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Enregistrement W4407841517 · doi:10.1103/physrevlett.134.070403

Stability of Mixed-State Quantum Phases via Finite Markov Length

2025· article· en· W4407841517 sur OpenAlexafffund
Shengqi Sang, Timothy H. Hsieh

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum many-body systems
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Colleges and UniversitiesNational Science FoundationGovernment of CanadaKavli Institute for Theoretical Physics, University of California, Santa BarbaraSimons FoundationHeising-Simons FoundationInstitut Périmètre de physique théoriqueInnovation, Science and Economic Development Canada
Mots-clésMixed phaseQuantumStability (learning theory)Markov chainStatistical physicsQuantum mechanicsPhysicsMaterials scienceMathematicsPhase (matter)Computer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For quantum phases of Hamiltonian ground states, the energy gap plays a central role in ensuring the stability of the phase as long as the gap remains finite. We propose Markov length, the length scale at which the quantum conditional mutual information (CMI) decays exponentially, as an equally essential quantity characterizing mixed-state phases and transitions. For a state evolving under a local Lindbladian, we argue that if its Markov length remains finite along the evolution, then it remains in the same phase, meaning there exists another quasilocal Lindbladian evolution that can reverse the former one. We apply this diagnostic to toric code subject to decoherence and show that the Markov length is finite everywhere except at its decodability transition, at which it diverges. CMI in this case can be mapped to the free energy cost of point defects in the random bond Ising model. This implies that the mixed-state phase transition coincides with the decodability transition and also suggests a quasilocal decoding channel.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations30
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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