基于超自旋基的边界时间晶体解析解
机器学习
2026-03-03 v2 人工智能
摘要
边界时间晶体（BTCs）在耗散性集体自旋系统中已通过数值、均场和扰动方法进行广泛研究。然而，描述处于时间晶体相中长期动力学的显式 Liouvillian 仍未实现。本文推导了一个有效 Liouvillian，解析捕获极端 BTC regime 中的行为，其中耗散参数化弱且振荡秩序最为稳健。通过引入 Liouville 空间的超自旋表示，我们得到 Liouvillian 本征值到耗散强度一阶的闭式表达式，直接获取衰减率、振荡频率及其热力学规模。应用于标准 BTC 模型，我们在热力学极限下解析恢复连续时间平移对称性的自发破缺和持久振荡。相比之下，我们指出其他耗散自旋模型仅表现单频率振荡动力学，因此不支持真正的 BTC 相。我们的结果建立了一个受控的解析框架，用于极端 BTC regime 中的长期动力学。
引用
@article{arxiv.2507.06996,
title = {Generating Multi-Table Time Series EHR from Latent Space with Minimal Preprocessing},
author = {Eunbyeol Cho and Jiyoun Kim and Minjae Lee and Sungjin Park and Edward Choi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.06996},
year = {2026}
}
备注
Accepted at NeurIPS 2025