論文の概要: R\'{e}nyi Entropy with Surface Defects in Six Dimensions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02096v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 14:39:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 13:48:22.437477
• Title: R\'{e}nyi Entropy with Surface Defects in Six Dimensions
• Title（参考訳）: 6次元における表面欠陥を伴うR\'{e}nyiエントロピー
• Authors: Ma-Ke Yuan, Yang Zhou
• Abstract要約: 我々は、6次元のR'enyiエントロピーと超対称R'enyiエントロピーに対する表面欠陥寄与を計算する。 超対称 R'enyi エントロピーに対する表面欠陥寄与は、大きな$N$極限の R'enyi 指数のように単純なスケーリングを持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.459003912109724
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We compute the surface defect contribution to R\'{e}nyi entropy and supersymmetric R\'{e}nyi entropy in six dimensions. We first compute the surface defect contribution to R\'{e}nyi entropy for free fields, which verifies a previous formula about entanglement entropy with surface defect. Using conformal map to $S^1_\beta\times H^{d-1}$ we develop a heat kernel approach to compute the defect contribution to R\'{e}nyi entropy, which is applicable for $p$-dimensional defect in general $d$-dimensional free fields. Using the same geometry $S^1_\beta\times H^5$ with an additional background field, one can construct the supersymmetric refinement of the ordinary R\'{e}nyi entropy for six-dimensional $(2,0)$ theories. We find that the surface defect contribution to supersymmetric R\'{e}nyi entropy has a simple scaling as polynomial of R\'{e}nyi index in the large $N$ limit. We also discuss how to connect the free field results and large $N$ results.
• Abstract（参考訳）: 我々は、6次元のR\'{e}nyiエントロピーと超対称R\'{e}nyiエントロピーに対する表面欠陥寄与を計算する。 まず自由場に対するr\'{e}nyiエントロピーに対する表面欠陥の寄与を計算し、表面欠陥を伴う絡み合いエントロピーに関する以前の公式を検証する。 共形写像を$s^1_\beta\times h^{d-1}$ を用いて、r\'{e}nyiエントロピーへの欠陥寄与を計算するための熱核法を開発した。 同じ形状の$s^1_\beta\times h^5$ と追加の背景場を用いることで、6次元の$(2,0)$理論に対する通常の r\'{e}nyi エントロピーの超対称な改良を構成できる。 超対称 r\'{e}nyi エントロピーに対する表面欠陥の寄与は、r\'{e}nyi 指数の多項式として、n$ の上限で単純なスケーリングを持つことがわかった。 また、フリーフィールド結果と大規模な$n$結果の接続方法についても論じる。

関連論文リスト

• Learning with Norm Constrained, Over-parameterized, Two-layer Neural Networks [54.177130905659155]
  近年の研究では、再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)がニューラルネットワークによる関数のモデル化に適した空間ではないことが示されている。 本稿では,有界ノルムを持つオーバーパラメータ化された2層ニューラルネットワークに適した関数空間について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T15:04:07Z)
• Fluctuations in the Entropy of Hawking Radiation [0.0]
  我々は、重力経路積分(GPI)を用いて、ページ曲線の周りのホーキング放射エントロピーのゆらぎを計算する。 この矛盾は、ブラックホールヒルベルト空間次元が状態準備によって固定されないという事実に起因している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-26T02:40:40Z)
• Effective Minkowski Dimension of Deep Nonparametric Regression: Function Approximation and Statistical Theories [70.90012822736988]
  ディープ非パラメトリック回帰に関する既存の理論は、入力データが低次元多様体上にある場合、ディープニューラルネットワークは本質的なデータ構造に適応できることを示した。 本稿では,$mathcalS$で表される$mathbbRd$のサブセットに入力データが集中するという緩和された仮定を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-26T17:13:31Z)
• Fast Rates for Maximum Entropy Exploration [52.946307632704645]
  エージェントが未知の環境下で活動し、報酬が得られない場合、強化学習(RL)における探索の課題に対処する。 本研究では,最大エントロピー探索問題を2つの異なるタイプで検討する。 訪問エントロピーには、$widetildemathcalO(H3S2A/varepsilon2)$ sample complexity を持つゲーム理論アルゴリズムを提案する。 軌道エントロピーに対しては,次数$widetildemathcalO(mathrmpoly(S,)の複雑さのサンプルを持つ単純なアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-14T16:51:14Z)
• Average R\'{e}nyi Entropy of a Subsystem in Random Pure State [0.0]
  我々は$widetildeS_alpha (m,n)$から導かれる量子情報の$ln m$-dependenceをプロットする。 情報のほぼ消滅した領域は$alpha$の増加とともに短くなり、最終的には$alpha rightarrow infty$の極限で消える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-22T08:08:51Z)
• Average-Case Complexity of Tensor Decomposition for Low-Degree Polynomials [93.59919600451487]
  多くの統計的推論タスクにおいて「統計計算ギャップ」が発生する。 1つの成分が他の成分よりもわずかに大きいランダムオーダー3分解モデルを考える。 テンソルエントリは$ll n3/2$のとき最大成分を正確に推定できるが、$rgg n3/2$のとき失敗する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-10T00:40:37Z)
• Interacting CFTs for all couplings: Thermal versus Entanglement Entropy at Large $N$ [0.0]
  私は、任意の奇数次元の非多項式ポテンシャルを持つ限界$O(N)$モデルの大きな$N$極限を$d$で計算する。 これにより、mathbbZ_+$の任意の$nに対して$d=3+4n$で相互作用する純粋共形場理論(CFT)の新たなクラスが得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-30T18:58:20Z)
• Entanglement scaling for $\lambda\phi_2^4$ [0.0]
  次数パラメータ$phi$、相関長$xi$、および$phi3$のような量と絡み合いエントロピーが有用な二重スケーリング特性を示すことを示す。 臨界点に対して$alpha_c=11.09698(31)$という値が見つかる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-21T14:43:12Z)
• Linear Time Sinkhorn Divergences using Positive Features [51.50788603386766]
  エントロピー正則化で最適な輸送を解くには、ベクトルに繰り返し適用される$ntimes n$ kernel matrixを計算する必要がある。 代わりに、$c(x,y)=-logdotpvarphi(x)varphi(y)$ ここで$varphi$は、地上空間から正のorthant $RRr_+$への写像であり、$rll n$である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-12T10:21:40Z)
• Curse of Dimensionality on Randomized Smoothing for Certifiable Robustness [151.67113334248464]
  我々は、他の攻撃モデルに対してスムースな手法を拡張することは困難であることを示す。 我々はCIFARに関する実験結果を示し,その理論を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-08T22:02:14Z)

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。