論文の概要: Unsupervised Topological Phase Discovery in Periodically Driven Systems via Floquet-Bloch State

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24822v2
• Date: Tue, 06 Jan 2026 07:45:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-07 13:14:29.356744
• Title: Unsupervised Topological Phase Discovery in Periodically Driven Systems via Floquet-Bloch State
• Title（参考訳）: Floquet-Bloch状態による周期駆動システムにおける非教師なし位相検出
• Authors: Chen-Yang Wang, Jing-Ping Xu, Ce Wang, Ya-Ping Yang,
• Abstract要約: フロッケ工学は、新しい非平衡位相を実現するための非平行なプラットフォームを提供する。 本稿では、モーメント時間(boldsymbolk,t$)空間で定義されたカーネルを利用する教師なし機械学習フレームワークを提案する。 この研究は、フロケ固有状態自体にコードされている固有位相特性を明らかにすることに成功している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.853063455081748
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Floquet engineering offers an unparalleled platform for realizing novel non-equilibrium topological phases. However, the unique structure of Floquet systems, which includes multiple quasienergy gaps, poses a significant challenge to classification using conventional analytical methods. We propose a novel unsupervised machine learning framework that employs a kernel defined in momentum-time ($\boldsymbol{k},t$) space, constructed directly from Floquet-Bloch eigenstates. This approach is intrinsically data-driven and requires no prior knowledge of the underlying topological invariants, providing a fundamental advantage over prior methods that rely on abstract concepts like the micromotion operator or homotopic transformations. Crucially, this work successfully reveals the intrinsic topological characteristics encoded within the Floquet eigenstates themselves. We demonstrate that our method robustly and simultaneously identifies the topological invariants associated with both the $0$-gap and the $π$-gap across various symmetry classes (1D AIII, 1D D, and 2D A), establishing a robust methodology for the systematic classification and discovery of complex non-equilibrium topological matter.
• Abstract（参考訳）: フロッケ工学は、新しい非平衡位相を実現するための非平行なプラットフォームを提供する。 しかし、複数の準エネルギーギャップを含むフロケ系のユニークな構造は、従来の分析手法を用いた分類において重要な課題である。 本稿では,Floquet-Bloch固有状態から直接構築された運動量時間(\boldsymbol{k},t$)空間で定義されたカーネルを利用する,教師なし機械学習フレームワークを提案する。 このアプローチは本質的にデータ駆動であり、基礎となるトポロジカル不変量に関する事前知識は必要とせず、マイクロモーション演算子やホモトピー変換のような抽象的な概念に依存する先行メソッドに対して根本的な優位性を与える。 重要なことに、この研究はフロケ固有状態自体にコードされている固有位相特性を明らかにすることに成功した。 本手法は様々な対称性クラス(1D AIII, 1D D, 2D A)にまたがる$0$-gapと$π$-gapの両方に関連するトポロジ的不変量を頑健かつ同時に同定し、複雑な非平衡トポロジ的物質の体系的分類と発見のための堅牢な方法論を確立する。

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