論文の概要: Measurement-induced criticality as a data-structure transition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06245v2
- Date: Wed, 2 Nov 2022 16:27:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-15 03:05:25.708707
- Title: Measurement-induced criticality as a data-structure transition
- Title(参考訳): データ構造遷移としての測定誘起臨界
- Authors: Xhek Turkeshi
- Abstract要約: 量子システムにおける異なる位相とその遷移を特定するために、教師なし学習ツールを使用します。
データ空間における測定誘起遷移を明らかにするために,主成分分析と構造次元推定を考察する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We employ unsupervised learning tools to identify different phases and their
transition in quantum systems subject to the combined action of unitary
evolution and stochastic measurements. Specifically, we consider principal
component analysis and intrinsic dimension estimation to reveal a
measurement-induced structural transition in the data space. We test our
approach on a 1+1D stabilizer circuit and find the quantities of interest
furnish novel order parameters defined directly in the raw data space. Our
results provide a first use of unsupervised tools in dynamical quantum phase
transitions.
- Abstract(参考訳): 我々は、ユニタリ進化と確率的測定の組み合わせによる量子系の異なる位相とその遷移を特定するために教師なし学習ツールを用いる。
具体的には,データ空間における計測誘起構造遷移を明らかにするため,主成分分析と内在次元推定を考える。
提案手法を1+1D安定化回路上で試行し、生データ空間内で直接定義された新しい順序パラメータの量を求める。
この結果は、動的量子相転移における教師なしツールの最初の利用を提供する。
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