論文の概要: Geometric model for the electron spin correlation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07869v3
- Date: Thu, 14 Apr 2022 03:07:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-18 05:15:47.382071
- Title: Geometric model for the electron spin correlation
- Title(参考訳): 電子スピン相関の幾何学的モデル
- Authors: Ana Mar\'ia Cetto
- Abstract要約: 双分割一重項スピン状態のスピン相関の公式である$C_Q(boldsymbola,boldsymbolb)$は、確率分布$rho(phi)$に基づいて導出される。
スピン相関を再現する幾何学的モデルは、我々のアプローチを検証するのに役立つ。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The quantum formula for the spin correlation of the bipartite singlet spin
state, $C_{Q}(\boldsymbol{a},\boldsymbol{b})$, is derived on the basis of a
probability distribution $\rho(\phi)$ that is generic, i. e., independent of
$(\boldsymbol{a},\boldsymbol{b})$. In line with a previous result obtained
within the framework of the quantum formalism, the probability space is
partitioned according to the sign of the product $A=\alpha\beta$ of the
individual spin projections $\alpha$ and $\beta$ onto $\boldsymbol{a}$ and
$\boldsymbol{b}$. A specific partitioning and a corresponding set of
realizations {$ \phi$} are associated with every measurement setting
$(\boldsymbol{a},\boldsymbol{b})$; this precludes the transfer of $\alpha$ or
$\beta$ from $C_{Q}(\boldsymbol{a},\boldsymbol{b})$ to
$C_{Q}(\boldsymbol{a},\boldsymbol{b'})$, for
$\boldsymbol{b'}\neq\boldsymbol{b}.$ A geometric model that reproduces the spin
correlation serves to validate our approach, giving a concrete meaning to the
quantum result in terms of a (local random variable) probability distribution.
- Abstract(参考訳): 二成分一重項スピン状態のスピン相関式 $c_{q}(\boldsymbol{a},\boldsymbol{b})$ は、確率分布 $\rho(\phi)$ に基づいて導かれる。
e.
これは$(\boldsymbol{a},\boldsymbol{b})$とは独立である。
量子形式論の枠組みで得られた前の結果に従えば、確率空間は、個々のスピン射影の積 $A=\alpha\beta$ と $\beta$ と $\boldsymbol{a}$ と $\boldsymbol{b}$ の符号に従って分割される。
これは$\alpha$ または $\beta$ が$c_{q}(\boldsymbol{a},\boldsymbol{b})$ から$c_{q}(\boldsymbol{a},\boldsymbol{b'})$ への$c_{q}(\boldsymbol{a},\boldsymbol{b'})$, for $\boldsymbol{b'}\neq\boldsymbol{b})$ への移行を妨げる。
$ スピン相関を再現する幾何モデルは我々のアプローチを検証するのに役立ち、(局所確率変数)確率分布の観点から量子結果に具体的な意味を与える。
関連論文リスト
- A Unified Framework for Uniform Signal Recovery in Nonlinear Generative
Compressed Sensing [68.80803866919123]
非線形測定では、ほとんどの先行結果は一様ではない、すなわち、すべての$mathbfx*$に対してではなく、固定された$mathbfx*$に対して高い確率で保持される。
本フレームワークはGCSに1ビット/一様量子化観測と単一インデックスモデルを標準例として適用する。
また、指標集合が計量エントロピーが低い製品プロセスに対して、より厳密な境界を生み出す濃度不等式も開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-25T17:54:19Z) - Fitting an ellipsoid to a quadratic number of random points [10.208117253395342]
問題 $(mathrmP)$ が $n$ の標準ガウス確率ベクトルを $mathbbRd$ で中心楕円体の境界に収まることを $n, d to infty$ とみなす。
任意の$varepsilon > 0$ に対して、$n leq (1 - varepsilon) d2 / 4$ ならば、$(mathrmP)$ は高い確率の解を持つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-03T17:46:23Z) - A random matrix model for random approximate $t$-designs [1.534667887016089]
任意の$t$に対して$delta(nu_mathcalS,t)$の確率分布を記述するためにランダム行列モデルを提案する。
我々のモデルはいわゆるスペクトルギャップ予想を満足していること、すなわち、$sup が $tinmathbbZ_+$ であること、すなわち $sup が $tinmathbbZ_+delta(k)=delta(t)$ であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-14T14:50:06Z) - Near-optimal fitting of ellipsoids to random points [68.12685213894112]
楕円体をランダムな点に合わせるという基本的な問題は、低ランク行列分解、独立成分分析、主成分分析に関係している。
我々はこの予想を、ある$n = Omega(, d2/mathrmpolylog(d))$ に対する適合楕円体を構成することで対数的因子まで解決する。
我々の証明は、ある非標準確率行列の便利な分解を用いて、サンダーソン等最小二乗構成の実現可能性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-19T18:00:34Z) - Mean Estimation in High-Dimensional Binary Markov Gaussian Mixture
Models [12.746888269949407]
2進隠れマルコフモデルに対する高次元平均推定問題を考える。
ほぼ最小限の誤差率(対数係数まで)を $|theta_*|,delta,d,n$ の関数として確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-06T09:34:04Z) - Beyond the Berry Phase: Extrinsic Geometry of Quantum States [77.34726150561087]
状態の量子多様体のすべての性質がゲージ不変のバーグマンによって完全に記述されることを示す。
偏光理論への我々の結果の即時適用について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-30T18:01:34Z) - Adversarial Examples in Random Neural Networks with General Activations [14.12513604585194]
逆の例は、サブ指数幅とReLUまたはスムーズなアクティベーションを持つ2層ネットワークでユビキタスである。
逆の例 $boldsymbol x'$ が勾配の方向に沿って高い確率で見つかることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-31T17:36:15Z) - Matrix concentration inequalities and efficiency of random universal
sets of quantum gates [0.0]
ランダム集合 $mathcalS の部分集合 U(d)$ に対して、$mathcalS$ が $delta$-approximate $t$-design となる確率の有界性を与える。
正確な$t$-designから引き出された$mathcalS$に対して、$delta$-approximate $t$-designが不等式$mathbbPleft(delta geq x right)leq 2D_tを満たす確率を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-10T23:44:09Z) - Random matrices in service of ML footprint: ternary random features with
no performance loss [55.30329197651178]
我々は、$bf K$ の固有スペクトルが$bf w$ の i.d. 成分の分布とは独立であることを示す。
3次ランダム特徴(TRF)と呼ばれる新しいランダム手法を提案する。
提案したランダムな特徴の計算には乗算が不要であり、古典的なランダムな特徴に比べてストレージに$b$のコストがかかる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-05T09:33:49Z) - Spectral properties of sample covariance matrices arising from random
matrices with independent non identically distributed columns [50.053491972003656]
関数 $texttr(AR(z))$, for $R(z) = (frac1nXXT- zI_p)-1$ and $Ain mathcal M_p$ deterministic, have a standard deviation of order $O(|A|_* / sqrt n)$.
ここでは、$|mathbb E[R(z)] - tilde R(z)|_F を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-06T14:21:43Z) - Optimal Combination of Linear and Spectral Estimators for Generalized
Linear Models [59.015960528781115]
最適に $hatboldsymbol xrm L$ と $hatboldsymbol xrm s$ を組み合わせる方法を示す。
我々は,$(boldsymbol x, hatboldsymbol xrm L, hatboldsymbol xrm s)$の制限分布を確立するために,Adroximate Message Passing (AMP)アルゴリズムの設計と解析を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-07T18:20:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。