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Enregistrement W4213393879 · doi:10.1088/1742-5468/ac666c

Dynamics of charge-imbalance-resolved entanglement negativity after a quench in a free-fermion model

2022· preprint· en· W4213393879 sur OpenAlexaff
Gilles Parez, Riccarda Bonsignori, Pasquale Calabrese

Notice bibliographique

RevueJournal of Statistical Mechanics Theory and Experiment · 2022
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum many-body systems
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum entanglementPhysicsEquipartition theoremQuantum mechanicsCharge (physics)QuantumFermionLogarithmSymmetry (geometry)Context (archaeology)ConjectureTheoretical physicsStatistical physicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The presence of a global internal symmetry in a quantum many-body system is reflected in the fact that the entanglement between its subparts is endowed with an internal structure, namely it can be decomposed as a sum of contributions associated to each symmetry sector. The symmetry resolution of entanglement measures provides a formidable tool to probe the out-of-equilibrium dynamics of quantum systems. Here, we study the time evolution of charge-imbalance-resolved negativity after a global quench in the context of free-fermion systems, complementing former works for the symmetry-resolved entanglement entropy. We find that the charge-imbalance-resolved logarithmic negativity shows an effective equipartition in the scaling limit of large times and system size, with a perfect equipartition for early and infinite times. We also derive and conjecture a formula for the dynamics of the charged Rényi logarithmic negativities. We argue that our results can be understood in the framework of the quasiparticle picture for the entanglement dynamics, and provide a conjecture that we expect to be valid for generic integrable models.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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