Machine learning detection of Majorana zero modes from zero-bias peak measurements

虚假关系 马约拉纳 计算机科学 量子 人工智能 分类器(UML) 机器学习 过零点 算法 物理 拓扑(电路) 量子力学 数学 费米子 电压 组合数学
作者
Mouyang Cheng,Ryotaro Okabe,Abhijatmedhi Chotrattanapituk,Mingda Li
出处
期刊:Matter [Elsevier BV]
卷期号:7 (7): 2507-2520
标识
DOI:10.1016/j.matt.2024.05.028
摘要

Majorana zero modes (MZMs) carry non-Abelian statistics and great promise for topological quantum computation. A key signature of MZMs is the zero-bias peaks (ZBPs) in tunneling differential conductance. However, identifying MZMs from ZBPs has been challenging due to topological trivial states generating spurious signals. In this work, we introduce a machine learning framework that can distinguish MZM from other signals using ZBP data. Quantum transport simulation from tight-binding models is used to generate training data, while persistent cohomology analysis confirms the feasibility of machine-based classification. Even with noisy data, the extreme gradient boosting (XGBoost) classifier reaches 85 % accuracy for 1D data and 94 % for 2D data with Zeeman splitting. Tests on prior experiments show that key observations from some of the prior experiments are more likely to originate from MZMs. Our model offers a quantitative approach to assess MZMs using solely ZBP data. Furthermore, our results highlight the use of machine learning on exotic quantum systems with experimental-computational integration.
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