論文の概要: Direct tests of conformal symmetry with Rydberg atoms: assessment and proposals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.33156v1
• Date: Fri, 23 Oct 2026 18:00:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-29 19:37:41.388992
• Title: Direct tests of conformal symmetry with Rydberg atoms: assessment and proposals
• Title（参考訳）: ライドバーグ原子との共形対称性の直接試験:評価と提案
• Abstract要約: Rydberg-atom arrays を用いた共形対称性の直接検定を提案する。 この動作を解決するのに必要な実験スナップショットの数を推定する。 これらの結果は、共形対称性の直接実験は、現在のRydberg-atom技術で実現可能であることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a direct test of conformal symmetry using Rydberg-atom arrays. By arranging the atoms on a circle and measuring equal-time two-point correlation functions, the characteristic functional form predicted by conformal field theory can be tested directly. We estimate the number of experimental snapshots required to resolve this behavior with sufficient statistical precision. We further optimize the time-dependent ramp profile of the Rabi frequency~$Ω$ and detuning~$Δ$ used to prepare the target critical state adiabatically. The optimized profile achieves higher fidelity over much shorter evolution times than those employed in previous experiments. Taken together, these results suggest that a direct experimental test of conformal symmetry is feasible with current Rydberg-atom technology.
• Abstract（参考訳）: Rydberg-atom arrays を用いた共形対称性の直接検定を提案する。 円上に原子を配置し、等時2点相関関数を測定することにより、共形場理論によって予測される特性関数形式を直接検査することができる。 我々は,この動作を十分な統計的精度で解決するために必要な実験スナップショット数を推定する。 さらに,Rabi周波数〜$$$$$およびdetuning〜$$$$の時間依存ランププロファイルを最適化し,目標臨界状態のアディバティカルに準備する。 最適化されたプロファイルは、以前の実験よりもはるかに短い進化時間よりも高い忠実性を達成する。 これらの結果は、共形対称性の直接実験は、現在のRydberg-atom技術で実現可能であることを示唆している。

関連論文リスト

• A Defense of the Quadratic Model [71.57026347416729]
  最も単純な最適化モデル -- 二次モデル -- をテストする。 1億5000万のパラメータと3Bのトレーニングトークンを持つLLM設定で驚くほど予測可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-23T18:02:03Z)
• From Atoms to Entropy: Optimal Noise Allocation for Diffusion Training in the Convex Regime [52.459513910242485]
  拡散訓練における最適な雑音レベルアロケーションを研究するための一般統計フレームワークを開発する。 最適化されたトレーニングスケジュールは、有限個のノイズレベルに集中した原子最小値を持つことを示す。 次に,大規模実験におけるエントロピック・スケジュールの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-10T20:59:06Z)
• Surrogate Modelling of Proton Dose with Monte Carlo Dropout Uncertainty Quantification [0.0]
  我々はモンテカルロの投棄を統合し、高速で微分可能な線量予測を提供するニューラルネットワークサロゲートを開発した。 この手法は不確実性情報を保持しつつ,MC上での大幅な高速化を実現する。 プロトン療法におけるロバストな計画、適応的計画、不確実性を考慮した最適化への統合に適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-16T19:54:49Z)
• Assessing One-Dimensional Cluster Stability by Extreme-Point Trimming [0.0]
  本研究では, 一次元試料のテール挙動と幾何学的安定性を評価するための確率的手法を開発した。 有限サンプル補正を含む解析式は、一様仮説とガウス仮説の両方の下で期待される縮退について導出する。 我々はさらにクラスタリングパイプライン(DBSCANなど)に統合し、密度推定やパラメータチューニングなしに1次元のクラスタを検証する能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-29T21:52:15Z)
• A framework for paired-sample hypothesis testing for high-dimensional data [7.400168551191579]
  我々は、各一対のインスタンスを接続するラインセグメントの双分割超平面によって定義される決定規則によって、スコアリング関数が生成できるという考えを提唱した。 まず、各一対の双分極超平面とホッジス・リーマン推定器から導出される集約規則を推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-28T09:17:11Z)
• Near-Optimal Non-Parametric Sequential Tests and Confidence Sequences with Possibly Dependent Observations [44.71254888821376]
  我々は、一般的な非データ生成プロセスの下で、最初のタイプIエラーと予測リジェクション時間保証を提供する。 本研究では, 平均処理効果など, 方程式を推定することによって定義されるパラメータの推測に, 結果を適用する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T18:37:08Z)
• Experimental Design for Linear Functionals in Reproducing Kernel Hilbert Spaces [102.08678737900541]
  線形汎関数に対するバイアス認識設計のためのアルゴリズムを提供する。 準ガウス雑音下での固定および適応設計に対する漸近的でない信頼集合を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-26T20:56:25Z)
• Near-optimal inference in adaptive linear regression [60.08422051718195]
  最小二乗法のような単純な方法でさえ、データが適応的に収集されるときの非正規な振る舞いを示すことができる。 我々は,これらの分布異常を少なくとも2乗推定で補正するオンラインデバイアス推定器のファミリーを提案する。 我々は,マルチアームバンディット,自己回帰時系列推定,探索による能動的学習などの応用を通して,我々の理論の有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-05T21:05:11Z)

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。