論文の概要: Lecture Notes: Introduction to random unitary circuits and the
measurement-induced entanglement phase transition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02986v1
- Date: Thu, 6 Jul 2023 13:40:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-07 13:55:17.772685
- Title: Lecture Notes: Introduction to random unitary circuits and the
measurement-induced entanglement phase transition
- Title(参考訳): 講義ノート:ランダムユニタリ回路の導入と測定誘起絡み合い相転移
- Authors: Brian Skinner
- Abstract要約: これらはミネソタ大学の2023年のコンデンテッド・マター・サマー・スクール(Condensed Matter Summer School)で、短い講義シリーズのために編纂された講義ノートである。
会話的で楽しいようにデザインされており、物事を正確に述べ、文学を徹底的に引用する真剣な仕事を行う記事のレビューに取って代わるものではない。
- 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: These are lecture notes compiled for a short lecture series at the 2023
Condensed Matter Summer School at the University of Minnesota. They are
designed to be conversational and fun, and not to take the place of review
articles that do a serious job of stating things precisely and citing
literature thoroughly. The goal of the notes is to introduce some central ideas
underlying the study of entanglement dynamics in random unitary circuits and
the measurement-induced entanglement phase transition. A particular focus is
the concept of the "minimal cut" and its associated stat mech mappings.
- Abstract(参考訳): これらはミネソタ大学の2023 condensed matter summer schoolの短い講義シリーズにまとめられた講義ノートである。
会話的で楽しいようにデザインされており、物事を正確に述べ、文学を徹底的に引用する真剣な仕事を行う記事のレビューに取って代わるものではない。
このノートの目的は、ランダムユニタリ回路における絡み合いダイナミクスと測定誘起絡み合い相転移の研究の基礎となるいくつかの中心的なアイデアを導入することである。
特に注目されるのは、「最小カット」の概念とその関連する統計メカマッピングである。
関連論文リスト
- SLAck: Semantic, Location, and Appearance Aware Open-Vocabulary Tracking [89.43370214059955]
Open-vocabulary Multiple Object Tracking (MOT)は、トレーニングセットにはない新しいカテゴリにトラッカーを一般化することを目的としている。
我々は,連合の初期段階において,意味論,位置,出現の先行を共同で検討する統一的な枠組みを提案する。
提案手法は,異なるキューを融合するための複雑な後処理を排除し,大規模オープン語彙追跡のための関連性能を大幅に向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-17T14:36:58Z) - A Concise Mathematical Description of Active Inference in Discrete Time [0.0]
本論文の主部は、アクション選択の理論を詳述した詳細な例を含む、このトピックの基本的紹介として機能する。
付録では、より微妙な数学的詳細が議論されている。
この部分は、既に活発な推論文学を研究しているが、数学的詳細や導出を理解するのに苦労している読者を対象としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-11T21:09:45Z) - A Modular Approach for Multimodal Summarization of TV Shows [55.20132267309382]
分離されたコンポーネントが特別なサブタスクを実行するモジュール方式を提案する。
我々のモジュールは、シーン境界の検出、異なるイベント間のカット回数の最小化、視覚情報をテキストに変換すること、各シーンの対話を要約すること、シーン要約をエピソード全体の最終要約に融合することを含む。
我々はまた、生成した要約の精度とリコールを計測し、原子事実に分解する新しい測度であるPRISMAを提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-06T16:10:01Z) - Quantum Information Theory -- Lecture Notes [0.0]
講義ノートには、これらの分野におけるトピックの小さな選択のみが含まれており、概要と基本的な紹介を提供することを目的としている。
講演シリーズは私のYouTubeチャンネルで視聴できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-21T08:54:42Z) - Aspect-based Meeting Transcript Summarization: A Two-Stage Approach with
Weak Supervision on Sentence Classification [91.13086984529706]
Aspect-based meeting transcript summarization は複数の要約を生成することを目的としている。
従来の要約手法は、全ての側面の情報を1つの要約で混合する。
アスペクトベースの会議書き起こし要約のための2段階の手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-07T19:06:31Z) - Learning Space-Time Semantic Correspondences [68.06065984976365]
ソースビデオ、ターゲットビデオ、およびソースビデオ内の時空キーポイントのセットが与えられた場合、そのタスクはターゲットビデオ内のキーポイントのセットを予測する必要がある。
我々は,この課題が,アクティビティコーチング,スポーツ分析,ロボット模倣学習などの応用が可能な,微粒な映像理解に重要であると信じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-16T23:15:12Z) - On Entanglement Measures: Discrete Phase Space and Inverter-Chain Link
Viewpoint [0.0]
本論文は, 絡み合い対策の複雑な対象の教育的治療として機能する。
任意の多部量子ビット系に対する生成の絡み合いの図式解析を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-28T19:54:02Z) - A Sliding-Window Approach to Automatic Creation of Meeting Minutes [66.39584679676817]
会議の議事録には、議論された問題、決定、会議での行動が記録されている。
会議時間の自動生成のためのスライディングウインドウ手法を提案する。
長い写本や文書構造の欠如など、発話テキストの性質に関連する問題に取り組むことを目指しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-26T02:44:14Z) - Topic Scaling: A Joint Document Scaling -- Topic Model Approach To Learn
Time-Specific Topics [0.0]
本稿では,文書位置の尺度から時間に基づくトピックを学習する2段階アルゴリズムを実装し,シーケンシャルコーパスを研究する新しい手法を提案する。
最初の段階はWordfishを使用してドキュメントをランク付けし、関連するトピックを学ぶために依存変数として機能する文書の位置を推定します。
第二段階は、コーパス内のそれらの発生と一致するように文書スケール上の推論されたトピックをランク付けし、それらの進化を追跡します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-31T12:35:36Z) - Paragraph-level Commonsense Transformers with Recurrent Memory [77.4133779538797]
物語からコヒーレントなコモンセンス推論を生成するために,段落レベルの情報を含む談話認識モデルを訓練する。
以上の結果から,PARA-COMETは文レベルのベースライン,特にコヒーレントかつ新規な推論に優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-04T05:24:12Z) - Phase-based Information for Voice Pathology Detection [11.481208551940998]
本稿では,音声障害を自動的に検出するフェーズベース機能の可能性について検討する。
グループ遅延関数は、発声における不規則性を特徴付けるのに適切であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-02T09:51:51Z)
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。