論文の概要: Entanglement Classification via Neural Network Quantum States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.13207v1
• Date: Tue, 31 Dec 2019 07:40:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 21:38:20.886173
• Title: Entanglement Classification via Neural Network Quantum States
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク量子状態による絡み合い分類
• Authors: Cillian Harney, Stefano Pirandola, Alessandro Ferraro, Mauro Paternostro
• Abstract要約: 本稿では、学習ツールと量子絡み合いの理論を組み合わせて、純状態における多部量子ビット系の絡み合い分類を行う。 我々は、ニューラルネットワーク量子状態(NNS)として知られる制限されたボルツマンマシン(RBM)アーキテクチャにおいて、人工ニューラルネットワークを用いた量子システムのパラメータ化を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.720142291102135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of classifying the entanglement properties of a multipartite quantum state poses a remarkable challenge due to the exponentially increasing number of ways in which quantum systems can share quantum correlations. Tackling such challenge requires a combination of sophisticated theoretical and computational techniques. In this paper we combine machine-learning tools and the theory of quantum entanglement to perform entanglement classification for multipartite qubit systems in pure states. We use a parameterisation of quantum systems using artificial neural networks in a restricted Boltzmann machine (RBM) architecture, known as Neural Network Quantum States (NNS), whose entanglement properties can be deduced via a constrained, reinforcement learning procedure. In this way, Separable Neural Network States (SNNS) can be used to build entanglement witnesses for any target state.
• Abstract（参考訳）: 多部量子状態の絡み合い特性を分類する作業は、量子システムが量子相関を共有できる方法が指数関数的に増えているために、顕著な課題となっている。 このような課題に取り組むには、洗練された理論と計算技術の組み合わせが必要である。 本稿では,機械学習ツールと量子エンタングルメント理論を組み合わせて,純粋状態における多成分量子ビット系のエンタングルメント分類を行う。 ニューラルネットワーク量子状態(nns)と呼ばれる制限付きボルツマンマシン(rbm)アーキテクチャにおいて、ニューラルネットワークを用いた量子システムのパラメータ化を行い、その絡み合い特性を制約付き強化学習手順によって推定する。 このようにして、分離可能なニューラルネットワーク状態(SNNS)を使用して、任意のターゲット状態に対する絡み合いの証人を構築することができる。

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