論文の概要: Autonomous phase discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.33802v1
• Date: Sun, 27 Sep 2026 17:57:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-04 16:37:45.220206
• Title: Autonomous phase discovery
• Title（参考訳）: 自律位相発見
• Abstract要約: 量子位相探索のための微分可能プログラミングと教師なし学習を組み合わせた完全自律システムを提案する。 3つの異なる解法を用いてシステムを実証し、同じ基底状態評価予算でランダムサンプリングと比較する。 この結果は、量子相を発見するための実践的なルートとして、ハミルトン空間の自律的勾配駆動探索を確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.330199842784404
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding quantum phases of matter has long relied on physicists' intuition and mathematical tools such as symmetry and topology. Remarkably successful as these approaches have been, they provide no universal way to explore a Hamiltonian space whose organizing principle is not known in advance. In this work, we introduce a fully autonomous system combining differentiable programming and unsupervised learning for quantum phase discovery. The search evaluates ground-state data along an adaptive trajectory rather than on a predetermined parameter grid. We demonstrate the system with three different solvers and benchmark it against random sampling at equal ground-state-evaluation budgets. On a generalized cluster chain hosting up to $200$ distinct phases, the search finds up to $25$ more phases at the same budget, and matches random sampling given thirty times its budget. On a $50$-parameter Chern insulator, it reaches sectors not obtained by the simple harmonic constructions considered here, in a family whose inverse problem remains open, while recovering all sectors found by sampling. Our results establish autonomous, gradient-driven exploration of Hamiltonian space as a practical route to discovering quantum phases without phase labels or a prescribed target phase.
• Abstract（参考訳）: 物質の量子相を理解することは、物理学者の直観と対称性やトポロジーのような数学的ツールに依存してきた。 これらのアプローチは顕著に成功しており、前もって組織原理が分かっていないハミルトン空間を探索する普遍的な方法を提供していない。 本研究では,量子位相探索のための微分可能プログラミングと教師なし学習を組み合わせた完全自律システムを提案する。 探索は、所定のパラメータグリッドではなく、適応軌道に沿った基底状態データを評価する。 3つの異なる解法を用いてシステムを実証し、同じ基底状態評価予算でランダムサンプリングと比較する。 最大200ドルの異なるフェーズをホストする汎用クラスタチェーンでは、同じ予算で最大25ドル以上のフェーズを検索し、30倍の予算でランダムサンプリングにマッチする。 50ドル(約5万円)のチャーン絶縁体では、ここで考慮された単純な調和構造によって得られないセクターに到達し、逆問題が未解決の家族でサンプリングによって見つかったすべてのセクターを回復する。 この結果は、位相ラベルや所定の目標位相を持たない量子位相を発見するための実践的な方法として、ハミルトン空間の自律的勾配駆動探索を確立した。

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