論文の概要: Path Integral Solution for Dissipative Generative Dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00860v1
- Date: Tue, 30 Dec 2025 09:11:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-06 16:25:21.797902
- Title: Path Integral Solution for Dissipative Generative Dynamics
- Title（参考訳）: 散逸生成ダイナミクスのためのパス積分解法
- Authors: Xidi Wang,
- Abstract要約: 我々は、制御された情報伝達と因果文脈の集約の両方を必要とする計算の不可逆性を示す。
ハミルトンの制約は散逸モードの排除を強制する。
これは、散逸的量子場理論として言語生成を確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Can purely mechanical systems generate intelligent language? We prove that dissipative quantum dynamics with analytically tractable non-local context aggregation produce coherent text generation, while conservation laws cause fundamental failure. Employing Koopman operators with closed-form path integral propagators, we show irreversible computation fundamentally requires both controlled information dissipation and causal context aggregation. Spectral analysis reveals emergent eigenvalue structure, separating into decay modes (forgetting), growth modes (amplification), and neutral modes (preservation) -- the essential ingredients for directed information flow. Hamiltonian constraints force the elimination of these dissipative modes and degrading performance despite unchanged model capacity. This establishes language generation as dissipative quantum field theory, proving mechanical systems acquire intelligence through the combination of dissipation and non-locality, not through conservation.
- Abstract（参考訳）: 純粋に機械システムは知的な言語を生成できるのか?
解析的に抽出可能な非局所的コンテキストアグリゲーションを持つ散逸的量子力学がコヒーレントテキスト生成を発生させるのに対し、保存法則は基本的な失敗を引き起こすことを証明した。
閉形経路積分プロパゲータを用いたクープマン演算子を用いて、制御された情報散逸と因果文脈のアグリゲーションの両方を基本的に不可逆計算で求めることを示す。
スペクトル分析により、創発的な固有値構造が明らかとなり、崩壊モード(フォーゲッティング)、成長モード(増幅)、中立モード(保存)が情報の流れに不可欠な要素となっている。
ハミルトンの制約は、モデル容量が変わらないにもかかわらず、これらの散逸モードの排除と性能の低下を強制する。
これは、散逸性量子場理論として言語生成を確立し、機械システムの証明は、保存を通じてではなく、散逸と非局所性の組み合わせによって知性を得る。
関連論文リスト
- Random-Matrix-Induced Simplicity Bias in Over-parameterized Variational Quantum Circuits [72.0643009153473]
本稿では,観測可能な期待値とパラメータ勾配の両方がシステムサイズに指数関数的に集中するHaar型普遍性クラスに,表現的変分アンサーゼが入ることを示す。
その結果、そのような回路によって誘導される仮説クラスは、近点関数の狭い族に高い確率で崩壊する。
テンソル-ネットワークベースおよびテンソル-ハイパーネットワークパラメータ化を含むテンソル構造VQCは、ハール型普遍性クラスの外にある。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-05T08:04:33Z) - Schrodinger AI: A Unified Spectral-Dynamical Framework for Classification, Reasoning, and Operator-Based Generalization [1.2691047660244335]
量子力学にインスパイアされた統合機械学習フレームワークである textbfSchrdinger AI を紹介する。
システムは,(1)学習したハミルトニアンの下で知覚と分類をスペクトル分解として扱う時間非依存波動エネルギー解法,(2)時間とともに意味的波動関数の進化を制御し,文脈認識による決定の修正,再帰,および環境変化による推論を可能にする時間非依存波動エネルギー解法,(3)学習された量子様遷移作用素を通してモジュラー演算などの記号変換を学習する低ランク演算子によって定義される。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-28T04:33:18Z) - Identifiable learning of dissipative dynamics [25.409059056398124]
I-OnsagerNetは、散逸ダイナミクスを直接トラジェクトリから学習するニューラルネットワークフレームワークである。
I-OnsagerNetはOnsagerの原理を拡張して、学習されたポテンシャルが定常密度から得られることを保証している。
このアプローチはエントロピーの生成を計算し、不可逆性を定量化し、平衡から逸脱を検出し定量化する原則的な方法を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-28T07:57:14Z) - A Free Probabilistic Framework for Analyzing the Transformer-based Language Models [19.78896931593813]
本稿では,自由確率理論を用いたトランスフォーマーに基づく言語モデル解析のための形式的演算子理論フレームワークを提案する。
この研究は、理論上は大きな言語モデルにおける構造力学に関する原則的視点を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-19T19:13:02Z) - A purely Quantum Generative Modeling through Unitary Scrambling and Collapse [6.647966634235082]
量子スクランブルと崩壊生成モデル(Quantum Scrambling and Collapse Generative Model, QGen)は、古典的な依存関係を排除する純粋量子パラダイムである。
本研究では,学習をトラクタブルなサブプロブレムに分解し,バレンプラトーを緩和する測定に基づく学習原理を導入する。
経験的に、QGenは、有限ショットサンプリングの下で堅牢性を維持しながら、一致したパラメータ予算の下で古典的およびハイブリッド的ベースラインを上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-12T11:00:21Z) - Unveiling coherent dynamics in non-Markovian open quantum systems: exact expression and recursive perturbation expansion [44.99833362998488]
非マルコフ開量子系のコヒーレント力学を効果的に支配するハミルトニアンを導出する体系的枠組みを導入する。
我々の枠組みをパラダイム的スピンシステムに適用し、環境相関がエネルギーシフトと固有基底回転にどのように影響するかを明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-04T15:55:22Z) - Decimation technique for open quantum systems: a case study with
driven-dissipative bosonic chains [62.997667081978825]
量子系の外部自由度への不可避結合は、散逸(非単体)ダイナミクスをもたらす。
本稿では,グリーン関数の(散逸的な)格子計算に基づいて,これらのシステムに対処する手法を提案する。
本手法のパワーを,複雑性を増大させる駆動散逸型ボゾン鎖のいくつかの例で説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-15T19:00:09Z) - Structure-Preserving Learning Using Gaussian Processes and Variational
Integrators [62.31425348954686]
本稿では,機械系の古典力学に対する変分積分器と,ガウス過程の回帰による残留力学の学習の組み合わせを提案する。
我々は、既知のキネマティック制約を持つシステムへのアプローチを拡張し、予測の不確実性に関する公式な境界を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-10T11:09:29Z) - Exact solutions of interacting dissipative systems via weak symmetries [77.34726150561087]
我々は任意の強い相互作用や非線形性を持つクラスマルコフ散逸系(英語版)のリウヴィリアンを解析的に対角化する。
これにより、フルダイナミックスと散逸スペクトルの正確な記述が可能になる。
我々の手法は他の様々なシステムに適用でき、複雑な駆動散逸量子系の研究のための強力な新しいツールを提供することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-27T17:45:42Z) - On dissipative symplectic integration with applications to
gradient-based optimization [77.34726150561087]
本稿では,離散化を体系的に実現する幾何学的枠組みを提案する。
我々は、シンプレクティックな非保守的、特に散逸的なハミルトン系への一般化が、制御された誤差まで収束率を維持することができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-15T00:36:49Z)
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。