論文の概要: Universal scaling framework for parameterized quantum evolutions at criticality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.22863v1
• Date: Fri, 24 Jul 2026 19:09:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-28 22:34:14.913222
• Title: Universal scaling framework for parameterized quantum evolutions at criticality
• Title（参考訳）: 臨界におけるパラメータ化量子進化のための普遍的スケーリングフレームワーク
• Abstract要約: 変分アンスターゼは量子多体物理学の基礎である。 最近の量子テクノロジーの進歩は、階層化されたパラメータ化進化に基づく新しいクラスを導入した。 相関はすべての長さのスケールにまたがるが、有限回路の深さはそれらがどれだけ遠くまで広がるかに制限される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.255502531644204
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational ansätze are a cornerstone of quantum many-body physics, providing compact approximations to complex ground states using finite resources. Recent quantum-technology advances have introduced a new class based on layered parameterized evolutions. Assessing whether they can represent critical ground states is challenging: correlations span all length scales, while finite circuit depth limits how far they extend. Building on finite-resource scaling from tensor networks, we assign each ansatz an emergent correlation length $ξ_D$, the longest range over which it faithfully captures critical correlations. Its growth with refinement parameter $D$, $ξ_D \propto D^κ$, defines an exponent $κ$ measuring how efficiently an architecture converts resources into long-distance correlations. Applying this framework to the critical transverse-field Ising model, with $D$ the circuit depth of parameterized evolutions, we compare ansätze with nearest-neighbor and long-range generators, and layers where generators act separately or combined. All ansätze are compatible with algebraic growth, but fitted exponents range from $κ\simeq1$ to $κ\simeq3$. Exponential interactions give the largest exponents, while power-law interactions stay close to nearest-neighbor behavior, showing long-range support alone gives no scaling advantage. Combined-generator layers generally outperform separable ones, so layer organization matters alongside interaction range. Finally, a quasiparticle analysis shows finite depth leaves an unresolved window of width $ξ_D^{-1}$ around the low-energy modes responsible for long-distance correlations. The emergent correlation length thus acts as an infrared resolution scale, providing a benchmark for critical-state preparation and a guide for designing resource-efficient variational architectures.
• Abstract（参考訳）: 変分アンセーゼは量子多体物理学の基盤であり、有限資源を用いた複雑な基底状態へのコンパクトな近似を提供する。 最近の量子テクノロジーの進歩は、階層化されたパラメータ化進化に基づく新しいクラスを導入した。 それらが臨界基底状態を表すことができるかどうかを評価することは困難であり、相関は全ての長さのスケールにまたがる。 テンソルネットワークからの有限リソーススケーリングに基づいて、各アンサッツに、臨界相関を忠実に捉えた最も長い範囲である創発的相関長を $ _D$ と割り当てる。 改良パラメータ $D$, $ _D \propto D^κ$ によるその成長は、アーキテクチャがいかに効率的にリソースを長距離相関に変換するかを測定する指数 $κ$ を定義する。 このフレームワークをパラメータ化された進化の回路深度$D$の臨界横フィールドIsingモデルに適用すると、Ansätzeを最も近い近傍および長距離ジェネレータと、ジェネレータが別々に振る舞う層と組み合わせて比較する。 すべての ansätze は代数的成長と互換性があるが、適合指数は $κ\simeq1$ から $κ\simeq3$ まで様々である。 指数的相互作用は最大の指数を与えるが、パワーロー相互作用は最寄りの振舞いに近づき、長距離サポートだけでスケーリングの優位性は得られない。 複合生成層は一般的に分離可能な層よりも優れており、層構造は相互作用範囲と共に重要である。 最後に、準粒子解析は、長距離相関に責任がある低エネルギーモードの周囲に、未解決の幅$ ×_D^{-1}$の窓が残されていることを示している。 したがって、創発的相関長は赤外線分解能尺度として機能し、臨界状態の準備のためのベンチマークと資源効率の変動アーキテクチャを設計するためのガイドを提供する。

関連論文リスト

• Universal Dynamic Scaling of 2D Quantum Ising Transition on the Fuzzy Sphere [1.1082320175055462]
  パラダイム的2次元横場イジングモデルにおけるテクスチリアル時間量子力学の問題を再考する。 次数パラメータ $langle m_z2 ラングル$,励起エネルギー密度 $Q$, 2点相関関数 $m_z$ の有限時間スケーリング挙動について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-20T14:59:20Z)
• Generative Criticality in Large Language Model Temperature Scaling [3.472734054649125]
  大規模言語モデル(LLM)によって生成されるテキストの統計的フィールドフレームワークを提案する。 接続された2点相関器からの感受性と、アンサンブル平均埋め込み場からの順序パラメータを定義する。 パワーローのようなスケーリング,順序パラメータの同時変化,T_c$以下の1つの意味的方向への崩壊といった特徴を持つ$T_c$近傍の鋭い感受性ピークを観測した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-04T14:43:32Z)
• Universal Spin Squeezing Dynamical Phase Transitions across Lattice Geometries, Dimensions, and Microscopic Couplings [0.0]
  ボゴリューボフ理論は、長い範囲の相互作用状態において、以前に特定されたスケーリング $a_Z* プロット L$ を d+2$ で回復する。 これは、短距離相互作用に対する未認識のサブ線形構造を明らかにする。 これらの知見は、Rydberg-array、極性分子、トラップイオンプラットフォームにおける絡み合いの発生を制御するための多用途経路を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-13T18:00:07Z)
• Geometry-Induced Long-Range Correlations in Recurrent Neural Network Quantum States [1.4801853435122905]
  自己回帰リカレントニューラルネットワーク(RNN)波動関数に基づくニューラル量子状態は、マルコフ連鎖の自己相関なしに効率的なサンプリングを可能にする。 標準RNNアーキテクチャは有限長の相関に偏りがあり、長距離依存のある状態では失敗する可能性がある。 本稿では、拡張されたRNN波動関数を導入し、リカレントユニットが拡張された接続を介して遠隔地にアクセスする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-09T18:00:04Z)
• Parallel Complex Diffusion for Scalable Time Series Generation [50.01609741902786]
  PaCoDiは周波数領域における生成モデリングを分離するスペクトルネイティブアーキテクチャである。 本研究では,PaCoDiが生成品質と推論速度の両方において,既存のベースラインを上回っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-10T14:31:53Z)
• Long-Range Graph Wavelet Networks [48.591533900586626]
  グラフ機械学習では、長距離インタラクションが中心的な課題である。 既存のウェーブレットベースのグラフニューラルネットワークは有限次近似に依存している。 本稿では、ウェーブレットを補完的なローカルおよびグローバルなコンポーネントに分解するLong-Range Graphlet Networks (LR-GWN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-08T14:35:30Z)
• InfiGFusion: Graph-on-Logits Distillation via Efficient Gromov-Wasserstein for Model Fusion [36.27704594180795]
  InfiGFusionは、新しいtextitGraph-on-Logits Distillation (GLD)損失を持つ構造認識融合フレームワークである。 GLDは核融合品質と安定性を継続的に改善することを示す。 複雑な推論タスクでは、多段階算術において+35.6、SFT上の因果判定において+37.06が改良された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-20T03:55:35Z)
• KPZ scaling from the Krylov space [83.88591755871734]
  近年,Cardar-Parisi-Zhangスケーリングをリアルタイムの相関器や自動相関器に示す超拡散が報告されている。 これらの結果から着想を得て,Krylov演算子に基づく相関関数のKPZスケーリングについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T20:57:59Z)
• Out-of-time-order correlations and the fine structure of eigenstate thermalisation [58.720142291102135]
  量子情報力学と熱化を特徴付けるツールとして、OTOC(Out-of-time-orderor)が確立されている。 我々は、OTOCが、ETH(Eigenstate Thermalisation hypothesis)の詳細な詳細を調査するための、本当に正確なツールであることを明確に示している。 無限温度状態における局所作用素の和からなる可観測物の一般クラスに対して、$omega_textrmGOE$の有限サイズスケーリングを推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-01T17:51:46Z)
• On Function Approximation in Reinforcement Learning: Optimism in the Face of Large State Spaces [208.67848059021915]
  強化学習のコアにおける探索・探索トレードオフについて検討する。 特に、関数クラス $mathcalF$ の複雑さが関数の複雑さを特徴づけていることを証明する。 私たちの後悔の限界はエピソードの数とは無関係です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-09T18:32:22Z)

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。