訳不変系における1つの最適化された実空間波動関数から基底状態位相縮退(位相秩序の目印)を効率的に抽出する手法を提案する。 本研究は,強相関位相を発見するための多目的ツールとして,ニューラルネットワークの変分モンテカルロを確立した。

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