Knap, Michael (Prof. Dr.); Knolle, Johannes (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
PHY Physik
Kurzfassung:
We propose new schemes to implement and probe strongly interacting phases of matter in and out of equilibrium with quantum simulation experiments. We probe the Fermi-Hubbard model by studying higher-order correlations and the spectral function, and by applying pattern analysis and machine learning techniques. In the Bose-Hubbard model we study scrambling of information as well as thermalization and the absence thereof. We investigate the latter case in a quantum gas microscope and through interferometric probes accessible to superconducting qubits.
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We propose new schemes to implement and probe strongly interacting phases of matter in and out of equilibrium with quantum simulation experiments. We probe the Fermi-Hubbard model by studying higher-order correlations and the spectral function, and by applying pattern analysis and machine learning techniques. In the Bose-Hubbard model we study scrambling of information as well as thermalization and the absence thereof. We investigate the latter case in a quantum gas microscope and through interf...
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Übersetzte Kurzfassung:
Wir schlagen neue Methoden vor um stark wechselwirkende Phasen im und außerhalb des Gleichgewichts mit Quantensimulationsexperimenten zu implementieren und zu untersuchen. Wir untersuchen das Fermi-Hubbard Modell indem wir Korrelationen höherer Ordnung und die Spektralfunktion betrachten und indem wir Mustererkennungs- und Machine Learning Techniken anwenden. Im Bose-Hubbard Modell studieren wir die Verwürfelung von Information sowie Thermalisierung und deren Abwesenheit. Wir erforschen letzteren Fall in einem Quantengasmikroskop und mithilfe von interferometrischen Untersuchungen, die mit supraleitenden Qubits zugänglich sind.
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Wir schlagen neue Methoden vor um stark wechselwirkende Phasen im und außerhalb des Gleichgewichts mit Quantensimulationsexperimenten zu implementieren und zu untersuchen. Wir untersuchen das Fermi-Hubbard Modell indem wir Korrelationen höherer Ordnung und die Spektralfunktion betrachten und indem wir Mustererkennungs- und Machine Learning Techniken anwenden. Im Bose-Hubbard Modell studieren wir die Verwürfelung von Information sowie Thermalisierung und deren Abwesenheit. Wir erforschen letztere...
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