Оптимизируйте или исправьте код для интерполяции и оценки параметров.

Оптимизируйте или исправьте код для интерполяции и оценки параметров. ⇐ Python

1 сообщение • Страница 1 из 1

Anonymous

Оптимизируйте или исправьте код для интерполяции и оценки параметров.

Цитата

Сообщение Anonymous » 22 янв 2026, 17:17

Это простой вопрос, но он будет немного длинным, чтобы я мог объяснить весь контекст происходящего. По сути, это вопрос/проблема кода, и физический контекст, стоящий за ней, служит лишь для иллюстрации.
Я работаю над воспроизведением рисунков 1 и 2 из книги Б. Жоржо и Д. Л. Шепелянского, «Граница квантового хаоса для квантовых вычислений», Phys. Преподобный Е, том. 62, нет. 3, стр. 3504–3507, сентябрь 2000 г., doi: 10.1103/PhysRevE.62.3504.
Цифры:

Для Рис. 2. только основной сюжет, а не вставки.
В статье говорится следующее:

"Большая часть наших данных отображается для середины энергетического спектра, где начинается переход. Модель имеет два класса симметрии, характеризующиеся нечетным или четным количеством кубитов вверх, и данные приведены для одного класса симметрии. Чтобы уменьшить статистические флуктуации, мы используем $5 ≤ ND ≤ 4 × 10^4$ случайных реализаций Γi и J_{ij} , как это обычно делается в теории случайных матриц. Собственные значения и собственные векторы вычисляются путем точной диагонализации матрицы Гамильтона для каждой реализации. Таким образом, общее количество интервалов составляет 10^4
Упомянутый гамильтониан:

Код: Выделить всё

$H = \sum_i Gamma_i\sigma_i + \sum_{i

Подробнее здесь: [url]https://stackoverflow.com/questions/79867011/optimize-or-correct-a-code-for-interpolation-and-parameter-estimation[/url]

1769091424

Anonymous

и
[img]https://i.sstatic.net/wR532mY8.png[/img]

Для Рис. 2. только основной сюжет, а не вставки.
В статье говорится следующее:

"Большая часть наших данных отображается для середины энергетического спектра, где начинается переход. Модель имеет два класса симметрии, характеризующиеся нечетным или четным количеством кубитов вверх, и данные приведены для одного класса симметрии. Чтобы уменьшить статистические флуктуации, мы используем $5 ≤ ND ≤ 4 × 10^4$ случайных реализаций Γi и J_{ij} , как это обычно делается в теории случайных матриц. Собственные значения и собственные векторы вычисляются путем точной диагонализации матрицы Гамильтона для каждой реализации. Таким образом, общее количество интервалов составляет 10^4
Упомянутый гамильтониан:
[code]$H = \sum_i Gamma_i\sigma_i + \sum_{i

Подробнее здесь: [url]https://stackoverflow.com/questions/79867011/optimize-or-correct-a-code-for-interpolation-and-parameter-estimation[/url]