論文の概要: Sachdev-Ye-Kitaev model: Non-self-averaging properties of the energy spectrum

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11008v1
• Date: Tue, 23 Aug 2022 14:42:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 02:16:27.851903
• Title: Sachdev-Ye-Kitaev model: Non-self-averaging properties of the energy spectrum
• Title（参考訳）: Sachdev-Ye-Kitaevモデル:エネルギースペクトルの非自己吸収特性
• Authors: Richard Berkovits
• Abstract要約: SYKモデル(Sachdev-Ye-Kitaev model)の短時間(大きなエネルギー)挙動は、このモデルがもたらす関心の高まりの主要な動機の1つである。 真のカオス的振る舞いは、エネルギースペクトルから抽出できるThouless時間に設定される。 SYKモデルは, 熱力学的限界においても非自覚的であり, 考慮しなければならない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The short time (large energy) behavior of the Sachdev-Ye-Kitaev model (SYK) is one of the main motivation to the growing interest garnered by this model. True chaotic behaviour sets in at the Thouless time, which can be extracted from the energy spectrum. In order to do so, it is necessary to unfold the spectrum, i.e., to filter out global tendencies. Using a simple ensemble average for unfolding results in a parametically low estimation of the Thouless energy. By examining the behavior of the spectrum as the distribution of the matrix elements is changed into a log-normal distribution it is shown that the sample to sample level spacing variance determines this estimation of the Thouless energy. Using the singular value decomposition method, SVD, which filters out these sample to sample fluctuations, the Thouless energy becomes parametrically much larger, essentially of order of the band width. It is shown that the SYK model in non-self-averaging even in the thermodynamic limit which must be taken into account in considering its short time properties.
• Abstract（参考訳）: SYKモデル(Sachdev-Ye-Kitaev model)の短時間(大きなエネルギー)挙動は、このモデルがもたらす関心の高まりの主要な動機の1つである。 真のカオス的振る舞いは、エネルギースペクトルから抽出できるトゥーレス時間に設定される。 そのためには、スペクトルの展開、すなわちグローバルな傾向をフィルタリングする必要がある。 展開に単純なアンサンブル平均を用いると、thoulessエネルギーのパラメトリ的に低い推定が得られる。 行列要素の分布が対数正規分布に変化するときのスペクトルの挙動を調べることにより、サンプルからサンプルレベル間隔分散は、このthoulessエネルギーの推定を決定することが示される。 サンプルをサンプル揺らぎにフィルタする特異値分解法SVDを用いて、Thoulessエネルギーは基本的にバンド幅の順にパラメトリックに大きくなる。 短時間特性を考慮すると, 熱力学限界においてもSYKモデルが非自己悪化状態にあることが示唆された。

関連論文リスト

• Unusual energy spectra of matrix product states [0.0]
  近似行列積状態基底状態のエネルギースペクトルを考察する。 スペクトルへの寄与は、驚くほど高いエネルギーにほぼ一定であることがわかった。 圧縮波動関数の一般的な特徴であると思われる異常スペクトルはサンプリング法に強い影響を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-24T16:08:21Z)
• Quantum thermodynamics of the Caldeira-Leggett model with non-equilibrium Gaussian reservoirs [0.0]
  我々は、量子粒子がエンジニアリングされた貯水池の集合に強く結合されるカルデイラ・レゲットモデルの非平衡バージョンを導入する。 強い置換/スクイーズされた貯水池は、ハミルトニアン系における効果的な時間依存を生成するために使用できる。 非平衡カルデイラ・レゲットモデルにおける熱統計と、圧縮および変位色雑音の作用による古典的ランゲヴィン粒子の統計との量子古典的対応を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-30T21:41:34Z)
• Iterated Denoising Energy Matching for Sampling from Boltzmann Densities [109.23137009609519]
  反復Denoising Energy Matching (iDEM) iDEMは,拡散型サンプリング装置から高モデル密度のサンプリング領域を (I) 交換し, (II) それらのサンプルをマッチング目的に使用した。 提案手法は,全測定値の最先端性能を達成し,2～5倍の速さでトレーニングを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-09T01:11:23Z)
• Randomly Pruning the Sachdev-Ye-Kitaev model [0.0]
  SYKモデル(Sachdev-Ye-Kitaev model)はその短期間のカオス行動で有名である。 エネルギースペクトルの普遍的なカオス的振る舞いが停止するエネルギースケールを表すThouless Energyは、スペクトル自身から決定することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-14T16:20:16Z)
• Adaptive Annealed Importance Sampling with Constant Rate Progress [68.8204255655161]
  Annealed Importance Smpling (AIS)は、抽出可能な分布から重み付けされたサンプルを合成する。 本稿では,alpha$-divergencesに対する定数レートAISアルゴリズムとその効率的な実装を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-27T08:15:28Z)
• The open Haldane-Shastry chain: thermodynamics and criticality [0.0]
  我々は,Su($m|n$) Haldane-Shastry鎖のBC_N$型の熱力学と臨界性について検討した。 化学ポテンシャル空間における臨界間隔を同定し、対応するフェルミ速度を計算する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-06T14:41:06Z)
• An Energy-Based Prior for Generative Saliency [62.79775297611203]
  本稿では,情報的エネルギーベースモデルを事前分布として採用する,新たな生成正当性予測フレームワークを提案する。 生成サリエンシモデルを用いて,画像から画素単位の不確実性マップを得ることができ,サリエンシ予測におけるモデル信頼度を示す。 実験結果から, エネルギーベース先行モデルを用いた生成塩分率モデルでは, 精度の高い塩分率予測だけでなく, 人間の知覚と整合した信頼性の高い不確実性マップを実現できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T10:51:00Z)
• Particle Dynamics for Learning EBMs [83.59335980576637]
  エネルギーベースモデリングは教師なし学習への有望なアプローチであり、単一のモデルから多くの下流アプリケーションを生み出す。 コントラスト的アプローチ(contrastive approach)"でエネルギーベースモデルを学習する際の主な困難は、各イテレーションで現在のエネルギー関数からサンプルを生成することである。 本稿では,これらのサンプルを取得し,現行モデルからの粗大なMCMCサンプリングを回避するための代替手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-26T23:41:07Z)
• Deterministic Gibbs Sampling via Ordinary Differential Equations [77.42706423573573]
  本稿では,自律的ODEとツールを用いた決定論的測度保存ダイナミクスの一般構築について述べる。 我々は、ハイブリッドモンテカルロや他の決定論的サンプルが、我々の理論の特別な場合としてどのように従うかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-18T15:36:09Z)
• Distribution of Kinks in an Ising Ferromagnet After Annealing and the Generalized Kibble-Zurek Mechanism [0.8258451067861933]
  温度クエンチによって誘導される一次元のイジングマグネットを有限時間で考える。 累積体の普遍的パワー-ロースケーリングはグラウバー力学に基づく数値シミュレーションによって近似される。 我々は, 線形, 非線形, 指数的な冷却スケジュールを考慮し, 後者は所定時間で冷却する最も効率的なショートカットを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-19T13:58:33Z)
• Out-of-time-order correlations and the fine structure of eigenstate thermalisation [58.720142291102135]
  量子情報力学と熱化を特徴付けるツールとして、OTOC(Out-of-time-orderor)が確立されている。 我々は、OTOCが、ETH(Eigenstate Thermalisation hypothesis)の詳細な詳細を調査するための、本当に正確なツールであることを明確に示している。 無限温度状態における局所作用素の和からなる可観測物の一般クラスに対して、$omega_textrmGOE$の有限サイズスケーリングを推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-01T17:51:46Z)

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。