論文の概要: On the origin of exponential operator growth in Hilbert space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02800v1
- Date: Tue, 04 Nov 2025 18:24:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-05 18:47:06.145625
- Title: On the origin of exponential operator growth in Hilbert space
- Title(参考訳): ヒルベルト空間における指数作用素成長の起源について
- Authors: Vijay Ganesh Sadhasivam, Jan M. Rost, Stuart C. Althorpe,
- Abstract要約: ヒルベルト空間における作用素の指数的成長は、系の固有基底における作用素行列要素の対角外崩壊から予測できる。
非カオス系は指数的あるいは極大作用素成長を生じさせ、カオス系は部分指数的成長を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: By analysing the growth of Krylov complexity for some simple models, we find that the exponential growth of an operator in Hilbert space can be predicted from the off-diagonal decay of the operator matrix elements in the system eigenbasis. When the decay is exponential or slower, the Krylov complexity grows exponentially; when it is algebraic or slower, the growth rate is maximal. As a result, non-chaotic systems can generate exponential or even maximal operator growth, and chaotic systems can show sub-exponential growth; we give examples of both.
- Abstract(参考訳): いくつかの単純なモデルに対するクリロフ複雑性の成長を分析することで、ヒルベルト空間における作用素の指数的成長は、系の固有基底における作用素行列要素の対角線外崩壊から予測できることが分かる。
崩壊が指数的または遅くなると、クリロフの複雑性は指数関数的に増加し、代数的または遅くなると、成長速度は最大となる。
その結果、非カオス系は指数的あるいは極大作用素成長を生じさせ、カオス系は部分指数的成長を示す。
関連論文リスト
- Sparse Autoencoder Neural Operators: Model Recovery in Function Spaces [75.45093712182624]
本研究では,スパースオートエンコーダ(SAE)を昇降空間や無限次元関数空間に拡張し,大規模ニューラル演算子(NO)の機械的解釈性を実現するフレームワークを提案する。
我々は、SAE、リフト-SAE、SAEニューラル演算子の推論とトレーニングのダイナミクスを比較した。
我々は、リフトと演算子モジュールが有益な帰納バイアスを導入し、より高速なリカバリを可能にし、スムーズな概念のリカバリを改善し、様々な解像度にわたる堅牢な推論を可能にした点を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-03T21:57:03Z) - NeuralGrok: Accelerate Grokking by Neural Gradient Transformation [54.65707216563953]
算術的タスクにおける変換器の一般化を高速化する最適勾配変換を学習する勾配に基づく手法であるNeuralGrokを提案する。
実験により,NeuralGrokは一般化を著しく加速することが示された。
また、NeuralGrokはより安定したトレーニングパラダイムを促進し、モデルの複雑さを常に低減します。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-24T04:41:35Z) - Exactly solvable models for universal operator growth [15.236546465767026]
一般多体系の量子可観測性は、作用素のクリロフ空間における普遍的な成長パターンを示す。
我々は、普遍作用素成長と整合したランツォ係数の広い族を導入し、探求する。
家族の1つにとって、クリロフ複雑性は正確に計算される。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-04T13:27:56Z) - Boom and bust cycles due to pseudospectra of matrices with unimodular
spectra [0.0]
直観的には、そのようなパワーの期待値は、パワーを増大させるにつれて成長できないと期待される。
我々は、むしろ逆向きに、全く逆の振る舞いが可能であることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T14:31:19Z) - Out-of-time-order correlations and the fine structure of eigenstate
thermalisation [58.720142291102135]
量子情報力学と熱化を特徴付けるツールとして、OTOC(Out-of-time-orderor)が確立されている。
我々は、OTOCが、ETH(Eigenstate Thermalisation hypothesis)の詳細な詳細を調査するための、本当に正確なツールであることを明確に示している。
無限温度状態における局所作用素の和からなる可観測物の一般クラスに対して、$omega_textrmGOE$の有限サイズスケーリングを推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-01T17:51:46Z) - Scrambling and Lyapunov Exponent in Unitary Networks with Tunable
Interactions [0.0]
リアプノフ指数によって特徴づけられるOTOCの指数的成長の過程は、これまでは高次元局所ヒルベルト空間を持つ系でほとんど観察されてきた。
パラメトリック的に長い指数的成長期間では、バタフライ速度はラプノフ指数の顕微鏡的長さスケールよりもはるかに大きいことが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-21T18:02:22Z) - Generative Flows with Matrix Exponential [25.888286821451562]
生成フローモデルは、抽出可能な正確な確率と効率的なサンプリングの特性を享受する。
行列指数を生成フローに組み込む。
本モデルは, 生成フローモデル間の密度推定において高い性能を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-19T11:18:47Z)
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。