論文の概要: Diagnosing quantum transport from wave function snapshots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09092v1
• Date: Fri, 12 Jul 2024 08:40:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 00:07:20.492344
• Title: Diagnosing quantum transport from wave function snapshots
• Title（参考訳）: 波動関数スナップショットからの量子輸送の診断
• Authors: Devendra Singh Bhakuni, Roberto Verdel, Cristiano Muzzi, Riccardo Andreoni, Monika Aidelsburger, Marcello Dalmonte,
• Abstract要約: スピン鎖の非平衡量子力学を波動関数スナップショットのデータセットに主成分分析(PCA)を用いて研究する。 スピンやエネルギー輸送の異なるいくつかの相互作用するスピン鎖の研究により、データ情報の拡散はスピンやエネルギーの量子輸送の根底にあるものと同じ動的指数に従っていることが明らかとなった。
• 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: We study nonequilibrium quantum dynamics of spin chains by employing principal component analysis (PCA) on data sets of wave function snapshots and examine how information propagates within these data sets. The quantities we employ are derived from the spectrum of the sample second moment matrix, built directly from data sets. Our investigations on several interacting spin chains featuring distinct spin or energy transport reveal that the growth of data information spreading follows the same dynamical exponents as that of the underlying quantum transport of spin or energy. Specifically, our approach enables an easy, data-driven, and importantly interpretable diagnostic to track energy transport with a limited number of samples, which is usually challenging without any assumption on the Hamiltonian form. These observations are obtained at a modest finite size and evolution time, which aligns with experimental and numerical constraints. Our framework directly applies to experimental quantum simulator data sets of dynamics in higher-dimensional systems, where classical simulation methods usually face significant limitations and apply equally to both near- and far-from-equilibrium quenches.
• Abstract（参考訳）: スピン鎖の非平衡量子力学を波動関数スナップショットのデータセットに主成分分析(PCA)を用いて研究し,これらのデータセット内で情報がどのように伝播するかを検討する。 私たちが使用する量は、データセットから直接構築されたサンプル第2モーメント行列のスペクトルから導き出される。 スピンやエネルギー輸送の異なるいくつかの相互作用するスピン鎖の研究により、データ情報の拡散はスピンやエネルギーの量子輸送の根底にあるものと同じ動的指数に従っていることが明らかとなった。 具体的には,ハミルトニアン形式を仮定することなく,限られたサンプル数でエネルギー輸送を追跡するために,簡便でデータ駆動型かつ重要な解釈可能な診断を可能にする。 これらの観測は、実験的および数値的な制約に沿って、わずかに有限の大きさと進化の時間で得られる。 我々のフレームワークは、高次元系の力学の実験的量子シミュレーターデータセットに直接適用され、古典的なシミュレーション手法は通常、重要な制限に直面し、近距離および遠距離のクエンチにも等しく適用される。

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