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Problemas de campo forte na eletrodinâmica e teoria quântica de campos / Strong field problems in electrodynamics and quantum field theoryShishmarev, Aleksei 26 January 2017 (has links)
Esta tese de doutorado é devotada a problemas de campos fortes em eletrodinâmica e teoria quântica de campos. Alguns sistemas físicos bem conhecidos são estudados sob o formalismo da eletrodinâmica quântica (QED) com campos externos e eletrodinâmica não-linear. Primeiramente estudamos propriedades estatísticas de estados quânticos de Dirac e Klein-Gordon massivos que interagem com campos elétricos dependentes do tempo que viola a estabilidade do vácuo, primeiro em termos gerais e em seguida para um campo de fundo específico. Como ponto de partida, derivamos uma expressão não-perturbativa de tais campos. Construímos operadores de densidade reduzidos para subsistemas de elétrons e pósitrons e discutimos o efeito de decoerência que pode ocorrer no curso de evolução devido à uma medição intermediária. Calculamos a perda de informação em estados em QED devido a reduções parciais e uma possível decoerência por meio da entropia de von Neumann. Em seguida consideramos um campo elétrico específico, denominado por campo T-constante, como campo de fundo forte. Este modelo exatamente solúvel nos permite calcular, explicitamente, todas propriedades estatísticas de vários estados quânticos de campos massivos e carregados em consideração. Utilizamos uma abordagem não-perturbativa para a QED com X-degraus elétricos críticos e consideramos dois exemplos de configuração de campo de tipo exponencial (campo simétrico que varia lentamente e campo do tipo pico). Os números médios de partículas criadas por essas configurações de campo são calculados. As condições quando espaços \"in\" e \"out\" de QED com campos em consideração são unitariamente equivalentes são obtidos. Então construímos um operador de densidade geral, cuja condição inicial é o vácuo. Tal operador descreve a deformação de um estado de vácuo inicial por X-degraus elétricos críticos. Encontramos as reduções do estado deformado para subsistemas de elétrons e pósitrons e calculamos a perda de informação destas reduções. A consideração geral é ilustrada por meio de um estudo de estados de vácuo quântico entre duas placas de capacitor. Calculamos as medidas de emaranhamento destes estados reduzidos como entropias de von Neumann. Por fim, determinamos o campo de uma partícula puntiforme em movimento em eletrodinâmica local não-linear. Utilizamos como um modelo a lagrangiana de Euler-Heisenberg truncada no seu termo de ordem principal em uma expansão, em série de potências, do primeiro invariante de campo eletromagnético. Calculamos a energia total do campo produzido por uma partícula pontual e mostramos que a mesma é finita; portanto tornando sua configuração de campo como um sóliton. Definimos o tensor de energia-momento finito para esta configuração e demonstramos que suas componentes satisfazem a relação mecânica padrão de uma partícula massiva livre que se move. / This thesis is devoted to strong field problems in electrodynamics and quantum field theory. Some well known physical systems are studied in a framework of quantum electrodynamics with external field and nonlinear electrodynamics. First, the statistical properties of states of quantized charged massive Dirac and Klein-Gordon fields interacting with a time-dependent background that violates the vacuum stability, first in general terms and then for a special electromagnetic background. As a starting point, a nonperturbative expression for the density operators of such fields. The reduced density operators for electron and positron subsystems are constructed and a decoherence that may occur in course of the evolution due to an intermediate measurement is discussed. The loss of the information in QED states due to partial reductions and a possible decoherence is studied by calculating the von Neumann entropy. Next, the so-called T-constant external electric field as an external background is considered. This exactly solvable example allows the explicit calculation of all statistical properties for various quantum states of the massive charged fields under consideration. Next, a nonperturbative approach to QED with x-electric critical potential steps is used. The general consideration is illustrated by the example of so-called exponential in two different configurations (slowly varying field and sharp peak field); differential and full mean numbers of particles created by these field configurations are calculated. The conditions when in- and out- spaces of the QED under consideration are unitarily equivalent are found. Then, a general density operator with the vacuum initial condition is constructed. Such an operator describes a deformation of the initial vacuum state by x-electric critical potential steps. The reductions of the deformed state to electron and positron subsystems are found, and the loss of the information in these reductions is calculated. The general consideration is illustrated by studying the deformation of the quantum vacuum between two capacitor plates. The entanglement measures of these reduced states are calculated as von Neumann entropies. Third, the field of a moving pointlike charge is determined in nonlinear local electrodynamics. The Euler-Heisenberg Lagrangian of quantum electrodynamics truncated at the leading term of its expansion in powers of the first field invariant is used as a model Lagrangian. The total energy of the field produced by a point charge is calculated and shown to be finite; thereby making its field configuration a soliton. A finite energy-momentum vector of this field configuration is defined to demonstrate that its components satisfy the standard mechanical relation characteristic of a freely moving massive particle
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Problemas de campo forte na eletrodinâmica e teoria quântica de campos / Strong field problems in electrodynamics and quantum field theoryAleksei Shishmarev 26 January 2017 (has links)
Esta tese de doutorado é devotada a problemas de campos fortes em eletrodinâmica e teoria quântica de campos. Alguns sistemas físicos bem conhecidos são estudados sob o formalismo da eletrodinâmica quântica (QED) com campos externos e eletrodinâmica não-linear. Primeiramente estudamos propriedades estatísticas de estados quânticos de Dirac e Klein-Gordon massivos que interagem com campos elétricos dependentes do tempo que viola a estabilidade do vácuo, primeiro em termos gerais e em seguida para um campo de fundo específico. Como ponto de partida, derivamos uma expressão não-perturbativa de tais campos. Construímos operadores de densidade reduzidos para subsistemas de elétrons e pósitrons e discutimos o efeito de decoerência que pode ocorrer no curso de evolução devido à uma medição intermediária. Calculamos a perda de informação em estados em QED devido a reduções parciais e uma possível decoerência por meio da entropia de von Neumann. Em seguida consideramos um campo elétrico específico, denominado por campo T-constante, como campo de fundo forte. Este modelo exatamente solúvel nos permite calcular, explicitamente, todas propriedades estatísticas de vários estados quânticos de campos massivos e carregados em consideração. Utilizamos uma abordagem não-perturbativa para a QED com X-degraus elétricos críticos e consideramos dois exemplos de configuração de campo de tipo exponencial (campo simétrico que varia lentamente e campo do tipo pico). Os números médios de partículas criadas por essas configurações de campo são calculados. As condições quando espaços \"in\" e \"out\" de QED com campos em consideração são unitariamente equivalentes são obtidos. Então construímos um operador de densidade geral, cuja condição inicial é o vácuo. Tal operador descreve a deformação de um estado de vácuo inicial por X-degraus elétricos críticos. Encontramos as reduções do estado deformado para subsistemas de elétrons e pósitrons e calculamos a perda de informação destas reduções. A consideração geral é ilustrada por meio de um estudo de estados de vácuo quântico entre duas placas de capacitor. Calculamos as medidas de emaranhamento destes estados reduzidos como entropias de von Neumann. Por fim, determinamos o campo de uma partícula puntiforme em movimento em eletrodinâmica local não-linear. Utilizamos como um modelo a lagrangiana de Euler-Heisenberg truncada no seu termo de ordem principal em uma expansão, em série de potências, do primeiro invariante de campo eletromagnético. Calculamos a energia total do campo produzido por uma partícula pontual e mostramos que a mesma é finita; portanto tornando sua configuração de campo como um sóliton. Definimos o tensor de energia-momento finito para esta configuração e demonstramos que suas componentes satisfazem a relação mecânica padrão de uma partícula massiva livre que se move. / This thesis is devoted to strong field problems in electrodynamics and quantum field theory. Some well known physical systems are studied in a framework of quantum electrodynamics with external field and nonlinear electrodynamics. First, the statistical properties of states of quantized charged massive Dirac and Klein-Gordon fields interacting with a time-dependent background that violates the vacuum stability, first in general terms and then for a special electromagnetic background. As a starting point, a nonperturbative expression for the density operators of such fields. The reduced density operators for electron and positron subsystems are constructed and a decoherence that may occur in course of the evolution due to an intermediate measurement is discussed. The loss of the information in QED states due to partial reductions and a possible decoherence is studied by calculating the von Neumann entropy. Next, the so-called T-constant external electric field as an external background is considered. This exactly solvable example allows the explicit calculation of all statistical properties for various quantum states of the massive charged fields under consideration. Next, a nonperturbative approach to QED with x-electric critical potential steps is used. The general consideration is illustrated by the example of so-called exponential in two different configurations (slowly varying field and sharp peak field); differential and full mean numbers of particles created by these field configurations are calculated. The conditions when in- and out- spaces of the QED under consideration are unitarily equivalent are found. Then, a general density operator with the vacuum initial condition is constructed. Such an operator describes a deformation of the initial vacuum state by x-electric critical potential steps. The reductions of the deformed state to electron and positron subsystems are found, and the loss of the information in these reductions is calculated. The general consideration is illustrated by studying the deformation of the quantum vacuum between two capacitor plates. The entanglement measures of these reduced states are calculated as von Neumann entropies. Third, the field of a moving pointlike charge is determined in nonlinear local electrodynamics. The Euler-Heisenberg Lagrangian of quantum electrodynamics truncated at the leading term of its expansion in powers of the first field invariant is used as a model Lagrangian. The total energy of the field produced by a point charge is calculated and shown to be finite; thereby making its field configuration a soliton. A finite energy-momentum vector of this field configuration is defined to demonstrate that its components satisfy the standard mechanical relation characteristic of a freely moving massive particle
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Anomalous Diffusion Characterization using Machine Learning MethodsGaribo Orts, Óscar 18 April 2023 (has links)
Tesis por compendio / [ES] Durante las últimas décadas el uso del aprendizaje automático (machine learning) y de la inteligencia artificial ha mostrado un crecimiento exponencial en muchas áreas de la ciencia. El hecho de que los ordenadores hayan aumentado sus restaciones a la vez que han reducido su precio, junto con la disponibilidad de entornos de desarrollo de código abierto han permitido el acceso a la inteligencia artificial a un gran rango de investigadores, democratizando de esta forma el acceso a métodos de inteligencia artificial a la comunidad investigadora. Es nuestra creencia que la multidisciplinaridad es clave para nuevos logros, con equipos compuestos de investigadores con diferentes preparaciones y de diferentes campos de especialización. Con este ánimo, hemos orientado esta tesis en el uso de machine learning inteligencia artificial, aprendizaje profundo o deep learning, entendiendo todas las anteriores como parte de un concepto global que concretamos en el término inteligencia artificial, a intentar arrojar luz a algunos problemas de los campos de las matemáticas y la física.
Desarrollamos una arquitectura deep learning y la medimos con éxito en la caracterización de procesos de difusión anómala. Mientras que previamente se habían utilizado métodos estadísticos clásicos con este objetivo, los métodos de deep learning han demostrado mejorar las prestaciones de dichos métodos clásicos. Nuestra architectura demostró que puede inferir con precisión el exponente de difusión anómala y clasificar trayectorias entre un conjunto dado de modelos subyacentes de difusión .
Mientras que las redes neuronales recurrentes irrumpieron recientemente, los modelos basados en redes convolucionales han sido ámpliamente testados en el campo del procesamiento de imagen durante más de 15 años. Existen muchos modelos y arquitecturas, pre-entrenados y listos para ser usados por la comunidad. No es necesario realizar investigación ya que dichos modelos han probado su valía durante años y están bien documentados en la literatura. Nuestro objetivo era ser capaces de usar esos modelos bien conocidos y fiables, con trayectorias de difusión anómala. Solo necesitábamos convertir una serie temporal en una imagen, cosa que hicimos aplicando gramian angular fields a las trayectorias, poniendo el foco en las trayectorias cortas. Hasta donde sabemos, ésta es la primera vez que dichas técnicas son usadas en este campo. Mostramos cómo esta aproximación mejora las prestaciones de cualquier otra propuesta en la clasificación del modelo subyacente de difusión anómala para trayectorias cortas.
Más allá de la física están las matemáticas. Utilizamos nuestra arquitectura basada en redes recurrentes neuronales para inferir los parámetros que definen las trayectorias de Wu Baleanu. Mostramos que nuestra propuesta puede inferir con azonable precisión los parámetros mu y nu. Siendo la primera vez, de nuevo hasta donde llega nuestro conocimiento, que tales técnicas se aplican en este escenario. Extendemos este trabajo a las ecuaciones fraccionales discretas con retardo, obteniendo resultados similares en términos de precisión. Adicionalmente, mostramos que la misma arquitectura se puede usar para discriminar entre trayectorias con y sin retardo con gran confianza.
Finalmente, también investigamos modelos fraccionales discretos. Hemos analizado esquemas de paso temporal con la cuadratura de Lubich en lugar del clásico esquema de orden 1 de Euler. En el primer estudio de este nuevo paradigma hemos comparado los diagramas de bifurcación de los mapas logístico y del seno, obtenidos de la discretización de Euler de orden 1, 2 y 1/2. / [CAT] Durant les darreres dècades l'ús de l'aprenentatge automàtic (machine learning) i de la intel.ligència artificial ha mostrat un creixement exponencial en moltes àrees de la ciència. El fet que els ordinadors hagen augmentat les seues prestacions a la vegada que han reduït el seu preu, junt amb la disponibilitat d'entorns de desenvolupament de codi obert han permès l'accés a la intel.ligència artificial a un gran rang d'investigadors, democratitzant així l'accés a mètodes d'intel.ligència artificial a la comunitat investigadora. És la nostra creença que la multidisciplinaritat és clau per a nous èxits, amb equips compostos d'investigadors amb diferents preparacions i diferents camps d'especialització. Amb aquest ànim, hem orientat aquesta tesi en l'ús d'intel.ligència artificial machine learning, aprenentatge profund o deep learning, entenent totes les anteriors com a part d'un concepte global que concretem en el terme intel.ligència, a intentar donar llum a alguns problemes dels camps de les matemàtiques i la física.
Desenvolupem una arquitectura deep learning i la mesurem amb èxit en la caracterització de processos de difusió anòmala. Mentre que prèviament s'havien utilitzat mètodes estadístics clàssics amb aquest objectiu, els mètodes de deep learning han demostrat millorar les prestacions d'aquests mètodes clàssics. La nostra architectura va demostrar que pot inferir amb precisió l'exponent de difusió anòmala i classificar trajectòries entre un conjunt donat de models subjacents de difusió.
Mentre que les xarxes neuronals recurrents van irrompre recentment, els models basats en xarxes convolucionals han estat àmpliament testats al camp del processament d'imatge durant més de 15 anys. Hi ha molts models i arquitectures, pre-entrenats i llestos per ser usats per la comunitat. No cal fer recerca ja que aquests models han provat la seva vàlua durant anys i estan ben documentats a la literatura. El nostre objectiu era ser capaços de fer servir aquests models ben coneguts i fiables, amb trajectòries de difusió anòmala. Només necessitàvem convertir una sèrie temporal en una imatge, cosa que vam fer aplicant gramian angular fields a les trajectòries, posant el focus a les trajectòries curtes. Fins on sabem, aquesta és la primera vegada que aquestes tècniques són usades en aquest camp. Mostrem com aquesta aproximació millora les prestacions de qualsevol altra proposta a la classificació del model subjacent de difusió anòmala per a trajectòries curtes.
Més enllà de la física hi ha les matemàtiques. Utilitzem la nostra arquitectura basada en xarxes recurrents neuronals per inferir els paràmetres que defineixen les trajectòries de Wu Baleanu. Mostrem que la nostra proposta pot inferir amb raonable precisió els paràmetres mu i nu. Sent la primera vegada, novament fins on arriba el nostre coneixement, que aquestes tècniques s'apliquen en aquest escenari. Estenem aquest treball a les equacions fraccionals discretes amb retard, obtenint resultats similars en termes de precisió. Addicionalment, mostrem que la mateixa arquitectura es pot fer servir per discriminar entre trajectòries amb i sense retard amb gran confiança.
Finalment, també investiguem models fraccionals discrets. Hem analitzat esquemes de pas temporal amb la quadratura de Lubich en lloc del clàssic esquema d'ordre 1 d'Euler. Al primer estudi d'aquest nou paradigma hem comparat els diagrames de bifurcació dels mapes logístic i del sinus, obtinguts de la discretització d'Euler d'ordre 1, 2 i 1/2. / [EN] During the last decades the use of machine learning and artificial intelligence have showed an exponential growth in many areas of science. The fact that computer's hardware has increased its performance while lowering the price and the availability of open source frameworks have enabled the access to artificial intelligence to a broad range of researchers, hence democratizing the access to artificial intelligence methods to the research community. It is our belief that multi-disciplinarity is the key to new achievements, with teams composed of researchers with different backgrounds and fields of specialization. With this aim, we focused this thesis in using machine learning, artificial intelligence, deep learing, all of them being understood as part of a whole concept we concrete in artificial intelligence, to try to shed light to some problems from the fields of mathematics and physics.
A deep learning architecture was developed and successfully benchmarked with the characterization of anomalous diffusion processes. Whereas traditional statistical methods had previously been used with this aim, deep learing methods, mainly based on recurrent neural networks have proved to outperform these clasical methods. Our architecture showed it can precisely infer the anomalous diffusion exponent and accurately classify trajectories among a given set of underlaying diffusion models.
While recurrent neural networks irrupted in the recent years, convolutional network based models had been extensively tested in the field of image processing for more than 15 years. There exist many models and architectures, pre-trained and set to be used by the community. No further investigation needs to be done since the architecture have proved their value for years and are very well documented in the literature. Our goal was being able to used this well-known and reliable models with anomalous diffusion trajectories. We only needed to be able to convert a time series into an image, which we successfully did by applying gramian angular fields to the trajectories, focusing on short ones. To our knowledge this is the first time these techniques were used in this field. We show how this approach outperforms any other proposal in the underlaying diffusion model classification for short trajectories.
Besides physics it is maths. We used our recurrent neural networks architecture to infer the parameters that define the Wu Baleanu trajectories. We show that our proposal can precisely infer both the mu and nu parameters with a reasonable confidence. Being the first time, to the best of our knowledge, that such techniques were applied to this scenario. We extend this work to the discrete delayed fractional equations, obtaining similar results in terms of precision. Additionally, we showed that the same architecture can be used to discriminate delayed from non-delayed trajectories with a high confidence.
Finally, we also searched fractional discrete models. We have considered Lubich's quadrature time-stepping schemes instead of the classical Euler scheme of order 1. As the first study with this new paradigm, we compare the bifurcation diagrams for the logistic and sine maps obtained from Euler discretizations of orders 1, 2, and 1/2. / J.A.C. acknowledges support from ALBATROSS project (National Plan for Scientific and Technical
Research and Innovation 2017-2020, No. PID2019-104978RB-I00). M.A.G.M. acknowledges funding
from the Spanish Ministry of Education and Vocational Training (MEFP) through the Beatriz
Galindo program 2018 (BEAGAL18/00203) and Spanish Ministry MINECO (FIDEUA PID2019-
106901GBI00/10.13039/501100011033).
We thank M.A. Garc ́ıa-March for helpful comments and discussions on the topic. NF is sup-
ported by the National University of Singapore through the Singapore International Graduate
Student Award (SINGA) program. OGO and LS acknowledge funding from MINECO project, grant
TIN2017-88476-C2-1-R. JAC acknowledges funding from grant PID2021-124618NB-C21 funded by MCIN/AEI/ 10.13039/501100011033 and by “ERDF A way of making Europe”, by the “European
Union”.
We also thank funding for the open access charges from CRUE-Universitat Politècnica de
València. / Garibo Orts, Ó. (2023). Anomalous Diffusion Characterization using Machine Learning Methods [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/192831 / Compendio
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