論文の概要: Learning models of quantum systems from experiments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.06169v1
- Date: Fri, 14 Feb 2020 18:37:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-01 05:17:13.270678
- Title: Learning models of quantum systems from experiments
- Title（参考訳）: 量子系の実験からの学習モデル
- Authors: Antonio A. Gentile, Brian Flynn, Sebastian Knauer, Nathan Wiebe,
Stefano Paesani, Christopher E. Granade, John G. Rarity, Raffaele Santagati,
Anthony Laing
- Abstract要約: ハミルトニアンモデルは、科学と産業全体での物理的および化学的プロセスの研究と分析を支えている。
我々は、教師なし機械学習を用いて実験からハミルトンモデルを取得するためのアプローチを提案し、実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2740360306052669
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: An isolated system of interacting quantum particles is described by a
Hamiltonian operator. Hamiltonian models underpin the study and analysis of
physical and chemical processes throughout science and industry, so it is
crucial they are faithful to the system they represent. However, formulating
and testing Hamiltonian models of quantum systems from experimental data is
difficult because it is impossible to directly observe which interactions the
quantum system is subject to. Here, we propose and demonstrate an approach to
retrieving a Hamiltonian model from experiments, using unsupervised machine
learning. We test our methods experimentally on an electron spin in a
nitrogen-vacancy interacting with its spin bath environment, and numerically,
finding success rates up to 86%. By building agents capable of learning
science, which recover meaningful representations, we can gain further insight
on the physics of quantum systems.
- Abstract（参考訳）: 相互作用する量子粒子の孤立系はハミルトン作用素によって記述される。
ハミルトンモデルは、科学や産業全体を通して物理および化学プロセスの研究と分析を支えているため、それらが表すシステムに忠実であることは重要である。
しかし、量子系の相互作用を直接観察することは不可能であるため、実験データから量子系のハミルトンモデルの定式化とテストは困難である。
本稿では,教師なし機械学習を用いて実験からハミルトンモデルを取り出す手法を提案し,実証する。
我々は,スピンバス環境と相互作用する窒素空孔中の電子スピンを実験的に実験し,最大86%の成功率を数値的に求めた。
意味のある表現を復元する科学を学習できるエージェントを構築することで、量子システムの物理学に関するさらなる洞察を得ることができる。
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