論文の概要: Improved performance in quantum transport calculations: A
divide-and-conquer method based on S-matrices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12689v1
- Date: Wed, 27 Apr 2022 04:14:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-15 09:24:38.150139
- Title: Improved performance in quantum transport calculations: A
divide-and-conquer method based on S-matrices
- Title(参考訳): 量子輸送計算の性能向上:S-行列に基づく分割・対数法
- Authors: Mauricio J. Rodr\'iguez, Carlos Ram\'irez
- Abstract要約: 本稿では,一般強結合構造の散乱行列を求めるための分割・対数アルゴリズムを提案する。
散乱行列は、ランダウアーの公式を用いてメソスコピック系の輸送特性を直接計算することができる。
- 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 propose a divide-and-conquer algorithm to find recursively the Scattering
matrix of general tight-binding structures. The Scattering matrix allows a
direct calculation of transport properties in mesoscopic systems by using the
Landauer formula. The method is exact, and by analyzing the performance of the
algorithm in square, triangular and honeycomb lattices, we show a significant
improvement in comparison to other state-of-the-art recursive and non-recursive
methods.
- Abstract(参考訳): 本稿では,一般強結合構造の散乱行列を再帰的に求める分割・対数アルゴリズムを提案する。
散乱行列はランダウアーの公式を用いてメソスコピック系の輸送特性を直接計算することができる。
本手法は,正方形,三角形,ハニカム格子におけるアルゴリズムの性能を解析することにより,他の最先端再帰的および非再帰的手法と比較して著しく改善することを示す。
関連論文リスト
- Regularized Projection Matrix Approximation with Applications to Community Detection [1.3761665705201904]
本稿では,アフィニティ行列からクラスタ情報を復元するための正規化プロジェクション行列近似フレームワークを提案する。
3つの異なるペナルティ関数について検討し, それぞれが有界, 正, スパースシナリオに対応するように調整した。
合成および実世界の両方のデータセットで行った数値実験により、我々の正規化射影行列近似アプローチはクラスタリング性能において最先端の手法を著しく上回っていることが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-26T15:18:22Z) - Improving sample efficiency of high dimensional Bayesian optimization
with MCMC [7.241485121318798]
本稿ではマルコフ・チェイン・モンテカルロに基づく新しい手法を提案する。
提案アルゴリズムのMetropolis-HastingsとLangevin Dynamicsの両バージョンは、高次元逐次最適化および強化学習ベンチマークにおいて最先端の手法より優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-05T05:56:42Z) - A fixed-point algorithm for matrix projections with applications in
quantum information [7.988085110283119]
このアルゴリズムは反復数において最適解に指数関数的に収束することを示す。
量子資源理論および量子シャノン理論における我々のアルゴリズムのいくつかの応用について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T11:16:11Z) - Stochastic Optimization for Non-convex Problem with Inexact Hessian
Matrix, Gradient, and Function [99.31457740916815]
信頼領域(TR)と立方体を用いた適応正則化は、非常に魅力的な理論的性質を持つことが証明されている。
TR法とARC法はヘッセン関数,勾配関数,関数値の非コンパクトな計算を同時に行うことができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-18T10:29:58Z) - An Efficient Algorithm for Clustered Multi-Task Compressive Sensing [60.70532293880842]
クラスタ化マルチタスク圧縮センシングは、複数の圧縮センシングタスクを解決する階層モデルである。
このモデルに対する既存の推論アルゴリズムは計算コストが高く、高次元ではうまくスケールしない。
本稿では,これらの共分散行列を明示的に計算する必要をなくし,モデル推論を大幅に高速化するアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-30T15:57:14Z) - Deep Unrolling for Nonconvex Robust Principal Component Analysis [75.32013242448151]
我々はロバスト成分分析のためのアルゴリズムを設計する(A)
行列を低主行列とスパース主行列の和に分解する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-12T03:48:26Z) - Linearization Algorithms for Fully Composite Optimization [61.20539085730636]
本稿では,完全合成最適化問題を凸コンパクト集合で解くための一階アルゴリズムについて検討する。
微分可能および非微分可能を別々に扱い、滑らかな部分のみを線形化することで目的の構造を利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-24T18:41:48Z) - Adaptive Stochastic Optimisation of Nonconvex Composite Objectives [2.1700203922407493]
一般化された複合ミラー降下アルゴリズムの一群を提案し,解析する。
適応的なステップサイズでは、提案アルゴリズムは問題の事前知識を必要とせずに収束する。
決定集合の低次元構造を高次元問題に活用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-21T18:31:43Z) - Matrix Reordering for Noisy Disordered Matrices: Optimality and
Computationally Efficient Algorithms [9.245687221460654]
単細胞生物学とメダゲノミクスの応用により,ノイズモノトンToeplitz行列モデルに基づく行列化の問題を考察した。
我々は、決定理論の枠組みでこの問題の基本的な統計的限界を確立し、制約付き最小二乗率を示す。
そこで本研究では,性能向上を保証した新しい時間適応ソートアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-17T14:53:52Z) - Improving Metric Dimensionality Reduction with Distributed Topology [68.8204255655161]
DIPOLEは、局所的、計量的項と大域的、位相的項の両方で損失関数を最小化し、初期埋め込みを補正する次元推論後処理ステップである。
DIPOLEは、UMAP、t-SNE、Isomapといった一般的な手法よりも多くの一般的なデータセットで優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-14T17:19:44Z) - Nearly Linear Row Sampling Algorithm for Quantile Regression [54.75919082407094]
データの次元にほぼ線形なサンプル複雑性を持つ量子化損失関数の行サンプリングアルゴリズムを提案する。
行サンプリングアルゴリズムに基づいて、量子レグレッションの最も高速なアルゴリズムと、バランスの取れた有向グラフのグラフスペーシフィケーションアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T13:40:07Z)
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。