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长程反铁磁伊辛链的神经网络量子态研究

统计力学 2024-06-14 v3 量子气体 机器学习

摘要

我们使用变分蒙特卡洛方法,以受限玻尔兹曼机作为试探波函数拟设,研究具有代数衰减长程(LR)反铁磁相互作用的横场伊辛链中的量子相变。首先,我们通过有限尺寸标度分析测量临界指数与中心电荷,验证了先前张量网络研究中对比性的观察结果。关联函数指数与中心电荷在小衰减指数 αLR\alpha_\mathrm{LR} 时偏离短程(SR)伊辛值,而所考察的其他临界指数无论 αLR\alpha_\mathrm{LR} 如何均非常接近 SR 伊辛指数。然而,在临界 Binder 比的进一步测试中,我们发现 SR 极限的普适比在 αLR<2\alpha_\mathrm{LR} < 2 时不成立,意味着临界性存在偏离。另一方面,我们在关联函数的共形场论(CFT)测试中发现共形不变性破缺的证据。尽管精确的破缺阈值尚待确定,但随 αLR\alpha_\mathrm{LR} 减小,与 CFT 描述的偏离愈发显著。

关键词

引用

@article{arxiv.2308.09709,
  title  = {Neural-network quantum state study of the long-range antiferromagnetic Ising chain},
  author = {Jicheol Kim and Dongkyu Kim and Dong-Hee Kim},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2308.09709},
  year   = {2024}
}