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Enregistrement W2887595486 · doi:10.1038/s41467-019-10252-7

Observation of emergent momentum–time skyrmions in parity–time-symmetric non-unitary quench dynamics

2019· article· en· W2887595486 sur OpenAlexaff
Kunkun Wang, Xingze Qiu, Lei Xiao, Xiang Zhan, Zhihao Bian, Barry C. Sanders, Wei Yi, Peng Xue

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueTopological Materials and Phenomena
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China-Yunnan Joint FundGovernment of Jiangsu ProvinceNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhysicsSkyrmionQuantum walkParity (physics)Position and momentum spaceUnitary stateTopology (electrical circuits)Time evolutionMomentum (technical analysis)Space timeDynamics (music)SpacetimeQuantumQuantum mechanicsQuantum algorithmMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Topology in quench dynamics gives rise to intriguing dynamic topological phenomena, which are intimately connected to the topology of static Hamiltonians yet challenging to probe experimentally. Here we theoretically characterize and experimentally detect momentum-time skyrmions in parity-time [Formula: see text]-symmetric non-unitary quench dynamics in single-photon discrete-time quantum walks. The emergent skyrmion structures are protected by dynamic Chern numbers defined for the emergent two-dimensional momentum-time submanifolds, and are revealed through our experimental scheme enabling the construction of time-dependent non-Hermitian density matrices via direct measurements in position space. Our work experimentally reveals the interplay of [Formula: see text] symmetry and quench dynamics in inducing emergent topological structures, and highlights the application of discrete-time quantum walks for the study of dynamic topological phenomena.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,251 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations110
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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