論文の概要: Boundary-Cancelled Score-Hamiltonian Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.05904v1
• Date: Sat, 05 Sep 2026 05:58:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-12 12:21:45.195193
• Title: Boundary-Cancelled Score-Hamiltonian Sampling
• Title（参考訳）: 境界型スコア・ハミルトニアンサンプリング
• Abstract要約: ノイズドリフトの固定は逆スコア項を強制し、同じ対数力は超対称Score Hamiltonianの一方の仮想時間対断接続であることを示す。 対応式はスコアラーニング誤差をハミルトン摂動に変換し、スケジュール原理を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.913755431537592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion sampling can be viewed as imaginary-time annealing of probability densities. From a forward/backward Euclidean Schrödinger pair, we show that fixing the noising drift forces the reverse score term, and that the same logarithmic force is the one-sided imaginary-time counterdiabatic connection of a supersymmetric Score Hamiltonian. The correspondence turns score-learning error into a Hamiltonian perturbation and yields a schedule principle: if the first $r$ terminal derivatives vanish, Morita--Nishimori boundary cancellation suppresses the residual Hellinger error from $T^{-2}$ to $T^{-2r-2}$ until score or sampling floors are reached. Reverse-SDE benchmarks, including two-dimensional learned-score tests, confirm the predicted improvement.
• Abstract（参考訳）: 拡散サンプリングは、確率密度の想像上の時間アニーリングと見なすことができる。 前方/後方のユークリッド・シュレーディンガー対から、ノイズドリフトの固定は逆スコア項となり、同じ対数力は超対称 Score Hamiltonian の一方の虚時間対断接続であることを示す。 最初の$r$の端末微分が消えると、森田-西森境界がキャンセルされ、スコアやサンプリングフロアに到達するまで、残余のHellingerエラーが$T^{-2}$から$T^{-2r-2}$に抑制される。 2次元の学習スコアテストを含む逆SDEベンチマークは、予測された改善を確認する。

関連論文リスト

• On trace invariance and energy-dependent entanglement in muon decay [45.88028371034407]
  ミューオン磁気異常測定の補正について検討した。 我々は、Fermilab $g-2$コラボレーションによって報告されたエネルギー結合型スキャンと比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-19T12:06:54Z)
• Microscopic exceptional points in the post-selected open Jaynes--Cummings model [0.0]
  フェノメロジカルな非エルミート・ハミルトニアン(英語版)は複雑な貯水池力学の選択されたシグネチャを追跡する。 顕微鏡的開系理論から導かれた非跳躍効果ハミルトニアンは、その基礎となるシステム、すなわち貯留層物理学を明らかにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-12T22:04:36Z)
• Shortcut-error signatures in coherence-retaining endpoint work quasistatistics [0.0]
  コヒーレンス保持エンドポイントワーク準統計学は、ショートカット・トゥ・アディバティティティ性能のコンパクトなプローブを提供する。 非可換制御誤差は、誤差振幅の1次で対角方向の引き戻しハミルトン素子を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-18T09:10:33Z)
• The Feedback Hamiltonian is the Score Function: A Diffusion-Model Framework for Quantum Trajectory Reversal [0.0]
  ハミルトンの$H_mathrmmeas = r A / $が測定軌跡の分布を傾けることを示す。 このメカニズムは、機械学習におけるスコアベースの拡散モデルに関連している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-23T02:02:13Z)
• Unregularized Linear Convergence in Zero-Sum Game from Preference Feedback [50.89125374999765]
  NLHFにおける最適乗算重み更新(mathtOMWU$)に対する最初の収束保証を提供する。 本分析では, 稀に発生する行動の確率が指数関数的に小さい値から指数関数的に増大する新たな限界収束挙動を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-31T12:08:29Z)
• A Partially Random Trotter Algorithm for Quantum Hamiltonian Simulations [31.761854762513337]
  ハミルトニアンを考えると、ユニタリ作用素の評価は多くの量子アルゴリズムの中心にある。 既存の決定論的およびランダムな手法により、我々はハイブリッドアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-16T13:53:12Z)
• Fast Margin Maximization via Dual Acceleration [52.62944011696364]
  指数関数的尾の損失を持つ線形分類器を訓練するための運動量に基づく手法を提案し,解析する。 この運動量に基づく法は、最大マルジン問題の凸双対、特にこの双対にネステロフ加速度を適用することによって導出される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-01T16:36:39Z)
• High-probability Bounds for Non-Convex Stochastic Optimization with Heavy Tails [55.561406656549686]
  我々は、勾配推定が末尾を持つ可能性のある一階アルゴリズムを用いたヒルベルト非最適化を考える。 本研究では, 勾配, 運動量, 正規化勾配勾配の収束を高確率臨界点に収束させることと, 円滑な損失に対する最もよく知られた繰り返しを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-28T00:17:01Z)
• Double Trouble in Double Descent : Bias and Variance(s) in the Lazy Regime [32.65347128465841]
  深層ニューラルネットワークは、トレーニングデータを完璧に補間しながら、素晴らしいパフォーマンスを達成することができる。 バイアス分散トレードオフのU曲線ではなく、テストエラーはしばしば「二重降下」に従う。 我々は、ニューラルネットワークのいわゆる遅延学習システムにおいて、この現象の定量的理論を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-02T17:39:31Z)

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。