Investigations of topological phases for quasi-1D systems
Authors:   , Tirrito Emanuele 
Published: October 2023

For a long time, quantum states of matter have been successfully characterized by
the Ginzburg-Landau formalism that was able to classify all different types of phase
transitions. This view changed with the discovery of the quantum Hall effect and
topological insulators. The latter are materials that host metallic edge states in an
insulating bulk, some of which are protected by the existing symmetries.
Complementary to the search of topological phases in condensed matter, great efforts
have been made in quantum simulations based on cold atomic gases. Sophisticated
laser schemes provide optical lattices with different geometries and allow to tune interactions and the realization of artificial gauge fields.
At the same time, new concepts coming from quantum information, based on entanglement, are pushing the frontier of our understanding of quantum phases as a whole.
The concept of entanglement has revolutionized the description of quantum many-body
states by describing wave functions with tensor networks (TN) that are exploited for
numerical simulations based on the variational principle.
This thesis falls within the framework of the studies in condensed matter physics: it
focuses indeed on the so-called synthetic realization of quantum states of matter, more
specifically, of topological ones, which may have on the long-run outfalls towards robust quantum computers. We propose a theoretical investigation of cold atoms in optical lattice pierced by effective (magnetic) gauge fields and subjected to experimentally relevant interactions, by adding a modern numerical approach based on TN algorithms.
More specifically, this work will focus on (i) interacting topological phases in quasi-1D
systems and, in particular, the Creutz-Hubbard model, (ii) the connection between
condensed matter and high energy physics studying the Gross-Neveu model and the
discretization of Wilson-Hubbard model, (iii) implementing tensor network-based algorithms.
Durante mucho tiempo, los estados cuánticos de la materia se han caracterizado con éxito por el formalismo de Ginzburg-Landau que permitió de clasificar todos los diferentes tipos de transiciones de fase. Esta visión cambió con el descubrimiento del efecto Hall cuántico y los aislantes topológicos. Estos últimos son materiales que albergan estados de borde metálicos en una masa aislante, algunos de los cuales están protegidos por las simetrías existentes. Conjuntamente a la búsqueda de fases topológicas en materia condensada, se han hecho grandes esfuerzos en simulaciones cuánticas basadas en gases atómicos fríos. Los sofisticados esquemas láser proporcionan redes ópticas con diferentes geometrías y permiten ajustar las interacciones y la realización de campos de gauge artificial. Al mismo tiempo, los nuevos conceptos que provienen de la información cuántica, basados en el entanglement, están empujando la frontera de nuestra comprensión de las fases cuánticas en su conjunto. El concepto de entanglement ha revolucionado la descripción de los estados cuánticos de muchos cuerpos al describir las funciones de onda con redes tensoras (TN) que se explotan para simulaciones numéricas basadas en el principio de variación. Esta tesis se enmarca en los estudios de física de la materia condensada: en particular, se centra en la llamada realización sintética de los estados cuánticos de la materia, más específicamente, de los topológicos, que pueden tener en las salidas a largo plazo hacia computadoras cuánticas robustas. Se propone una investigación teórica de los átomos fríos en la red óptica con campos de gauge efectivos y sometidos a interacciones relevantes experimentalmente, agregando un enfoque numérico moderno basado en algoritmos TN.
Más específicamente, este trabajo se centrará en (i) fases topológicas en los sistemas cuasi-1D y, en particular, el modelo Creutz-Hubbard, (ii) la conexión entre la materia condensada y la física de alta energía estudiando el modelo Gross-Neveu y el discretización del modelo Wilson-Hubbard, (iii) implementación de algoritmos basados en redes tensoras.