Fugu-MT 論文翻訳(概要): An analysis of localization transitions using non-parametric unsupervised learning

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16050v2
Date: Mon, 4 Mar 2024 14:51:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-07 01:26:39.275902
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、量子系の古典的に符号化された構成によって生成されたデータ空間における臨界特性が幾何遷移と見なせるかを示す。文献の最もよく知られた結果と一致して、遷移点と臨界指数を推定する。
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: We propose a new viewpoint on the study of localization transitions in disordered quantum systems, showing how critical properties can be seen also as a geometric transition in the data space generated by the classically encoded configurations of the disordered quantum system. We showcase our approach to the Anderson model on regular random graphs, known for displaying features of interacting systems, despite being a single-particle problem. We estimate the transition point and critical exponents in agreement with the best-known 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）: 本稿では,不規則量子系における局在遷移の研究の新しい視点を提案し,不規則量子系の古典的符号化構成によって生成されるデータ空間の幾何学的遷移として,臨界特性がどのように見なされるかを示す。単粒子問題であるにもかかわらず、相互作用するシステムの特徴を示すことで知られる正規ランダムグラフ上で、アンダーソンモデルに対する我々のアプローチを示す。文献の最もよく知られた結果と一致して,遷移点と臨界指数を推定する。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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