論文の概要: Truncating loopy tensor networks by zero-mode gauge fixing: the $Z_2$ lattice gauge theory at finite temperature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.09385v1
• Date: Sun, 10 May 2026 07:22:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.223157
• Title: Truncating loopy tensor networks by zero-mode gauge fixing: the $Z_2$ lattice gauge theory at finite temperature
• Title（参考訳）: ゼロモードゲージ固定によるループテンソルネットワークの切断:有限温度でのZ_2$格子ゲージ理論
• Authors: Jacek Dziarmaga,
• Abstract要約: ループテンソルネットワークは内部相関を示し、圧縮が非効率であることが多い。 局所的結合最適化さえも、関連するループ相関に関する情報をより効果的に活用できることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Loopy tensor networks exhibit internal correlations that often render their compression inefficient. We show that even local bond optimization can more effectively exploit locally available information about relevant loop correlations. By cutting a bond, we define a set of states whose linear dependence can be identified through a zero mode of the states' metric tensor and used to truncate the bond dimension. In the absence of an exact zero mode, a linear combination of a small number of the lowest modes can instead be optimized to provide the optimal approximation to a zero mode. The truncation does not require prior gauge fixing. The method is applied to the two-dimensional finite-temperature $Z_2$ lattice gauge theory, whose thermal-state purification is represented by an infinite projected entangled-pair state (iPEPS).
• Abstract（参考訳）: ループテンソルネットワークは内部相関を示し、圧縮が非効率であることが多い。 局所的結合最適化さえも、関連するループ相関に関する情報をより効果的に活用できることが示される。 結合を切断することで、状態の計量テンソルのゼロモードを通じて線形依存を識別できる状態の集合を定義し、結合次元を切り離すために使用する。 正確なゼロモードがない場合、少数の最小モードの線形結合を最適化して、ゼロモードに最適な近似を与えることができる。 トランケーションは事前のゲージ固定を必要としない。 この方法は、2次元有限温度$Z_2$格子ゲージ理論に適用され、その熱状態の浄化は無限射影エンタングルペア状態(iPEPS)で表される。

関連論文リスト

• Truncating loopy tensor networks by zero-mode gauge fixing [0.0]
  局所的結合最適化でさえ、局所的に関連するループ相関に結びついている洞察をより有効に活用できることが示される。 結合を切断することで、結合次元を切り離すために線形依存を使用できる状態の集合を定義する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-01T05:55:56Z)
• Tensor-network study of the roughening transition in a (2 + 1)D $\mathbb{Z}_2$ lattice gauge theory with matter [2.287186762346021]
  2+1)D格子ゲージ理論の中で、粗い遷移はフロッピー弦励起を持つ弱閉じ込めされた状態と固い弦励起を持つ強閉じ込めされた状態の間に生じる。 無限密度行列再正規化群アルゴリズムを用いて、制限弦の性質を定量的に特徴づける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-24T18:00:04Z)
• Low-temperature Gibbs states with tensor networks [0.0]
  本稿では,量子多体系の温度平衡状態を低温で近似するテンソルネットワーク手法を提案する。 共形場の理論の基底状態の性質によって動機付けられ、我々のアンザッツは特に臨界近くに適している。 アンザッツが共形場理論における絡み合いの有限温度スケーリングをいかに再現するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-14T18:29:20Z)
• Learning with Norm Constrained, Over-parameterized, Two-layer Neural Networks [54.177130905659155]
  近年の研究では、再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)がニューラルネットワークによる関数のモデル化に適した空間ではないことが示されている。 本稿では,有界ノルムを持つオーバーパラメータ化された2層ニューラルネットワークに適した関数空間について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T15:04:07Z)
• Slowly decaying zero mode in a weakly non-integrable boundary impurity model [40.2428948628001]
  この研究は不純物モデル(TFIMは境界積分可能性の破断相互作用によって摂動される)を考える。 十分に大きな横磁場に対して、TFIMの秩序相ではゼロモードは崩壊する。 崩壊のおもちゃモデルがクリロフ空間で構築され、フェルミの黄金律がこのおもちゃモデルからどのように回収されるかが強調されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T22:18:13Z)
• Efficiently Computing Local Lipschitz Constants of Neural Networks via Bound Propagation [79.13041340708395]
  リプシッツ定数は、堅牢性、公正性、一般化など、ニューラルネットワークの多くの性質と結びついている。 既存のリプシッツ定数の計算法は、相対的に緩い上界を生成するか、小さなネットワークに制限される。 ニューラルネットワークの局所リプシッツ定数$ell_infty$をクラーク・ヤコビアンのノルムを強く上向きに上向きに計算する効率的なフレームワークを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-13T22:23:22Z)
• Robust Online Control with Model Misspecification [96.23493624553998]
  本研究では,未知の非線形力学系のモデル不特定性を考慮したオンライン制御について検討する。 本研究は, 線形近似からの偏差を許容できる程度に測定できるロバスト性に着目した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-16T07:04:35Z)
• T-Basis: a Compact Representation for Neural Networks [89.86997385827055]
  テンソルの集合をコンパクトに表現するための概念である T-Basis をニューラルネットワークでよく見られる任意の形状で導入する。 ニューラルネットワーク圧縮の課題に対する提案手法の評価を行い, 許容性能低下時に高い圧縮速度に達することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-13T19:03:22Z)

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。