論文の概要: Krylov complexity of many-body localization: Operator localization in
Krylov basis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04722v2
- Date: Thu, 16 Jun 2022 16:21:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-05 01:06:40.734369
- Title: Krylov complexity of many-body localization: Operator localization in
Krylov basis
- Title(参考訳): 多体局在のkrylov複雑性:krylov基底における演算子局在
- Authors: Fabian Ballar Trigueros, Cheng-Ju Lin
- Abstract要約: 本稿では,Lanczosの観点から,多体局在化(MBL)システムにおける演算子成長問題とその複雑性について検討する。
クリロフ基底を用いて、作用素成長問題は半無限鎖上の単一粒子ホッピング問題と見なすことができる。
以上の結果から,MBL系における初期単一粒子ホッピング問題は,第1地点で局所化されることが示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study the operator growth problem and its complexity in the many-body
localization (MBL) system from the Lanczos algorithm perspective. Using the
Krylov basis, the operator growth problem can be viewed as a single-particle
hopping problem on a semi-infinite chain with the hopping amplitudes given by
the Lanczos coefficients. We find that, in the MBL systems, the Lanczos
coefficients scale as $\sim n/\ln(n)$ asymptotically, same as in the ergodic
systems, but with an additional even-odd alteration and an effective
randomness. We use a simple linear extrapolation scheme as an attempt to
extrapolate the Lanczos coefficients to the thermodynamic limit. With the
original and extrapolated Lanczos coefficients, we study the properties of the
emergent single-particle hopping problem via its spectral function, integrals
of motion, Krylov complexity, wavefunction profile and return probability. Our
numerical results of the above quantities suggest that the emergent
single-particle hopping problem in the MBL system is localized when initialized
on the first site. We also study the operator growth in the MBL
phenomenological model, whose Lanczos coefficients also have an even-odd
alteration, but approach constants asymptotically. The Krylov complexity grows
linearly in time in this case.
- Abstract(参考訳): lnczosアルゴリズムの観点から多体局在化(mbl)システムにおける演算子成長問題とその複雑性について検討した。
クリロフ基底を用いて、作用素成長問題はランチョス係数によって与えられるホッピング振幅を持つ半無限鎖上の単粒子ホッピング問題と見なすことができる。
MBL系では、Lanczos係数はエルゴード系と同様に、漸近的に$\sim n/\ln(n)$としてスケールするが、追加の偶数変化と有効ランダム性を持つ。
我々は、Lanczos係数を熱力学的極限に外挿する試みとして、単純な線形外挿法を用いる。
ランチョス係数とその外挿係数を用いて, 創発的単粒子ホッピング問題のスペクトル関数, 運動積分, クリロフ複雑性, 波動関数プロファイル, 戻り確率による性質について検討した。
以上の結果から,MBL系における初期単一粒子ホッピング問題は,初期化時に局所化されることが示唆された。
また,lanczos係数は偶数に変化するが漸近的に接近定数を持つmbl現象モデルにおける作用素成長についても検討した。
この場合、クリロフの複雑性は線形に増加する。
関連論文リスト
- Krylov complexity of fermion chain in double-scaled SYK and power spectrum perspective [0.0]
有限温度2倍スケールSYK(DSSYK)モデルにおける複数のマヨラナフェルミオンからなるフェルミオン連鎖作用素のクリロフ複雑性について検討する。
クリロフ複雑性が2点関数から計算可能であるという事実を利用して、2点関数が単純になる極限で解析を行う。
極低温条件下でのクリロフ複雑性の指数的成長を確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-18T08:47:05Z) - KPZ scaling from the Krylov space [83.88591755871734]
近年,Cardar-Parisi-Zhangスケーリングをリアルタイムの相関器や自動相関器に示す超拡散が報告されている。
これらの結果から着想を得て,Krylov演算子に基づく相関関数のKPZスケーリングについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-04T20:57:59Z) - Operator dynamics in Lindbladian SYK: a Krylov complexity perspective [0.0]
我々は、任意の一般ジャンプ作用素に対して2つの係数の集合の線形成長を解析的に確立する。
クリロフ複雑性は散逸強度と逆向きに飽和し、散逸時間スケールは対数的に増大する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-01T18:00:06Z) - The operator growth hypothesis in open quantum systems [0.0]
作用素成長仮説(英: operator growth hypothesis、OGH)は、リウビリアンによる反復作用の下での作用素の挙動に関する予想である。
ここでは、開量子系へのOGHの一般化について検討し、そこでは、リウビリアンをリンドブラディアンに置き換える。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T21:20:19Z) - Operator growth and Krylov Complexity in Bose-Hubbard Model [0.25602836891933073]
一次元ボソニック系のクリロフ複雑性、有名なボース・ハッバードモデルについて検討する。
我々はLanczosアルゴリズムを用いてLanczos係数とKrylov基底を求める。
私たちの結果は、システムのカオス的で統合可能な性質を捉えています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-08T20:24:03Z) - Krylov Complexity in Calabi-Yau Quantum Mechanics [0.0]
量子力学系におけるクリロフ複雑性は、よく知られた局所トーリックなカラビ・ヤウ測地から導かれる。
カラビ・ヤウモデルの場合、Laczos係数は小さな$n$sに対して線形よりも遅く成長し、可積分モデルの挙動と一致することが分かる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-06T12:32:04Z) - Nonconvex Stochastic Scaled-Gradient Descent and Generalized Eigenvector
Problems [98.34292831923335]
オンライン相関解析の問題から,emphStochastic Scaled-Gradient Descent (SSD)アルゴリズムを提案する。
我々はこれらのアイデアをオンライン相関解析に適用し、局所収束率を正規性に比例した最適な1時間スケールのアルゴリズムを初めて導いた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-29T18:46:52Z) - Partial Counterfactual Identification from Observational and
Experimental Data [83.798237968683]
観測データと実験データの任意の組み合わせから最適境界を近似する有効なモンテカルロアルゴリズムを開発した。
我々のアルゴリズムは、合成および実世界のデータセットに基づいて広範囲に検証されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-12T02:21:30Z) - Determination of the critical exponents in dissipative phase
transitions: Coherent anomaly approach [51.819912248960804]
オープン量子多体系の定常状態に存在する相転移の臨界指数を抽出するコヒーレント異常法の一般化を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-12T13:16:18Z) - Multipole Graph Neural Operator for Parametric Partial Differential
Equations [57.90284928158383]
物理系をシミュレーションするためのディープラーニングベースの手法を使用する際の大きな課題の1つは、物理ベースのデータの定式化である。
線形複雑度のみを用いて、あらゆる範囲の相互作用をキャプチャする、新しいマルチレベルグラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。
実験により, 離散化不変解演算子をPDEに学習し, 線形時間で評価できることを確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-16T21:56:22Z) - Measuring Model Complexity of Neural Networks with Curve Activation
Functions [100.98319505253797]
本稿では,線形近似ニューラルネットワーク(LANN)を提案する。
ニューラルネットワークのトレーニングプロセスを実験的に検討し、オーバーフィッティングを検出する。
我々は、$L1$と$L2$正規化がモデルの複雑さの増加を抑制することを発見した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-16T07:38:06Z)
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。