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Enregistrement W4388482235 · doi:10.48550/arxiv.2311.03334

Emergent magnetic order in the antiferromagnetic Kitaev model with a [111] field

2023· preprint· en· W4388482235 sur OpenAlexfundno aff
Will Holdhusen, Daniel Huerga, Gerardo Ortíz

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Condensed Matter Physics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésQuantum spin liquidPhysicsAntiferromagnetismQuantumHomogeneous spacePhase diagramSpin (aerodynamics)Topological orderPhase (matter)Quantum phasesMagnetic fieldToric codeCondensed matter physicsField (mathematics)Topological quantum computerTopology (electrical circuits)Quantum phase transitionQuantum mechanicsSpin polarizationMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Kitaev spin liquid, stabilized as the ground state of the Kitaev honeycomb model, is a paradigmatic example of a topological $\mathbb{Z}_2$ quantum spin liquid. The fate of the Kitaev spin liquid in presence of an external magnetic field is a topic of current interest due to experiments, which apparently unveil a $\mathbb{Z}_2$ topological phase in the so-called Kitaev materials, and theoretical studies predicting the emergence of an intermediate quantum phase of debated nature before the appearance of a trivial partially polarized phase. In this work, we employ hierarchical mean-field theory, an algebraic and numerical method based on the use of clusters preserving relevant symmetries and short-range quantum correlations, to investigate the quantum phase diagram of the antiferromagnetic Kitaev's model in a [111] field. By using clusters of 24 sites, we predict that the Kitaev spin liquid transits through two intermediate phases characterized by stripe and chiral order, respectively, before entering the trivial partially polarized phase, differing from previous studies. We assess our results by performing exact diagonalization and computing the scaling of different observables, including the many-body Chern number and other topological quantities, thus establishing hierarchical mean-field theory as a method to study topological quantum spin liquids.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,133 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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