論文の概要: Non-perturbative localization for quasi-periodic Jacobi block matrices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03423v1
- Date: Thu, 7 Sep 2023 00:55:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-08 14:37:57.980194
- Title: Non-perturbative localization for quasi-periodic Jacobi block matrices
- Title(参考訳): 準周期ヤコビブロック行列の非摂動的局在
- Authors: Rui Han, Wilhelm Schlag
- Abstract要約: 準周期ヤコビブロック行列作用素に対する非摂動的アンダーソン局所化を証明した。
トーリ$mathbbTb$の基底力学はディオファンチン回転であると仮定される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.7269819985449693
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We prove non-perturbative Anderson localization for quasi-periodic Jacobi
block matrix operators assuming non-vanishing of all Lyapunov exponents. The
base dynamics on tori $\mathbb{T}^b$ is assumed to be a Diophantine rotation.
Results on arithmetic localization are obtained for $b=1$, and applications to
the skew shift, stacked graphene, XY spin chains, and coupled Harper models are
discussed.
- Abstract(参考訳): 準周期ヤコビブロック行列作用素に対する非摂動的アンダーソン局在を、すべてのリャプノフ指数の非消滅を仮定して証明する。
tori $\mathbb{t}^b$ の基底ダイナミクスはディオファント回転であると仮定される。
算術的ローカライゼーションの結果は$b=1$で得られ、スキューシフト、積層グラフェン、XYスピンチェーン、結合ハーパーモデルへの応用について議論する。
関連論文リスト
- Optimization without retraction on the random generalized Stiefel manifold [9.301728976515255]
提案手法は,確率的集合のランダムな推定値にアクセスしながら,最適化問題を解くための安価な反復法である。
我々の方法はすべての反復の制約を正確に強制するのではなく、代わりに一般化されたスティーフェル多様体上の臨界点に収束する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-02T19:55:30Z) - Generalized unistochastic matrices [0.4604003661048266]
一様行列を一般化するビストカスティック行列のクラスを測る。
一般化された一様行列はバーホフ多面体全体であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-05T10:21:54Z) - Discovering Sparse Representations of Lie Groups with Machine Learning [55.41644538483948]
本手法はローレンツ群の生成元の正準表現を再現することを示す。
このアプローチは完全に一般であり、任意のリー群に対する無限小生成元を見つけるのに使うことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-10T17:12:05Z) - Non-Hermiticity induces localization: good and bad resonances in
power-law random banded matrices [0.0]
パワーローランダムバンド行列(PLRBM)の非ハーモニティ性に対する運命について検討した。
臨界$alpha$の値は、オンサイトポテンシャルの強さに依存する。
この結果は非ハーミティティー誘発局在の例である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-31T19:00:01Z) - Semi-Supervised Subspace Clustering via Tensor Low-Rank Representation [64.49871502193477]
本稿では,初期監視情報を同時に拡張し,識別親和性行列を構築することのできる,新しい半教師付きサブスペースクラスタリング手法を提案する。
6つの一般的なベンチマークデータセットの総合的な実験結果から,本手法が最先端手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-21T01:47:17Z) - An Equivalence Principle for the Spectrum of Random Inner-Product Kernel
Matrices with Polynomial Scalings [21.727073594338297]
この研究は、機械学習と統計学の応用によって動機付けられている。
スケーリングシステムにおいて,これらのランダム行列の経験的分布の弱い限界を確立する。
我々の結果は、マルテンコ・パストゥル法と半円法の間の自由加法的畳み込みとして特徴づけられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-12T18:50:21Z) - Non-PSD Matrix Sketching with Applications to Regression and
Optimization [56.730993511802865]
非PSDおよび2乗根行列の次元削減法を提案する。
複数のダウンストリームタスクにこれらのテクニックをどのように使用できるかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-16T04:07:48Z) - A Practical Method for Constructing Equivariant Multilayer Perceptrons
for Arbitrary Matrix Groups [115.58550697886987]
行列群の同変層を解くための完全一般的なアルゴリズムを提供する。
他作品からのソリューションを特殊ケースとして回収するだけでなく、これまで取り組んだことのない複数のグループと等価な多層パーセプトロンを構築します。
提案手法は, 粒子物理学および力学系への応用により, 非同変基底線より優れる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-19T17:21:54Z) - Algebraic and geometric structures inside the Birkhoff polytope [0.0]
Birkhoff polytope $mathcalB_d$ は位数 $d$ のすべての双確率行列からなる。
我々は、$mathcalL_d$ と $mathcalF_d$ が平面行列に対して星型であることを証明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-27T09:51:24Z) - Linear-Sample Learning of Low-Rank Distributions [56.59844655107251]
ktimes k$, rank-r$, matrices to normalized $L_1$ distance requires $Omega(frackrepsilon2)$ sample。
我々は、$cal O(frackrepsilon2log2fracepsilon)$ sample, a number linear in the high dimension, and almost linear in the matrices, usually low, rank proofs.というアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-30T19:10:32Z) - Supervised Quantile Normalization for Low-rank Matrix Approximation [50.445371939523305]
我々は、$X$ の値と $UV$ の値を行ワイズで操作できる量子正規化演算子のパラメータを学習し、$X$ の低ランク表現の質を改善する。
本稿では,これらの手法が合成およびゲノムデータセットに適用可能であることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-08T21:06:02Z)
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。