論文の概要: Analyticity and the Unruh effect: a study of local modular flow
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18937v3
- Date: Tue, 10 Sep 2024 13:26:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-11 23:13:57.730022
- Title: Analyticity and the Unruh effect: a study of local modular flow
- Title（参考訳）: 解析性とウンルー効果--局所モジュラフローの研究
- Authors: Jonathan Sorce,
- Abstract要約: ウンルー効果は、リンドラーのくさびの中のミンコフスキー真空がそのモジュラーフローとしてブーストを持つという言明として定式化することができる。
幾何学的に局所的なモジュラーフローを持つ状態の他の例は、場の量子論や量子重力におけるエネルギーとエントロピーを理解する上で重要な役割を果たしている。
- 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: The Unruh effect can be formulated as the statement that the Minkowski vacuum in a Rindler wedge has a boost as its modular flow. In recent years, other examples of states with geometrically local modular flow have played important roles in understanding energy and entropy in quantum field theory and quantum gravity. Here I initiate a general study of the settings in which geometric modular flow can arise, showing (i) that any geometric modular flow must be a conformal symmetry of the background spacetime, and (ii) that in a well behaved class of "weakly analytic" states, geometric modular flow must be future-directed. I further argue that if a geometric transformation is conformal but not isometric, then it can only be realized as modular flow in a conformal field theory. Finally, I discuss a few settings in which converse results can be shown -- i.e., settings in which a state can be constructed whose modular flow reproduces a given vector field.
- Abstract（参考訳）: ウンルー効果は、リンドラーのくさびの中のミンコフスキー真空がそのモジュラーフローとしてブーストを持つという言明として定式化することができる。
近年、幾何学的に局所的なモジュラーフローを持つ状態の他の例は、場の量子論や量子重力におけるエネルギーとエントロピーを理解する上で重要な役割を果たしている。
ここでは、幾何的モジュラーフローが生じる可能性のある設定に関する一般的な研究を開始します。
i)任意の幾何学的モジュラフローが背景時空の共形対称性でなければならないこと、
(II)「弱解析的」状態のよく振る舞うクラスでは、幾何学的モジュラフローは将来的な方向で行わなければならない。
さらに、幾何変換が共形であるが等方的でないならば、共形体論におけるモジュラフローとしてしか実現できないと論じる。
最後に、コンバース結果を示すことができるいくつかの設定、すなわち、モジュラフローが与えられたベクトル場を再現する状態を構築することができる設定について論じる。
関連論文リスト
- Conformation Generation using Transformer Flows [55.2480439325792]
本稿では,トランスネットワークに基づくコンフォーメーション生成のためのフローベースモデルConfFlowを提案する。
ConfFlowは、明示的な物理的制約を課すことなく、座標空間で直接サンプリングする。
ConfFlowは、最先端の学習ベースの方法と比較して、最大40%の精度向上を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-16T14:42:05Z) - GeoMFormer: A General Architecture for Geometric Molecular Representation Learning [84.02083170392764]
我々はこの目的を達成するためにGeoMFormerと呼ばれるトランスフォーマーに基づく新しい分子モデルを導入する。
我々は,GeoMFormerが,異なる型やスケールの不変タスクと同変タスクの両方において,高い性能を達成することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-24T17:58:13Z) - An intuitive construction of modular flow [0.0]
既存の処理とは異なるモジュラーフローの構築について述べる。
主な技術的貢献は、モジュラフローが対称性であることを示す基本定理の新たな証明である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-28T18:02:18Z) - Symmetry Preservation in Hamiltonian Systems: Simulation and Learning [0.9208007322096532]
この研究は、ハミルトン系の力学をシミュレートし、学習するための一般的な幾何学的枠組みを示す。
我々は、$G$-不変ラグランジアン部分多様体の構築を通して興味ある写像をシミュレートし、学習することを提案する。
我々の設計は、シンプレクティック幾何学と幾何学力学において重要な技術と概念を活用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-30T21:34:33Z) - Geometric Neural Diffusion Processes [55.891428654434634]
拡散モデルの枠組みを拡張して、無限次元モデリングに一連の幾何学的先行を組み込む。
これらの条件で、生成関数モデルが同じ対称性を持つことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-11T16:51:38Z) - Equivariant Discrete Normalizing Flows [10.867162810786361]
離散層を用いた等変正規化フローの構築に着目する。
2つの新しい同変フロー:$G$-カップリングフローと$G$-Residualフローを導入する。
我々の構成である$G$-Residual Flowsも普遍的であり、$G$-equivariant diffeomorphismが$G$-Residual Flowによって正確にマッピング可能であることを証明している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-16T20:16:00Z) - Moser Flow: Divergence-based Generative Modeling on Manifolds [49.04974733536027]
Moser Flow (MF) は連続正規化フロー(CNF)ファミリーにおける新しい生成モデルのクラスである
MFは、訓練中にODEソルバを介して呼び出しやバックプロパゲートを必要としない。
一般曲面からのサンプリングにおけるフローモデルの利用を初めて実演する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-18T09:00:24Z) - A Unifying and Canonical Description of Measure-Preserving Diffusions [60.59592461429012]
ユークリッド空間における測度保存拡散の完全なレシピは、最近、いくつかのMCMCアルゴリズムを単一のフレームワークに統合した。
我々は、この構成を任意の多様体に改善し一般化する幾何学理論を開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-06T17:36:55Z) - SurVAE Flows: Surjections to Bridge the Gap between VAEs and Flows [78.77808270452974]
SurVAE Flowsは、VAEと正規化フローを含む構成可能な変換のためのモジュラーフレームワークである。
提案手法は,SurVAE フローとして表現できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-06T13:13:22Z) - Neural Ordinary Differential Equations on Manifolds [0.342658286826597]
近年、ニューラルODEに基づくユークリッド空間の正規化フローは大きな可能性を秘めているが、同じ制限を被っている。
ベクトル場がこれらの空間上の可逆写像の柔軟なクラスをパラメータ化するための一般的なフレームワークを提供する方法を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:56:34Z) - Path Integral in Modular Space [0.0]
モジュラ偏極における量子調和振動子に対するファインマンパス積分を構築する。
この経路積分には、新しい作用、巻線モード、アハロノフ・ボーム相などの新しい特徴が与えられている。
本稿では、レジェンダー変換に類似した処方則を提案し、様々な物理系のハミルトニアンに対して一般に適用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-05T02:02:11Z)
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。