論文の概要: Solving Quantum Master Equations with Deep Quantum Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05488v1
• Date: Wed, 12 Aug 2020 18:00:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-06 11:27:08.082958
• Title: Solving Quantum Master Equations with Deep Quantum Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープ量子ニューラルネットワークによる量子マスター方程式の解法
• Authors: Zidu Liu, L.-M. Duan, Dong-Ling Deng
• Abstract要約: 我々は、オープンな量子多体系の混合状態を表現するために、普遍的な量子計算が可能なディープ量子フィードフォワードニューラルネットワークを使用する。 量子ネットワークの特別な構造を所有するこのアプローチは、バレン高原の欠如など、多くの注目すべき特徴を享受している。
• 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: Deep quantum neural networks may provide a promising way to achieve quantum learning advantage with noisy intermediate scale quantum devices. Here, we use deep quantum feedforward neural networks capable of universal quantum computation to represent the mixed states for open quantum many-body systems and introduce a variational method with quantum derivatives to solve the master equation for dynamics and stationary states. Owning to the special structure of the quantum networks, this approach enjoys a number of notable features, including the absence of barren plateaus, efficient quantum analogue of the backpropagation algorithm, resource-saving reuse of hidden qubits, general applicability independent of dimensionality and entanglement properties, as well as the convenient implementation of symmetries. As proof-of-principle demonstrations, we apply this approach to both one-dimensional transverse field Ising and two-dimensional $J_1-J_2$ models with dissipation, and show that it can efficiently capture their dynamics and stationary states with a desired accuracy.
• Abstract（参考訳）: 深層量子ニューラルネットワークは、ノイズの多い中間スケール量子デバイスで量子学習の利点を実現する有望な方法を提供するかもしれない。 ここでは,オープン量子多体系の混合状態を表現するために,普遍量子計算が可能なディープ量子フィードフォワードニューラルネットワークを用い,量子微分を用いた変分法を導入し,動的および定常状態のマスター方程式を解く。 量子ネットワークの特別な構造を所有するこのアプローチは、バレンプラトーの欠如、バックプロパゲーションアルゴリズムの効率的な量子アナログ、隠れた量子ビットの資源節約再利用、次元性や絡み合いの性質に依存しない一般応用性、対称性の便利な実装など、多くの注目すべき特徴を享受している。 原理実証として, 1次元逆場 Ising と 2次元$J_1-J_2$ モデルの両方に適用し, 所望の精度でそれらの動的および定常状態を効率的に捉えることができることを示す。

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