論文の概要: Deviations from random matrix entanglement statistics for kicked quantum chaotic spin-$1/2$ chains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07545v1
- Date: Mon, 13 May 2024 08:27:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 14:24:56.637745
- Title: Deviations from random matrix entanglement statistics for kicked quantum chaotic spin-$1/2$ chains
- Title(参考訳): 蹴られた量子カオススピンのランダム行列絡み合い統計からの逸脱-1/2$鎖
- Authors: Tabea Herrmann, Roland Brandau, Arnd Bäcker,
- Abstract要約: 一般に、量子カオス体系では、統計的性質が系のサイズを増大させるときにランダム行列に近づくことが期待されている。
平均固有状態の絡み合いが実際にランダムな行列結果に近づくような様々なスピン-1/2$チェーンモデルを示す。
自律システムについては、そのような偏差は期待されているが、よりスクランブルなキックドシステムには驚きだ。
- 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: It is commonly expected that for quantum chaotic many body systems the statistical properties approach those of random matrices when increasing the system size. We demonstrate for various kicked spin-$1/2$ chain models that the average eigenstate entanglement indeed approaches the random matrix result. However, the distribution of the eigenstate entanglement differs significantly. While for autonomous systems such deviations are expected, they are surprising for the more scrambling kicked systems. We attribute the origin of the deviations to the local two-dimensional Hilbert spaces. This is also supported by similar deviations occurring in a local random matrix model with global diagonal coupling.
- Abstract(参考訳): 量子カオス的な多くの身体系では、統計的性質が系のサイズを増大させるときにランダム行列に近づくことが一般的に期待されている。
平均固有状態の絡み合いが実際にランダムな行列結果に近づくような様々なスピン-1/2$チェーンモデルを示す。
しかし、固有状態の絡み合いの分布は著しく異なる。
自律システムについては、そのような偏差は期待されているが、よりスクランブルなキックドシステムには驚きだ。
偏差の起源は局所的な2次元ヒルベルト空間に帰着する。
これはまた、大域対角結合を持つ局所ランダム行列モデルにおける同様の偏差によっても支持される。
関連論文リスト
- Anomalous transport in U(1)-symmetric quantum circuits [41.94295877935867]
U(1)対称乱れモデルにおける離散時間輸送の研究 : 異なる力学状態の配列で調整された。
我々は磁化プロファイルの単純な関数である凝集量、円形統計モーメントを開発する。
この量から輸送指数を抽出し、局所化、拡散、および(最も興味深いのは、混乱したシステムにとって)超拡散的レジーム(superdiffusive regimes)と整合した位相図の挙動を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-21T17:56:26Z) - Efficient conversion from fermionic Gaussian states to matrix product states [48.225436651971805]
フェミオンガウス状態から行列積状態に変換する高効率なアルゴリズムを提案する。
翻訳不変性のない有限サイズ系に対しては定式化できるが、無限系に適用すると特に魅力的になる。
この手法のポテンシャルは、2つのキラルスピン液体の数値計算によって示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-02T10:15:26Z) - Tensor product random matrix theory [39.58317527488534]
相関量子系の進化に対する実時間場理論のアプローチを導入する。
初期積状態から最大エントロピーエルゴード状態まで、そのようなクロスオーバーダイナミクスの全範囲について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-16T21:40:57Z) - Characterizing quantum chaoticity of kicked spin chains [0.0]
量子多体系は、そのスペクトル統計がランダム行列理論のものと一致する場合、一般に量子カオスと見なされる。
レベル間隔分布と固有ベクトル統計の両方がランダムな行列予測とよく一致しているとしても、絡み合いエントロピーは期待するページ曲線から逸脱する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T10:51:11Z) - Markov chains with doubly stochastic transition matrices and application
to a sequence of non-selective quantum measurements [0.0]
二重遷移行列を用いる時間依存有限状態マルコフ連鎖を考える。
確率ベクトルのランダム性、および離散経路のランダム性を記述するエントロピーを研究する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-16T14:58:38Z) - Why we should interpret density matrices as moment matrices: the case of
(in)distinguishable particles and the emergence of classical reality [69.62715388742298]
一般確率論として量子論(QT)の定式化を導入するが、準観測作用素(QEOs)で表される。
区別不可能な粒子と識別不能な粒子の両方に対するQTをこの方法で定式化できることを示します。
古典的なダイスに対する有限交換可能な確率は、QTと同じくらい奇数であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-08T14:47:39Z) - When Random Tensors meet Random Matrices [50.568841545067144]
本稿では,ガウス雑音を伴う非対称次数-$d$スパイクテンソルモデルについて検討する。
検討したモデルの解析は、等価なスパイクされた対称テクシットブロック-ワイドランダム行列の解析に起因していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-23T04:05:01Z) - A Random Matrix Perspective on Random Tensors [40.89521598604993]
与えられたランダムテンソルの収縮から生じるランダム行列のスペクトルについて検討する。
本手法は,ML問題の局所的な最大値の未知な特徴を与える。
我々のアプローチは万能であり、非対称、非ガウス的、高階的など他のモデルにも拡張できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-02T10:42:22Z) - On Random Matrices Arising in Deep Neural Networks: General I.I.D. Case [0.0]
本研究では, ニューラルネットワーク解析に係わる無作為行列の積の特異値分布について検討した。
我々は、[22] の結果を一般化するために、[22] の確率行列理論のテクニックの、より簡潔な別のバージョンを使用します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-20T14:39:24Z) - Statistics of the Spectral Form Factor in the Self-Dual Kicked Ising
Model [0.0]
確率分布はランダム行列理論の予測と正確に一致していることを示す。
この挙動は、最近同定された自己双対蹴りイジングモデルの反単位対称性によるものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-07T16:02:29Z) - On Random Matrices Arising in Deep Neural Networks. Gaussian Case [1.6244541005112747]
本稿では,深部ニューラルネットワークの解析において生じるランダム行列の積の特異値の分布を扱う。
この問題は、近年の研究では、自由確率論の技術を用いて検討されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-17T08:30:57Z)
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。