The arrow of time, irreversibility, equilibrium and measurement in quantum mechanics
本文提出,通过利用热力学极限下具有连续谱的量子系统进行建模,量子力学能够与热力学第二定律保持一致,并自然地解释测量过程、不可逆性以及从纯态到混合态的转变,从而在无需特设假设的情况下推导出时间对称性破缺、平衡态和波恩定则。
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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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以下是本领域最新收录的论文列表,邀请您一同探索物质世界的奇妙规律。
本文提出,通过利用热力学极限下具有连续谱的量子系统进行建模,量子力学能够与热力学第二定律保持一致,并自然地解释测量过程、不可逆性以及从纯态到混合态的转变,从而在无需特设假设的情况下推导出时间对称性破缺、平衡态和波恩定则。
本文利用大偏差理论,推导出了具有多项式和对数-求和-指数(Log-Sum-Exponential)相互作用的稠密关联记忆的通用自由能泛函,从而能够对不同架构下的记忆检索动力学、基态能量以及精确的全检索阈值进行分析。
本文推导了能量守恒的非线性项为阻断宏观叠加态所必需的对易关系,证明了虽然空间限制项满足这些约束,但先前为自旋模型提出的项并不满足,并进一步通过一个玩具模型阐明了形成空间“猫态”所产生的能量势垒。
本文为具有接触相互作用和长程相互作用的近可积多体系统建立了一个广义的 BBGKY 层级,证明了虽然单粒子分布通过玻尔兹曼型散射积分进行弛豫,但高阶相关性保持非热态,这一框架成功解释了在偶极量子气体中的实验观测,并扩展到了其他各种物理系统。
本文表明,传统的深层热化框架对于混合初始态失效,因此需要一种新的范式,即在混沌系统中,混合态深层热化作为一个显式依赖于初始态熵的增广系统上的最大熵系综而动态显现。
本文介绍了一种几何感知深度学习框架,该框架利用层级局部训练来塑造内部表示以增强对抗鲁棒性,并由数据依赖型统计力学和现象学赫布耦合模型提供支持。
本文将插入空间的统计几何学从平衡硬球扩展到一维和二维中的排斥活性物质,推导出了闭式表达式,揭示了活性如何增加总插入体积、增强连通性并编码集体相行为的特征。
本文提出并验证了一个用于在中性原子量子计算机上提取材料(具体为氮掺杂石墨烯)热力学性质的实用框架,该框架通过将密度泛函理论(DFT)衍生的能量映射到里德堡原子哈密顿量,并采用单参数重标定策略来克服硬件能量尺度的限制,从而实现对有效温度下玻尔兹曼类分布的采样。
本文通过引入一种利用正交变换将矩阵加权扩散还原为标量扩散的相干系统新框架,将经典的图灵不稳定性分析扩展到了矩阵加权网络,从而实现了对网络拓扑与节点间变换如何共同驱动模式形成的表征。
本文提出将归一化维格纳负率(normalized Wigner negativity rate)作为 AdS 中算符扩散的二阶矩诊断工具,证明了在共形维度 时,该比率精确地追踪了 Krylov 方差的增长,并通过径向位置与动量的乘积对应于落入测地线的潮汐拉伸。