論文の概要: An analysis of localization transitions using non-parametric unsupervised learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16050v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 18:13:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 13:49:30.836381
• Title: An analysis of localization transitions using non-parametric unsupervised learning
• Title（参考訳）: 非パラメトリック教師なし学習を用いた局所化遷移の解析
• Authors: Carlo Vanoni, Vittorio Vitale
• Abstract要約: 我々は、乱れた量子系状態の古典的な符号化構成を分析することで、代替的な視点を提供する。 我々は、定常ランダムグラフ上のアンダーソンモデルに対する我々のアプローチを示し、文献の結果と一致する遷移点を推定する。
• 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: Localization transitions induced by disorder in quantum systems have been subject of intense discussion in the past decades. In particular, whether or not a localized phase is stable to the presence of interactions in the thermodynamic limit, is still an open question which is difficult to tackle both with numerical and analytical approaches. Here, we provide an alternative viewpoint by analyzing the classical encoding configurations of the disordered quantum system state and showing that its critical properties can be seen also as a geometric transition in data space. We showcase our approach on the Anderson model on regular random graphs, estimating the transition point in agreement with results in the literature. We provide a simple and coherent explanation of our findings, discussing the applicability of the method in real-world scenarios with a modest number of measurements.
• Abstract（参考訳）: 量子系における乱れによって引き起こされる局在遷移は、過去数十年間で激しい議論の対象となっている。 特に、局所化相が熱力学的極限における相互作用の存在に安定であるか否かは、数値的および解析的アプローチの両方に取り組むのが難しいオープンな問題である。 本稿では、乱れた量子系状態の古典的なエンコーディング構成を解析し、その重要な性質をデータ空間における幾何学的遷移としても見ることができることを示す。 我々は、定常ランダムグラフ上のアンダーソンモデルに対する我々のアプローチを示し、文献の結果と一致する遷移点を推定する。 本研究は,実世界のシナリオにおける手法の適用可能性について,簡易かつコヒーレントな説明を提供する。

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