論文の概要: Driven-Dissipative Ground State Preparation: Mixing Time and Randomness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.03860v1
- Date: Fri, 02 Oct 2026 17:55:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-13 04:43:53.36859
- Title: Driven-Dissipative Ground State Preparation: Mixing Time and Randomness
- Title(参考訳): 駆動散逸型地中状態調製:時間とランダム性を混合する
- Abstract要約: 散逸プロトコルは、基底状態と大きな重複を必要としない基底状態へのルートを提供する。
本研究では、時間とともに発電機が変化する駆動散逸プロトコルについて検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.0468614667204093
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Dissipative protocols offer a route to ground state preparation that does not require a large initial overlap with the ground state. To move beyond time independent Lindbladians and randomized Lindbladians sampled from a fixed distribution, we study driven-dissipative protocols in which the generator varies over time. Our construction uses a family of randomized Lindbladians whose jump operators are obtained by averaging the unitary evolution of random matrices under a fixed target Hamiltonian. We show that empirical averages of these Lindbladians drive arbitrary initial density matrices to low energy states. The resulting mixing time bounds depend on the Hamiltonian only through its eigenvalue distribution and remain valid even for cold starts.
- Abstract(参考訳): 散逸プロトコルは、基底状態と大きな重複を必要としない基底状態へのルートを提供する。
固定分布から標本化したリンドブラディアンとランダム化されたリンドブラディアンを時間的独立に移動するために, 発電機が時間とともに変化する駆動散逸性プロトコルについて検討した。
我々の構成では、ランダム行列の1次進化を固定目標ハミルトニアンの下で平均化することによりジャンプ演算子を得るランダム化されたリンドブラディアンの族を用いる。
これらのリンドブレディアンの経験的平均は任意の初期密度行列を低エネルギー状態に導くことを示す。
結果として生じる混合時間境界は、その固有値分布を通してのみハミルトニアンに依存し、コールドスタートにおいても有効である。
関連論文リスト
- Eigenoperator Entanglement Statistics in Local Lindbladians [10.340595511669777]
我々は、Haar-random統計が、Ginibre と class-AI$dagger$ Gaussian のアンサンブルの両方を正確に記述していることを示す。
純粋に散逸するランダムなリンドブレディアンに対して、ジャンプ作用素の局所性は固有代数学的絡み合い統計を劇的に変える。
ハミルトン系とは異なり、局所リンドブラディアンの最も絡み合った固有作用素は、一般に最大の状態密度の領域に属さない。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-24T08:22:08Z) - From normal Lindbladians to non-normal quantum trajectories [0.0]
量子軌道法は混合状態の進化を純粋状態の実現に置き換えることができる。
通常のリンドブラッド生成器の固有分解は過渡増幅を妨げていることを示す。
これらの結果は、リウヴィリア正規性の軌跡レベルの解釈を与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-05T12:41:53Z) - Distributional Determinantal Point Process for Repulsive Clustering of Distributions [23.41791057002045]
本稿では, 分布決定点過程 (dDPP) を新しい反発点過程として導入する。
我々はその妥当性をよく定義された点過程として示す。
提案手法は, 単細胞遺伝子発現データとヒトてんかんデータを用いて解析し, 解釈可能でよく分離されたクラスタを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-23T22:32:00Z) - Self-Consistent Generative Paths via Admissible Random Variational Transport [14.74009385288423]
確率経路はいつ自己整合するのか?
自己整合性生成経路を許容可能な局所変分輸送補正のランダムな固定点として定義する。
結果として生じる理論は、エンドポイントマッチングを経路自己整合性テストに変換する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-08T02:56:06Z) - Time-series Generation by Contrastive Imitation [87.51882102248395]
モーメントマッチングの目的によってモチベーションされ、複合的エラーを軽減し、局所的(しかし前方的な)遷移ポリシーを最適化する。
推論において、学習されたポリシーは反復的なサンプリングのジェネレータとして機能し、学習されたエネルギーはサンプルの品質を評価するための軌道レベル尺度として機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T16:45:25Z) - Adaptive Annealed Importance Sampling with Constant Rate Progress [68.8204255655161]
Annealed Importance Smpling (AIS)は、抽出可能な分布から重み付けされたサンプルを合成する。
本稿では,alpha$-divergencesに対する定数レートAISアルゴリズムとその効率的な実装を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-27T08:15:28Z) - Sufficient condition for gapless spin-boson Lindbladians, and its
connection to dissipative time-crystals [64.76138964691705]
我々は、集合スピンボソン系に対するリンドブレディアン・マスター方程式におけるギャップレス励起の十分条件について議論する。
ギャップレスモードは、散逸時間結晶の形成を可能とし、スピンオブザーバブルの持続的なダイナミクスをもたらす可能性があると我々は主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-26T18:34:59Z) - Random Forest Weighted Local Fréchet Regression with Random Objects [18.128663071848923]
本稿では,新しいランダム森林重み付き局所Fr'echet回帰パラダイムを提案する。
最初の方法は、これらの重みを局所平均として、条件付きFr'echet平均を解くことである。
第二の手法は局所線形Fr'echet回帰を行い、どちらも既存のFr'echet回帰法を大幅に改善した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-10T09:10:59Z) - Robust Estimation for Nonparametric Families via Generative Adversarial
Networks [92.64483100338724]
我々は,高次元ロバストな統計問題を解くためにGAN(Generative Adversarial Networks)を設計するためのフレームワークを提供する。
我々の研究は、これらをロバスト平均推定、第二モーメント推定、ロバスト線形回帰に拡張する。
技術面では、提案したGAN損失は、スムーズで一般化されたコルモゴロフ-スミルノフ距離と見なすことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-02T20:11:33Z) - Defect production due to time-dependent coupling to environment in the
Lindblad equation [0.0]
例外点を通して非エルミート結合を直線的に時間的に増加させることで、欠陥はエルミート臨界点に近づくのと全く同じ方法で生成される。
時間内に環境結合を線形に増加させ、リウビリアの定常解を超えることで、欠陥密度は全てのケースにおいて駆動速度と線形にスケールする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-27T11:54:08Z)
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。