フラストレートした一次元スピン1/2系の量子相を研究するための機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Rahaman Sk Saniur; Haldar Sumit; Kumar Manoranjan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206220679138 整理番号：22P0283176

フラストレートした一次元スピン1/2系の量子相を研究するための機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Machine learning approach to study quantum phases of a frustrated one dimensional spin-1/2 system

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発行年： 2022年02月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

フラストレーション駆動量子ゆらぎは基底状態において多くの外来相をもたらし,これらの量子相転移の研究は凝縮物質物理学における研究の最も挑戦的な領域の一つである。ここでは,最も近い交換相互作用J_1と次の最近接相互作用J_2を有するスピン1/2鎖のフラストレートHeisenberg J_1-J_2モデルを,教師なし機械学習技術である主成分分析(PCA)を用いて研究した。この方法では,異なるJ_2/J_1に対する基底状態(GS)と第一励起状態(FES)の最も有望なスピン配置(MPSC)をPCAの入力として用いて共分散マトリックスを構築した。共分散行列p_1(J_2/J_1)の最大固有値の量子化主成分を計算し,p_1(J_2/J_1)の性質と変化がGS中の相転移と縮退を正確に予測できることを示した。GSのMPSCから計算したp_1(J_2/J_1)は,GSにおける縮退の兆候のみを示すことができるが,FESのMPSCから計算したp_1(J_2/J_1)は,ギャップレススピン液体(GSL)-二量体相転移ならびにモデルシステムのすべての縮退を捕捉した。J_2/J_1≒0.241でのFESのp_1(J_2/J_1)のジャンプはGSL-二量体相転移を示し,一方,そのキンクはGS縮退の特徴を与えることを示す。FESの最初の2主成分の散乱プロットは,異なる相に対して明確なバンド形成を示した。【JST・京大機械翻訳】

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磁性理論

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