論文の概要: Machine learning discovery of new phases in programmable quantum simulator snapshots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10789v1
• Date: Mon, 20 Dec 2021 19:00:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-22 15:35:11.827533
• Title: Machine learning discovery of new phases in programmable quantum simulator snapshots
• Title（参考訳）: プログラム可能な量子シミュレータスナップショットにおける新しい位相の機械学習による発見
• Authors: Cole Miles, Rhine Samajdar, Sepehr Ebadi, Tout T. Wang, Hannes Pichler, Subir Sachdev, Mikhail D. Lukin, Markus Greiner, Kilian Q. Weinberger, and Eun-Ah Kim
• Abstract要約: 我々は、ハイブリッド相関畳み込みニューラルネットワーク(Hybrid-CCNN)の解釈不能な教師なしハイブリッド機械学習アプローチを導入する。 プログラム可能な相互作用を持つ正方格子上の新しい量子位相の解析にHybrid-CCNNを適用する。 これらの観測は、プログラム可能な量子シミュレータと機械学習の組み合わせが、相関する量子状態の詳細な探索のための強力なツールとして利用できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.017475975364562
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning has recently emerged as a promising approach for studying complex phenomena characterized by rich datasets. In particular, data-centric approaches lend to the possibility of automatically discovering structures in experimental datasets that manual inspection may miss. Here, we introduce an interpretable unsupervised-supervised hybrid machine learning approach, the hybrid-correlation convolutional neural network (Hybrid-CCNN), and apply it to experimental data generated using a programmable quantum simulator based on Rydberg atom arrays. Specifically, we apply Hybrid-CCNN to analyze new quantum phases on square lattices with programmable interactions. The initial unsupervised dimensionality reduction and clustering stage first reveals five distinct quantum phase regions. In a second supervised stage, we refine these phase boundaries and characterize each phase by training fully interpretable CCNNs and extracting the relevant correlations for each phase. The characteristic spatial weightings and snippets of correlations specifically recognized in each phase capture quantum fluctuations in the striated phase and identify two previously undetected phases, the rhombic and boundary-ordered phases. These observations demonstrate that a combination of programmable quantum simulators with machine learning can be used as a powerful tool for detailed exploration of correlated quantum states of matter.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、リッチデータセットを特徴とする複雑な現象を研究するための有望なアプローチとして最近登場した。 特に、データ中心のアプローチは、手動検査が見逃す可能性のある実験データセットで自動的に構造を発見する可能性に役立つ。 本稿では,ハイブリッド相関畳み込みニューラルネットワーク(Hybrid-CCNN)の解釈不能な教師なしハイブリッド機械学習手法を導入し,Rydberg原子配列に基づくプログラマブル量子シミュレータを用いた実験データに適用する。 具体的には,プログラム可能な相互作用を持つ正方格子上の新しい量子位相の解析にHybrid-CCNNを適用する。 最初の教師なし次元減少とクラスタリング段階は、まず5つの異なる量子相領域を明らかにする。 第2の教師付きステージでは,完全解釈可能なccnnを訓練し,各フェーズに関連する相関関係を抽出することにより,これらの位相境界を洗練し,各フェーズを特徴付ける。 各相で特異的に認識される相関の特徴的な空間的重み付けとスニペットは、格子状相の量子揺らぎを捉え、以前検出されていた2つの非検出位相、すなわちrhombic と boundary-ordered phases を同定する。 これらの観察により、プログラム可能な量子シミュレータと機械学習の組み合わせが、物質の相関量子状態の詳細な探索に有効なことが示されている。

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