基于梯度的量子相搜索：发现非常规分数量子陈绝缘体
强关联电子
2026-03-19 v2
摘要
新量子相的发现与理解一再变革基础物理与技术，然而进展往往依赖于缓慢的、基于直觉的理论考量或实验偶然性。在此，我们引入一个通用的基于梯度的框架，用于目标相发现。我们定义了一个可微函数，称为“目标相损失函数”，它编码了量子态的指纹，从而将相搜索转化为哈密顿量空间中的一个可处理的优化问题。该方法广泛适用于各种对称破缺序和拓扑序，并可对接大多数多体数值求解器。作为演示，我们将其应用于使用精确对角化的Kagome晶格上的无自旋费米子，并发现了两种独特的分数量子陈绝缘体：(i) 在填充数ν = 1/3处，一个“非理想”的阿贝尔分数量子陈绝缘体，其能带几何结构远超朗道能级模拟范式及所有近期推广；(ii) 在填充数ν = 1/2处，一个纯粹由有限范围两体相互作用稳定的非阿贝尔分数量子陈绝缘体。这些结果首次明确实现了此类分数量子陈绝缘体，并建立了一个用于系统性量子相发现的通用范式。
引用
@article{arxiv.2509.10438,
title = {Gradient-based search of quantum phases: discovering unconventional fractional Chern insulators},
author = {André Grossi Fonseca and Eric Wang and Sachin Vaidya and Patrick J. Ledwith and Ashvin Vishwanath and Marin Soljačić},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.10438},
year = {2026}
}