MBL-mobile：基于多体局域化的量子引擎
量子物理
2019-02-07 v3 无序系统与神经网络
统计力学
摘要
Many-body-localized (MBL) 系统在其内禀动力学下不发生热化。我们提出，MBL 的非热性可以被用于热力学任务。我们通过为一个量子多体系统表述一个 Otto 引擎循环来说明这种能力。该系统在强局域化的 MBL 区制与热（或弱局域化）区制之间进行斜坡。MBL 系统与热系统能级关联之间的差异使得介观引擎能够在热力学极限下并行运行，增强了引擎的可靠性，并抑制了最坏情况下的试验。我们解析估计并数值计算了该引擎的效率与每周期功率。该效率反映了传统热力学 Otto 引擎的效率。每周期功率随系统尺寸线性缩放，并随局域化长度呈逆指数缩放。这项工作为 MBL 引入了一个热力学视角，MBL 近来已被大量研究，现在可以考虑将其用于热力学任务。
引用
@article{arxiv.1707.07008,
title = {MBL-mobile: Quantum engine based on many-body localization},
author = {Nicole Yunger Halpern and Christopher David White and Sarang Gopalakrishnan and Gil Refael},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.07008},
year = {2019}
}
备注
Published version. 12 pages (7 figures) + appendices