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Enregistrement W2156432983 · doi:10.48550/arxiv.1505.05351

Classification and Monte Carlo study of symmetric $Z_{2}$ spin liquids on the triangular lattice

2015· preprint· en· W2156432983 sur OpenAlexfundno aff
Wayne Zheng, Jia‐Wei Mei, Yang Qi

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2015
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhysics of Superconductivity and Magnetism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaInstitut Périmètre de physique théoriqueNational Natural Science Foundation of ChinaIndustry CanadaTsinghua UniversityGovernment of Canada
Mots-clésPhysicsVariational Monte CarloHexagonal latticeQuantum spin liquidWave functionSpinonCondensed matter physicsDiffusion Monte CarloPartonMonte Carlo methodLattice field theoryQuantum mechanicsGauge theoryQuarkSpin polarizationHybrid Monte CarloSuperconductivityMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study different ways of symmetry fractionalization in $Z_{2}$ spin liquids on the triangular lattice. Our classification can be used to identify the symmetry fractionalization in the $Z_{2}$ spin liquid reported in recent density-matrix-renormalization-group simulations for $J_{1}-J_{2}$ spin model on the triangular lattice. We find 64 types of symmetry enriched $Z_{2}$ spin liquid states on triangular lattice. Besides 8 states constructed in Schwinger-boson parton wavefunctions, 12 more states can be realized in Abrikosov-fermion parton construction. Within a larger gauge group than SU(2), the rest 44 states are also found in a spin-3/2 system. Among 20 types of Abrikosov-fermion Gutzwillerprojected wavefunctions, No.B5 state is a promising candidate for the $Z_{2}$ spin liquid for $J_{1}-J_{2}$ spin model on the triangular lattice. No.B5 lies close to Dirac spin liquid (DSL). However, variational Monte Carlo simulation find that DSL has a good variational energy and $J_{1}-J_{2}$ spin model cannot open a gap for spinons on top of DSL to stabilize No.B5 state.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,089 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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