Étude de l'État Quantique Neural des Modèles Fracton

Les modèles fracton hébergent des ordres topologiques non conventionnels dans trois dimensions et au-delà, et constituent des candidats prometteurs pour les plateformes de mémoire quantique. Comprendre leur robustesse face aux fluctuations quantiques est une tâche importante mais pose également de grands défis en raison du manque d'outils numériques efficaces. Dans ce travail, nous établissons les états quantiques neuronaux (NQS) comme de nouveaux outils pour étudier les transitions de phase dans ces modèles. Des paramétrisations exactes et efficaces sont dérivées pour trois codes fracton prototypes - le modèle de damier et le modèle X-cube, ainsi que le code de Haah - tant en termes de machine de Boltzmann restreinte (RBM) qu'en termes de RBM améliorée par corrélation. Nous adaptons ensuite l'architecture RBM améliorée par corrélation à un modèle de damier perturbé et révélons sa forte transition de phase de premier ordre entre la phase fracton et une phase trivialement polarisée par le champ. Pour ce faire, nous simulons ce système hautement intriqué sur des réseaux allant jusqu'à 512 qubits avec une grande précision, représentant une application à la pointe des méthodes de réseaux neuronaux variationnels. Notre travail démontre le potentiel remarquable des NQS dans l'étude de problèmes compliqués en trois dimensions et souligne les constructions orientées physique des architectures NQS.