論文の概要: Universal distributions of overlaps from unitary dynamics in generic quantum many-body systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10057v1
- Date: Mon, 15 Apr 2024 18:01:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 20:58:20.011234
- Title: Universal distributions of overlaps from unitary dynamics in generic quantum many-body systems
- Title(参考訳): 一般量子多体系におけるユニタリダイナミクスからの重なりの普遍分布
- Authors: Alexios Christopoulos, Amos Chan, Andrea De Luca,
- Abstract要約: 我々は、深さ$t$の回路を用いて、N$サイトの分解状態から量子状態を作成する。
我々は、大きな$t$と$N$の適切なスケーリング限界において、状態間の重なり合いは汎用的な多体カオス力学の下で進化したと主張する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study the preparation of a quantum state using a circuit of depth $t$ from a factorized state of $N$ sites. We argue that in the appropriate scaling limit of large $t$ and $N$, the overlap between states evolved under generic many-body chaotic dynamics belongs to a family of universal distribution that generalizes the celebrated Porter-Thomas distribution. This is a consequence of a mapping in the space of replicas to a model of dilute domain walls. Our result provides a rare example in which analysis at an arbitrary number of replicas is possible, giving rise to the complete overlap distribution. Our general picture is derived and corroborated by the exact solution of the random phase model and of an emergent random matrix model given by the Ginibre ensemble. Finally, numerical simulations of two distinct random circuits show excellent agreement, thereby demonstrating universality.
- Abstract(参考訳): 我々は、深さ$t$の回路を用いて、N$サイトの分解状態から量子状態を作成する。
我々は、大きな$t$と$N$の適切なスケーリング限界において、一般的な多体カオス力学の下で進化した状態間の重なり合いが、有名なポーター・トーマス分布を一般化する普遍分布の族に属することを論じる。
これはレプリカの空間を希薄なドメインウォールのモデルにマッピングした結果である。
この結果から,任意のレプリカ数の解析が可能であり,完全な重複分布が生じるという稀な例が得られた。
我々の一般的な画像は、ランダム位相モデルの正確な解法と、ジニブレのアンサンブルによって与えられる創発的ランダム行列モデルの解によって導かれ、裏付けられる。
最後に、2つの異なるランダム回路の数値シミュレーションは優れた一致を示し、普遍性を示す。
関連論文リスト
- Projected state ensemble of a generic model of many-body quantum chaos [0.0]
射影アンサンブルは部分系$A$の量子状態の研究に基づいている。
最近の研究では、カオス量子系の熱化に関するより洗練された尺度が、投影されたアンサンブルの量子状態設計への収束に基づいて定義されることが観察されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T19:00:00Z) - Conformal inference for regression on Riemannian Manifolds [49.7719149179179]
回帰シナリオの予測セットは、応答変数が$Y$で、多様体に存在し、Xで表される共変数がユークリッド空間にあるときに検討する。
我々は、多様体上のこれらの領域の経験的バージョンが、その集団に対するほぼ確実に収束していることを証明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-12T10:56:25Z) - DIFFormer: Scalable (Graph) Transformers Induced by Energy Constrained
Diffusion [66.21290235237808]
本稿では,データセットからのインスタンスのバッチを進化状態にエンコードするエネルギー制約拡散モデルを提案する。
任意のインスタンス対間の対拡散強度に対する閉形式最適推定を示唆する厳密な理論を提供する。
各種タスクにおいて優れた性能を有する汎用エンコーダバックボーンとして,本モデルの適用性を示す実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-23T15:18:54Z) - Super-model ecosystem: A domain-adaptation perspective [101.76769818069072]
本稿では,ドメイン適応による新たなスーパーモデルパラダイムの理論的基礎を確立することを試みる。
スーパーモデルパラダイムは、計算とデータコストと二酸化炭素排出量を減らすのに役立つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-30T09:09:43Z) - Ground-state energy distribution of disordered many-body quantum systems [0.0]
乱れた多体量子系の基底状態エネルギー分布に着目した。
提案するシステムの基底状態エネルギー分布を高精度に再現する解析式を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-19T18:00:03Z) - Many-Body Quantum Chaos and Space-time Translational Invariance [0.0]
我々は、多体量子カオス系において、空間および時間における翻訳不変性の帰結について検討する。
単一部位のランダムなユニタリと近傍のカップリングからなるランダムな量子回路のアンサンブルを考える。
2つの異なる回路モデルのシミュレーションにより、このようなスケーリングの限界において、ほとんどの顕微鏡的詳細が重要でないことを数値的に示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-09T18:00:00Z) - Exact Recovery in the General Hypergraph Stochastic Block Model [92.28929858529679]
本稿では,d-uniform hypergraph block model(d-HSBM)の正確な回復の基本的な限界について検討する。
精度の高いしきい値が存在し、正確な回復がしきい値の上に達成でき、その下には不可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-11T03:39:08Z) - Generic aspects of the resource theory of quantum coherence [0.0]
2つの$n$-次元純状態が自然一様分布に従って独立に選択された場合、それらの状態が$nrightarrowinfty$に匹敵する確率が証明される。
また、非コヒーレント変換の最大成功確率について検討し、その大きな$n$分布の明示的な公式を求める。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-13T16:38:52Z) - GANs with Variational Entropy Regularizers: Applications in Mitigating
the Mode-Collapse Issue [95.23775347605923]
深層学習の成功に基づいて、GAN(Generative Adversarial Networks)は、観測されたサンプルから確率分布を学習するための現代的なアプローチを提供する。
GANはしばしば、ジェネレータが入力分布の既存のすべてのモードをキャプチャできないモード崩壊問題に悩まされる。
情報理論のアプローチを採り、生成したサンプルのエントロピーの変動的下限を最大化し、それらの多様性を増大させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-24T19:34:37Z) - Maximum Multiscale Entropy and Neural Network Regularization [28.00914218615924]
よく知られた結果は、平均的制約の下での最大エントロピー分布は、ギブス・ボルツマン分布と呼ばれる指数形式を持つことを示している。
本稿では,これらの結果のマルチスケール設定への一般化について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-25T17:56:11Z) - Contextuality scenarios arising from networks of stochastic processes [68.8204255655161]
経験的モデルは、その分布が X 上の合同分布を極小化することができなければ文脈的と言える。
我々は、多くのプロセス間の相互作用という、文脈的経験的モデルの異なる古典的な源泉を示す。
長期にわたるネットワークの統計的挙動は、経験的モデルを一般的な文脈的かつ強い文脈的にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T16:57:52Z)
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。