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Enregistrement W4225679052 · doi:10.1103/physrevlett.129.090401

Dynamical Preparation of Quantum Spin Liquids in Rydberg Atom Arrays

2022· article· en· W4225679052 sur OpenAlexfundno aff
Giuliano Giudici, Mikhail D. Lukin, Hannes Pichler

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum many-body systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilArmy Research OfficeErwin Schrödinger International Institute for Mathematics and PhysicsEuropean CommissionCanadian Urological AssociationDeutsche ForschungsgemeinschaftU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésRydberg atomAdiabatic processTopological orderTopology (electrical circuits)PhysicsQuantumRydberg formulaAtom (system on chip)Tensor (intrinsic definition)Spin (aerodynamics)Quantum mechanicsComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We theoretically analyze recent experiments [Semeghini et al., Science 374, 1242 (2021)SCIEAS0036-807510.1126/science.abi8794] demonstrating the onset of a topological spin liquid using a programmable quantum simulator based on Rydberg atom arrays. In the experiment, robust signatures of topological order emerge in out-of-equilibrium states that are prepared using a quasiadiabatic state preparation protocol. We show theoretically that the state preparation protocol can be optimized to target the fixed point of the topological phase-the resonating valence bond state of hard dimers-in a time that scales linearly with the number of atoms. Moreover, we provide a two-parameter variational manifold of tensor network states that accurately describe the many-body dynamics of the preparation process. Using this approach we analyze the nature of the nonequilibrium state, establishing the emergence of topological order.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,296 · 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'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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