Dynamique de la complexité dans la localisation à plusieurs corps
Examiner comment la complexité influence le comportement des systèmes quantiques dans la localization à plusieurs corps.
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Table des matières
- C'est quoi la Localisation à Plusieurs Corps ?
- Comprendre la complexité dans les systèmes quantiques
- L'importance des conditions initiales
- Mesurer la Complexité Étalée
- État de double thermofield
- Complexité et désordre
- Dynamiques de relaxation et rétention de mémoire
- Le rôle des états aléatoires
- Dissipation dans les systèmes MBL
- Résultats clés sur la dynamique de la complexité
- Directions futures
- Conclusion
- Source originale
Ces derniers temps, les chercheurs s’intéressent à la façon dont certains systèmes se comportent quand ils sont super complexes, surtout dans le domaine de la physique. Un domaine fascinant, c’est la Localisation à plusieurs corps (MBL), où un système ne suit pas les règles habituelles qu’on attend des systèmes thermiques. Cet article examine la dynamique de la complexité dans ces systèmes, en se concentrant sur comment ils se propagent avec le temps et comment ça peut nous donner des infos sur leurs phases.
C'est quoi la Localisation à Plusieurs Corps ?
La localisation à plusieurs corps se produit dans des systèmes où il y a du Désordre et de fortes interactions entre les particules. Dans un système quantique classique, les particules se mélangent avec le temps. Mais dans les systèmes MBL, le désordre empêche ce mélange, rendant les particules bloquées dans certains états au lieu de s'entrelacer. Ça mène à une rupture de l’ergodicité, qui est le principe selon lequel un système peut explorer tous les états possibles s'il a assez de temps.
Comprendre la complexité dans les systèmes quantiques
On peut mesurer la complexité dans les systèmes quantiques de plusieurs façons. Une approche consiste à voir combien d’efforts ça demande pour préparer un certain état quantique à partir d’un état initial. C’est là que la Complexité de Krylov entre en jeu. En utilisant des techniques comme l’algorithme de Lanczos, les chercheurs peuvent modéliser la dynamique complexe des états quantiques d’une manière plus gérable.
L'importance des conditions initiales
L'état initial d'un système joue un rôle crucial dans sa dynamique. Différents points de départ peuvent mener à des comportements différents. Par exemple, en commençant avec un état ordonné, les chercheurs pourraient remarquer des motifs de complexité distincts comparés à un état désordonné. Les implications de ces choix peuvent aider à distinguer les différentes phases de la matière.
Complexité Étalée
Mesurer laLa complexité étalée mesure comment un état quantique évolue dans le temps dans l'espace de Krylov. Dans une chaîne de spins Heisenberg 1/2 désordonnée, les chercheurs étudient comment la complexité étalée change selon l'état initial. Cette méthode permet d'obtenir des infos sur la transition ergodique-MBL, où le système passe d’ergodique à localisé.
État de double thermofield
Un concept intéressant utilisé dans ces études est l'état de double thermofield (TFD), qui est intriqué et aide à capturer certaines caractéristiques de la complexité. L’état TFD sert de moyen pour comparer les systèmes chaotiques et intégrables en observant des pics de complexité, qui signalent différentes phases de comportement.
Complexité et désordre
Le désordre joue un rôle important dans le comportement des systèmes quantiques. Les systèmes sous fort désordre tendent à se localiser, ce qui signifie qu'ils ne s'étalent pas beaucoup avec le temps. En variant le niveau de désordre, les chercheurs peuvent suivre les changements de complexité, comme la vitesse à laquelle elle grandit ou ses valeurs finales, donnant une meilleure compréhension de la transition des états ergodiques aux états localisés.
Dynamiques de relaxation et rétention de mémoire
Dans les systèmes localisés à plusieurs corps, il y a une tendance à garder l’info sur l’état initial. Cette caractéristique est importante, car elle permet aux chercheurs d’étudier comment les états localisés évoluent comparés aux états ergodiques. Les différences dans la localisation et la complexité peuvent aider à identifier la phase du système.
Le rôle des états aléatoires
Alors que des états spécifiques comme l’état TFD ont été largement étudiés, comprendre la dynamique des états aléatoires est tout aussi important. En échantillonnant des états de façon aléatoire dans un certain espace, les chercheurs peuvent évaluer comment la complexité se comporte dans différentes phases du système. Ça aide à renforcer l’idée que la complexité peut indiquer la nature de la physique sous-jacente au système.
Dissipation dans les systèmes MBL
Quand un système MBL est couplé à un environnement extérieur, le comportement peut changer du tout au tout. Ce couplage introduit une nouvelle dimension à la dynamique, menant à une délocalisation avec le temps. Comprendre comment la complexité évolue dans de telles conditions peut donner des idées sur la stabilité des systèmes MBL face aux influences externes.
Résultats clés sur la dynamique de la complexité
L'exploration de la complexité étalée révèle plusieurs idées clés. Par exemple, des pics de complexité peuvent signaler des transitions entre phases, tandis que les taux de croissance de la complexité peuvent varier considérablement entre les états ergodiques et localisés. Le KIPR, qui mesure à quel point une fonction d'onde est localisée dans l'espace de Krylov, fournit aussi des infos importantes sur l'état du système.
Directions futures
En regardant vers l'avenir, il y a plein de pistes à explorer dans l'étude de la complexité dans les systèmes quantiques. Les chercheurs prévoient d'étudier des systèmes avec des potentiels quasi-périodiques, qui pourraient montrer des comportements différents par rapport aux systèmes désordonnés. De plus, comprendre les effets des interactions et de la symétrie de renversement du temps sur la complexité sera crucial pour saisir le tableau complet de la localisation à plusieurs corps.
Conclusion
L'étude de la complexité dans la Localisation à Plusieurs Corps offre une richesse d'insights sur la physique quantique. À mesure que les chercheurs continuent d'approfondir leur compréhension de ces systèmes complexes, de nouvelles techniques et concepts fourniront plus de clarté sur la nature de la localisation, du désordre et du comportement des états quantiques au fil du temps.
Titre: State Dependent Spread Complexity Dynamics in Many-Body Localization Transition
Résumé: We characterize the Many-Body Localization (MBL) phase transition using the dynamics of spread complexity and inverse participation ratio in the Krylov space starting from different initial states. Our analysis of the disordered Heisenberg spin-1/2 chain unravels that the ergodic-to-MBL transition can be determined from the transition of the pre-saturation peak in the thermofield double state (TFD) spread complexity. On the other hand, if an initially ordered state or a superposition of a small number of such states is chosen, then the saturation value of spread complexity and Krylov inverse participation ratio (KIPR) can distinguish the ergodic phase from the integrable phases, with no sharp difference between the integrable phases. Interestingly, the distinction between the disorder-free integrable and the MBL integrable phase is established by the spread complexity study of random states chosen from unitary and orthogonal Haar ensembles. We also study the complexity dynamics by coupling the system to a bath, which shows distinctive profiles in different phases. A stretched exponential decay of KIPR is observed when the MBL system is connected to the bath, with the decay starting at an earlier time for a greater value of environmental dephasing. Our work sheds light on the efficacy of Krylov space dynamics in understanding phase transitions in quantum many-body systems.
Auteurs: Maitri Ganguli, Aneek Jana
Dernière mise à jour: 2024-09-03 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2409.02186
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.02186
Licence: https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
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