論文の概要: Recursive Operator Localization and Spectral Gap Descent via the Geometry of Local Spectral Expansion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.23695v1
- Date: Fri, 16 Oct 2026 16:23:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-20 00:56:08.019775
- Title: Recursive Operator Localization and Spectral Gap Descent via the Geometry of Local Spectral Expansion
- Title(参考訳): 局所スペクトル展開の幾何学による再帰的作用素の局在とスペクトルギャップの希薄化
- Abstract要約: ヒルベルト空間間の線型写像によって関連付けられた局所エネルギー問題の階層を構築するための枠組みを導入する。
このフレームワークはまた、モデル固有の幾何推定とエネルギー比較を必要とするアプリケーションを含む量子ギブスサンプリングへのルートを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce Recursive Operator Localization (ROL), a framework for constructing hierarchies of local energy problems linked by linear maps between Hilbert spaces. To address spectral-gap problems, including those arising in quantum systems, we study a realization of ROL by nested subspaces indexed by a weighted simplicial complex. Using spectral gaps of auxiliary classical random walks on links, we propagate geometric estimates upward and use them to turn local spectral gaps at the bottom of the hierarchy into a spectral-gap bound for the global operator. For weighted scalar-valued functions on facets, the ROL decomposition becomes the law of total variance, recovering classical spectral-gap bounds from local link expansion (Alev and Lau, STOC 2020). Moreover, for positive binary spin distributions, conditional influence describes the overlap of the corresponding subspaces, yielding known heat-bath gap bounds from spectral independence (Anari, Liu, and Oveis Gharan, FOCS 2020). The framework also offers a route toward quantum Gibbs sampling, with applications requiring model-specific geometric estimates and energy comparisons.
- Abstract(参考訳): 本稿では,Hilbert空間間の線形写像に関連付けられた局所エネルギー問題の階層構造を構築するためのフレームワークであるRecursive Operator Localization (ROL)を紹介する。
量子系に現れるようなスペクトルギャップ問題に対処するため、重み付き単体錯体によってインデックス付けされたネスト付き部分空間によるROLの実現について検討する。
リンク上の古典的ランダムウォークのスペクトルギャップを用いて、幾何推定値を上向きに伝播し、それらを階層の下部の局所スペクトルギャップを大域演算子に対するスペクトルギャップに変換する。
ファセット上の重み付きスカラー値関数に対して、ROL分解は全分散の法則となり、局所リンク展開から古典スペクトルギャップ境界を回復する(Alev and Lau, STOC 2020)。
さらに、正のバイナリスピン分布について、条件付き影響は対応する部分空間の重なりを記述し、スペクトル独立性から既知の熱バスギャップ境界(Anari, Liu, Oveis Gharan, FOCS 2020)が得られる。
このフレームワークはまた、モデル固有の幾何推定とエネルギー比較を必要とするアプリケーションを含む量子ギブスサンプリングへのルートを提供する。
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