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Enregistrement W4315433628 · doi:10.1093/nsr/nwad005

Observation of dark edge states in parity-time-symmetric quantum dynamics

2023· article· en· W4315433628 sur OpenAlexaff
Peng Xue, Xingze Qiu, Kunkun Wang, Barry C. Sanders, Wei Yi

Notice bibliographique

RevueNational Science Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum Mechanics and Non-Hermitian Physics
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésParity (physics)PhysicsQuantum walkHermitian matrixUnitary stateQuantumTopology (electrical circuits)Quantum mechanicsQuantum algorithmMathematicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Topological edge states arise in non-Hermitian parity-time ([Formula: see text])-symmetric systems, and manifest themselves as bright or dark edge states, depending on the imaginary components of their eigenenergies. As the spatial probabilities of dark edge states are suppressed during the non-unitary dynamics, it is a challenge to observe them experimentally. Here we report the experimental detection of dark edge states in photonic quantum walks with spontaneously broken [Formula: see text] symmetry, thus providing a complete description of the topological phenomena therein. We experimentally confirm that the global Berry phase in [Formula: see text]-symmetric quantum-walk dynamics unambiguously defines topological invariants of the system in both the [Formula: see text]-symmetry-unbroken and -broken regimes. Our results establish a unified framework for characterizing topology in [Formula: see text]-symmetric quantum-walk dynamics, and provide a useful method to observe topological phenomena in [Formula: see text]-symmetric non-Hermitian systems in general.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 savante0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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