論文の概要: Decoding Quantum Field Theory with Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1910.03637v3
- Date: Wed, 9 Aug 2023 18:19:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-11 17:02:03.221023
- Title: Decoding Quantum Field Theory with Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習による量子場理論の復号化
- Authors: Daniel Grimmer, Irene Melgarejo-Lermas, Jos\'e Polo-G\'omez and
Eduardo Mart\'in-Mart\'inez
- Abstract要約: 実際には、量子場のすべての測定は局所的なプローブを通して行われる。
ニューラルネットワークは、単純なワンサイズのローカルプロトコルから生成されたデータから、この情報を解き放つように訓練できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We demonstrate how one can use machine learning techniques to bypass the
technical difficulties of designing an experiment and translating its outcomes
into concrete claims about fundamental features of quantum fields. In practice,
all measurements of quantum fields are carried out through local probes.
Despite measuring only a small portion of the field, such local measurements
have the capacity to reveal many of the field's global features. This is
because, when in equilibrium with their environments, quantum fields store
global information locally, albeit in a scrambled way. We show that neural
networks can be trained to unscramble this information from data generated from
a very simple one-size-fits-all local measurement protocol. To illustrate this
general claim we will consider three non-trivial features of the field as case
studies: a) how, as long as the field is in a stationary state, a particle
detector can learn about the field's boundary conditions even before signals
have time to propagate from the boundary to the detector, b) how detectors can
determine the temperature of the quantum field even without thermalizing with
it, and c) how detectors can distinguish between Fock states and coherent
states even when the first and second moments of all their quadrature operators
match. Each of these examples uses the exact same simple fixed local
measurement protocol and machine-learning ansatz successfully. This supports
the claim that the framework proposed here can be applied to nearly any kind of
local measurement on a quantum field to reveal nearly any of the field's global
properties in a one-size-fits-all manner.
- Abstract（参考訳）: 我々は、実験をデザインする技術的困難を回避し、その結果を量子場の基本的な特徴に関する具体的な主張に翻訳するために、機械学習技術をどのように利用できるかを実証する。
実際には、量子場の全ての測定は局所プローブによって行われる。
フィールドのほんの一部しか測定していないにもかかわらず、そのような局所的な測定はフィールドのグローバルな特徴の多くを明らかにする能力を持っている。
これは、量子場が環境と平衡するときに、スクランブルな方法ではあっても、グローバル情報をローカルに保存するからである。
ニューラルネットワークは、非常に単純なワンサイズ全局所測定プロトコルから生成されたデータから、この情報を解き放つように訓練できることを示す。
この一般的な主張を説明するために、フィールドの3つの非自明な特徴をケーススタディとして考察する。
a) 電界が定常状態にある限り、粒子検出器は、信号が電界から検出器に伝播する時間がある場合であっても、電界の境界条件を学習することができる。
b) 検出器は、加熱することなく、いかにして量子場の温度を決定することができるか、及び
c) すべての二次作用素の第一モーメントと第二モーメントが一致する場合でも、検出器がどのようにフォック状態とコヒーレント状態とを区別できるか。
これらの例はそれぞれ、まったく同じ単純な固定ローカル測定プロトコルと機械学習のansatzがうまく使われている。
これは、ここで提案されている枠組みが場のほとんどあらゆる局所的な測定に適用でき、その場の大域的性質を全て1次元の方法で明らかにできるという主張を裏付けている。
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