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Enregistrement W3128782579 · doi:10.1103/physreva.103.053305

Generating and detecting topological phases with higher Chern number

2021· article· en· W3128782579 sur OpenAlexafffund
Abhijeet Alase, David L. Feder

Notice bibliographique

RevuePhysical review. A/Physical review, A · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueTopological Materials and Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKillam Trusts
Mots-clésChern classTopology (electrical circuits)MathematicsPhysicsTheoretical physicsPure mathematicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Topological phases with broken time-reversal symmetry and Chern number $|\mathcal{C}|\ensuremath{\ge}2$ are of fundamental interest, but it remains unclear how to engineer the desired topological Hamiltonian within the paradigm of spin-orbit-coupled particles hopping only between nearest neighbours of a static lattice. We show that phases with higher Chern number arise when the spin-orbit coupling satisfies a combination of spin and spatial rotation symmetries. We leverage this result both to construct minimal two-band tight-binding Hamiltonians that exhibit $|\mathcal{C}|=2,3$ phases and to show that the Chern number of one of the energy bands can be inferred from the particle spin polarization at the high-symmetry crystal momenta in the Brillouin zone. Using these insights, we provide a detailed experimental scheme for the specific realization of a time-reversal-breaking topological phase with $|\mathcal{C}|=2$ for ultracold atomic gases on a triangular lattice subject to spin-orbit coupling. The Chern number can be directly measured using Zeeman spectroscopy; for fermions the spin amplitudes can be measured directly via time of flight, while for bosons this is preceded by a short Bloch oscillation. Our results provide a pathway to the realization and detection of novel topological phases with higher Chern numbers in ultracold atomic gases.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,332 · 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'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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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