論文の概要: Laplace and Dirac Operators on Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02782v1
- Date: Sat, 5 Mar 2022 16:53:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-23 01:44:07.451614
- Title: Laplace and Dirac Operators on Graphs
- Title(参考訳): グラフ上のラプラスとディラック演算子
- Authors: Beata Casiday, Ivan Contreras, Thomas Meyer, Sabrina Mi, Ethan
Spingarn
- Abstract要約: グラフ上でのラプラス作用素とディラック作用素のバリエーションを紹介する。
シュル・オーディンガー方程式とディラック方程式のグラフ理論バージョンについて検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.9449650062296823
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Discrete versions of the Laplace and Dirac operators haven been studied in
the context of combinatorial models of statistical mechanics and quantum field
theory. In this paper we introduce several variations of the Laplace and Dirac
operators on graphs, and we investigate graph-theoretic versions of the
Schr\"odinger and Dirac equation. We provide a combinatorial interpretation for
solutions of the equations and we prove gluing identities for the Dirac
operator on lattice graphs, as well as for graph Clifford algebras.
- Abstract(参考訳): ラプラス作用素とディラック作用素の離散バージョンは、統計力学と量子場理論の組合せモデルの文脈で研究されてきた。
本稿では、グラフ上のラプラス作用素とディラック作用素のバリエーションを紹介し、シュリンガー方程式とディラック方程式のグラフ理論バージョンについて検討する。
方程式の解に対する組合せ解釈を提供し、グラフグラフ上のディラック作用素とグラフクリフォード代数に対するグルリング恒等性を証明する。
関連論文リスト
- Discrete Schrodinger equation on graphs: An effective model for branched quantum lattice [0.0]
量子グラフの解を記述するために用いられる離散シュロディンガー方程式の新しい正確な解を導入する。
任意の量子グラフに対する問題の定式化と世俗方程式の導出について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-21T18:27:18Z) - Complete equational theories for classical and quantum Gaussian relations [0.0]
ガウス関係と正アフィンラグランジュ関係のハイパーグラフプロップに対して生成子と関係を与える。
また、受動線形光量子回路を推論するために、LOv-calculusを解釈する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-15T17:09:24Z) - Graph Generation via Spectral Diffusion [51.60814773299899]
本稿では,1)グラフラプラシア行列のスペクトル分解と2)拡散過程に基づく新しいグラフ生成モデルGRASPを提案する。
具体的には、固有ベクトルと固有値のサンプリングにデノナイジングモデルを用い、グラフラプラシアン行列と隣接行列を再構成する。
我々の置換不変モデルは各ノードの固有ベクトルに連結することでノードの特徴を扱える。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T09:26:46Z) - A kernel-based analysis of Laplacian Eigenmaps [1.5229257192293204]
ガウス核に基づく関連する経験グラフラプラシアンのスペクトル特性について検討する。
我々の主な結果は非漸近誤差境界であり、経験グラフラプラシアンの固有値と固有空間が$mathcalM$のラプラス・ベルトラミ作用素の固有値と固有空間に近いことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T11:00:09Z) - The Exact Determinant of a Specific Class of Sparse Positive Definite
Matrices [5.330240017302621]
スパースガウス図形モデルの特定のクラスに対して、共分散行列の行列式に対する閉形式解を提供する。
私たちのフレームワークでは、グラフィカルなインタラクションモデルは$mathcalK_n$と$mathcalK_n-1$の代替製品と同等です。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-11T18:31:25Z) - Graph Kernel Neural Networks [53.91024360329517]
本稿では、グラフ上の内部積を計算するカーネル関数であるグラフカーネルを用いて、標準畳み込み演算子をグラフ領域に拡張することを提案する。
これにより、入力グラフの埋め込みを計算する必要のない完全に構造的なモデルを定義することができる。
私たちのアーキテクチャでは,任意の種類のグラフカーネルをプラグインすることが可能です。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-14T14:48:08Z) - Non-separable Spatio-temporal Graph Kernels via SPDEs [90.62347738138594]
グラフ上の時間的原理モデリングのためのグラフカーネルを提供する。
グラフをモデリングするための新しいツールを提供することで、既存のグラフカーネルを現実のアプリケーションで上回ります。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-16T14:53:19Z) - Duality for Continuous Graphical Models [4.56877715768796]
双対正規係数グラフと因子グラフの双対性定理は離散的グラフィカルモデルに対して検討されている。
因子グラフ双対定理の連続的グラフィカルモデルへの応用について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-02T23:11:34Z) - Learning Graphon Autoencoders for Generative Graph Modeling [91.32624399902755]
Graphonは任意のサイズでグラフを生成する非パラメトリックモデルであり、グラフから簡単に誘導できる。
解析可能でスケーラブルなグラフ生成モデルを構築するために,textitgraphon autoencoder という新しいフレームワークを提案する。
線形グルーポン分解モデルはデコーダとして機能し、潜在表現を活用して誘導されたグルーポンを再構成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-29T08:11:40Z) - Hamiltonian systems, Toda lattices, Solitons, Lax Pairs on weighted
Z-graded graphs [62.997667081978825]
グラフ上の解に対して一次元の解を持ち上げることができる条件を特定する。
位相的に興味深いグラフの簡単な例であっても、対応する非自明なラックス対と関連するユニタリ変換は、Z階数グラフ上のラックス対に持ち上げないことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-11T17:58:13Z) - Wasserstein-based Graph Alignment [56.84964475441094]
我々は,より小さいグラフのノードと大きなグラフのノードをマッチングすることを目的とした,1対多のグラフアライメント問題に対する新しい定式化を行った。
提案手法は,各タスクに対する最先端のアルゴリズムに対して,大幅な改善をもたらすことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-12T22:31:59Z)
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。