論文の概要: Prolegomena to a hybrid Classical/Rydberg simulator for hadronization (QuPYTH)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02476v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 18:37:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 22:56:23.615267
• Title: Prolegomena to a hybrid Classical/Rydberg simulator for hadronization (QuPYTH)
• Title（参考訳）: ハドロン化のためのハイブリッド古典/ライドバーグシミュレータ(QuPYTH)へのプロレグメナ
• Authors: Kenneth Heitritter, Yannick Meurice, Stephen Mrenna
• Abstract要約: 最大26個の原子を持つRydbergシミュレータのリアルタイム進化を古典的に計算する。 サイトを増やす行動は、現在のQuEraハードウェアを使って現実的なハドロン乗法に近づいていることを示唆している。
• 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 present the classically simulated integration of a hadronization model, based on a two-leg ladder configuration of neutral Rydberg atoms, with the PYTHIA event generator. The real-time evolution of a single central excitation, interpreted as a charge-anticharge, on the two-leg ladder displays features similar to string-breaking reminiscent of the current Lund string fragmentation model used in PYTHIA for hadronization. We calculate the real-time evolution classically for a Rydberg simulator with up to 26 atoms. The behavior for increasing sites suggests that the model would be approaching realistic hadron multiplicities using current QuEra hardware.
• Abstract（参考訳）: PYTHIAイベントジェネレータを用いた中性リドバーグ原子の2脚ラグ構成に基づいて,古典的にシミュレートされたハドロン化モデルの統合を提案する。 2脚のはしごディスプレイ上の1つの中心励起のリアルタイム進化は、ハドロン化のためにPYTHIAで使用される現在のLund文字列の断片化モデルに類似している。 最大26個の原子を持つRydbergシミュレータのリアルタイム進化を古典的に計算する。 サイトを増加させる行動は、モデルが現在のqueraハードウェアを使って現実的なハドロン多重性に近づいていることを示唆している。

関連論文リスト

• Emergent disorder and sub-ballistic dynamics in quantum simulations of the Ising model using Rydberg atom arrays [1.6982404417199617]
  Van der Waals相互作用を持つRydberg原子配列は、局所連結横フィールドイジングモデル(TFIM)をシミュレートするための制御可能な経路を提供する 我々は、TFIMの平衡から遠く離れた物理学を実験的に研究し、理論的な予測から重要な偏差を明らかにする。 TFIM限界におけるRydberg原子配列の多体ダイナミクスにおける原子運動の重要な役割を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T19:00:01Z)
• Latent Space Energy-based Neural ODEs [73.01344439786524]
  本稿では,連続時間シーケンスデータを表現するために設計された深部力学モデルの新しいファミリを紹介する。 マルコフ連鎖モンテカルロの最大推定値を用いてモデルを訓練する。 発振システム、ビデオ、実世界の状態シーケンス(MuJoCo)の実験は、学習可能なエネルギーベース以前のODEが既存のものより優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-05T18:14:22Z)
• Scalar QED with Rydberg atoms [1.9478734606599786]
  我々は,最近公開されたプラットフォームが,量子シミュレータの臨界挙動を実証的に探究できることを示した。 本稿では,2脚ラグの位相図,実効ハミルトニアンアプローチ,およびコライダー物理イベントジェネレータにおけるハドロン化をターゲットとしたハイブリッド量子アルゴリズムの構築に関する最近の進歩について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-28T18:34:35Z)
• Parallelizing a 1-Dim Nagel-Schreckenberg Traffic Model [0.0]
  この課題はトロント大学のPHY1610 Scientific Computing for Physicistsの大学院のために作られた。 我々は,Nagel-Schreckenbergモデルを実装した既存のシリアルコードの,共有メモリ並列化および再現可能なバージョンの実装プロセスを通じて,学生を指導する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-25T17:30:47Z)
• Introducing Hybrid Modeling with Time-series-Transformers: A Comparative Study of Series and Parallel Approach in Batch Crystallization [0.0]
  既存のデジタルツインのほとんどは、ディープニューラルリカレントと畳み込みニューラルネットワーク(DNN、RNN、CNN)を使用して、化学系のダイナミクスを捉えるデータ駆動ブラックボックスモデルに依存している。 近年,マルチヘッドアテンション機構と位置符号化を利用したアテンションベースの時系列変換器(TST)は,高い予測性能を示した。 バッチ結晶化のための第1世代のTSTベースのハイブリッドフレームワークが開発され、従来のブラックボックスモデルと比較して精度と解釈性が向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-25T15:19:51Z)
• A Framework for Demonstrating Practical Quantum Advantage: Racing Quantum against Classical Generative Models [62.997667081978825]
  生成モデルの一般化性能を評価するためのフレームワークを構築した。 古典的および量子生成モデル間の実用的量子優位性(PQA)に対する最初の比較レースを確立する。 以上の結果から,QCBMは,他の最先端の古典的生成モデルよりも,データ制限方式の方が効率的であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T22:48:28Z)
• Benchmarking quantum annealing dynamics: the spin-vector Langevin model [58.720142291102135]
  本稿では,スピンベクトルLangevin(SVL)モデルを,時間進化をLangevin dynamicsによって記述した代替ベンチマークとして紹介する。 SVLモデルは、量子シグネチャの同定のためのSVMCモデルよりも厳密なテストを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-20T18:00:01Z)
• Hyperbolic Variational Graph Neural Network for Modeling Dynamic Graphs [77.33781731432163]
  我々は,ノード表現の推論を目的とした双曲空間における動的グラフ表現を初めて学習する。 本稿では,HVGNNと呼ばれる新しいハイパーボリック変動グラフネットワークを提案する。 特に,動力学をモデル化するために,理論的に接地した時間符号化手法に基づく時間gnn(tgnn)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-06T01:44:15Z)
• Hawkes Processes on Graphons [85.6759041284472]
  我々は、グランガー因果グラフに関連するホークス過程とその変種について研究する。 対応するホークスプロセスを生成し、イベントシーケンスをシミュレートすることができる。 生成した事象列と観測された事象列との間の階層的最適輸送距離を最小化することにより,提案モデルを学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-04T17:09:50Z)
• Kink dynamics and quantum simulation of supersymmetric lattice Hamiltonians [0.0]
  本稿では,1次元構造に閉じ込められた原子を用いた超対称格子モデルの量子シミュレーションを提案する。 我々は、kink/skinkのダイナミクスの解析的記述を提供し、量子シミュレータでこれらの励起を準備し、検出するためのプロトコルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T21:01:35Z)
• Convolutional Tensor-Train LSTM for Spatio-temporal Learning [116.24172387469994]
  本稿では,ビデオシーケンスの長期相関を効率的に学習できる高次LSTMモデルを提案する。 これは、時間をかけて畳み込み特徴を組み合わせることによって予測を行う、新しいテンソルトレインモジュールによって達成される。 この結果は,幅広いアプリケーションやデータセットにおいて,最先端のパフォーマンス向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T05:00:01Z)

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。