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Enregistrement W4385296894 · doi:10.1088/1367-2630/aceb14

From classical to quantum information geometry: a guide for physicists

2023· article· en· W4385296894 sur OpenAlexaff
J. D. Lambert, Erik S. Sørensen

Notice bibliographique

RevueNew Journal of Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum many-body systems
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsTheoretical physicsQuantum informationQuantum information scienceQuantum entanglementQuantumQuantum phasesQuantum stateQuantum technologyOpen quantum systemQuantum mechanicsGeometryQuantum phase transitionMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recently, there has been considerable interest in the application of information geometry to quantum many body physics. This interest has been driven by three separate lines of research, which can all be understood as different facets of quantum information geometry. First, the study of topological phases of matter characterized by Chern number is rooted in the symplectic structure of the quantum state space, known in the physics literature as Berry curvature. Second, in the study of quantum phase transitions, the fidelity susceptibility has gained prominence as a universal probe of quantum criticality, even for systems that lack an obviously discernible order parameter. Finally, the study of quantum Fisher information in many body systems has seen a surge of interest due to its role as a witness of genuine multipartite entanglement and owing to its utility as a quantifier of quantum resources, in particular those useful in quantum sensing. Rather than a thorough review, our aim is to connect key results within a common conceptual framework that may serve as an introductory guide to the extensive breadth of applications, and deep mathematical roots, of quantum information geometry, with an intended audience of researchers in quantum many body and condensed matter physics.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeSans objet
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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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