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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10948v2
• Date: Thu, 12 Mar 2026 01:47:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-13 14:46:25.486357
• 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を分割関数から一般化還元密度行列(GRDM)に変換すると、測定の難しさが容易に解決できる。 GRDMは不等時相関器や混合状態における強弱対称性の破れを示す相関器への直接アクセスを可能にする。
• 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: For a long time, people have been focusing on how to extract more information, such as off-diagonal observables, from the quantum Monte Carlo (QMC) simulation of the partition function, but there have been numerous difficulties, and many of them are insurmountable. In this article, we point out that all the difficulties stem from the starting point of the simulation: calculating a partition function. We introduce a paradigm shift: when we transform the simulated object from a partition function to a generalized reduced density matrix (GRDM), the difficult problem of measurement can be readily solved. By designing the GRDM, both equal-time and nonequal-time off-diagonal observables have been measured easily in QMC with a polynomial computation complexity. As a demonstration, the GRDM enables direct access to nonequal-time correlators for dynamical spectra as well as Rényi-1 correlators that reveal strong-to-weak symmetry breaking in the mixed state, capabilities that lie beyond the reach of prior methods. This establishes a unified framework for holographic characterization within QMC.
• Abstract（参考訳）: 長い間、人々はパーティション関数の量子モンテカルロ (QMC) シミュレーションから、外対角観測器のようなより多くの情報を抽出する方法に焦点を合わせてきたが、多くの困難があり、それらの多くは克服できない。 本稿では,分割関数の計算というシミュレーションの開始点から,すべての困難が生じることを指摘する。 シミュレーション対象を分割関数から一般化還元密度行列(GRDM)に変換すると、測定の難しさが容易に解決できる。 GRDMを設計することにより、多項式計算の複雑さを伴うQMCにおいて、等時・非等時外オブザーバブルの測定が容易になった。 デモとして、GRDMは動的スペクトルに対する不等時相関器や混合状態における強弱対称性の破れを示すレニイ-1相関器への直接アクセスを可能にする。 これにより、QMC内のホログラフィック特徴付けのための統一的なフレームワークが確立される。

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。