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Enregistrement W2920927215 · doi:10.1088/1367-2630/abaacf

Determining system Hamiltonian from eigenstate measurements without correlation functions

2020· article· en· W2920927215 sur OpenAlexafffund
Shi‐Yao Hou, Ningping Cao, Sirui Lu, Yi Shen, Yiu‐Tung Poon, Bei Zeng

Notice bibliographique

RevueNew Journal of Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum many-body systems
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésPhysicsEigenvalues and eigenvectorsHamiltonian (control theory)Statistical physicsApplied mathematicsQuantum mechanicsMathematical optimizationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Local Hamiltonians arise naturally in physical systems. Despite their seemingly ‘simple’ local structures, exotic features such as non-local correlations and topological orders exhibit in eigenstates of these systems. Previous studies for recovering local Hamiltonians from measurements on an eigenstate <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"> <mml:mfenced close="⟩" open="|"> <mml:mrow> <mml:mi>ψ</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:math> require information of nonlocal correlation functions. In this work, we argue that local measurements on <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"> <mml:mfenced close="⟩" open="|"> <mml:mrow> <mml:mi>ψ</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:math> is enough to recover the Hamiltonian in most of the cases. Specially, we develop an algorithm to demonstrate the observation. Our algorithm is tested numerically for randomly generated local Hamiltonians of different system sizes and returns promising reconstructions with desired accuracy. Additionally, for random generated Hamiltonians (not necessarily local), our algorithm also provides precise estimations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil0,634

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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