論文の概要: Learning Interpretable Representations of Entanglement in Quantum Optics
Experiments using Deep Generative Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02490v1
- Date: Mon, 6 Sep 2021 13:52:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-07 17:26:21.553303
- Title: Learning Interpretable Representations of Entanglement in Quantum Optics
Experiments using Deep Generative Models
- Title（参考訳）: 深部生成モデルを用いた量子光学実験における絡み合いの学習解釈表現
- Authors: Daniel Flam-Shepherd, Tony Wu, Xuemei Gu, Alba Cervera-Lierta, Mario
Krenn and Alan Aspuru-Guzik
- Abstract要約: 本稿では,量子光学実験の最初の深部生成モデルについて述べる。
我々は、QOVAEが、トレーニングデータにマッチする特定の分布を持つ、非常に絡み合った量子状態のための新しい実験を生成することができることを示す。
その結果、複雑な科学領域における深部生成モデルの内部表現をうまく利用し、理解する方法が示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3016298207860975
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum physics experiments produce interesting phenomena such as
interference or entanglement, which is a core property of numerous future
quantum technologies. The complex relationship between a quantum experiment's
structure and its entanglement properties is essential to fundamental research
in quantum optics but is difficult to intuitively understand. We present the
first deep generative model of quantum optics experiments where a variational
autoencoder (QOVAE) is trained on a dataset of experimental setups. In a series
of computational experiments, we investigate the learned representation of the
QOVAE and its internal understanding of the quantum optics world. We
demonstrate that the QOVAE learns an intrepretable representation of quantum
optics experiments and the relationship between experiment structure and
entanglement. We show the QOVAE is able to generate novel experiments for
highly entangled quantum states with specific distributions that match its
training data. Importantly, we are able to fully interpret how the QOVAE
structures its latent space, finding curious patterns that we can entirely
explain in terms of quantum physics. The results demonstrate how we can
successfully use and understand the internal representations of deep generative
models in a complex scientific domain. The QOVAE and the insights from our
investigations can be immediately applied to other physical systems throughout
fundamental scientific research.
- Abstract（参考訳）: 量子物理学の実験は、多くの未来の量子技術のコア特性である干渉や絡み合いのような興味深い現象を生み出す。
量子実験の構造と絡み合いの性質の複雑な関係は、量子光学の基礎研究には不可欠であるが、直感的に理解することは難しい。
本稿では,量子光学実験の最初の深層生成モデルとして,変分オートエンコーダ(qovae)を実験セットアップのデータセットで学習する。
一連の計算実験において,量子光学界におけるqovaeの学習表現とその内部理解について検討した。
量子光学実験の予測不能な表現と実験構造と絡み合いの関係をqovaeが学習できることを実証する。
実験結果から,qovaeはトレーニングデータに適合する特定の分布を持つ高エンタングル量子状態に対して新たな実験を生成できることを示した。
重要なことに、qovaeが潜在空間をどのように構成しているかを完全に解釈することができ、量子物理学の観点から完全に説明できる興味深いパターンを見つけることができる。
その結果、複雑な科学的領域における深層生成モデルの内部表現をうまく利用し、理解できることが示される。
QOVAEと我々の調査からの洞察は、基礎科学研究を通じて、他の物理システムにも即座に適用できます。
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