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Enregistrement W4403661882 · doi:10.1103/physreva.111.012629

Simulating a quasiparticle on a quantum device

2025· preprint· en· W4403661882 sur OpenAlexaff
Rimika Jaiswal, Izabella Lovas, Leon Balents

Notice bibliographique

RevuePhysical review. A/Physical review, A · 2025
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum many-body systems
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesGordon and Betty Moore FoundationSimons FoundationKavli Institute for Theoretical Physics, University of California, Santa BarbaraNational Science Foundation
Mots-clésQuasiparticlePhysicsQuantum mechanicsQuantumExcited stateIsing model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a variational approach to explore quasiparticle excitations in interacting quantum many-body systems, motivated by the potential in leveraging near-term noisy intermediate scale quantum devices for quantum-state preparation. By exploiting translation invariance and potentially other Abelian symmetries of the many-body Hamiltonian, we extend the variational quantum eigensolver (VQE) approach to construct spatially localized quasiparticle states that encode information on the whole excited band, allowing us to achieve quantum parallelism. We benchmark the proposed algorithm via numerical simulations performed on the one-dimension transverse field Ising chain. Our numerical results demonstrate that VQE can capture both the magnon quasiparticles of the paramagnetic phase, and the topologically nontrivial domain wall excitations in the ferromagnetic regime. We argue that the localized quasiparticle states constructed with VQE contain accessible information on the full band of quasiparticles, and provide valuable insight into the way interactions renormalize the bare spin flip or domain wall excitations of the simple, trivially solvable limits of the model. These results serve as important theoretical input towards utilizing quantum simulators to directly access the quasiparticles of strongly interacting quantum systems, as well as to gain insight into crucial experimentally measured properties directly determined by the nature of these quasiparticles.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,379 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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