論文の概要: Learning quantum phases via single-qubit disentanglement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03542v3
- Date: Tue, 11 Jan 2022 01:43:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-23 02:21:44.711260
- Title: Learning quantum phases via single-qubit disentanglement
- Title(参考訳): 単一量子ビット解離による量子位相の学習
- Authors: Zheng An, Chenfeng Cao, Cheng-Qian Xu, D. L. Zhou
- Abstract要約: 本稿では,RL設計不整合回路の性能に基づく位相遷移を見つけるための強化学習(RL)手法を提案する。
本研究では, 横場イジングモデル(TFIM)とXXZモデルにおける量子相転移におけるこの手法の成功例を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.80009330610905
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Identifying phases of matter is a complicated process, especially in quantum
theory, where the complexity of the ground state appears to rise exponentially
with system size. The entanglement of quantum many-body systems exhibits
different complex structures in different phases. It is a natural way to
distinguish different quantum phases by detecting different entanglement
structures. As a method that works directly on the detection of the
entanglement structure, disentanglement can provide factual information on the
entanglement structure. In this work, we follow a radically different approach
to identifying quantum phases: we utilize disentanglement to determine the
entanglement structures under different phases to distinguish the phases of
Ising spin chain systems. Here, we propose a reinforcement learning (RL)
approach to finding phase transitions based on the performance of the
RL-designed disentangling circuit. Further, our method uses limited local
operations and one qubit measurement, making the quantum circuit scalable and
easily extended to large-sized systems. We demonstrate the success of this
method on the quantum phase transition in the transverse field Ising model
(TFIM) and the XXZ model. Moreover, we find that the RL agent learns the
Kramers-Wannier duality on entanglement structures under the TFIM. This study
sheds light on characterizing quantum phases with the entanglement structures
of quantum many-body systems.
- Abstract(参考訳): 物質の相の同定は複雑なプロセスであり、特に量子論では、基底状態の複雑さはシステムサイズとともに指数関数的に増加するように見える。
量子多体系の絡み合いは異なる相における異なる複雑な構造を示す。
異なる絡み合い構造を検出して異なる量子相を区別する自然な方法である。
絡み合い構造の検出に直接的に取り組む方法として、絡み合い構造に関する事実情報を提供することができる。
本研究では, 量子相を同定するアプローチとして, 異なる位相下での絡み合い構造の決定と, イジングスピン鎖系の相の識別という, 根本的に異なるアプローチを踏襲する。
本稿では,RL設計逆アンタングル回路の性能に基づく位相遷移を求めるための強化学習(RL)手法を提案する。
さらに,本手法では局所演算が限定され,量子回路が拡張可能で,大規模システムにも拡張可能である。
本研究では, 横場イジングモデル(TFIM)とXXZモデルにおける量子相転移におけるこの手法の成功例を示す。
さらに、RLエージェントは、TFIMの下での絡み合い構造のクラマース・ワニエ双対性を学ぶ。
この研究は、量子多体系の絡み合い構造で量子相を特徴づけることに光を当てる。
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