論文の概要: Exact Renormalization of Wave Functionals yields continuous MERA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09669v1
- Date: Mon, 23 Jan 2023 19:11:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-25 15:06:39.070925
- Title: Exact Renormalization of Wave Functionals yields continuous MERA
- Title(参考訳): 波動関数の特殊再正規化による連続MERAの生成
- Authors: Samuel Goldman, Nima Lashkari, Robert G. Leigh, Mudassir Moosa
- Abstract要約: 一般化されたERGスキームを波動関数の流れに適応させることにより、我々は多数の連続ユニタリネットワークを得る。
これらの一般化波動関数型ERGスキームの新たな特徴は、分散関係の修正を可能にすることである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.8192907805418583
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The exact renormalization group (ERG) is a powerful tool for understanding
the formal properties of field theories. By adapting generalized ERG schemes to
the flow of wavefunctionals, we obtain a large class of continuous unitary
networks, a special case of which includes a class of Gaussian continuous
Multi-scale Renormalization Ansatzes (cMERAs). The novel feature of these
generalized wavefunctional ERG schemes is allowing for modifications of the
dispersion relation, which drastically changes the entanglement structure of
the ultraviolet states.
- Abstract(参考訳): 正確な再正規化群(ERG)は場の理論の形式的性質を理解する強力なツールである。
一般化されたERGスキームを波動関数の流れに適用することにより、ガウス連続多スケール再正規化アンサツェ(cMERA)のクラスを含む多数の連続ユニタリネットワークが得られる。
これらの一般化波動関数ERGスキームの新たな特徴は、紫外線状態の絡み合い構造を劇的に変化させる分散関係の修正を可能にすることである。
関連論文リスト
- AUTM Flow: Atomic Unrestricted Time Machine for Monotonic Normalizing
Flows [4.248909321838098]
原子非制限時間機械」は、制限のない積分器と計算し易い明示的逆数を備える。
AUTM流を用いた任意の単調正規化流の近似法について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-05T05:58:04Z) - Generalized Fast Multichannel Nonnegative Matrix Factorization Based on
Gaussian Scale Mixtures for Blind Source Separation [3.141085922386211]
本稿では,FastMNMFと呼ばれる多目的ブラインドソース分離手法のヘビーテール拡張について述べる。
インパルス変数の確率密度関数が解析式を持たない場合でも動作する予測最大化アルゴリズムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-11T08:09:39Z) - Reconstructing spectral functions via automatic differentiation [30.015034534260664]
ユークリッドグリーン関数からスペクトル関数を再構成することは、多体物理学において重要な逆問題である。
本稿では,プロパゲータオブザーバからのスペクトル再構成のための汎用ツールとして,自動微分(AD)フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-29T18:09:49Z) - On the Double Descent of Random Features Models Trained with SGD [78.0918823643911]
勾配降下(SGD)により最適化された高次元におけるランダム特徴(RF)回帰特性について検討する。
本研究では, RF回帰の高精度な非漸近誤差境界を, 定常および適応的なステップサイズSGD設定の下で導出する。
理論的にも経験的にも二重降下現象を観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-13T17:47:39Z) - Stochastic Training is Not Necessary for Generalization [57.04880404584737]
勾配降下の暗黙的な正則化(SGD)は、ニューラルネットワークで観測される印象的な一般化の振る舞いに基礎的であると広く信じられている。
本研究では,SGDと同等のCIFAR-10において,非確率的フルバッチトレーニングが強力な性能を発揮することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-29T00:50:00Z) - Orthogonal Graph Neural Networks [53.466187667936026]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は,ノード表現の学習において優れていたため,大きな注目を集めている。
より畳み込み層を積み重ねることで、GNNのパフォーマンスが大幅に低下する。
本稿では,モデルトレーニングの安定化とモデル一般化性能の向上のために,既存のGNNバックボーンを拡張可能なOrtho-GConvを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-23T12:39:01Z) - Adaptive and Interpretable Graph Convolution Networks Using Generalized
Pagerank [44.22407074673142]
我々はGCNIIネットワークの各層で一般化されたページランクを学習するためにAdaGPRを提案する。
AdaGPR の一般化は正規化隣接行列の固有値スペクトルによって制限されることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-24T10:39:14Z) - Generalization Properties of Stochastic Optimizers via Trajectory
Analysis [48.38493838310503]
本稿では,Fernique-Talagrand関数と局所パワーローの両方が一般化性能の予測可能であることを示す。
本稿では,Fernique-Talagrand関数と局所パワーローの両方が一般化性能の予測可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-02T10:58:32Z) - Generalization of the Change of Variables Formula with Applications to
Residual Flows [7.57024681220677]
正規化フローは可変式の変化を利用してフレキシブル密度モデルを定義する。
一般化変換として $mathcalL$-diffeomorphisms を導入し、これはルベーグ測度集合上のこれらの要求に反する可能性がある。
この緩和により、ReLUのような非滑らかなアクティベーション関数を使用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-09T10:31:32Z) - Benign Overfitting of Constant-Stepsize SGD for Linear Regression [122.70478935214128]
帰納バイアスは 経験的に過剰フィットを防げる中心的存在です
この研究は、この問題を最も基本的な設定として考慮している: 線形回帰に対する定数ステップサイズ SGD。
我々は、(正規化されていない)SGDで得られるアルゴリズム正則化と、通常の最小二乗よりも多くの顕著な違いを反映する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-23T17:15:53Z) - Continuous Submodular Function Maximization [91.17492610120324]
連続部分モジュラリティ (continuous submodularity) は、幅広い応用を持つ関数のクラスである。
連続的な部分モジュラ最適化の応用は、影響、推論のMAP、フィールドへの推論など多岐にわたる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-24T04:37:31Z)
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。