論文の概要: Variations on a Theme of Krylov
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.03775v1
- Date: Wed, 05 Nov 2025 19:00:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-07 20:17:53.182143
- Title: Variations on a Theme of Krylov
- Title(参考訳): クリロフの主題のバリエーション
- Authors: Vijay Balasubramanian, Pawel Caputa, Joan Simón,
- Abstract要約: 初期条件、ハミルトニアン、ヒルベルト空間の次元の変動が拡散複雑性とクリロフ基底構造にどのように影響するかを示す。
次に,拡散複雑性の線形成長を示す格子モデルについて述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.9116784879310027
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Spread complexity uses the distribution of support of a time-evolving state in the Krylov basis to quantify dispersal across accessible dimensions of a Hilbert space. Here, we describe how variations in initial conditions, the Hamiltonian, and the dimension of the Hilbert space affect spread complexity and Krylov basis structure. We introduce Koherence, the entropy of coherence between perturbed and unperturbed Krylov bases, which can, e.g., quantify dynamical amplification of differences in initial conditions in chaos. To illustrate, we show that dynamics on SL(2,R), SU(2), and Heisenberg-Weyl group manifolds, often used as paradigmatic settings for contrasting chaotic and integrable (semi-)classical behavior, display distinctively different responses to variations of the initial state or Hamiltonian. We then describe a lattice model that displays linear growth of spread complexity, saturating for bounded lattices and continuing forever in a thermodynamic limit. The latter example illustrates a breakdown of continuum/classical effective descriptions of complexity growth in bounded quantum systems.
- Abstract(参考訳): スプレッド複雑性は、ヒルベルト空間のアクセス可能な次元にまたがる分散を定量化するために、クリロフ基底における時間発展状態のサポートの分布を利用する。
ここでは、初期条件、ハミルトニアン、ヒルベルト空間の次元の変動が拡散複雑性とクリロフ基底構造にどのように影響するかを記述する。
コヒーレンス(Koherence)は、カオスの初期条件の違いの動的増幅を定量化できる、摂動と摂動でないクリロフ基底の間のコヒーレンスのエントロピーである。
SL(2,R), SU(2), and Heisenberg-Weyl 群多様体上の力学は、カオス的かつ可積分(半古典的)な振る舞いを対比するためのパラダイム的設定としてよく用いられ、初期状態やハミルトン多様体の変動に対する特異的に異なる応答を示す。
次に,拡散複雑性の線形成長を示す格子モデルについて述べる。
後者の例は、有界量子系における複雑性成長の連続的/古典的効果的な記述の分解を示している。
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