論文の概要: Neural Flux Attachment: From Bose Condensates to Chiral Topological Matter
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.06168v1
- Date: Thu, 06 Aug 2026 15:34:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-07 15:25:20.944535
- Title: Neural Flux Attachment: From Bose Condensates to Chiral Topological Matter
- Title（参考訳）: 神経束アタッチメント:ボース凝縮物からキラルトポロジカル物質へ
- Abstract要約: 我々は、フェルミオン変換器と、各粒子対に1つの統計渦が付着する固定されたチャーン・サイモンズ相を組み合わせたチャーンホルダーを紹介する。
固定位相は統計を変化させるが確率ではなく、全てのボソニック学習問題を同じ近似誤差と重なりを持つフェルミオン学習と等価にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Can one neural wave function describe both a Bose condensate and a chiral topological liquid? We introduce ChernFormer, which combines a fermionic transformer with a fixed Chern-Simons phase that attaches one statistical vortex to every particle pair. Each factor changes sign under exchange, so their product is exactly bosonic. The fixed phase changes statistics but not probability, making every bosonic learning problem equivalent to a fermionic one with the same approximation error and overlap. With enough capacity, ChernFormer can approximate any normalizable bosonic wave function on the plane at fixed particle number. A finite, smooth network still vanishes when particles meet, yet this contact hole can shrink while the wave function and condensate fraction approach those of a nodeless condensate. Following the needle-in-a-haystack target-reconstruction benchmark introduced in \cite{NazaryanGaggioliTengFu2025}, we test ChernFormer on the Kalmeyer--Laughlin ground state and its first two chiral edge states. The overlap curves stay close to unity through their largest sampled sizes, while independent amplitude and phase maps at $N=20$ for all three states recover both local Laughlin vortices and the collective edge vortex. By contrast, a continuous, nonzero product of identical particle-wise factors misses these elementary edge sectors. ChernFormer therefore provides one variational language for conventional bosonic order and chiral topological matter.
- Abstract（参考訳）: ある神経波関数はボース凝縮液とキラルトポロジカル液体の両方を表せるか?
フェルミオン変換器と固定されたチャーン・サイモンズ相を組み合わせたチャーンホルダーを導入し,各粒子対に1つの統計渦を付加する。
各因子は交換中は符号を変更するので、その生成物は正確にボソニックである。
固定位相は統計を変化させるが確率ではなく、全てのボソニック学習問題を同じ近似誤差と重なりを持つフェルミオン学習と等価にする。
十分な容量で、チャーンホルダーは平面上の任意の正規化可能なボソニック波動関数を固定粒子数で近似することができる。
有限で滑らかなネットワークは粒子が衝突しても消えるが、この接触孔は小さくなり、波動関数と凝縮分はノードレス凝縮の粒子に近づく。
The needle-in-a-haystack target-reconstruction benchmark introduced in \cite{NazaryanGaggioliTengFu2025}, we test ChernFormer on the Kalmeyer-Laughlin ground state and its first two chiral edge state。
オーバーラップ曲線は最大のサンプルサイズで一様であり、独立した振幅と位相マップは3つの状態すべてに対して$N=20$であり、局所的なラウリン渦と集合的なエッジ渦の両方を復元する。
対照的に、同じ粒子的因子の連続非零積は、これらの基本的なエッジセクターを欠いている。
したがって、ChernFormerは従来のボゾン秩序とカイラルトポロジカルな物質に対して1つの変分言語を提供する。
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