2026年5月の気になった論文（暫定版）
保育料で破産！ 助けてクレメンス！ ※Amazonアフィにアクセスしてお買い物して やってください🙇♀🙇♀🙇♀🙇♀🙇♀🙇♀ Kindle本 セール＆キャンペーン https://amzn.to/4sMBB2g -2026/5/29-- Comment on "Spin-1/2 Kagome Heisenberg Antiferromagnet: Machine Learning Discovery of the Spinon Pair-Density-Wave Ground State" https://arxiv.org/abs/2605.28861 カゴメハイゼンベルク反強磁性体の基底状態を機械学習で研究した先行研究がDMRGより低い変分エネルギーを報告していたが、著者らはこれがメトロポリス-ヘイスティングスサンプリングのエルゴード性破れによるアーティファクトであることを示した。スピン交換更新を用いて適切なサンプリングを行うとニューラルネットワークはDMRGより高いエネルギーに収束し、先行研究の主張に疑問を呈している。 バトルだ Improving CFT Operators Using Machine Learning https://arxiv.org/abs/2605.28929 格子シミュレーションから共形データを抽出する際の有限サイズ効果を軽減するため、連続体共形場理論の一次演算子との重なりを高める格子演算子を機械学習で構築する手法を提案。2次元イジング模型・Potts模型・希薄Potts模型で検証し、従来の格子演算子と比較してスケーリング次元の推定精度が大幅に向上することを示した。 Order-disorder trade-off in dirty quantum systems https://arxiv.org/abs/2605.28949 不純物を持つ1次元量子スピン系において、秩序パラメーターと無秩序パラメーターのトレードオフ定理を証明。Ising対称性と平均並進対称性を持つギャップ系では、Edwards-Anderson型の秩序か無秩序のどちらか一方のみがO(1)となることを厳密に示した。SPT相の弦秩序パラメーターの存在証明やLieb-Schultz-Mattis型制約への応用も論じている...