論文の概要: Application of Haldane's statistical correlation theory in classical systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14327v2
• Date: Mon, 24 Jun 2024 08:13:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 13:26:35.268486
• Title: Application of Haldane's statistical correlation theory in classical systems
• Title（参考訳）: ハルダンの統計相関理論の古典システムへの応用
• Authors: Projesh Kumar Roy,
• Abstract要約: 修正された統計的相関理論は、指数の形で非線型性をハルデンの原理論に含めることによって提案されている。 統計的相関の相違性への依存性を強調した。 中間統計学の準古典学では、微分の不識別性を区別可能なシステムに導入することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This letter investigates the application of Haldane's statistical correlation theory in classical systems. A modified statistical correlation theory has been proposed by including non-linearity in the form of an exponent into the original theory of Haldane. The dependence of the statistical correlation on indistinguishability is highlighted. Using this modified theory, a quasi-classical derivation of intermediate statistics is shown where indistinguishability can be introduced into distinguishable systems in the form of a statistical correlation. The final result is equivalent to the classical fractional exclusion statistics (CFES), which was derived earlier using a purely classical route. An extended non-linear correlation model based on power series expansion is also proposed, which can produce various intermediate statistical models.
• Abstract（参考訳）: この手紙は、古典システムにおけるハルダンの統計的相関理論の適用について調査する。 修正された統計的相関理論は、指数の形で非線型性をハルデンの原理論に含めることによって提案されている。 統計的相関の相違性への依存性を強調した。 この修正理論を用いて、中間統計学の準古典的導出が示され、区別不可能性は統計的相関の形で区別可能なシステムに導入される。 最終結果は古典的分数除算統計(CFES)と等価であり、これは以前に純粋に古典的なルートを用いて導かれたものである。 パワー系列展開に基づく拡張非線形相関モデルも提案され、様々な中間統計モデルを生成することができる。

関連論文リスト

• Statistical permutation quantifiers in the classical transition of conservative-dissipative systems [0.0]
  シャノンエントロピーと統計複雑性に対する2つのアプローチを用いて非線形半古典システムの挙動を考察する。 情報量を計算するために、確率分布はバンド-ポンペ置換法による時間的進化から導出される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T00:19:49Z)
• Relaxation Fluctuations of Correlation Functions: Spin and Random Matrix Models [0.0]
  本稿では,量子カオスの診断尺度として,ある相関関数の変動平均と分散について検討する。 モデルの3つの異なる位相(エルゴード相、フラクタル相、局所化相)を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-31T14:45:46Z)
• Applications of flow models to the generation of correlated lattice QCD ensembles [69.18453821764075]
  機械学習された正規化フローは、格子量子場理論の文脈で、異なる作用パラメータで格子ゲージ場の統計的に相関したアンサンブルを生成するために用いられる。 本研究は,これらの相関を可観測物の計算における分散低減に活用する方法を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-19T18:33:52Z)
• Causal Modeling with Stationary Diffusions [89.94899196106223]
  定常密度が干渉下でのシステムの挙動をモデル化する微分方程式を学習する。 古典的アプローチよりもよく、変数に対する見当たらない介入を一般化することを示します。 提案手法は,再生カーネルヒルベルト空間における拡散発生器の定常状態を表す新しい理論結果に基づく。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T14:01:17Z)
• Tight inequalities for nonclassicality of measurement statistics [0.0]
  量子光学では、測定統計が古典的放射場の統計的混合で再現できない場合、非古典的とみなされる。 我々はそのような非古典主義に必要かつ十分な条件を定式化した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-22T10:58:48Z)
• Work statistics, quantum signatures and enhanced work extraction in quadratic fermionic models [62.997667081978825]
  二次フェルミオンモデルでは、突然の駆動と時間依存の駆動の後、作業統計に対する量子補正を決定する。 このような補正は、初期量子状態と時間依存ハミルトニアンの非可換性にある。 後者のおかげで、作業のKDQ分布における古典的でないシグネチャの開始を評価することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-27T13:42:40Z)
• A Unifying Framework for Some Directed Distances in Statistics [0.0]
  密度に基づく有向距離(特に発散距離)は統計学で広く使われている。 本稿では、密度ベースと分布関数ベースの分散アプローチの両方を網羅する一般的なフレームワークを提供する。 我々は、有望な相互情報の代替として、確率変数間の依存の新たな概念を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-02T04:24:13Z)
• Nonclassical correlations of radiation in relation to Bell nonlocality [0.0]
  本研究では,2つの空間放射モードにおける測定結果の非古典的相関を解析した。 非古典的相関はベル非局所性と関連しており、前者はより一般的な量子相関である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-13T21:17:18Z)
• Estimation of Bivariate Structural Causal Models by Variational Gaussian Process Regression Under Likelihoods Parametrised by Normalising Flows [74.85071867225533]
  因果機構は構造因果モデルによって記述できる。 最先端の人工知能の大きな欠点の1つは、説明責任の欠如である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T14:52:58Z)
• Nonlinear Independent Component Analysis for Continuous-Time Signals [85.59763606620938]
  このプロセスの混合物の観察から多次元音源過程を復元する古典的問題を考察する。 このリカバリは、この混合物が十分に微分可能で可逆な関数によって与えられる場合、多くの一般的なプロセスのモデル(座標の順序と単調スケーリングまで)に対して可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-04T20:28:44Z)
• On Disentangled Representations Learned From Correlated Data [59.41587388303554]
  相関データに対する最も顕著な絡み合うアプローチの挙動を解析することにより、現実のシナリオにギャップを埋める。 本研究では,データセットの体系的相関が学習され,潜在表現に反映されていることを示す。 また、トレーニング中の弱い監督や、少数のラベルで事前訓練されたモデルを修正することで、これらの潜伏相関を解消する方法を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-14T12:47:34Z)

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。