論文の概要: Unified Probe of Quantum Chaos and Ergodicity from Hamiltonian Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.04486v1
• Date: Wed, 04 Mar 2026 19:00:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-06 22:06:10.922893
• Title: Unified Probe of Quantum Chaos and Ergodicity from Hamiltonian Learning
• Title（参考訳）: 量子カオスの統一証明とハミルトン学習からのエルゴディディティ
• Authors: Nik O. Gjonbalaj, Christian Kokail, Susanne F. Yelin, Soonwon Choi,
• Abstract要約: エルゴード性やカオスがハミルトン学習の頑健さを小さな誤りにどのように改善するかを示す。 解析的および数値的に、我々の測定値が、様々なスピン鎖における可積分型とエルゴード型を区別するだけでなく、カオスとエルゴード性も定量化することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing measures of quantum ergodicity and chaos stands as a foundational task in the study of quantum many-body systems. In this work, we propose metrics for these effects based on Hamiltonian learning that unify multiple advantages of existing metrics. In particular, we show how ergodicity and chaos improve the robustness of Hamiltonian learning to small errors and furthermore demonstrate that this robustness can be used as a metric for such phenomena. We analytically and numerically show that our metrics not only distinguish between integrable and ergodic regimes in various spin chains but also quantify chaos and ergodicity, allowing us to locate regions of parameter space displaying maximal ergodicity and maximal sensitivity to local perturbations. Our approach not only provides conceptual ways to study quantum chaos and ergodicity but also presents viable experimental methods for quantum simulators.
• Abstract（参考訳）: 量子エルゴディディティとカオスの尺度の開発は、量子多体系の研究における基礎的な課題である。 本研究では、ハミルトン学習に基づくこれらの効果のメトリクスを提案し、既存のメトリクスの利点を統一する。 特に、エルゴード性やカオスがハミルトン学習のロバスト性を小さな誤りにどのように改善するかを示し、さらに、このような現象の計量としてこのロバスト性を用いることができることを示す。 解析的および数値的に、我々の測定値が様々なスピン鎖の可積分状態とエルゴード状態とを区別するだけでなく、カオスとエルゴード性も定量化し、最大エルゴード性および局所摂動に対する最大感度を示すパラメータ空間の領域を特定できることを示した。 我々のアプローチは、量子カオスとエルゴード性を研究するための概念的な方法を提供するだけでなく、量子シミュレータに実行可能な実験方法も提示する。

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