論文の概要: Solvable model of deep thermalization with distinct design times
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10542v2
- Date: Sat, 24 Dec 2022 19:54:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-30 04:41:40.981626
- Title: Solvable model of deep thermalization with distinct design times
- Title（参考訳）: 設計時間が異なる深部熱分解の可解モデル
- Authors: Matteo Ippoliti and Wen Wei Ho
- Abstract要約: 有限サブシステム上での量子状態の普遍的均一分布の出現について検討する。
この現象は、常温化よりも強い量子多体系における平衡の形式を表している。
我々は,2つのプロセスが異なる時間スケールで発生することを示すカオス力学の,正確に解けるモデルを提案する。
- 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 study the emergence over time of a universal, uniform distribution of
quantum states supported on a finite subsystem, induced by projectively
measuring the rest of the system. Dubbed deep thermalization, this phenomenon
represents a form of equilibration in quantum many-body systems stronger than
regular thermalization, which only constrains the ensemble-averaged values of
observables. While there exist quantum circuit models of dynamics in one
dimension where this phenomenon can be shown to arise exactly, these are
special in that deep thermalization occurs at precisely the same time as
regular thermalization. Here, we present an exactly-solvable model of chaotic
dynamics where the two processes can be shown to occur over different time
scales. The model is composed of a finite subsystem coupled to an infinite
random-matrix bath through a small constriction, and highlights the role of
locality and imperfect thermalization in constraining the formation of such
universal wavefunction distributions. We test our analytical predictions
against exact numerical simulations, finding excellent agreement.
- Abstract（参考訳）: 有限サブシステム上で支持される普遍的一様量子状態の時間的分布の出現について,システムの残りを投影的に測定することによって考察する。
深い熱化と呼ばれるこの現象は、通常の熱化よりも強い量子多体系の平衡の形式であり、観測可能な平均値を制限するだけである。
この現象が正確に現れることができる1次元の力学の量子回路モデルが存在するが、これらは常温化と正確に同じタイミングで深い熱分解が起こる特別な例である。
ここでは, 2 つの過程が異なる時間スケールで発生することを示せるカオス力学の完全可解モデルを提案する。
このモデルは、無限ランダム行列バスに小さな制限を通して結合された有限部分系で構成され、そのような普遍波動関数分布の形成を制約する局所性と不完全な熱化の役割を強調している。
正確な数値シミュレーションに対して解析的な予測をテストし、良好な一致を見出した。
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