論文の概要: Graph theory and tunable slow dynamics in quantum East Hamiltonians
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03458v2
- Date: Mon, 14 Apr 2025 11:29:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-15 16:43:46.494646
- Title: Graph theory and tunable slow dynamics in quantum East Hamiltonians
- Title(参考訳): 量子東ハミルトニアンにおけるグラフ理論とチューナブルスローダイナミクス
- Authors: Heiko Georg Menzler, Mari Carmen Bañuls, Fabian Heidrich-Meisner,
- Abstract要約: グラフ理論の概念は、速度論的制約のある系におけるスローダイナミクスの起源について、どのように洞察を与えるかを示す。
スローダイナミクスは、フォック空間グラフ上のノード間の強い階層の存在に関連している。
これらの変形が有限系上の非エルゴディディティの度合いにどのように影響するかを数値的に示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: We show how graph theory concepts can provide an insight into the origin of slow dynamics in systems with kinetic constraints. In particular, we observe that slow dynamics is related to the presence of strong hierarchies between nodes on the Fock-space graph in the particle occupation basis, which encodes configurations connected by a given Hamiltonian. To quantify hierarchical structures, we develop a measure of centrality of the nodes, which is applicable to generic Hamiltonian matrices and inspired by established centrality measures from graph theory. We illustrate these ideas in the quantum East (QE) model. We introduce several ways of detuning nodes in the corresponding graph that alter the hierarchical structure, defining a family of QE models. We numerically demonstrate how these detunings affect the degree of non-ergodicity on finite systems, as evidenced by both the time dependence of density autocorrelations and eigenstate properties in the detuned QE models.
- Abstract(参考訳): グラフ理論の概念は、速度論的制約のある系におけるスローダイナミクスの起源について、どのように洞察を与えるかを示す。
特に、スローダイナミクスは、与えられたハミルトニアンによって接続された構成を符号化する粒子占有ベースにおけるフォック空間グラフ上のノード間の強い階層の存在と関連している。
階層構造を定量化するために,一般ハミルトン行列に適用可能なノードの集中度尺度を開発し,グラフ理論から確立された集中度尺度に着想を得た。
これらのアイデアを量子東(QE)モデルで説明する。
本稿では, 階層構造を変化させ, QE モデルのファミリを定義する, 対応するグラフにおけるノードの変形方法を紹介する。
これらの変形が有限系上の非エルゴディディティの度合いにどのように影響するかを数値的に示し、密度自己相関の時間依存性と変形QEモデルにおける固有状態特性の両方によって証明される。
関連論文リスト
- Computing the graph-changing dynamics of loop quantum gravity [1.351813974961217]
ハミルトニアン制約を通したグラフ変換力学を実装した最初の数値ツールを紹介する。
量子幾何学的オブザーバブルはグラフ保存トランケーションと異なる振る舞いを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-28T20:12:15Z) - Port-Hamiltonian Architectural Bias for Long-Range Propagation in Deep Graph Networks [55.227976642410766]
グラフ内の情報拡散のダイナミクスは、グラフ表現学習に大きな影響を及ぼす重要なオープン問題である。
そこで我々は(ポート-)Hamiltonian Deep Graph Networksを紹介した。
我々は,非散逸的長距離伝播と非保守的行動の両方を,単一の理論的・実践的な枠組みで調整する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-27T13:36:50Z) - LSEnet: Lorentz Structural Entropy Neural Network for Deep Graph Clustering [59.89626219328127]
グラフクラスタリングは機械学習の基本的な問題である。
近年、ディープラーニング手法は最先端の成果を達成しているが、事前に定義されたクラスタ番号なしでは動作できない。
本稿では,グラフ情報理論の新たな視点からこの問題に対処することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-20T05:46:41Z) - Learning Coarse-Grained Dynamics on Graph [4.692217705215042]
グラフ上の粗粒度動的システムを特定するために,グラフニューラルネットワーク(GNN)非マルコフモデリングフレームワークを検討する。
本研究の主目的は, グラフトポロジを符号化する粗粒度相互作用係数に, モリ・ズワンチのメモリ項の先頭項がどのように依存するかを検査することによって, GNNアーキテクチャを体系的に決定することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-15T13:25:34Z) - SEGNO: Generalizing Equivariant Graph Neural Networks with Physical
Inductive Biases [66.61789780666727]
等変性を維持しながら, 2階連続性をGNNに組み込む方法を示す。
また、SEGNOに関する理論的知見も提供し、隣接する状態間の一意の軌跡を学習できることを強調している。
我々のモデルは最先端のベースラインよりも大幅に改善されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-25T07:15:58Z) - Dynamic Causal Explanation Based Diffusion-Variational Graph Neural
Network for Spatio-temporal Forecasting [60.03169701753824]
時間予測のための動的拡散型グラフニューラルネットワーク(DVGNN)を提案する。
提案したDVGNNモデルは最先端のアプローチよりも優れ,Root Mean Squared Errorの結果が優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-16T11:38:19Z) - OrthoReg: Improving Graph-regularized MLPs via Orthogonality
Regularization [66.30021126251725]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は現在、グラフ構造データのモデリングにおいて支配的である。
グラフ正規化ネットワーク(GR-MLP)はグラフ構造情報をモデル重みに暗黙的に注入するが、その性能はほとんどのタスクにおいてGNNとほとんど一致しない。
GR-MLPは,最大数個の固有値が埋め込み空間を支配する現象である次元崩壊に苦しむことを示す。
次元崩壊問題を緩和する新しいGR-MLPモデルであるOrthoRegを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-31T21:20:48Z) - QESK: Quantum-based Entropic Subtree Kernels for Graph Classification [11.51839867040302]
グラフ分類のための新しいグラフカーネル、すなわち量子ベースのエントロピーサブツリーカーネル(QESK)を提案する。
古典的なWeisfeiler-Lehman (WL) アルゴリズムに付随する一連のエントロピー部分木表現を計算するために,この AMM 行列を用いる方法を示す。
提案したQESKカーネルは,グラフ分類問題に対する最先端のグラフカーネルやグラフ深層学習法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-10T07:10:03Z) - Algebraic-Dynamical Theory for Quantum Many-body Hamiltonians: A
Formalized Approach To Strongly Interacting Systems [0.0]
動的摂動法は量子多体系において最も広く用いられている手法である。
量子代数のパワーと動的手法を組み合わせて代数力学理論(ADT)を定式化する。
ADTを格子上の多体系に適用すると、量子絡み合いは多体COBSの期待値の累積構造で表される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-24T13:07:30Z) - Unraveling the topology of dissipative quantum systems [58.720142291102135]
散逸性量子系のトポロジーを量子軌道の観点から論じる。
我々は、暗状態誘導ハミルトニアンの集合がハミルトニアン空間に非自明な位相構造を課すような、翻訳不変の広い種類の崩壊モデルを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-12T11:26:02Z)
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。