論文の概要: Quantum Neuronal Sensing of Quantum Many-Body States on a 61-Qubit
Programmable Superconducting Processor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05957v2
- Date: Mon, 21 Nov 2022 02:25:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-01 00:50:31.288511
- Title: Quantum Neuronal Sensing of Quantum Many-Body States on a 61-Qubit
Programmable Superconducting Processor
- Title（参考訳）: 61kビットプログラム型超伝導プロセッサを用いた量子多体状態の量子ニューロンセンシング
- Authors: Ming Gong, He-Liang Huang, Shiyu Wang, Chu Guo, Shaowei Li, Yulin Wu,
Qingling Zhu, Youwei Zhao, Shaojun Guo, Haoran Qian, Yangsen Ye, Chen Zha,
Fusheng Chen, Chong Ying, Jiale Yu, Daojin Fan, Dachao Wu, Hong Su, Hui Deng,
Hao Rong, Kaili Zhang, Sirui Cao, Jin Lin, Yu Xu, Lihua Sun, Cheng Guo, Na
Li, Futian Liang, Akitada Sakurai, Kae Nemoto, W. J. Munro, Yong-Heng Huo,
Chao-Yang Lu, Cheng-Zhi Peng, Xiaobo Zhu, Jian-Wei Pan
- Abstract要約: 物質の性質と相の異なる多体量子状態の分類は、量子多体物理学における最も基本的な課題の1つである。
本稿では,量子ニューロンセンシングという新しいアプローチを提案する。
本手法は,2種類の多体現象を効率的に分類できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.470012490921192
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Classifying many-body quantum states with distinct properties and phases of
matter is one of the most fundamental tasks in quantum many-body physics.
However, due to the exponential complexity that emerges from the enormous
numbers of interacting particles, classifying large-scale quantum states has
been extremely challenging for classical approaches. Here, we propose a new
approach called quantum neuronal sensing. Utilizing a 61 qubit superconducting
quantum processor, we show that our scheme can efficiently classify two
different types of many-body phenomena: namely the ergodic and localized phases
of matter. Our quantum neuronal sensing process allows us to extract the
necessary information coming from the statistical characteristics of the
eigenspectrum to distinguish these phases of matter by measuring only one
qubit. Our work demonstrates the feasibility and scalability of quantum
neuronal sensing for near-term quantum processors and opens new avenues for
exploring quantum many-body phenomena in larger-scale systems.
- Abstract（参考訳）: 物質の性質と相の異なる多体量子状態の分類は、量子多体物理学における最も基本的な課題の1つである。
しかし、膨大な数の相互作用する粒子から生じる指数関数的複雑性のため、大規模な量子状態の分類は古典的アプローチでは極めて困難である。
本稿では,量子ニューロンセンシングという新しいアプローチを提案する。
本研究では,61量子ビット超伝導量子プロセッサを用いて,物質のエルゴディド相と局所化相の2種類の多体現象を効率的に分類できることを示す。
我々の量子ニューロンセンシングプロセスは、固有スペクトルの統計特性から得られる必要な情報を抽出し、これらの位相を1キュービットだけ測定することで区別することができる。
本研究は、短期量子プロセッサにおける量子ニューロンセンシングの実現可能性と拡張性を示し、大規模システムにおける量子多体現象を探索するための新しい道を開く。
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