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Enregistrement W2914078011 · doi:10.1103/physreva.99.062334

Scrambling and complexity in phase space

2019· article· en· W2914078011 sur OpenAlexaff
Quntao Zhuang, Thomas Schuster, Beni Yoshida, Norman Y. Yao

Notice bibliographique

RevuePhysical review. A/Physical review, A · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum many-body systems
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesU.S. Department of EnergyOffice of ScienceNational Science Foundation
Mots-clésScramblingStatistical physicsMathematicsQuantum entanglementOperator (biology)Quantum chaosGaussianPhase spaceUnitary stateQuantumPhysicsAlgorithmQuantum mechanicsQuantum dynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of information scrambling in many-body systems has sharpened our understanding of quantum chaos, complexity, and gravity. Here, we extend the framework for exploring information scrambling to infinite-dimensional continuous variable (CV) systems. Unlike their discrete variable cousins, continuous variable systems exhibit two complementary domains of information scrambling: (i) scrambling in the phase space of a single mode and (ii) scrambling across multiple modes of a many-body system. Moreover, for each of these domains, we identify two distinct types of scrambling; genuine scrambling, where an initial operator localized in phase space spreads out, and quasiscrambling, where a local ensemble of operators distorts but the overall phase space volume remains fixed. To characterize these behaviors, we introduce a CV out-of-time-order correlation (OTOC) function based upon displacement operators and offer a number of results regarding the CV analog for unitary designs. Finally, we investigate operator spreading and entanglement growth in random local Gaussian circuits; to explain the observed behavior, we propose a simple hydrodynamical model that relates the butterfly velocity, the growth exponent, and the diffusion constant. Experimental realizations of continuous variable scrambling as well as its characterization using CV OTOCs will be discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,362 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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