論文の概要: Higher-order spacings in the superposed spectra of random matrices with comparison to spacing ratios and application to complex systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00503v1
- Date: Wed, 01 Oct 2025 04:34:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.381317
- Title: Higher-order spacings in the superposed spectra of random matrices with comparison to spacing ratios and application to complex systems
- Title(参考訳): ランダム行列の重畳スペクトルにおける高次間隔 : 間隔比との比較と複素系への応用
- Authors: Sashmita Rout, Udaysinh T. Bhosale,
- Abstract要約: 与えられた$m(k)$と$beta'$に対して、$k(m)$の関数として得られる$beta'$の列はユニークであることを示す。
k=1$の場合、ポアソン分布への収束が対応する間隔よりも速いことが観察された。
- 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 connection between random matrices and the spectral fluctuations of complex quantum systems in a suitable limit can be explained by using the setup of random matrix theory. Higher-order spacing statistics in the $m$ superposed spectra of circular random matrices are studied numerically. We tabulated the modified Dyson index $\beta'$ for a given $m$, $k$, and $\beta$, for which the nearest neighbor spacing distribution is the same as that of the $k$-th order spacing distribution corresponding to the $\beta$ and $m$. Here, we conjecture that for given $m(k)$ and $\beta$, the obtained sequence of $\beta'$ as a function of $k(m)$ is unique. This result can be used as a tool for the characterization of the system and to determine the symmetry structure of the system without desymmetrization of the spectra. We verify the results of the $m=2$ case of COE with the quantum kicked top model corresponding to various Hilbert space dimensions. From the comparative study of the higher-order spacings and ratios in both $m=1$ and $m=2$ cases of COE and GOE by varying dimension, keeping the number of realizations constant and vice-versa, we find that both COE and GOE have the same asymptotic behavior in terms of a given higher-order statistics. But, we found from our numerical study that within a given ensemble of COE or GOE, the results of spacings and ratios agree with each other only up to some lower $k$, and beyond that, they start deviating from each other. It is observed that for the $k=1$ case, the convergence towards the Poisson distribution is faster in the case of ratios than the corresponding spacings as we increase $m$ for a given $\beta$. Further, the spectral fluctuations of the intermediate map of various dimensions are studied. There, we find that the effect of random numbers used to generate the matrix corresponding to the map is reflected in the higher-order statistics.
- Abstract(参考訳): ランダム行列と複素量子系の適切な極限におけるスペクトル変動との接続は、ランダム行列理論のセットアップを用いて説明できる。
円ランダム行列の$m$重畳スペクトルにおける高次間隔統計を数値的に研究した。
修正Dyson index $\beta'$ for a given $m$, $k$, $\beta$。
ここでは、与えられた$m(k)$と$\beta$に対して、$k(m)$の関数として得られる$\beta'$の列が一意であることを予想する。
この結果は、システムのキャラクタリゼーションのツールとして利用することができ、スペクトルの非対称性化なしにシステムの対称性構造を決定することができる。
我々は、様々なヒルベルト空間次元に対応する量子キックトップモデルを用いて、COEの$m=2$のケースの結果を検証する。
異なる次元による COE と GOE の高次間隔と値の比率の比較研究から、COE と GOE はともに与えられた高次統計量で同じ漸近的挙動を持つことがわかった。
しかし、数値的な研究から、COEやGOEのアンサンブル内では、間隔と比率が互いに一致するのは、最大で1kドル以下で、それ以外は互いにずれ始めます。
k=1$の場合、ポアソン分布への収束は、与えられた$\beta$に対して$m$を増やすと、対応する間隔よりも高速である。
さらに,様々な次元の中間写像のスペクトル変動について検討した。
そこで,地図に対応する行列を生成するために用いられる乱数の影響は,高次統計に反映されることがわかった。
関連論文リスト
- Mesoscopic Fluctuations and Multifractality at and across Measurement-Induced Phase Transition [46.176861415532095]
二次元自由フェルミオンモデルにおける量子軌道のアンサンブルに関する統計的揺らぎについて検討する。
この結果はアンダーソンの局所化に顕著な類似性を示し、G_AB$は2末端の導電率に対応する。
監視システムのメソスコピック理論の基礎を築き,様々な拡張への道を開いた。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-15T13:44:14Z) - Surmise for random matrices' level spacing distributions beyond nearest-neighbors [0.0]
エネルギーレベルの相関は、多体系が可積分性なのかカオス性なのかを区別するのに役立ちます。
近近傍(NN)スペクトル間隔では、ランダム行列の分布はウィグナー予想によってよく捉えられる。
我々は、$k$NNのスペクトル分布に対する補正された推測を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-28T18:00:00Z) - PT-Symmetric $SU(2)$-like Random Matrix Ensembles: Invariant Distributions and Spectral Fluctuations [0.0]
アンサンブルのランダム性は、対称性と統計的独立性に基づいて確率分布を得ることによって与えられる。
レベル反発の度合いは、量子カオスに接続する際の大きな関心のパラメータである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-11T17:34:09Z) - Distribution of lowest eigenvalue in $k$-body bosonic random matrix ensembles [0.8999666725996978]
有限多ボソン系のボソン数$m$の最小固有値の分布を示す。
我々はこれらの遷移を、固有値密度に対する$q$-正規分布を定義する$q$パラメータの関数として解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-30T20:44:31Z) - Tackling Combinatorial Distribution Shift: A Matrix Completion
Perspective [42.85196869759168]
a) テストランダムデータおよびトレーニングランダムデータの下で、ラベル$z$は、(x,y)$, (b) トレーニングディストリビューションは、別々に$x$と$y$の限界分布をカバーしているが、(c) テストディストリビューションは、トレーニングディストリビューションがカバーしていない製品ディストリビューションの例を含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-12T21:17:47Z) - Cooperative photon emission rates in random atomic clouds [0.0]
崩壊速度行列である$S$の特性について検討し、その次元は雲中の原子の数と一致し、協調光子放出の特性についてより深い知見を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-09T17:28:56Z) - Sparse random matrices and Gaussian ensembles with varying randomness [0.0]
ガウス分布から結合定数を様々な方法で引いたランダムハミルトニアンを持つ$N$量子ビットのシステムについて検討する。
我々は、ハミルトニアンにおける非ゼロ独立項の数が指数関数的に$N$であるときに、その振る舞いが急激な方法で変化するという証拠を発見した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-12T14:19:27Z) - Spectral properties of sample covariance matrices arising from random
matrices with independent non identically distributed columns [50.053491972003656]
関数 $texttr(AR(z))$, for $R(z) = (frac1nXXT- zI_p)-1$ and $Ain mathcal M_p$ deterministic, have a standard deviation of order $O(|A|_* / sqrt n)$.
ここでは、$|mathbb E[R(z)] - tilde R(z)|_F を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-06T14:21:43Z) - Linear-Sample Learning of Low-Rank Distributions [56.59844655107251]
ktimes k$, rank-r$, matrices to normalized $L_1$ distance requires $Omega(frackrepsilon2)$ sample。
我々は、$cal O(frackrepsilon2log2fracepsilon)$ sample, a number linear in the high dimension, and almost linear in the matrices, usually low, rank proofs.というアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-30T19:10:32Z) - Linear Time Sinkhorn Divergences using Positive Features [51.50788603386766]
エントロピー正則化で最適な輸送を解くには、ベクトルに繰り返し適用される$ntimes n$ kernel matrixを計算する必要がある。
代わりに、$c(x,y)=-logdotpvarphi(x)varphi(y)$ ここで$varphi$は、地上空間から正のorthant $RRr_+$への写像であり、$rll n$である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-12T10:21:40Z) - Robustly Learning any Clusterable Mixture of Gaussians [55.41573600814391]
本研究では,高次元ガウス混合系の対向ロバスト条件下での効率的な学習性について検討する。
理論的に最適に近い誤り証明である$tildeO(epsilon)$の情報を、$epsilon$-corrupted $k$-mixtureで学習するアルゴリズムを提供する。
我々の主な技術的貢献は、ガウス混合系からの新しい頑健な識別可能性証明クラスターであり、これは正方形の定度証明システムによって捉えることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-13T16:44:12Z)
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。