論文の概要: Quantum annealing of the random transverse-field Ising model in one, two, and three dimensions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.11411v1
- Date: Thu, 08 Oct 2026 07:42:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-10 02:36:53.867722
- Title: Quantum annealing of the random transverse-field Ising model in one, two, and three dimensions
- Title(参考訳): ランダム横フィールドイジングモデルの1, 2, 3次元における量子アニール
- Abstract要約: 断熱定理を通したランダム横フィールドイジングモデルの問題点を考察し, 欠陥生成を回避できる限界速度を求める。
一般次元におけるこれらの事象の統計のスケーリング理論を提案し,それを1次元,2次元,3次元の広範囲な数値解析に直面する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.966758123119885
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum annealing must be sufficiently slow to prevent defect formation. We study this problem in the random transverse-field Ising model via the adiabatic theorem to obtain the limiting rate at which defect formation can be avoided. Our approach based on the strong-disorder renormalization group (SDRG) technique views the annealing process as a gradual aggregation of strongly coupled clusters, giving access to the elementary events of error formation. We present a scaling theory of the statistics of these events in general dimensions and confront it to an extensive numerical analysis carried out in one, two, and three dimensions by an efficient implementation of the SDRG method. This approach is also validated by exact diagonalization in one dimension by means of the free-fermion technique. Our results consistently show a logarithmically slow decrease of the error density with the annealing time, characterized by the dimension-dependent critical exponents of the corresponding infinite-disorder fixed point of the model. Furthermore, we provide a map of individual events of potential defect formation in the excitation energy - control parameter plane, which may help in the design of optimal annealing paths.
- Abstract(参考訳): 量子アニールは欠陥形成を防ぐために十分に遅くなければならない。
本研究では, この問題を断熱定理を用いてランダムな横フィールドイジングモデルを用いて検討し, 欠陥生成を回避できる限界速度を求める。
本手法は,SDRG(Song-disorder renormalization group)に基づく手法で,アニーリング過程を強結合クラスタの段階的な集約とみなし,エラー発生の基本的な事象にアクセスできる。
本稿では, 一般次元におけるこれらの事象の統計量のスケーリング理論を提案し, SDRG法の効率的な実装により, 1次元, 2次元, 3次元の広範囲な数値解析に対処する。
このアプローチは、自由フェルミオン法による1次元の正確な対角化によっても検証される。
この結果から, 対応する無限不規則不定点の次元依存性臨界指数を特徴とするアニーリング時間による誤差密度の対数的に遅くなることを示した。
さらに、励起エネルギー-制御パラメータ平面における潜在的な欠陥発生の個々の事象のマップを提供し、最適焼鈍経路の設計に役立てることができる。
関連論文リスト
- Probing Chaos and Criticality with Observational Entropy and Finite-Resolution Measurements [0.0]
観測エントロピー(OE)は、カオスを定量化し、臨界を予測するための枠組みを提供する。
以上の結果から,OEは古典的不安定性,量子臨界性,現実的有限分解能測定の間のコンパクトな情報理論ブリッジとして確立された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-22T12:57:03Z) - Scaling at Chiral Clock Criticality via Entanglement Renormalization [0.12277343096128711]
我々は,Multiscale Entanglement Renormalization Ansatz (MERA) ネットワークを用いて,$mathbbZ_3$キラルクロックモデルについて検討する。
カイラルパラメータが増加するにつれて、Pottsデータからスムーズに変化する効果的なスケーリングデータ群が見つかる。
以上の結果から,MERAがカイラルクロックモデルの複雑な低エネルギー物理を捉える上での有効性を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-21T18:00:22Z) - Plug-and-Play Diffusion Meets ADMM: Dual-Variable Coupling for Robust Medical Image Reconstruction [45.25461515976432]
画像再構成のための強力なパラダイムとして,DP(Plug-and-Play diffusion prior)フレームワークが登場した。
本稿では, バイアス・ハロシン化トレードオフを解消し, 収束を著しく加速した最先端の勾配を実現するための新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-26T16:58:43Z) - Revisiting Zeroth-Order Optimization: Minimum-Variance Two-Point Estimators and Directionally Aligned Perturbations [57.179679246370114]
乱摂動の分布は, 摂動段差がゼロになる傾向にあるため, 推定子の分散を最小限に抑える。
以上の結果から, 一定の長さを維持するのではなく, 真の勾配に方向を合わせることが可能であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-22T19:06:39Z) - Reducing defect production in random transverse-field Ising chains by
inhomogeneous driving fields [0.0]
逆場イジングモデルでは、結合の障害は臨界エネルギーギャップを劇的に減少させる。
結合障害と適切な選択された駆動場とのバランスをとることにより, 熱処理時間による欠陥密度のスケーリングを代数的にすることができることを示す。
また, システムの量子臨界点までゆっくりと冷却されるモデルにおいて, 環境温度のクエンチ中の欠陥生成について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-22T12:28:22Z) - End-To-End Latent Variational Diffusion Models for Inverse Problems in
High Energy Physics [61.44793171735013]
本稿では,最先端生成技術アプローチの潜時学習とエンドツーエンドの変分フレームワークを組み合わせた,新しい統合アーキテクチャ,潜時変分モデルを提案する。
我々の統一的アプローチは、非最新技術ベースラインの20倍以上の真理への分布自由距離を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-17T17:43:10Z) - High-dimensional limit theorems for SGD: Effective dynamics and critical
scaling [6.950316788263433]
我々は、勾配降下(SGD)の要約統計の軌跡に対する極限定理を証明する。
下記の有効弾道力学が人口減少の勾配流と一致するステップサイズにおける重要なスケーリング体制を示す。
この実効力学の固定点について、対応する拡散極限は極めて複雑であり、さらに退化することもある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-08T17:42:18Z) - Determination of the critical exponents in dissipative phase
transitions: Coherent anomaly approach [51.819912248960804]
オープン量子多体系の定常状態に存在する相転移の臨界指数を抽出するコヒーレント異常法の一般化を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-12T13:16:18Z) - A Dynamical Central Limit Theorem for Shallow Neural Networks [48.66103132697071]
平均極限の周りのゆらぎは、トレーニングを通して平均正方形に有界であることを証明する。
平均場ダイナミクスがトレーニングデータを補間する尺度に収束すると、最終的にCLTスケーリングにおいて偏差が消えることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-21T18:00:50Z) - Targeted free energy estimation via learned mappings [66.20146549150475]
自由エネルギー摂動 (FEP) は60年以上前にズワンツィヒによって自由エネルギー差を推定する方法として提案された。
FEPは、分布間の十分な重複の必要性という厳しい制限に悩まされている。
目標自由エネルギー摂動(Targeted Free Energy Perturbation)と呼ばれるこの問題を緩和するための1つの戦略は、オーバーラップを増やすために構成空間の高次元マッピングを使用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-12T11:10:00Z)
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。