論文の概要: Unfolding a composed ensemble of energy spectra using singular value
decomposition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04755v1
- Date: Wed, 8 Mar 2023 17:40:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-09 13:02:03.510369
- Title: Unfolding a composed ensemble of energy spectra using singular value
decomposition
- Title(参考訳): 特異値分解を用いた合成エネルギースペクトルアンサンブルの展開
- Authors: Richard Berkovits
- Abstract要約: 単調な局所的な状態密度をもたらすパラメータの異なる範囲から発せられる現実化から、アンサンブルが構成される難易度においても特異値分解が利用できることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In comparing the behavior of an energy spectrum to the predictions of random
matrix theory one must transform the spectrum such that the averaged level
spacing is constant, a procedure known as unfolding. Once energy spectrums
belong to an ensemble where there are large realization-to-realization
fluctuations the canonical methods for unfolding fail. Here we show that
singular value decomposition can be used even for the challenging situations
where the ensemble is composed out of realizations originating from a different
range of parameters resulting in a non-monotonous local density of states. This
can be useful in experimental situations for which the physical parameters can
not be tightly controlled, of for situations for which the local density of
states is strongly fluctuating.
- Abstract(参考訳): エネルギースペクトルの挙動とランダム行列理論の予測を比較する際、平均レベルの間隔が一定となるようなスペクトルを変換しなければならない。
エネルギースペクトルが大きな実現から実現までの揺らぎがあるアンサンブルに属すると、展開の正準法は失敗する。
ここでは, 特異値分解が, 非単調な局所的な状態密度を生じるパラメータの異なる範囲から得られる実現から, アンサンブルが構成される困難な状況においても利用できることを示す。
これは、物理的パラメータを厳密に制御できない実験的な状況や、状態の局所密度が強く変動している状況に有用である。
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