論文の概要: Analyzing non-equilibrium quantum states through snapshots with
artificial neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11586v2
- Date: Fri, 20 May 2022 20:16:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-20 00:19:22.016219
- Title: Analyzing non-equilibrium quantum states through snapshots with
artificial neural networks
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いたスナップショットによる非平衡量子状態の解析
- Authors: A. Bohrdt, S. Kim, A. Lukin, M. Rispoli, R. Schittko, M. Knap, M.
Greiner, J. L\'eonard
- Abstract要約: 現在の量子シミュレーション実験は、以前は到達不可能な状態における非平衡多体力学を探求し始めている。
機械学習技術を用いて,相互作用量子系の力学,特に熱化挙動について検討する。
ニューラルネットワークは熱平衡データと非平衡を区別するように訓練され、ネットワーク性能はシステムの熱化挙動のプローブとして機能する。
- 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: Current quantum simulation experiments are starting to explore
non-equilibrium many-body dynamics in previously inaccessible regimes in terms
of system sizes and time scales. Therefore, the question emerges which
observables are best suited to study the dynamics in such quantum many-body
systems. Using machine learning techniques, we investigate the dynamics and in
particular the thermalization behavior of an interacting quantum system which
undergoes a dynamical phase transition from an ergodic to a many-body localized
phase. A neural network is trained to distinguish non-equilibrium from thermal
equilibrium data, and the network performance serves as a probe for the
thermalization behavior of the system. We test our methods with experimental
snapshots of ultracold atoms taken with a quantum gas microscope. Our results
provide a path to analyze highly-entangled large-scale quantum states for
system sizes where numerical calculations of conventional observables become
challenging.
- Abstract（参考訳）: 現在の量子シミュレーション実験は、システムサイズと時間スケールの観点から、以前は到達不可能な状態における非平衡多体力学を探求し始めている。
したがって、このような量子多体系におけるダイナミクスを研究するのにどの観測可能性が最も適しているかという疑問が浮かび上がってくる。
機械学習手法を用いて,エルゴードから多体局所化相への動的相転移を受ける相互作用量子システムのダイナミクス,特に熱化挙動について検討する。
ニューラルネットワークは熱平衡データと非平衡を区別するように訓練され、ネットワーク性能はシステムの熱化挙動のプローブとして機能する。
量子ガス顕微鏡を用いて超低温原子の実験的スナップショットを用いて実験を行った。
本研究では,従来の観測値の数値計算が困難になるシステムサイズに対して,高絡み合った大規模量子状態の解析手法を提案する。
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