論文の概要: Entanglement and Chaos in De Sitter Holography: An SYK Example
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14104v3
- Date: Thu, 28 Oct 2021 22:35:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-13 07:08:33.793613
- Title: Entanglement and Chaos in De Sitter Holography: An SYK Example
- Title(参考訳): デシッターホログラフィーにおける絡み合いとカオス--SYKの例
- Authors: Leonard Susskind
- Abstract要約: 絡み合い、カオス、複雑さは、ド・ジッター空間やブラックホールと同様に重要である。
SYK のある種の極限は、ド・ジッター空間の具体的で計算可能なホログラフィックモデルであることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Entanglement, chaos, and complexity are as important for de Sitter space as
for AdS and for black holes. There are similarities and great differences
between AdS and dS in how these concepts are manifested in the space-time
geometry. In the first part of this paper the Ryu-Takayanagi prescription, the
theory of fast scrambling, and the holographic complexity correspondence are
reformulated for de Sitter space. Criteria are proposed for a holographic model
to describe de Sitter space. The criteria can be summarized by the requirement
that scrambling and complexity growth must be "hyperfast." In the later part of
the paper I show that a certain limit of SYK is a concrete, computable,
holographic model of de Sitter space. Calculations are described which support
the conjecture.
- Abstract(参考訳): エンタングルメント、カオス、複雑さはド・ジッター空間にとって広告やブラックホールと同じくらい重要である。
時空幾何学においてこれらの概念がどのように表されるかには、AdSとdSの間に類似点と大きな違いがある。
本論文の第1部では,ド・ジッター空間について,龍高柳処方令,高速スクランブル理論,ホログラフィック複雑性対応を再構成した。
デ・ジッター空間を記述するホログラフィックモデルに対して、基準が提案されている。
この基準は、スクランブルと複雑性の成長は「超高速」でなければならないという要件によって要約できる。
論文の後半では、SYKの一定の極限は、ド・ジッター空間の具体的な、計算可能な、ホログラフィックモデルであることを示す。
予想を支持する計算が記述される。
関連論文リスト
- On Krylov Complexity [0.0]
この本は、クリロフ複雑性を量子カオスのプローブとして、ホログラフィック複雑性の候補として扱う。
ランツォスアルゴリズム、その性質、関連する代数構造、およびその実践的実装に関する技術的な詳細を幅広く紹介する。
二重スケールSYKモデルの低エネルギー状態における無限温度熱場二重状態のクリロフ複雑性と重力理論におけるバルク長との正確な解析的対応性を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-04T11:57:29Z) - IME: Integrating Multi-curvature Shared and Specific Embedding for Temporal Knowledge Graph Completion [97.58125811599383]
時間的知識グラフ(TKG)は時間次元を取り入れており、知識の進化を正確に捉えることができる。
本稿では,TKGCタスクのための新しい多曲率共有固有埋め込み(IME)モデルを提案する。
IMEは2つの重要な性質、すなわち空間共有性と空間固有性を含んでいる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-28T23:31:25Z) - Alignment and Outer Shell Isotropy for Hyperbolic Graph Contrastive
Learning [69.6810940330906]
高品質なグラフ埋め込みを学習するための新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。
具体的には、階層的なデータ不変情報を効果的にキャプチャするアライメントメトリックを設計する。
双曲空間において、木の性質に関連する葉と高さの均一性に対処する必要があることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-27T15:31:42Z) - BLiSS: Bootstrapped Linear Shape Space [38.85525540566456]
本稿では,形状空間と対応問題の解法であるBLiSSを紹介する。
手動で登録された小さなスキャンから始めて、形状空間を充実させ、それを新しい未登録スキャンに自動的に対応させる。
BLiSSの重要な構成要素は、低次元の形状空間で欠落した詳細を捉える非線形変形モデルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-04T18:54:56Z) - A Geometric Notion of Causal Probing [91.14470073637236]
言語モデルの表現空間では、動詞数のような概念に関するすべての情報が線形部分空間に符号化される。
理想線型概念部分空間を特徴づける内在的基準のセットを与える。
LEACEは概念情報の約半分を含む1次元の部分空間を返す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-27T17:57:57Z) - NoRA: A Tensor Network Ansatz for Volume-Law Entangled Equilibrium States of Highly Connected Hamiltonians [0.0]
本稿では,体積法の絡み合いと大規模基底状態の縮退を緩和できるテンソルネットワークアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャは,SYKモデルの接地空間の絡み合いや複雑さを捉えるのに十分な表現性を持っていることを示す。
我々はSYKモデルにインスパイアされた一連の符号を導入し、高重量安定器のコストで一定速度と線形距離を選択できることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-29T18:07:15Z) - Geometry Interaction Knowledge Graph Embeddings [153.69745042757066]
ユークリッド空間,双曲空間,超球空間間の空間構造を対話的に学習する幾何学的相互作用知識グラフ埋め込み(GIE)を提案する。
提案したGIEは、よりリッチなリレーショナル情報、モデルキー推論パターンをキャプチャし、エンティティ間の表現的セマンティックマッチングを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-24T08:33:43Z) - HRCF: Enhancing Collaborative Filtering via Hyperbolic Geometric
Regularization [52.369435664689995]
HRCF (textitHyperbolic Regularization powered Collaborative Filtering) を導入し,幾何認識型双曲正規化器を設計する。
具体的には、ルートアライメントとオリジン認識ペナルティによる最適化手順を強化する。
提案手法は,双曲的凝集による過度な平滑化問題に対処でき,モデルの識別能力も向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-18T06:11:44Z) - Overlapping Spaces for Compact Graph Representations [17.919759296265]
グラフ、テキスト、画像などの構造化データを埋め込むために、様々な非自明な空間が人気を集めている。
製品空間の概念を一般化し、構成探索問題を持たない重なり合う空間を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-05T20:55:47Z) - Geometry of Similarity Comparisons [51.552779977889045]
空間形式の順序容量は、その次元と曲率の符号に関係していることを示す。
さらに重要なことは、類似性グラフ上で定義された順序拡散確率変数の統計的挙動が、その基礎となる空間形式を特定するのに利用できることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-17T13:37:42Z)
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。