論文の概要: Canonical partial ordering from min-cuts and quantum entanglement in random tensor networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23894v1
- Date: Mon, 30 Jun 2025 14:26:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-01 21:27:54.099467
- Title: Canonical partial ordering from min-cuts and quantum entanglement in random tensor networks
- Title(参考訳): ランダムテンソルネットワークにおけるミンカットと量子エンタングルメントからの正準部分順序付け
- Authors: Miao Hu, Ion Nechita,
- Abstract要約: 我々は、ミンカットの縮退から生じるエントロピーのエンタングルメント R'eny に対する無限補正が、エンファンダー型の数によって与えられることを示した。
また、位数射の数は、自由確率論の特別な場合において自由ベッセル法則を一般化するグラフ依存測度のモーメントに対応することを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.882601249202242
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The \emph{max-flow min-cut theorem} has been recently used in the theory of random tensor networks in quantum information theory, where it is helpful for computing the behavior of important physical quantities, such as the entanglement entropy. In this paper, we extend the max-flow min-cut theorem to a relation among different \emph{partial orders} on the set of vertices of a network and introduce a new partial order for the vertices based on the \emph{min-cut structure} of the network. We apply the extended max-flow min-cut theorem to random tensor networks and find that the \emph{finite correction} to the entanglement R\'enyi entropy arising from the degeneracy of the min-cuts is given by the number of \emph{order morphisms} from the min-cut partial order to the partial order induced by non-crossing partitions on the symmetric group. Moreover, we show that the number of order morphisms corresponds to moments of a graph-dependent measure which generalizes the free Bessel law in some special cases in free probability theory.
- Abstract(参考訳): 量子情報理論におけるランダムテンソルネットワークの理論では、エンタングルメントエントロピーのような重要な物理量の振る舞いを計算するのに役立つ。
本稿では、ネットワークの頂点の集合上で異なる \emph{partial order} 間の関係に最大フローのmin-cut定理を拡張し、ネットワークの \emph{min-cut structure} に基づいて頂点に対する新しい部分順序を導入する。
拡大マックスフロー min-cut 定理をランダムテンソルネットワークに適用し、min-cut の縮退から生じるエントロピー R\'enyi への \emph{finite correct} は、min-cut の部分順序から対称群上の非交叉分割によって誘導される部分順序への \emph{order morphism の数によって与えられる。
さらに、位数射の数は、自由確率論の特別な場合において自由ベッセル法則を一般化するグラフ依存測度のモーメントに対応することを示す。
関連論文リスト
- On the Minimax Regret of Sequential Probability Assignment via Square-Root Entropy [70.10668953625247]
側情報がない場合のミニマックス後悔は、逐次二乗根エントロピーの観点から上界化可能であることを示す。
側情報を用いた逐次確率割当問題では,上記のエントロピーに基づいて上界と下界の両方を発達させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-22T17:26:34Z) - Genus expansion for non-linear random matrix ensembles with applications to neural networks [3.801509221714223]
本研究では,ある非線形ランダム行列アンサンブルと関連するランダムニューラルネットワークを統一的に研究する手法を提案する。
我々は、ファア・ディ・ブルーノの公式を任意の数の合成に一般化するニューラルネットワークに対して、新しい級数展開を用いる。
応用として、ランダムな重みを持つニューラルネットワークについて、いくつかの結果を証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-11T12:58:07Z) - A Max-Flow approach to Random Tensor Networks [0.40964539027092906]
確率論のツールを用いたランダムテンソルネットワーク(RTN)の絡み合いエントロピーについて検討する。
ランダムテンソルネットワーク(英: random tensor network)は、グラフ(またはネットワーク)構造によって決定される特定の幾何を持つテンソルに対する特定の確率モデルであると考えることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-02T18:00:01Z) - Tensor cumulants for statistical inference on invariant distributions [49.80012009682584]
我々は,PCAが信号の大きさの臨界値で計算的に困難になることを示す。
我々は、与えられた次数の不変量に対して明示的でほぼ直交的な基底を与える新しい対象の集合を定義する。
また、異なるアンサンブルを区別する新しい問題も分析できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-29T14:33:24Z) - A singular Riemannian geometry approach to Deep Neural Networks I.
Theoretical foundations [77.86290991564829]
ディープニューラルネットワークは、音声認識、機械翻訳、画像解析など、いくつかの科学領域で複雑な問題を解決するために広く使われている。
我々は、リーマン計量を備えた列の最後の多様体で、多様体間の写像の特定の列を研究する。
このようなシーケンスのマップの理論的性質について検討し、最終的に実践的な関心を持つニューラルネットワークの実装間のマップのケースに焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-17T11:43:30Z) - T-Basis: a Compact Representation for Neural Networks [89.86997385827055]
テンソルの集合をコンパクトに表現するための概念である T-Basis をニューラルネットワークでよく見られる任意の形状で導入する。
ニューラルネットワーク圧縮の課題に対する提案手法の評価を行い, 許容性能低下時に高い圧縮速度に達することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-13T19:03:22Z) - Directional convergence and alignment in deep learning [38.73942298289583]
交差エントロピーと関連する分類損失の最小化は無限大であるが, ネットワーク重みは勾配流により方向収束することを示した。
この証明は、ReLU、最大プール、線形および畳み込み層を許容する深い均質ネットワークに対して成り立つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-11T17:50:11Z) - Convex Geometry and Duality of Over-parameterized Neural Networks [70.15611146583068]
有限幅2層ReLUネットワークの解析のための凸解析手法を開発した。
正規化学習問題に対する最適解が凸集合の極点として特徴づけられることを示す。
高次元では、トレーニング問題は無限に多くの制約を持つ有限次元凸問題としてキャストできることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-25T23:05:33Z)
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。