論文の概要: Probing hydrodynamic crossovers with dissipation-assisted operator evolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08249v1
- Date: Thu, 15 Aug 2024 16:39:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-16 13:16:25.693664
- Title: Probing hydrodynamic crossovers with dissipation-assisted operator evolution
- Title(参考訳): 散逸支援作用素進化を伴う流体力学的交叉の探索
- Authors: N. S. Srivatsa, Oliver Lunt, Tibor Rakovszky, Curt von Keyserlingk,
- Abstract要約: 様々なU(1)電荷密度に対する一般相互作用格子モデルにおける拡散の出現をグラフ化する。
本研究は, 保存密度の流体力学的相関関数に対する支配的寄与を明らかにし, 低温輸送への一般化のガイドとなる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Using artificial dissipation to tame entanglement growth, we chart the emergence of diffusion in a generic interacting lattice model for varying U(1) charge densities. We follow the crossover from ballistic to diffusive transport above a scale set by the scattering length, finding the intuitive result that the diffusion constant scales as $D \propto 1/\rho$ at low densities $\rho$. Our numerical approach generalizes the Dissipation-Assisted Operator Evolution (DAOE) algorithm: in the spirit of the BBGKY hierarchy, we effectively approximate non-local operators by their ensemble averages, rather than discarding them entirely. This greatly reduces the operator entanglement entropy, while still giving accurate predictions for diffusion constants across all density scales. We further construct a minimal model for the transport crossover, yielding charge correlation functions which agree well with our numerical data. Our results clarify the dominant contributions to hydrodynamic correlation functions of conserved densities, and serve as a guide for generalizations to low temperature transport.
- Abstract(参考訳): 人工散逸法を用いて,U(1)電荷密度の変化に対する一般相互作用格子モデルにおける拡散の出現をグラフ化した。
拡散定数が低密度で$D \propto 1/\rho$ となるという直感的な結果を見出した。
BBGKY階層の考え方では,非局所演算子を完全に破棄するのではなく,アンサンブル平均で効果的に近似する。
これにより、作用素の絡み合いエントロピーが大幅に減少する一方、すべての密度スケールにわたる拡散定数の正確な予測が可能である。
さらに、輸送クロスオーバーの最小限のモデルを構築し、我々の数値データとよく一致する電荷相関関数を得る。
本研究は, 保存密度の流体力学的相関関数に対する支配的寄与を明らかにし, 低温輸送への一般化のガイドとなる。
関連論文リスト
- Rectified Diffusion Guidance for Conditional Generation [62.00207951161297]
CFGの背後にある理論を再検討し、組合せ係数の不適切な構成(すなわち、広く使われている和対1バージョン)が生成分布の期待シフトをもたらすことを厳密に確認する。
本稿では,誘導係数を緩和したReCFGを提案する。
このようにして、修正された係数は観測されたデータをトラバースすることで容易に事前計算でき、サンプリング速度はほとんど影響を受けない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-24T13:41:32Z) - Theoretical Insights for Diffusion Guidance: A Case Study for Gaussian
Mixture Models [59.331993845831946]
拡散モデルは、所望の特性に向けてサンプル生成を操るために、スコア関数にタスク固有の情報を注入することの恩恵を受ける。
本稿では,ガウス混合モデルの文脈における拡散モデルに対する誘導の影響を理解するための最初の理論的研究を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-03T23:15:48Z) - Energy diffusion in weakly interacting chains with fermionic
dissipation-assisted operator evolution [0.0]
計算時間進化法は, 絡み合いの成長を制御するスキームと組み合わせて, 十分に長い時間, 引き抜きにシミュレートする。
本稿では,フェミオン系を扱うために散逸支援演算子進化(DAOE)を一般化する。
FDAE, 新しいフェミオンE(FDAOE)および別のシミュレーション手法である密度行列トランケーション(DMT)の性能について検討する。
この鎖は、フェルミの黄金律に基づく単純な期待とは対照的に、相互作用強度のような拡散係数を第4の力にスケーリングするが、エルフの理論に基づく最近の予測と一致している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T19:00:00Z) - The ballistic to diffusive crossover in a weakly-interacting Fermi gas [0.0]
本研究では, フェルミオンに散逸支援演算子進化を適用することにより, 高温でのフェルミオン系のシミュレーションを行う数値計算法を開発した。
本手法を弱い相互作用を持つフェルミオンの微視的モデルに適用することにより,ボールから拡散輸送へのクロスオーバーが一度に起こることを数値的に示す。
我々は、このスケーリングを、演算子拡散図におけるフェルミの黄金律計算で、単一粒子グリーン関数のフェルミオン-フェルミオン散乱時間と寿命として$t_D$を解釈する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T17:57:11Z) - Eliminating Lipschitz Singularities in Diffusion Models [51.806899946775076]
拡散モデルは、時間ステップの零点付近で無限のリプシッツをしばしば表すことを示す。
これは、積分演算に依存する拡散過程の安定性と精度に脅威をもたらす。
我々はE-TSDMと呼ばれる新しい手法を提案し、これは0に近い拡散モデルのリプシッツを除去する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-20T03:05:28Z) - Diffusion Models are Minimax Optimal Distribution Estimators [49.47503258639454]
拡散モデリングの近似と一般化能力について、初めて厳密な分析を行った。
実密度関数がベソフ空間に属し、経験値整合損失が適切に最小化されている場合、生成したデータ分布は、ほぼ最小の最適推定値が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-03T11:31:55Z) - Transport map unadjusted Langevin algorithms: learning and discretizing perturbed samplers [1.993607565985189]
本研究では, 対象分布の正規化を前提条件とし, ランゲヴィン力学の収束を加速する輸送写像の利用について検討する。
また, トランスポートマップを非可逆摂動型 ULA に適用すると, 元の力学の幾何的不変摂動 (GiIrr) が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-14T18:13:19Z) - Diffusion-GAN: Training GANs with Diffusion [135.24433011977874]
GAN(Generative Adversarial Network)は、安定してトレーニングすることが難しい。
フォワード拡散チェーンを利用してインスタンスノイズを生成する新しいGANフレームワークであるDiffusion-GANを提案する。
我々は,Diffusion-GANにより,最先端のGANよりも高い安定性とデータ効率で,よりリアルな画像を生成することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-05T20:45:01Z) - Energy Transport in Sachdev-Ye-Kitaev Networks Coupled to Thermal Baths [0.0]
本研究では,サーマルバスに結合したSachdev-Ye-Kitaevクラスターの任意のネットワークの平衡特性と非平衡特性を研究するための枠組みを開発する。
シュウィンガー・ケルディシュ形式主義(英語版)(Schwinger-Keldysh formalism)を用いて、出現する非平衡定常状態を研究する。
我々は,すべての温度におけるカオス伝播速度によって拡散定数が上界にあることを示すことにより,エネルギー輸送と量子カオスの関係を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-07T18:06:02Z) - Accelerating Nonconvex Learning via Replica Exchange Langevin Diffusion [67.66101533752605]
ランゲヴィン拡散は非最適化のための強力な方法である。
本稿では,Langevin拡散を異なる温度で置き換えるレプリカ交換を提案する。
レプリカ交換Langevin拡散を離散化することにより、離散時間アルゴリズムを得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-04T02:52:11Z)
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。