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Enregistrement W4280555353 · doi:10.1103/physrevb.105.174417

Bulk and Boundary Quantum Phase Transitions in a Square Rydberg Atom Array

2021· article· en· W4280555353 sur OpenAlexafffund
M. W. Kalinowski, Rhine Samajdar, Roger G. Melko, Mikhail D. Lukin, Subir Sachdev, Soonwon Choi

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCold Atom Physics and Bose-Einstein Condensates
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchInnovation, Science and Economic Development CanadaHarvard UniversityU.S. Department of Energy
Mots-clésQuantum phase transitionRydberg atomPhysicsAdiabatic processQuantumRydberg formulaPrincipal quantum numberQuantum annealingQuantum Monte CarloQuantum phasesPhase transitionQuantum simulatorQuantum mechanicsStatistical physicsQuantum computerMonte Carlo methodQuantum dissipationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motivated by recent experimental realizations of exotic phases of matter on programmable quantum simulators, we carry out a comprehensive theoretical study of quantum phase transitions in a Rydberg atom array on a square lattice, with both open and periodic boundary conditions. In the bulk, we identify several first-order and continuous phase transitions by performing large-scale quantum Monte Carlo simulations and develop an analytical understanding of the nature of these transitions using the framework of Landau-Ginzburg-Wilson theory. Remarkably, we find that under open boundary conditions, the boundary itself undergoes a second-order quantum phase transition, independent of the bulk. These results explain recent experimental observations and provide important new insights into both the adiabatic state preparation of novel quantum phases and quantum optimization using Rydberg atom array platforms.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,162 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations45
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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