論文の概要: Krylov Complexity and Spectral Form Factor for Noisy Random Matrix Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15495v2
• Date: Wed, 9 Aug 2023 13:20:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 17:01:50.749021
• Title: Krylov Complexity and Spectral Form Factor for Noisy Random Matrix Models
• Title（参考訳）: 雑音乱数行列モデルに対するクリロフ複雑性とスペクトル形状因子
• Authors: Arpan Bhattacharyya, S. Shajidul Haque, Ghadir Jafari, Jeff Murugan, Dimakatso Rapotu
• Abstract要約: 擬似ポテンシャルを持つ非ガウス RMT とガウス雑音を持つ RMT の2種類のランダム行列モデルのスペクトル特性について検討した。 両モデルともデコヒーレンス効果により短時間でスペクトル形成因子の抑制効果を示すが,長期間の挙動が異なることが判明した。
• 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 study the spectral properties of two classes of random matrix models: non-Gaussian RMT with quartic and sextic potentials, and RMT with Gaussian noise. We compute and analyze the quantum Krylov complexity and the spectral form factor for both of these models. We find that both models show suppression of the spectral form factor at short times due to decoherence effects, but they differ in their long-time behavior. In particular, we show that the Krylov complexity for the non-Gaussian RMT and RMT with noise deviates from that of a Gaussian RMT, and provide a physical interpretation of this deviation. We discuss the implications and limitations of our results for quantum chaos and quantum information in open quantum systems. Our study reveals the distinct sensitivities of the spectral form factor and complexity to non-Gaussianity and noise, which contribute to the observed differences in the different time domains.
• Abstract（参考訳）: 擬似ポテンシャルを持つ非ガウス RMT とガウス雑音を持つ RMT の2種類のランダム行列モデルのスペクトル特性について検討した。 我々は、量子クリロフの複雑性と、これらの両方のモデルのスペクトル形式因子を計算および解析する。 両モデルともデコヒーレンス効果により短時間でスペクトル形成因子の抑制効果を示すが,長期間の挙動が異なることが判明した。 特に、非ガウス RMT と RMT のノイズを伴うクリロフ複雑性がガウス RMT のノイズから逸脱することを示し、この偏差を物理的に解釈する。 オープン量子システムにおける量子カオスと量子情報に対する結果の意味と限界について議論する。 本研究は,スペクトル形状因子と非ガウス性および雑音に対する複雑性の異なる感性を示し,異なる時間領域における観察された違いに寄与する。

関連論文リスト

• Fourier Neural Operators for Learning Dynamics in Quantum Spin Systems [77.88054335119074]
  ランダム量子スピン系の進化をモデル化するためにFNOを用いる。 量子波動関数全体の2n$の代わりに、コンパクトなハミルトン観測可能集合にFNOを適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-05T07:18:09Z)
• Spectral form factor in chaotic, localized, and integrable open quantum many-body systems [5.849733770560258]
  オープン量子多体系(OQMBS)のスペクトル統計を量子カオス(またはその欠如)のシグネチャとして数値的に研究する。 カオス OQMBS の DSFF は、ランダム行列理論から Ginibre アンサンブルの $textitquadratic$ ramp-plateau の振る舞いを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T18:04:04Z)
• Quantum chaos, integrability, and late times in the Krylov basis [0.8287206589886881]
  量子カオス系は、RMT(Random Matrix Theory)によってよく説明される微細な特徴を持つスペクトルを示すと推測される。 RMTにおけるハールランダム初期状態に対して、ランツォススペクトルの平均と共分散は、一般的な生存確率の完全な長期的挙動を生み出すのに十分であることを示す。 この分析は、積分可能なシステムと量子カオスのクラスを区別する統計学である固有状態複雑性の概念を示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-06T19:02:22Z)
• A hybrid quantum-classical algorithm for multichannel quantum scattering of atoms and molecules [62.997667081978825]
  原子と分子の衝突に対するシュリンガー方程式を解くためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムはコーン変分原理の$S$-matrixバージョンに基づいており、基本散乱$S$-matrixを計算する。 大規模多原子分子の衝突をシミュレートするために,アルゴリズムをどのようにスケールアップするかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-12T18:10:47Z)
• Universal Smoothed Score Functions for Generative Modeling [3.626727150596421]
  我々は、$mathbbRd$における未知の関心密度の平滑化に基づく生成モデルの問題を考える。 M-density (M-density) と呼ばれる$mathbbRMd$の滑らかな密度を学習する際の時間的複雑さを特徴付ける。 本稿では,CIFAR-10データセットを用いた生成モデルのサンプル品質について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-21T08:23:37Z)
• Calculating non-linear response functions for multi-dimensional electronic spectroscopy using dyadic non-Markovian quantum state diffusion [68.8204255655161]
  本稿では,分子集合体の多次元電子スペクトルと電子励起を結合した構造環境下でのシミュレーション手法を提案する。 このアプローチの重要な側面は、NMQSD方程式を2重系ヒルベルト空間で伝播するが、同じ雑音を持つことである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-06T15:30:38Z)
• Momentum Diminishes the Effect of Spectral Bias in Physics-Informed Neural Networks [72.09574528342732]
  物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)アルゴリズムは、偏微分方程式(PDE)を含む幅広い問題を解く上で有望な結果を示している。 彼らはしばしば、スペクトルバイアスと呼ばれる現象のために、ターゲット関数が高周波の特徴を含むとき、望ましい解に収束しない。 本研究は, 運動量による勾配降下下で進化するPINNのトレーニングダイナミクスを, NTK(Neural Tangent kernel)を用いて研究するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-29T19:03:10Z)
• Scale Dependencies and Self-Similar Models with Wavelet Scattering Spectra [1.5866079116942815]
  複雑なウェーブレット変換は、各スケールで信号の変動を計算する。 スケール間の依存性は、ウェーブレット係数の時間とスケールのジョイント相関によって捉えられる。 このモーメントのベクトルは多スケールプロセスのガウス的でない幅広い性質を特徴付けることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T22:31:13Z)
• Solving Nuclear Structure Problems with the Adaptive Variational Quantum Algorithm [0.0]
  本稿では,フレキシブルかつ高精度な変分法であるADAPT-VQEアルゴリズムが,合併症に悩まされないことを示す。 最大12個の粒子を処理し、基底状態エネルギースケールに近づくために必要な量子演算の数が、量子ビットの数と線形に一致することを示す。 これらのシミュレーションのほとんどはノイズを含まないが、実際のIBMハードウェアのノイズモデルを用いて、4つの粒子を持つLCGモデルの場合、弱いノイズはアルゴリズムの効率に影響を与えないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-03T10:24:08Z)
• Frequency fluctuations of ferromagnetic resonances at milliKelvin temperatures [50.591267188664666]
  ノイズはデバイスの性能、特に量子コヒーレント回路に有害である。 最近の研究は、超伝導量子ビットへの単一のマグノンをベースとした量子技術にマグノンシステムを活用するためのルートを実証している。 時間的挙動を研究することは、基礎となるノイズ源を特定するのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-14T08:00:37Z)
• Multiplicative noise and heavy tails in stochastic optimization [62.993432503309485]
  経験的最適化は現代の機械学習の中心であるが、その成功における役割はまだ不明である。 分散による離散乗法雑音のパラメータによく現れることを示す。 最新のステップサイズやデータを含む重要な要素について、詳細な分析を行い、いずれも最先端のニューラルネットワークモデルで同様の結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T09:58:01Z)

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。