論文の概要: Generalized Reduced-Density-Matrix Quantum Monte Carlo Gives Access to More

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10948v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 16:39:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-12 16:22:33.056183
• Title: Generalized Reduced-Density-Matrix Quantum Monte Carlo Gives Access to More
• Title（参考訳）: 一般化された密度行列モンテカルロの量子アクセス
• Authors: Zhiyan Wang, Zhe Wang, Bin-Bin Mao, Zheng Yan,
• Abstract要約: シミュレーション対象として分割関数を一般化された還元密度行列(GRDM)に置き換えることによりパラダイムシフトを導入する。 この改質により、ソースにおける測定ボトルネックが取り除かれ、記述の縮小による次元縮小の利点が拡張される。 また、混合状態における強弱対称性の破れを診断するレニイ-1相関器の測定も可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.976977733673508
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In quantum Monte Carlo (QMC), what can be measured efficiently is largely determined by what is sampled. When the sampled object is the partition function, a broad class of observables, including general off-diagonal operators, is typically unavailable as direct estimators. In this article, we introduce a paradigm shift by replacing the partition function with a generalized reduced density matrix (GRDM) as the simulated object. This reformulation removes the measurement bottleneck at its source and extends the dimensional-reduction advantage of reduced descriptions from static quantities to dynamical observables, thereby enabling much richer information extraction. As substantial demonstrations, the framework allows the directed-loop algorithm to measure both equal-time and imaginary-time off-diagonal observables, with the latter giving direct access to dynamical spectra. It also enables measurements of Rényi-1 correlators that diagnose strong-to-weak symmetry breaking in mixed states. This work establishes a unified framework for holographic characterization within QMC.
• Abstract（参考訳）: 量子モンテカルロ (QMC) では、効率的に測定できるものはサンプルによって決定される。 サンプルオブジェクトがパーティション関数であるとき、一般の対角作用素を含む幅広いオブザーバブルのクラスは、通常は直接推定器として利用できない。 本稿では,分割関数をシミュレーション対象として一般化された還元密度行列(GRDM)に置き換えることで,パラダイムシフトを導入する。 この改定により、測定のボトルネックを除去し、静的量から動的可観測物への記述量の削減による次元還元の利点を拡張し、よりリッチな情報抽出を可能にする。 重要なデモンストレーションとして、このフレームワークは、有向ループアルゴリズムが等時と虚時の両方の対角観測可能度を計測し、後者は動的スペクトルに直接アクセスすることを可能にする。 また、混合状態における強弱対称性の破れを診断するレニイ-1相関器の測定も可能である。 この研究は、QMC内でホログラフィック特徴づけのための統一的な枠組みを確立する。

関連論文リスト

• SIGMA: Scalable Spectral Insights for LLM Collapse [51.863164847253366]
  SIGMA(Spectral Inequalities for Gram Matrix Analysis)は,モデル崩壊のための統一的なフレームワークである。 行列のスペクトル上の決定論的境界を導出するベンチマークを利用することで、SIGMAは表現空間の収縮を追跡するために数学的に基底化された計量を提供する。 我々は、SIGMAが状態への遷移を効果的に捉え、崩壊のメカニズムに関する理論的知見の両方を提供することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-06T19:47:11Z)
• Deep Delta Learning [91.75868893250662]
  本稿では,標準残差接続を一般化した新しいアーキテクチャであるDeep Delta Learning(DDL)を紹介する。 我々はこの演算子のスペクトル解析を行い、ゲート$(mathbfX)$がアイデンティティマッピング、投影、幾何反射のダイナミックな相互作用を可能にすることを示した。 この統合により、ネットワークは階層的な遷移作用素のスペクトルを明示的に制御することができ、複雑な非単調力学のモデリングを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-01T18:11:38Z)
• WUSH: Near-Optimal Adaptive Transforms for LLM Quantization [52.77441224845925]
  低ビット幅への量子化は、大きな言語モデルをデプロイするための標準的なアプローチである。 いくつかの極端な重みと活性化は、ダイナミックレンジを拡張し、量子化器の有効分解能を減少させる。 結合重みアクティベーション量子化のための閉形式最適線形ブロックワイズ変換を初めて導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-30T16:17:34Z)
• Excited states from local effective Hamiltonians of matrix product states and their entanglement spectrum transition [18.458863288479844]
  我々は、この接続を解明するのに役立つ共形場論の観点を提供する。 我々は、サブシステムサイズとシステムサイズ全体の比が変化するにつれて、励起状態の絡み合うスペクトル遷移を予測する。 数値的な結果は, この比が変化するにつれて, エンタングルメントスペクトルを異なる共形塔に再編成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-20T19:00:38Z)
• Gauge-Fixing Quantum Density Operators At Scale [0.0]
  非平衡量子系の理論、アルゴリズム、シミュレーションを提供する。 量子密度演算子の表現に関連する仮想自由度を解析的および数値的に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T22:56:13Z)
• Efficient Measurement-Driven Eigenenergy Estimation with Classical Shadows [0.0]
  マルチオブザーバブル・ダイナミックモード分解(MODMD)の枠組みを紹介する。 我々は、典型的なアダマールテスト回路を、低ランクの可観測性を予測するために設計されたプロトコルに置き換える。 我々の研究は、短期および早期の耐故障性量子デバイス上での測定駆動アルゴリズムを効率的に設計するための道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T17:59:56Z)
• Quantum tomography of helicity states for general scattering processes [55.2480439325792]
  量子トモグラフィーは、物理学における量子系の密度行列$rho$を計算するのに欠かせない道具となっている。 一般散乱過程におけるヘリシティ量子初期状態の再構成に関する理論的枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T21:23:42Z)
• Understanding Implicit Regularization in Over-Parameterized Single Index Model [55.41685740015095]
  我々は高次元単一インデックスモデルのための正規化自由アルゴリズムを設計する。 暗黙正則化現象の理論的保証を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T13:27:47Z)

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。