論文の概要: Exact strong zero modes are generic in integrable spin systems with large anisotropy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26205v1
• Date: Mon, 25 May 2026 18:00:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-27 17:51:41.291198
• Title: Exact strong zero modes are generic in integrable spin systems with large anisotropy
• Title（参考訳）: 励起強零モードは大きな異方性を持つ可積分スピン系においてジェネリックである
• Authors: Sascha Gehrmann,
• Abstract要約: 強零モード (SZMs) は、ハミルトニアンと通勤するエッジ局所作用素であり、システムサイズにおいて指数関数的に小さい補正を行う。 既存のESZM構造はモデルによってモデル化され、共通のフレームワークに統一されていない。 ここでは、ESZMsは、異方性相互作用を持つ可積分スピンモデルの広いファミリーで一般化されることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Strong zero modes (SZMs) are edge-localized operators that commute with the Hamiltonian up to corrections exponentially small in system size, yielding anomalously long edge coherence times. In some settings, notably certain integrable models, this commutator can be made to vanish exactly at finite size, defining an exact SZM (ESZM). Existing ESZM constructions in the integrable setting, however, have proceeded model by model and have not been unified into a common framework. Here, I show that ESZMs arise generically in a broad family of integrable spin models with anisotropic interactions. Their existence follows from two algebraic properties of the underlying R- and K-matrices -- quasi-periodicity in the spectral parameter and tracelessness, respectively -- providing a uniform, model-independent mechanism. The framework recovers the known ESZM in XXZ chain and its higher-spin generalizations as special cases and predicts ESZMs in previously unrecognized models.
• Abstract（参考訳）: 強零モード (SZMs) は、ハミルトニアンと通勤するエッジ局所作用素であり、システムサイズが指数関数的に小さくなり、異常に長いエッジコヒーレンス時間が得られる。 いくつかの設定、特にある種の可積分モデルにおいて、この可換作用素は有限サイズで正確に SZM (ESZM) を定義することができる。 しかし、既存のESZM構造はモデルによって進行し、共通のフレームワークに統一されてはいない。 ここでは、ESZMsは、異方性相互作用を持つ可積分スピンモデルの広いファミリーで一般化されることを示す。 それらの存在は、基礎となるR-行列とK-行列の2つの代数的性質、それぞれスペクトルパラメータの準周期性とトレーレス性から導かれる。 このフレームワークは XXZ 連鎖における既知の ESZM とその高スピン一般化を特殊ケースとして回復し、未認識モデルにおける ESZM を予測する。

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