连续体神经动量本征态用于变分求解准粒子

该团队设计了第一个用于连续粒子的神经量子态,对于任意选定的允许动量 \(\mathbf{k}\),该态通过构造成为总动量的精确本征态,其本征值为 \(\mathbf{k}\)。该架构EVE使得现成的变分蒙特卡洛方法能够求解动量扇区的基态。研究人员在具有相互 \(1/r\) 相互作用的二维玻色子上测试了EVE,发现单一统一拟设能够描述四种性质不同的态:超流态、旋子态、晶体态和声子态。在不同密度下,研究人员从色散形状中提取了物质相的本质。在 \(r_s = 20.0\) 时,该团队观察到超流态中预期存在的有限 \(k\) 处旋子极小值。在 \(r_s = 100.0\) 时,该团队观察到显著的能带折叠现象,这表明存在晶体有序性,周期性间隔的极小值代表由声子弧连接的漂浮晶体。利用密度-密度关联函数,该团队确认了相诊断结果并探测了激发的关联结构。最后,研究人员分析了旋子的相位纹理,发现了意外的多粒子相位弦,这些弦在多个涡旋偶极子合并时形成,留下两个由相位滑移连接的涡旋。
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提交arXiv: 2026-06-11 05:42

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