Machine Learning the H-theorem
本文通过在硬圆盘弛豫数据上训练一个置换不变神经网络以学习状态的标量排序,研究了热力学时间箭头的出现,并证明了该模型学习到的函数在没有显式物理约束的情况下,趋向于玻尔兹曼H泛函的结构。
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统计力学是连接微观粒子运动与宏观物质性质的桥梁,它帮助我们理解为何冰会融化、为何磁铁能吸起回形针。在凝聚态物理领域,这一理论框架至关重要,它揭示了从超导材料到复杂流体等日常现象背后的深层规律。
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本文通过在硬圆盘弛豫数据上训练一个置换不变神经网络以学习状态的标量排序,研究了热力学时间箭头的出现,并证明了该模型学习到的函数在没有显式物理约束的情况下,趋向于玻尔兹曼H泛函的结构。
本综述提出了一个关于经典与量子系统中噪声辅助亚稳态性的统一视角,将由莱维飞行(Lévy flight)驱动的逃逸动力学与忆阻器件、驱动耗散量子双稳态以及基于约瑟夫森结的轴子探测等应用联系起来。
本文通过证明热算符乘积展开(OPE)与拟正规模(QNM)在复时间平面上的收敛重叠,建立了大 共形场论(CFT)中热 OPE 与拟正规模之间的基本联系,从而推导出关于拟正规模渐近性的新解析结果、从 OPE 数据中提取低阶过调拟正规模的数值方法,以及能够使这两种描述相互约束的新热自举程序(thermal bootstrap program)的求和规则。
本文提出了一种混合方法,通过将精确的短时保利传播与基于正定性和特征频率的时间扩展技术相结合,克服了在经典模拟量子动力学过程中保利字符串快速增长的问题,从而实现了对相互作用多体系统中实时相关函数的有效计算,并突破了传统的可及时间窗口。
本文提出了一种量子算法,该算法利用 Rodeo 协议和 Haar 随机态来高效估计大型量子多体系统的态密度,从而在具有固有误差抑制和极低电路需求的情况下,建立了与经典核多项式方法直接对应的量子模拟。
本文推导了线性时变弗洛凯介质的广义基尔霍夫定律,证明了特定频率下的热发射率等于伴随系统中谐波解析吸收率的加权和,从而实现了在传统定律下的近极大违背,即在几乎没有同频吸收的情况下产生强烈的发射。
本文表明,尽管资源高效的 Delta-VQE 方法可以使用浅层电路检测量子相变,但其识别真实临界点而非伪自对偶点(spurious self-dual points)的能力,从根本上取决于是否采用经过精心设计以表征相互竞争的物理相的拟设(ansätze)。
本文引入了一种乘性事件时钟模型,该模型通过独立的对数时间比产生对数老化和超慢输运,揭示了系综统计与时间平均统计之间存在根本性的不等价性,并提供了一个全面的框架,用以将这一特定机制与其他仅表现出相似对数弛豫曲线的模型区分开来。
本文通过结合将不对称性与静态磁化率相联系的带电矩恒等式、sine-Gordon 矩阵元分析以及 DMRG 模拟,计算了相互作用的 XYZ 自旋-1/2 链在能隙 破缺相中的 Rényi 纠缠不对称性,从而建立了一个主公式和普适振幅界限。
本文开发了一种针对含有狄拉克费米子的晶体膜的低能场论,证明了尽管由于动力学失配,平整相在耦合作用下仍保持稳定,但当对称性允许质量型狄拉克双线性项与皱纹模耦合时,系统可以经历由手性-XY格罗斯-内韦-尤卡 universality class 所控制的电子-结构混合相变。