基于 Floquet-Bloch 态的无监督拓扑相发现
量子物理
2026-01-07 v2 量子气体
摘要
Floquet 工程为实现新颖的非平衡拓扑相提供了无与伦比的平台。然而，Floquet 系统的独特结构包含多个准能隙，这对使用传统解析方法进行分类构成了重大挑战。我们提出一种新颖的无监督机器学习框架，该框架采用在动量-时间（）空间中定义的核，该核直接由 Floquet-Bloch 本征态构建。这种方法本质上是数据驱动的，无需任何关于底层拓扑不变量的先验知识，相比先前依赖微运动算子或同伦变换等抽象概念的方法，具有根本性优势。至关重要的是，本工作成功揭示了编码在 Floquet 本征态自身内部的固有拓扑特征。我们证明，我们的方法能够稳健地同时识别出与 -间隙和 -间隙相关的拓扑不变量，涵盖多种对称类（1D AIII、1D D 和 2D A），从而为复杂非平衡拓扑物质的系统分类与发现建立了一套稳健的方法论。
引用
@article{arxiv.2512.24822,
title = {Unsupervised Topological Phase Discovery in Periodically Driven Systems via Floquet-Bloch State},
author = {Chen-Yang Wang and Jing-Ping Xu and Ce Wang and Ya-Ping Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.24822},
year = {2026}
}