論文の概要: First-Principles AI finds crystallization of fractional quantum Hall liquids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03927v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 19:00:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-05 19:45:11.231762
• Title: First-Principles AI finds crystallization of fractional quantum Hall liquids
• Title（参考訳）: 第一原理AIが分数量子ホール液体の結晶化を発見
• Authors: Ahmed Abouelkomsan, Liang Fu,
• Abstract要約: MagNet(マグネット)は、トーラス幾何学上の磁場中の量子系のために設計された自己アテンション型ニューラルネットワーク変動波動関数である。 我々は、MagNetが同じアーキテクチャ内でFQH状態と電子結晶の両方を記述することができる統一的で表現力のあるアンサッツを提供することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When does a fractional quantum Hall (FQH) liquid crystallize? Addressing this question requires a framework that treats fractionalization and crystallization on equal footing, especially in strong Landau-level mixing regime. Here, we introduce MagNet, a self-attention neural-network variational wavefunction designed for quantum systems in magnetic fields on the torus geometry. We show that MagNet provides a unifying and expressive ansatz capable of describing both FQH states and electron crystals within the same architecture. Trained solely by energy minimization of the microscopic Hamiltonian, MagNet discovers topological liquid and electron crystal ground states across a broad range of Landau-level mixing. Our results highlight the power of first-principles AI for solving strongly interacting many-body problems and finding competing phases without external training data or physics pre-knowledge.
• Abstract（参考訳）: 分数量子ホール(FQH)はいつ結晶化するのか? この問題に対処するには、特にランダウ級の強い混合体制において、等質な足場における分数化と結晶化を扱う枠組みが必要である。 ここでは、トーラス幾何学上の磁場中の量子システム用に設計された自己アテンション型ニューラルネットワーク変動波動関数MagNetを紹介する。 我々は、MagNetが同じアーキテクチャ内でFQH状態と電子結晶の両方を記述することができる統一的で表現力のあるアンサッツを提供することを示す。 微視的ハミルトニアンのエネルギー最小化によってのみ訓練され、マグネットはランダウ級混合の広い範囲にわたってトポロジカル液体と電子結晶の基底状態を発見した。 本研究は, 外部トレーニングデータや物理知識を使わずに, 強く相互作用する多体問題を解き明かし, 競合する位相を求める第一原理AIの能力を強調した。

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