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来自子系统对称性的分形相
我们研究基于具有二维和三维空间子系统对称性的 Z 2 格子规范理论的具有类分形序的模型。当子系统对称性被破坏时，三维 (3D) 模型会简化为 3D 环面代码，从而给出子系统对称性富集拓扑相的一个例子。尽管没有拓扑保护，但其基态简并度的主要贡献是一个随系统线性尺寸的平方呈指数增长的项。此外，还有完全移动的规范电荷与不可移动的分形子共存。我们的方法表明，类分形相也存在于更常见的格子规范理论中。我们计算了这些模型在格子子区域 A 中的纠缠熵 SA，并表明它等于将完整模型限制为 A 的特定基态简并度的对数。
更高的对称性、p 弦凝聚和分形
• 测量构造：从普通的测量理论或具有某些“不寻常”对称性的平凡间隙系统开始，对其进行测量以获得分形。Vijay、Haah、Fu；Williamson；Devakul、You、Burnell、Sondhi；Shirley、Slagle、Chen；Williamson、Bi、Cheng；……
不可逆对称性通过量子操作局部起作用
简介 — 近年来，对称性的概念在量子场论和凝聚态系统的理论研究的各个方面都得到了推广。其中一种推广就是允许所涉及的对称操作具有某些不可逆性，由此产生的结构现在被称为不可逆对称性，是一个活跃的研究领域。然而，在创造这个时髦的名字之前，这种操作的重要例子已经为人所知数十年，最典型的是伊辛模型的 Kramers-Wannier 对偶变换 D。这种变换在临界状态下与哈密顿量可交换，因此起着与普通对称操作类似的作用。尽管如此，它并不完全等于 1，而是满足
与穷人和apos
几乎没有站点的基塔夫连锁店有望实现Majorana零模式而没有拓扑保护，但完全非本地，这被称为穷人的主要模式。尽管已经在理论上和实验上都报告了几个签名，但在存在穷人的主要模式下，超导相关性的性质仍然未知。在本文中，我们研究了少数位点的基塔夫链，并证明它们与不同的对称性相关性，完全由基础量子数确定。尤其是，我们发现一个两个站点的基塔链链具有局部（奇数）和非局部（奇数和偶发性）对相关性，这些相关性均由系统参数旋转偏振和高度调节。有趣的是，当非局部P波对电势和电子隧道的频率相同时，奇数对的相关性在零频率上显示出不同的行为，这一效果可以由现场能量控制。由于拓扑超导体中Majorana零模式的固有空间非局部性直接连接到拓扑超导体中的固有空间非局部性，因此，这里的不同奇数配对反映了穷人的主要非局部性非局部性的主要Maporana Majorana模式，但与拓扑没有任何关系。我们的发现可以帮助理解几个位点基塔夫链中的紧急搭配。
量子景观中的非平凡对称性及其对量子噪声的弹性
对参数化量子电路（PQC）的成本景观知之甚少。然而，PQC在量子神经网络和变异量算法中都采用，这可能允许接近量子的优势。此类应用需要良好的优化器来培训PQC。重点的工作重点是专门针对PQC量身定制的量子意见的操作器。但是，对成本景观的无知可能会阻碍这种优化者的进步。在这项工作中，我们在分析中证明了PQC的两个结果：（1）我们在PQC中找到了指数较大的对称性，在成本景观中产生了最小值的指数较大的变性。另外，可以将其作为相关超级参数空间体积的指数减少。（2）我们研究了噪声下对称性的弹性，并表明虽然在噪声下是保守的，但非积极通道可以打破这些对称性并提高最小值的脱位，从而导致多个新的局部最小值。基于这些结果，我们引入了一种称为基于对称的最小值（SYMH）的优化方法，该方法利用了PQC中的基础对称性。我们的数值模拟表明，SYMH在存在与当前硬件相当的级别的情况下提高了整体优化器性能。总的来说，这项工作从局部门传输中得出了大规模电路对称性，并使用它们来构建噪声知识优化方法。
基于标准模型对称性的数据导向新物理搜索
摘要 我们建议利用标准模型 (SM) 的对称性 (精确或近似) 来使用数据导向范式 (DDP) 探索标准模型以外的物理学 (BSM)。对称性非常强大，因为它们提供了两个无需模拟即可进行比较的样本。专注于数据，可以有效地识别表现出显著不对称性的排他性选择并标记为进一步研究。使用比较两个矩阵的简单通用检验统计量已经提供了良好的灵敏度，仅略差于依赖于对信号形状的精确了解的轮廓似然比检验统计量。这可用于快速扫描大量测量数据，以尝试识别感兴趣的区域。我们还证明弱监督神经网络也可以用于此目的。
模态majorana球体和结构化高斯光束的隐藏对称性
简介。- 一词“结构化光”是指具有非平凡且有趣的幅度，相位和/或极化分布的光场。大量工作已致力于生产结构化的光场，从而导致了新技术的发展和改进现有技术[1,2]。也许结构化光的最著名示例对应于携带轨道角动量的梁，广泛用于从量子光学到显微镜的应用中[3,4]。当前的工作着重于所谓的结构化高斯（SG）梁的结构梁的子类[5-8]。这些对近似波方程的解决方案具有自相似的特性，这意味着它们的强度曲线在传播到缩放因子时保持不变。sg梁包括众所周知的laguerre-gauss（lg）和雌雄同体 - 高斯（HG）梁[9]，它们一直是广泛研究的主题，用于许多应用中的模态分解，例如模式分类和分量额定定位[10-13]。lg和Hg梁属于更广泛的SG梁，称为广义的Hermite-Laguerre-Gauss（HLG）模式[14,15]，可以使用适当的圆柱形透镜（Attigmatic Translions）[16]来从HG或LG梁上获得。这些模式可以表示为模态Poincar´e球的表面上的点（MPS）[17-19]，如图1。这种表示形式导致了这样的见解：这些梁可以在一系列散光转换上获得几何阶段[7,20 - 23]。HLG模式的MPS表示揭示了其固有的组结构和转换属性。这种结构的概括是将模态结构和极化混合[24]。但是，没有为无限的
TASI 关于量子物质对称性的讲座 - 耶，物理学！
这些笔记是关于凝聚态对称性的方面，包括广义对称性和突发对称性。首先，我回顾了朗道范式在理解物质相方面的一些明显例外，即拓扑相。然后，我描述了物质相的广义对称性视角，将朗道范式推广到包含这些例外。关键因素是广义对称性和异常。然后，我讨论了一种更为严谨的物质状态视角，称为纠缠引导，它从单个波函数开始。我使用这个视角来理解相关物质状态的广义对称性。然后，我讨论了将这个视角扩展到共形场论基态，从中我们可以理解从单个量子态中出现共形不变性。
在存在噪声的情况下，保留变异量子本素层的对称性
量子计算机被认为是目前正在开发的最有前途的技术之一，它将有助于扩展科学发现的范围。这可以通过量子模拟[1]来实现，该量子模拟利用量子处理单元（QPU）的特性来模拟自然发生的量子力学系统。近任期设备范围内最流行的算法之一是变异量子eigensolver（VQE）[2-7]。该算法属于更一般的算法类别，称为混合变异量子算法[8-14]。这些算法的一般原理是使用量子和分类计算机之间的反馈回路来最大程度地减少预定的成本函数。该方法已应用于理论[15 - 27]和实验[2、3、5、12、28-31]的各种量化系统。在VQE的情况下，预定的函数是模拟汉密尔顿相对于QPU状态的期望值。此外，还可以使用多种技术来发现此类系统的更高激发态[6，32，33]。由于提出的噪声弹性，这些变异算法通常在近期设备中特别感兴趣。值得注意的是，参考。[4]证明了针对连贯错误和参考的噪声弹性。[34]证明了噪声弹性