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深度学习揭示整数和分数量子反常霍尔态
AI 摘要
针对扭曲MoTe₂体系,研究者采用深度学习框架表达多体波函数,精准识别出整数/分数量子反常霍尔态及Z₂拓扑绝缘体。相比传统方法,该方案在计算效率与精度上显著提升,可处理更大规模系统并区分竞争相(如分数量子反常霍尔态与电荷密度波),理论预测与实验观测高度吻合。
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阅读原文arxiv.org针对扭曲MoTe₂体系,研究者采用深度学习框架表达多体波函数,精准识别出整数/分数量子反常霍尔态及Z₂拓扑绝缘体。相比传统方法,该方案在计算效率与精度上显著提升,可处理更大规模系统并区分竞争相(如分数量子反常霍尔态与电荷密度波),理论预测与实验观测高度吻合。
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针对扭曲MoTe₂体系,研究者采用深度学习框架表达多体波函数,精准识别出整数/分数量子反常霍尔态及Z₂拓扑绝缘体。相比传统方法,该方案在计算效率与精度上显著提升,可处理更大规模系统并区分竞争相(如分数量子反常霍尔态与电荷密度波),理论预测与实验观测高度吻合。
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