論文の概要: Model-Independent Quantum Phases Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00625v1
• Date: Wed, 1 Sep 2021 21:37:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 10:42:43.716039
• Title: Model-Independent Quantum Phases Classifier
• Title（参考訳）: モデル独立量子位相分類器
• Authors: Felipe Mahlow, Fabr\'icio S. Luiz, Andr\'e L. Malvezzi, Felipe F. Fanchini
• Abstract要約: 我々はモデルに依存しない分類器を開発し、アルゴリズムはモデルがアクセスしたことのないフェーズを分類できる。 これは普遍分類器への第一歩であり、アルゴリズムはハミルトニアンに関する知識のない任意の位相を検出できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning has revolutionized many fields of science and technology. Through the $k$-Nearest Neighbors algorithm, we develop a model-independent classifier, where the algorithm can classify phases of a model to which it has never had access. For this, we study three distinct spin-$1$ models with some common phases: the XXZ chains with uniaxial single-ion-type anisotropy, the bound alternating XXZ chains, and the bilinear biquadratic chain. We show that, with high probability, algorithms trained with two of these models can determine common phases with the third. It is the first step toward a universal classifier, where an algorithm is able to detect any phase with no knowledge about the Hamiltonian, only knowing partial information about the quantum state.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は多くの科学技術分野に革命をもたらした。 k$-Nearest Neighborsアルゴリズムを用いて、モデルに依存しない分類器を開発し、そのアルゴリズムは、アクセスしたことのないモデルのフェーズを分類することができる。 このために、一軸単イオン型異方性を持つXXZ鎖、有界交互XXZ鎖、双線型二方晶鎖の3つの異なるスピン-1$モデルについて検討する。 高い確率で、2つのモデルで訓練されたアルゴリズムが3番目のモデルで共通位相を決定できることを示す。 これは普遍分類器への第一歩であり、アルゴリズムはハミルトニアンに関する知識がなく、量子状態に関する部分的な情報しか知らない任意の位相を検出することができる。

関連論文リスト

• Unveiling Induction Heads: Provable Training Dynamics and Feature Learning in Transformers [54.20763128054692]
  我々は,2層変換器が$n$-gramのマルコフ連鎖データ上でICLを実行するためにどのように訓練されているかを検討する。 クロスエントロピー ICL 損失に対する勾配流が極限モデルに収束することを証明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T18:10:26Z)
• KPZ scaling from the Krylov space [83.88591755871734]
  近年,Cardar-Parisi-Zhangスケーリングをリアルタイムの相関器や自動相関器に示す超拡散が報告されている。 これらの結果から着想を得て,Krylov演算子に基づく相関関数のKPZスケーリングについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T20:57:59Z)
• Detecting quantum phase transitions in a frustrated spin chain via transfer learning of a quantum classifier algorithm [1.2145532233226681]
  量子相転移を同定するための代替フレームワークを提案する。 ANNNIモデルをベンチマークとして、機械学習が3つのフェーズを検出する方法を示す。 また,従来の機械学習手法とQNN(Quantum Near neighbors)アルゴリズムの比較を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-27T01:11:11Z)
• Quantum Fisher Information and multipartite entanglement in spin-1 chains [0.0]
  本研究では, 1次元スピン-1モデルの基底状態の量子フィッシャー情報(QFI)をマルチパーティイトエンタングルメントの証として検討する。 厳密な非局所可観測体のQFIのスケーリングは位相図の特徴付け、特に位相位相の研究に利用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-05T16:28:23Z)
• A single $T$-gate makes distribution learning hard [56.045224655472865]
  この研究は、局所量子回路の出力分布の学習可能性に関する広範な評価を提供する。 ハイブリッド量子古典アルゴリズムを含む多種多様な学習アルゴリズムにおいて、深度$d=omega(log(n))$ Clifford回路に関連する生成的モデリング問題さえも困難であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-07T08:04:15Z)
• Proofs of network quantum nonlocality aided by machine learning [68.8204255655161]
  我々は[DOI40103/PhysRevLett.123.140]の量子三角形分布の族が、元の証明よりも広い範囲の三角形局所モデルを認めていないことを示した。 我々は、独立な利害関係を持つ二項結果を持つ三角形のシナリオに対して、ネットワークベルの不等式を大量に収集する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-30T18:00:00Z)
• Topological fracton quantum phase transitions by tuning exact tensor network states [1.0753191494611891]
  物質のギャップフラクトン相はトポロジカル秩序の概念を一般化する。 我々は、X-立方体フラクトンモデルを研究するために、正確な3次元量子テンソル-ネットワークアプローチを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-28T19:00:01Z)
• Multi-class quantum classifiers with tensor network circuits for quantum phase recognition [0.0]
  ネットワークにインスパイアされた回路は、変分量子固有解回路の自然な選択として提案されている。 本稿では,ツリーテンソルネットワークとマルチスケール再正規化アンサッツ回路に基づくマルチクラスの絡み合いに関する数値実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T21:55:13Z)
• Decodable hybrid dynamics of open quantum systems with Z_2 symmetry [0.0]
  局所的なデコヒーレンス(ノイズ)と局所射影測定を備えた「オープン」量子回路モデルのクラスを探索する。 スピンガラス相では、回路力学は量子反復符号として解釈できる。 コード空間における任意の初期キュービット状態を復元するための新しい復号アルゴリズムを考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T18:07:55Z)
• Algebraic Compression of Quantum Circuits for Hamiltonian Evolution [52.77024349608834]
  時間依存ハミルトニアンの下でのユニタリ進化は、量子ハードウェアにおけるシミュレーションの重要な構成要素である。 本稿では、トロッターステップを1ブロックの量子ゲートに圧縮するアルゴリズムを提案する。 この結果、ハミルトニアンのある種のクラスに対する固定深度時間進化がもたらされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-06T19:38:01Z)
• The principle of majorization: application to random quantum circuits [68.8204255655161]
  i) 普遍的、ii) 古典的シミュラブル、iii) 普遍的、古典的シミュラブルの3つのクラスが考慮された。 回路のすべての族が平均的に正規化の原理を満たすことを検証した。 明らかな違いは、状態に関連したローレンツ曲線のゆらぎに現れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-19T16:07:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。