Markov 不等式作为线性尺度局部可观测量估计的工具

H. P. Veiga; D. R. Pinheiro; J. P. Santos Pires; J. M. Viana Parente Lopes

Markov 不等式作为线性尺度局部可观测量估计的工具

无序系统与神经网络 2025-11-18 v2 介观与纳米尺度物理

作者: H. P. Veiga , D. R. Pinheiro , J. P. Santos Pires , J. M. Viana Parente Lopes

摘要

我们引入一种线性尺度随机方法，用于计算紧密耦合模型中任意正局部谱算子的实空间图。通过采用正定估计器，可对每个位置的抽样误差相对于均值进行马尔可夫不等式的严格界限，从而克服了自平均性不足的限制，使即使在强空间波动情况下也能获得准确估计。该方法可扩展至非对角可观测量，如局部电流，方法通过局部单位变换实现。其有效性通过在无序二维(2D) $\pi$ -flux 模型中的基准计算展示，其中计算了局部态密度和稳态电流图。该方法将使我们能够在规模较大的晶格中模拟无序驱动的介观现象，并加速实空间自洽均匀场计算。

关键词

Markov 不等式线性尺度局部可观测量紧密耦合模型随机方法

引用

@article{arxiv.2510.21688,
  title  = {Markov Inequality as a Tool for Linear-Scaling Estimation of Local Observables},
  author = {H. P. Veiga and D. R. Pinheiro and J. P. Santos Pires and J. M. Viana Parente Lopes},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2510.21688},
  year   = {2025}
}

备注

5 pages, 4 figures

Markov 不等式作为线性尺度局部可观测量估计的工具

摘要

关键词

引用

备注

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