論文の概要: Detecting Complex-Energy Braiding Topology in a Dissipative Atomic Simulator with Transformer-Based Geometric Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25775v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 12:04:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-30 21:49:48.206677
• Title: Detecting Complex-Energy Braiding Topology in a Dissipative Atomic Simulator with Transformer-Based Geometric Tomography
• Title（参考訳）: Transformer-based Geometric Tomography を用いた散逸型原子シミュレータにおける複雑エネルギーブレーキトポロジーの検出
• Authors: Yang Yue, Nan Li, Xin Zhang, Chenhao Wang, Zeming Fang, Zhonghua Ji, Liantuan Xiao, Suotang Jia, Yanting Zhao, Liang Bai, Ying Hu,
• Abstract要約: 非エルミート系では、特異なスペクトル幾何学は複素エネルギー帯の位相的ブレイディングにつながる。 本研究では,Transformerをベースとした機械学習フレームワークを導入し,この相互作用を解析し,コールド原子シミュレータで実験的に実証する。 我々の研究は、低温原子などにおける非エルミート位相のML誘導による探索の道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.94576838912725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning (ML) is shaping our exploration of topological matter, whose existence is inherently tied to the geometry of quantum states or energy spectra. In non-Hermitian systems, distinctive spectral geometry can lead to topological braiding of complex-energy bands, yet directly probing this topology-geometry interplay remains challenging. Here, we introduce a Transformer-based ML framework to capture this interplay and experimentally demonstrate it in a dissipative cold-atom simulator. Using a Bose-Einstein condensate, we engineer tunable dissipative two-level systems whose complex eigenenergies form braids. Owing to the density-dependent dissipation, the instantaneous energy braids exhibit topologically distinct structures at short and long times. The Transformer not only accurately predicts topological invariants for diverse energy braids but also, through its self-attention mechanism, autonomously highlights band crossings as the governing underlying geometric feature. Our work paves the way for ML-guided exploration of non-Hermitian topological phases in cold atoms and beyond.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、量子状態やエネルギースペクトルの幾何学と本質的に結びついているトポロジカルな物質の探索を形作っている。 非エルミート系では、特異なスペクトル幾何学は複素エネルギー帯の位相的ブレイディングにつながることがあるが、この位相幾何学的相互作用を直接探究することは困難である。 本稿では、TransformerベースのMLフレームワークを導入して、この相互作用をキャプチャし、消散性冷原子シミュレーターで実験的に実証する。 ボース=アインシュタイン凝縮体を用いて、複雑なアイジネギーがブレイドを形成するチューナブル散逸性二段階系を設計する。 密度依存性の散逸により、瞬時エネルギーブレイドは、短い時間と長い時間で位相的に異なる構造を示す。 Transformerは、多様なエネルギー編み物のトポロジ的不変量を正確に予測するだけでなく、自己注意機構を通じて、バンド交差を基礎となる幾何学的特徴として自律的に強調する。 我々の研究は、低温原子などにおける非エルミート位相のML誘導による探索の道を開いた。

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