論文の概要: Spatio-temporal tensor-network approaches to out-of-equilibrium dynamics bridging open and closed systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20214v1
- Date: Thu, 27 Feb 2025 15:54:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-07 18:07:49.930589
- Title: Spatio-temporal tensor-network approaches to out-of-equilibrium dynamics bridging open and closed systems
- Title（参考訳）: 開閉系をブリッジする平衡外力学への時空間テンソル・ネットワークのアプローチ
- Authors: Sergio Cerezo-Roquebrún, Aleix Bou-Comas, Jan T. Schneider, Esperanza López, Luca Tagliacozzo, Stefano Carignano,
- Abstract要約: 実時間およびテンソルネットワークにおいて,より優れたアルゴリズム戦略の探索に基づく最近のアプローチを概観する。
本稿では,様々な力学系における影響関数の複雑さに注目し,最近の発展について論じる。
我々は、補完的な影響関数の重複を符号化し、オープンおよびクローズド量子系の正確な記述を行うための戦略の展望を提供する。
- 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: The study of many-body quantum systems out of equilibrium remains a significant challenge with complexity barriers arising in both state and operator-based representations. In this work, we review recent approaches based on finding better contraction strategies for the full spatio-temporal tensor networks that encode the path integral of the dynamics, as well as the conceptual integration of influence functionals, process tensors, and transfer matrices within the tensor network formalism. We discuss recent algorithmic developments, highlight the complexity of influence functionals in various dynamical regimes and present consistent results of different communities, showing how ergodic dynamics render these functionals exponentially difficult to compress. Finally, we provide an outlook on strategies to encode complementary influence functional overlaps, paving the way for accurate descriptions of open and closed quantum systems with tensor networks.
- Abstract（参考訳）: 平衡状態の多体量子系の研究は、状態と演算子に基づく表現の両方で生じる複雑性障壁において重要な課題である。
本稿では,力学の経路積分を符号化するフル時空間テンソルネットワークのより優れた収縮戦略と,テンソルネットワークの形式化における影響関数,プロセステンソル,伝達行列の概念的統合について述べる。
本稿では, アルゴリズムの最近の発展, 様々な力学系における影響関数の複雑さ, および異なるコミュニティの一貫性のある結果について論じ, エルゴード力学がこれらの関数を指数関数的に圧縮することがいかに困難であるかを示す。
最後に、テンソルネットワークを用いたオープンおよびクローズド量子系の正確な記述方法として、相補的影響関数オーバーラップを符号化する戦略について展望する。
関連論文リスト
- From Lazy to Rich: Exact Learning Dynamics in Deep Linear Networks [47.13391046553908]
人工ネットワークでは、これらのモデルの有効性はタスク固有の表現を構築する能力に依存している。
以前の研究では、異なる初期化によって、表現が静的な遅延状態にあるネットワークや、表現が動的に進化するリッチ/フィーチャーな学習体制のいずれかにネットワークを配置できることが強調されていた。
これらの解は、豊かな状態から遅延状態までのスペクトルにわたる表現とニューラルカーネルの進化を捉えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-22T23:19:04Z) - Dynamical Mean-Field Theory of Self-Attention Neural Networks [0.0]
トランスフォーマーベースのモデルは、様々な領域で例外的な性能を示している。
動作方法や期待されるダイナミクスについてはほとんど分かっていない。
非平衡状態における非対称ホップフィールドネットワークの研究に手法を用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-11T13:29:34Z) - Hybrid Stabilizer Matrix Product Operator [44.99833362998488]
本稿では, テンソルネットワーク法と安定化器形式を併用した新しいハイブリッド手法を提案し, 多体量子システムのシミュレーションの課題に対処する。
本稿では,ランダムなクリフォードTドープ回路とランダムなクリフォードFloquet Dynamicsへの応用を通して,本手法の有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-09T18:32:10Z) - Spectral chaos bounds from scaling theory of maximally efficient quantum-dynamical scrambling [44.99833362998488]
複雑な量子系のエルゴード定常状態への進化に関する重要な予想は、スクランブルとして知られるこの過程が最も効率的であるときに普遍的な特徴を取得することである。
このシナリオでは、完全なスクランブルダイナミクスに沿ったスペクトル相関の正確な自己相似性を具現化して、スペクトル統計量に対する単一パラメータスケーリング理論を開発する。
スケーリング予測は特権プロセスと一致し、他の動的スクランブルシナリオのバウンダリとして機能し、すべての時間スケールで非効率または不完全なスクランブルを定量化できるようにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-17T15:41:50Z) - TANGO: Time-Reversal Latent GraphODE for Multi-Agent Dynamical Systems [43.39754726042369]
連続グラフニューラルネットワークに基づく常微分方程式(GraphODE)により予測される前後の軌跡を整列するソフト制約として,単純かつ効果的な自己監督型正規化項を提案する。
時間反転対称性を効果的に課し、古典力学の下でより広い範囲の力学系にわたってより正確なモデル予測を可能にする。
様々な物理システムに対する実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-10T08:52:16Z) - Quantum correlation functions through tensor network path integral [0.0]
テンソルネットワークは、オープン量子系の平衡相関関数を計算するために利用される。
溶媒が量子系に与える影響は、影響関数によって取り込まれている。
この手法の設計と実装は、速度理論、シンメトリゼーションされたスピン相関関数、動的感受性計算、量子熱力学からの図解とともに議論される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-21T07:46:51Z) - Numerical simulations of long-range open quantum many-body dynamics with
tree tensor networks [0.0]
木テンソルネットワークに基づくオープン量子系の数値計算法を提案する。
このような構造は多体相関の符号化を改善することが期待されている。
我々は、長距離相互作用に適した統合スキームを採用し、散逸ダイナミクスに応用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-12T18:00:03Z) - Interpreting Neural Policies with Disentangled Tree Representations [58.769048492254555]
本稿では,コンパクトなニューラルポリシーの解釈可能性について,不整合表現レンズを用いて検討する。
決定木を利用して,ロボット学習における絡み合いの要因を抽出する。
学習したニューラルダイナミクスの絡み合いを計測する解釈可能性指標を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-13T01:10:41Z) - Dynamics with autoregressive neural quantum states: application to
critical quench dynamics [41.94295877935867]
本稿では、量子系の長時間のダイナミクスを安定的に捉えるための代替の汎用スキームを提案する。
二次元量子イジングモデルにおけるキブル・ズレーク機構の解明により,時間依存性のクエンチ力学にこのスキームを適用した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-07T15:50:00Z) - Decimation technique for open quantum systems: a case study with
driven-dissipative bosonic chains [62.997667081978825]
量子系の外部自由度への不可避結合は、散逸(非単体)ダイナミクスをもたらす。
本稿では,グリーン関数の(散逸的な)格子計算に基づいて,これらのシステムに対処する手法を提案する。
本手法のパワーを,複雑性を増大させる駆動散逸型ボゾン鎖のいくつかの例で説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-15T19:00:09Z) - Collisional open quantum dynamics with a generally correlated
environment: Exact solvability in tensor networks [0.0]
システム力学の自然なマルコフ埋め込みは,ネットワークの仮想指標によって補助的なシステムの役割を担っている。
その結果、量子光学と量子輸送の分野におけるテンソル・ネットワーク法が進展した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-09T19:48:17Z) - Quantum Non-equilibrium Many-Body Spin-Photon Systems [91.3755431537592]
論文は、非平衡状態における強相関量子系の量子力学に関するものである。
本研究の主な成果は, 臨界ダイナミクスのシグナチャ, 超ストロング結合のテストベッドとしての駆動ディックモデル, キブルズルーク機構の3つにまとめることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-23T19:05:56Z)
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。