論文の概要: Temporal correlations and chaos from spacetime kernel

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06078v1
• Date: Fri, 05 Dec 2025 19:00:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.181693
• Title: Temporal correlations and chaos from spacetime kernel
• Title（参考訳）: 時空核からの時間相関とカオス
• Authors: Rathindra Nath Das, Arnab Kundu, Matheus H. Martins Costa, Nemai Chandra Sarkar,
• Abstract要約: 我々は最近導入された時間的絡み合いの概念の有限次元の定式化を開発する」。 我々は高点相関関数に対応する一般化時空密度カーネルを導入する。 平均的な$(2N)$-point関数がスペクトル形成係数の$(2N)$-thモーメントをもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop a finite-dimensional formulation of the recently introduced notion of ``timelike entanglement'', defined in terms of two-point functions between operators supported on different Cauchy slices. Using a local orthonormal operator basis, we recast this construction in terms of a generalized response tensor. Building on this, we introduce a generalized spacetime density kernel (GSDK) corresponding to higher-point correlation functions, including time-ordered as well as out-of-time-ordered correlators. We show that the Haar-averaged $(2N)$-point function yields the $(2N)$-th moment of the spectral form factor (SFF), evaluated at an $N$-enhanced effective temperature. The correlation functions of the GSDK operators also yield the SFF, with an effective $(1/N)$-reduction of the physical time-scales. The GSDK places both scrambling diagnostics and spectral statistics on a similar footing and clarifies how higher-point correlators and non-trivial time ordering capture fine-grained dynamical information of a quantum system.
• Abstract（参考訳）: 我々は、最近導入された 'timelike entanglement' の概念の有限次元の定式化を開発し、異なるコーシースライスで支えられる作用素間の2点函数の項で定義される。 局所正規正規直交作用素基底を用いて、一般化された応答テンソルの観点でこの構成を再キャストする。 そこで我々は,高点相関関数に対応する一般化時空密度カーネル (GSDK) を導入する。 平均値(2N)$-point関数はスペクトル形成係数(SFF)の2次値(2N)$-thのモーメントを$N$-enhancedの有効温度で評価する。 GSDK演算子の相関関数もSFFとなり、実時間スケールの(1/N)$-reductionが有効となる。 GSDKは、同様の足場に、散乱診断とスペクトル統計の両方を配置し、高点相関器と非自明な時間順序付けが量子系の微細な動的情報をどのように捉えているかを明らかにする。

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