論文の概要: Brownian Gaussian Unitary Ensemble: non-equilibrium dynamics, efficient $k$-design and application in classical shadow tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11320v1
- Date: Mon, 17 Jun 2024 08:36:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 15:41:08.157718
- Title: Brownian Gaussian Unitary Ensemble: non-equilibrium dynamics, efficient $k$-design and application in classical shadow tomography
- Title(参考訳): Brownian Gaussian Unitary Ensemble:非平衡力学、効率的な$k$-Design、および古典的シャドウトモグラフィーへの応用
- Authors: Haifeng Tang,
- Abstract要約: 我々は、ガウスユニタリアンサンブル(BGUE)のブラウン一般化を構築し、広範囲に研究する。
様々な1-replica変数と2-replica変数に対して、有限$N$と$t$で明示的な解析式を導出する。
BGUEにおける超高速スクランブル, 高温の出現, およびレプリカワームホール様の寄与について検討した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.990954253986022
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We construct and extensively study a Brownian generalization of the Gaussian Unitary Ensemble (BGUE). Our analysis begins with the non-equilibrium dynamics of BGUE, where we derive explicit analytical expressions for various one-replica and two-replica variables at finite $N$ and $t$. These variables include the spectral form factor and its fluctuation, the two-point function and its fluctuation, out-of-time-order correlators (OTOC), the second R\'enyi entropy, and the frame potential for unitary 2-designs. We discuss the implications of these results for hyperfast scrambling, emergence of tomperature, and replica-wormhole-like contributions in BGUE. Next, we investigate the low-energy physics of the effective Hamiltonian for an arbitrarily number of replicas, deriving long-time results for the frame potential. We conclude that the time required for the BGUE ensemble to reach $k$-design is linear in $k$, consistent with previous findings in Brownian SYK models. Finally, we apply the BGUE model to the task of classical shadow tomography, deriving analytical results for the shadow norm and identifying an optimal time that minimizes the shadow norm, analogous to the optimal circuit depth in shallow-circuit shadow tomography.
- Abstract(参考訳): 我々は、ガウスユニタリアンサンブル(BGUE)のブラウン一般化を構築し、広範囲に研究する。
解析はBGUEの非平衡力学から始まり、様々な1-レプリカ変数と2-レプリカ変数に対して有限$N$と$t$で明示的な解析式を導出する。
これらの変数には、スペクトル形状因子とそのゆらぎ、二点関数とそのゆらぎ、時間外相関器(OTOC)、第二のR'enyiエントロピー、ユニタリ2設計のためのフレームポテンシャルが含まれる。
BGUEにおける超高速スクランブル, 高温の出現, およびレプリカワームホール様の寄与について検討した。
次に、任意の数のレプリカに対して有効ハミルトニアンの低エネルギー物理を考察し、フレームポテンシャルに対する長時間の結果を導出する。
BGUEアンサンブルが$k$-designに達するのに必要な時間は$k$で線形であり、ブラウンSYKモデルの以前の結果と一致する。
最後に、BGUEモデルを従来のシャドウトモグラフィーの課題に適用し、シャドウノルムの分析結果を導出し、浅い回路シャドウトモグラフィーにおける最適回路深さに類似した、シャドウノルムを最小化する最適な時間を特定する。
関連論文リスト
- KPZ scaling from the Krylov space [83.88591755871734]
近年,Cardar-Parisi-Zhangスケーリングをリアルタイムの相関器や自動相関器に示す超拡散が報告されている。
これらの結果から着想を得て,Krylov演算子に基づく相関関数のKPZスケーリングについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-04T20:57:59Z) - Physics-based reward driven image analysis in microscopy [5.581609660066545]
本稿では,画像解析を動的に最適化するReward Functionの概念に基づく方法論を提案する。
Reward関数は、実験目標とより広いコンテキストと密接に整合するように設計されている。
高次元クラスタリングの物理駆動型報酬関数とアクション空間を作成することにより,部分非秩序領域の同定に向けた報酬関数のアプローチを拡張した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-22T12:55:04Z) - Generative Modelling of L\'{e}vy Area for High Order SDE Simulation [5.9535699822923]
L'evyGANはブラウン増分に基づくL'evy領域の近似サンプルを生成するディープラーニングモデルである。
L'evyGANは関節分布と辺縁分布の両方を測定するいくつかの指標で最先端のパフォーマンスを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-04T16:38:37Z) - Stochastic parameter optimization analysis of dynamical quantum critical phenomena in long-range transverse-field Ising chain [0.0]
一次元長次元逆場イジングモデルの量子相転移について検討する。
シミュレーションでは, 臨界点と普遍性に関する事前知識がなくても, サンプリング対象のパラメータを自動的に決定する。
後者の2つの普遍性境界として$sigma = 7/4$を支持する数値的な証拠を得ることに成功した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-23T14:46:16Z) - Modeling the space-time correlation of pulsed twin beams [68.8204255655161]
パラメトリックダウンコンバージョンによって生成される絡み合ったツインビームは、画像指向アプリケーションで好まれるソースである。
本研究では,時間消費数値シミュレーションと非現実的な平面波ポンプ理論のギャップを埋めることを目的とした半解析モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-18T11:29:49Z) - Information Scrambling and Entanglement Dynamics of Complex Brownian
Sachdev-Ye-Kitaev Models [5.623221917573403]
まず、1つのcBSYKモデルでスクランブルンの有効理論を導出する。
次に、cBSYK鎖の絡み合いのダイナミクスを研究する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-09T07:37:09Z) - NAG-GS: Semi-Implicit, Accelerated and Robust Stochastic Optimizer [45.47667026025716]
2つの重要な要素に依存した、新しく、堅牢で、加速された反復を提案する。
NAG-GSと呼ばれる手法の収束と安定性は、まず広範に研究されている。
我々は、NAG-arityが、重量減衰を伴う運動量SGDや機械学習モデルのトレーニングのためのAdamWといった最先端の手法と競合していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-29T16:54:53Z) - Improved Convergence Rate of Stochastic Gradient Langevin Dynamics with
Variance Reduction and its Application to Optimization [50.83356836818667]
勾配ランゲヴィン・ダイナミクスは非エプス最適化問題を解くための最も基本的なアルゴリズムの1つである。
本稿では、このタイプの2つの変種、すなわち、分散還元ランジュバンダイナミクスと再帰勾配ランジュバンダイナミクスを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-30T11:39:00Z) - Convex Analysis of the Mean Field Langevin Dynamics [49.66486092259375]
平均場ランゲヴィン力学の収束速度解析について述べる。
ダイナミックスに付随する$p_q$により、凸最適化において古典的な結果と平行な収束理論を開発できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-25T17:13:56Z) - Hyperspectral Image Denoising Using Non-convex Local Low-rank and Sparse
Separation with Spatial-Spectral Total Variation Regularization [49.55649406434796]
本研究では,HSI復調のためのロバストな主成分分析のための新しい非特異なアプローチを提案する。
我々は、ランクとスパースコンポーネントの両方に対する正確な近似を開発する。
シミュレーションと実HSIの両方の実験により,提案手法の有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-08T11:48:46Z)
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。