論文の概要: Efficient computation of topological order
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12704v1
- Date: Thu, 19 Sep 2024 12:30:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 13:45:42.616864
- Title: Efficient computation of topological order
- Title(参考訳): 位相次数の効率的な計算法
- Authors: Louis Fraatz, Amit Jamadagni, Hendrik Weimer,
- Abstract要約: 量子多体系におけるトポロジカル秩序の検出の計算的側面を解析する。
前者のシステムサイズと後者のスケーリングで指数的スケーリングが見られます。
我々の戦略は、平衡から高次元やシステムに容易に一般化できる。
- 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 analyze the computational aspects of detecting topological order in a quantum many-body system. We contrast the widely used topological entanglement entropy with a recently introduced operational definition for topological order based on error correction properties, finding exponential scaling with the system size for the former and polynomial scaling for the latter. We exemplify our approach for a variant of the paradigmatic toric code model with mobile particles, finding that the error correction method allows to treat substantially larger system sizes. In particular, the phase diagram of the model can be successfully computed using error correction, while the topological entanglement entropy is too severely limited by finite size effects to obtain conclusive results. While we mainly focus on one-dimensional systems whose ground states can be expressed in terms of matrix product states, our strategy can be readily generalized to higher dimensions and systems out of equilibrium, even allowing for an efficient detection of topological order in current quantum simulation experiments.
- Abstract(参考訳): 量子多体系におけるトポロジカル秩序の検出の計算的側面を解析する。
我々は,最近導入されたトポロジ的絡み合いエントロピーと,誤差補正特性に基づくトポロジ的順序の操作定義を対比し,前者のシステムサイズと後者の多項式スケーリングの指数的スケーリングを求める。
我々は,移動粒子を用いたパラダイム的トーリック符号モデルの変種に対するアプローチを実証し,誤差補正法によりシステムサイズが大幅に大きくなることを確認した。
特に、トポロジ的絡み合いエントロピーは有限サイズ効果によって厳しく制限されすぎ、決定的な結果が得られる。
我々は主に、基底状態が行列積状態で表現できる一次元システムに焦点をあてるが、我々の戦略は、平衡から高次元やシステムに容易に一般化することができ、また、現在の量子シミュレーション実験において、位相秩序を効率的に検出することができる。
関連論文リスト
- Probing topological entanglement on large scales [0.0]
トポロジカルに秩序づけられた量子物質は、エンタングルメントの長い範囲のパターンを示し、それがサブシステムエントロピーに現れる。
本研究では, 長尺交絡の普遍的特徴を抽出するハミルトニアンの局所的断熱変形に基づくプロトコルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-22T18:00:01Z) - Identifiability and Asymptotics in Learning Homogeneous Linear ODE Systems from Discrete Observations [114.17826109037048]
通常の微分方程式(ODE)は、機械学習において最近多くの注目を集めている。
理論的な側面、例えば、統計的推定の識別可能性と特性は、いまだに不明である。
本稿では,1つの軌道からサンプリングされた等間隔の誤差のない観測結果から,同次線形ODE系の同定可能性について十分な条件を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-12T06:46:38Z) - Enhancing Detection of Topological Order by Local Error Correction [0.5025737475817937]
本稿では,誤り訂正法と再正規化群流の考え方を組み合わせることで,位相状態の定量化のための新しいパラダイムを提案する。
様々な摂動条件下でのトーリック符号の数値シミュレーションを用いてLEDのパワーを実証する。
次に、Rydberg-atomシミュレータ上に生成した量子スピン液体の新しい洞察を提供する実験的な実現に適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-26T05:31:04Z) - Deep Learning Approximation of Diffeomorphisms via Linear-Control
Systems [91.3755431537592]
我々は、制御に線形に依存する$dot x = sum_i=1lF_i(x)u_i$という形の制御系を考える。
対応するフローを用いて、コンパクトな点のアンサンブル上の微分同相写像の作用を近似する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-24T08:57:46Z) - Fractal Structure and Generalization Properties of Stochastic
Optimization Algorithms [71.62575565990502]
最適化アルゴリズムの一般化誤差は、その一般化尺度の根底にあるフラクタル構造の複雑性'にバウンドできることを示す。
さらに、特定の問題(リニア/ロジスティックレグレッション、隠れ/層ニューラルネットワークなど)とアルゴリズムに対して、結果をさらに専門化します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-09T08:05:36Z) - Detecting chaos in lineage-trees: A deep learning approach [1.536989504296526]
本稿では,合成軌道上でのディープラーニングモデルの訓練に基づいて,データから最大のリアプノフ指数を推定する新しい手法について述べる。
本手法は, 樹状データ, 生物環境におけるユビキタストポロジ, 特に細胞や生物の系統の動態を解析できるという点で特有である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-08T11:11:52Z) - Fixed Depth Hamiltonian Simulation via Cartan Decomposition [59.20417091220753]
時間に依存しない深さの量子回路を生成するための構成的アルゴリズムを提案する。
一次元横フィールドXYモデルにおけるアンダーソン局在化を含む、モデルの特殊クラスに対するアルゴリズムを強調する。
幅広いスピンモデルとフェルミオンモデルに対して正確な回路を提供するのに加えて、我々のアルゴリズムは最適なハミルトニアンシミュレーションに関する幅広い解析的および数値的な洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-01T19:06:00Z) - Joint Network Topology Inference via Structured Fusion Regularization [70.30364652829164]
結合ネットワークトポロジ推論は、異種グラフ信号から複数のグラフラプラシア行列を学習する標準的な問題を表す。
新規な構造化融合正規化に基づく一般グラフ推定器を提案する。
提案するグラフ推定器は高い計算効率と厳密な理論保証の両方を享受できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-05T04:42:32Z) - Error-correction properties of an interacting topological insulator [0.0]
反強磁性相互作用を含むトポロジカル絶縁体モデルの位相図を拡張Su-Schrieffer Heegerモデルで解析する。
基底状態波動関数の行列積状態表現のモンテカルロサンプリングを用いて, 必要な誤差補正統計値が効率的に得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-26T19:00:01Z) - Multipole Graph Neural Operator for Parametric Partial Differential
Equations [57.90284928158383]
物理系をシミュレーションするためのディープラーニングベースの手法を使用する際の大きな課題の1つは、物理ベースのデータの定式化である。
線形複雑度のみを用いて、あらゆる範囲の相互作用をキャプチャする、新しいマルチレベルグラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。
実験により, 離散化不変解演算子をPDEに学習し, 線形時間で評価できることを確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-16T21:56:22Z)
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。