論文の概要: Combinatorial properties of holographic entropy inequalities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.09987v1
• Date: Thu, 15 Jan 2026 02:00:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-16 19:43:18.947237
• Title: Combinatorial properties of holographic entropy inequalities
• Title（参考訳）: ホログラフィックエントロピー不等式の組合せ的性質
• Authors: Guglielmo Grimaldi, Matthew Headrick, Veronika E. Hubeny, Pavel Shteyner,
• Abstract要約: ホログラフィックエントロピー不等式(holographic entropy inequality、HEI)は、龍高柳のホログラフィックエントロピーに従属する線形不等式である。 HEIを研究するための新しいフレームワークを確立し、共有するいくつかのプロパティを証明するためにそれを使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A holographic entropy inequality (HEI) is a linear inequality obeyed by Ryu-Takayanagi holographic entanglement entropies, or equivalently by the minimum cut function on weighted graphs. We establish a new combinatorial framework for studying HEIs, and use it to prove several properties they share, including two majorization-related properties as well as a necessary and sufficient condition for an inequality to be an HEI. We thereby resolve all the conjectures presented in [arXiv:2508.21823], proving two of them and disproving the other two. In particular, we show that the null reduction of any superbalanced HEI passes the majorization test defined in [arXiv:2508.21823], thereby providing strong new evidence that all HEIs are obeyed in time-dependent holographic states.
• Abstract（参考訳）: ホログラフィックエントロピー不等式(ホログラフィックエントロピー不等式、英: holographic entropy inequality、HEI)は、龍高柳ホログラフィックエントロピーによって従う線型不等式である。 我々は、HEIを研究するための新しい組み合わせの枠組みを確立し、それらが共有するいくつかの特性を証明するために利用し、その中には2つのメジャー化関連特性と不等式がHEIとなるために必要な必要十分条件が含まれる。 したがって、[arXiv:2508.21823] で示されるすべての予想を解決し、それらのうち2つを証明し、他の2つを反証する。 特に、[arXiv:2508.21823] で定義された偏極型HEIの零還元は、[arXiv:2508.21823] で定義される偏極化試験に合格し、全てのHEIが時間依存ホログラム状態で従うという強い新たな証拠を提供する。

関連論文リスト

• Holographic entropy inequalities pass the majorization test [0.7568725564300122]
  最小カットで計算された量は線形不等式によって制約されることを示す。 この発見は、同じ不等式が時間依存条件下でのエントロピーも制限することを示す証拠となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-15T02:00:03Z)
• Ineq-Comp: Benchmarking Human-Intuitive Compositional Reasoning in Automated Theorem Proving on Inequalities [46.111273938884295]
  本研究では,AM/GMのような既知の不等式を適用することにより,与えられた問題が単純化されることを認識するプロバーの能力について検討する。 これらの問題は人間にとって容易なままだが、Goedel、書き直し、Kimina-7Bを含むほとんどのプローバーは、かなり苦労している。 我々の結果は、現在のAIプロデューサの行動と人間の直感の間に持続的なギャップを露呈する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-19T03:56:05Z)
• Two infinite families of facets of the holographic entropy cone [4.851309113635069]
  我々は、最近証明されたホログラフィックエントロピーの不等式の無限族が極大にきついこと、すなわち、ホログラフィックエントロピー円錐の対称性面であることを検証する。 星グラフ上では、両方の不等式族は、サブシステムに作用する二面体に対して、情報の集中/拡散の程度を定量化する。 さらに、K-基底に見られるトーリック不等式は、四者と六者完全テンソルの間の興味深い相互作用を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T19:00:01Z)
• Holographic Entropy Inequalities and the Topology of Entanglement Wedge Nesting [0.5852077003870417]
  ホログラフィックエントロピーの不等式の新しい無限族を2つ証明する。 鍵となるツールは、エンタングルメント・ウェッジ・ネスト(EWN)に基づく不等式という用語のグラフィカルな配置である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-26T18:00:01Z)
• Spectral Feature Augmentation for Graph Contrastive Learning and Beyond [64.78221638149276]
  グラフ(および画像)におけるコントラスト学習のための新しいスペクトル特徴論法を提案する。 各データビューに対して,特徴写像毎の低ランク近似を推定し,その近似を地図から抽出して補数を求める。 これは、2つの価値ある副産物(単に1つまたは2つのイテレーション)を楽しむ非標準パワーレジームである、ここで提案された不完全パワーイテレーションによって達成される。 グラフ/画像データセットの実験では、スペクトルフィーチャの増大がベースラインを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-02T08:48:11Z)
• Heterogeneous Graph Neural Networks using Self-supervised Reciprocally Contrastive Learning [102.9138736545956]
  不均一グラフニューラルネットワーク(HGNN)は異種グラフのモデリングと解析において非常に一般的な手法である。 我々は,ノード属性とグラフトポロジの各ガイダンスに関する2つの視点を取り入れた,新規で頑健なヘテロジニアスグラフコントラスト学習手法であるHGCLを初めて開発する。 この新しいアプローチでは,属性とトポロジに関連情報を別々にマイニングする手法として,異なるが最も適した属性とトポロジの融合機構を2つの視点に適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-30T12:57:02Z)
• DAGs with No Fears: A Closer Look at Continuous Optimization for Learning Bayesian Networks [45.3591788771536]
  我々はベイズネットワーク学習のためのNOTEARSという連続最適化フレームワークを再検討する。 本論文では,NOTEARSに対するKarush-Kuhn-Tucker最適条件は,自明な場合を除いて満足できないことを示す。 ローカル検索の組み合わせは、元のNOTEARSよりも正確かつ効率的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-18T22:59:37Z)
• Hamiltonian systems, Toda lattices, Solitons, Lax Pairs on weighted Z-graded graphs [62.997667081978825]
  グラフ上の解に対して一次元の解を持ち上げることができる条件を特定する。 位相的に興味深いグラフの簡単な例であっても、対応する非自明なラックス対と関連するユニタリ変換は、Z階数グラフ上のラックス対に持ち上げないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-11T17:58:13Z)

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。