Fugu-MT 論文翻訳(概要): Uncertainty Relation and Minimum Wave Packet on Circle

論文の概要: Uncertainty Relation and Minimum Wave Packet on Circle

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06826v2
Date: Mon, 24 Oct 2022 07:11:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-22 03:45:31.104250
Title: Uncertainty Relation and Minimum Wave Packet on Circle
Title（参考訳）: 円上の不確かさ関係と最小波束
Authors: Naohisa Ogawa, Shuichi Nagasawa
Abstract要約: 閉一次元系(円)に対する不確実性関係(UR)について論じる。このようなシステムでは、円に沿った長さパラメータを位置変数として使うことはできない。また、円上の最小波パケット(MWP)についても論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We discuss on the uncertainty relation (UR) for a closed one dimensional system (circle). In such a system, we cannot use the length parameter along the circle as a position variable. Otherwise we meet a difficulty about the definiteness of the average position and the standard deviation (SD). From this reason, we define the position variable in an external Euclidean space in which our circle is embedded. In the same way we define a SD by using that position variable. Then we obtain the UR which is similar to the usual one. We also discuss the minimum wave packet (MWP) on the circle. MWP is expressed by von Mises distribution function with a limit of its parameter.
Abstract（参考訳）: 閉一次元系(円)に対する不確実性関係(UR)について論じる。このようなシステムでは、円に沿った長さパラメータを位置変数として使うことはできない。そうでなければ、平均位置の確定性と標準偏差(SD)に関する困難に直面する。この理由から、我々の円が埋め込まれた外部ユークリッド空間における位置変数を定義する。同様に、位置変数を用いてSDを定義する。そして、通常の UR と類似した UR を得る。また、円上の最小波パケット(MWP)についても論じる。 MWPはフォン・ミーゼス分布関数によってそのパラメータの極限で表される。

関連論文リスト

Dimension reduction and the gradient flow of relative entropy [0.0]
次元減少は科学で広く用いられ、高次元データを低次元空間にマッピングする。本研究では,近傍埋め込み(SNE)技術の基礎となる基本的な数学的モデルと,その一般的な変種であるt-SNEについて検討する。目的は、これらの点を最適な方法で低次元にマッピングし、類似点がより近いようにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-25T14:23:04Z)
Global $\mathcal{L}^2$ minimization at uniform exponential rate via geometrically adapted gradient descent in Deep Learning [1.4050802766699084]
本稿では,ディープラーニング(DL)ネットワークにおける教師あり学習のシナリオについて考察する。 DLネットワークの出力層におけるユークリッド計量に対する勾配流を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-27T02:12:02Z)
Fluctuations in the Entropy of Hawking Radiation [0.0]
我々は、重力経路積分(GPI)を用いて、ページ曲線の周りのホーキング放射エントロピーのゆらぎを計算する。この矛盾は、ブラックホールヒルベルト空間次元が状態準備によって固定されないという事実に起因している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-26T02:40:40Z)
Compass state: Effect of squeezing and displacement on the Fock space [0.0]
本研究は,非古典状態の多種多様なクラスについて検討する。メートル法に敏感なコンパス状態と比較して、状態の忠実度は99$%以上である。気象学的な応用では、コヒーレント振幅の低いコンパス状態の数値分散は、減衰パラメータを推定する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-18T17:11:52Z)
Adaptive Stochastic Variance Reduction for Non-convex Finite-Sum Minimization [52.25843977506935]
有限サム構造をもつ$L$-smooth, non-deuction関数に対して, AdaSpider と呼ばれる適応分散法を提案する。そうすることで、$tildeOleft + st/epsilonコールで$epsilon-stationaryポイントを計算することができます。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-03T14:41:46Z)
Shape And Structure Preserving Differential Privacy [70.08490462870144]
正方形距離関数の勾配がラプラス機構よりも感度をよりよく制御できることを示す。また,2乗距離関数の勾配を用いることで,ラプラス機構よりも感度を制御できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-21T18:14:38Z)
The Franke-Gorini-Kossakowski-Lindblad-Sudarshan (FGKLS) Equation for Two-Dimensional Systems [62.997667081978825]
開量子系は、FGKLS(Franke-Gorini-Kossakowski-Lindblad-Sudarshan)方程式に従うことができる。我々はヒルベルト空間次元が 2$ である場合を徹底的に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-16T07:03:54Z)
Glimmers of a post-geometric perspective [0.0]
量子重力効果は、計量場の波動関数が古典的な構成でピークに達しなければ、低エネルギーで重要となる。我々は「オブザーバの流動」を導入することで、正準量子重力の古典性からそのような逸脱を理解することを試みる。距離場における関連するゆらぎが存在する場合でも、各観測者の近傍で局所的な平坦な極限が回復されることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-27T15:53:15Z)
A Note on Optimizing Distributions using Kernel Mean Embeddings [94.96262888797257]
カーネル平均埋め込みは、その無限次元平均埋め込みによる確率測度を表す。カーネルが特徴的である場合、カーネルの総和密度を持つ分布は密度が高いことを示す。有限サンプル設定でそのような分布を最適化するアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-18T08:33:45Z)
Coordinate Independent Convolutional Networks -- Isometry and Gauge Equivariant Convolutions on Riemannian Manifolds [70.32518963244466]
平坦空間と比較して大きな複雑さは、コンボリューション核が多様体にどのようなアライメントを適用するべきかが不明確であることである。コーディネート化の特定の選択は、ネットワークの推論に影響を与えるべきではない、と我々は主張する。座標独立と重み共有の同時要求は、ネットワーク上の同変要求をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-10T19:54:19Z)
Robust 6D Object Pose Estimation by Learning RGB-D Features [59.580366107770764]
本稿では、この局所最適問題を解くために、回転回帰のための離散連続的な新しい定式化を提案する。我々はSO(3)の回転アンカーを均一にサンプリングし、各アンカーから目標への制約付き偏差を予測し、最適な予測を選択するための不確実性スコアを出力する。 LINEMOD と YCB-Video の2つのベンチマーク実験により,提案手法が最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-29T06:24:55Z)

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。