論文の概要: Unsupervised detection of decoupled subspaces: many-body scars and beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07151v2
• Date: Sun, 5 Jun 2022 21:21:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 20:29:22.716884
• Title: Unsupervised detection of decoupled subspaces: many-body scars and beyond
• Title（参考訳）: 分離部分空間の教師なし検出:多体傷とその周辺
• Authors: Tomasz Szo{\l}dra, Piotr Sierant, Maciej Lewenstein, and Jakub Zakrzewski
• Abstract要約: 量子変分オートエンコーダ(QVAE)に基づく量子インスパイアされた機械学習プラットフォームを提案する。 我々は,スカーステート上で訓練されたオートエンコーダが,入力状態と共通の特徴を共有するスカーステートのファミリー全体を検出できることを実証した。 傷跡状態のサブスペースの自動検出の可能性は、エルゴード性の弱いモデルの研究において新しい経路を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Highly excited eigenstates of quantum many-body systems are typically featureless thermal states. Some systems, however, possess a small number of special, low-entanglement eigenstates known as quantum scars. We introduce a quantum-inspired machine learning platform based on a Quantum Variational Autoencoder (QVAE) that detects families of scar states in spectra of many-body systems. Unlike a classical autoencoder, QVAE performs a parametrized unitary operation, allowing us to compress a single eigenstate into a smaller number of qubits. We demonstrate that the autoencoder trained on a scar state is able to detect the whole family of scar states sharing common features with the input state. We identify families of quantum many-body scars in the PXP model beyond the $\mathbb{Z}_2$ and $\mathbb{Z}_3$ families and find dynamically decoupled subspaces in the Hilbert space of disordered, interacting spin ladder model. The possibility of an automatic detection of subspaces of scar states opens new pathways in studies of models with a weak breakdown of ergodicity and fragmented Hilbert spaces.
• Abstract（参考訳）: 量子多体系の高励起固有状態は、通常、特徴のない熱状態である。 しかし、いくつかの系は量子スカーとして知られる少数の特別な低エンタングルの固有状態を持っている。 量子変分オートエンコーダ(QVAE)に基づく量子インスパイアされた機械学習プラットフォームを導入し,多体システムのスペクトル中の傷跡状態の族を検出する。 古典的オートエンコーダとは異なり、QVAEはパラメタライズされたユニタリ演算を行い、単一の固有状態をより少ない量子ビットに圧縮することができる。 scar状態でトレーニングされたautoencoderは、入力状態と共通の特徴を共有するscar状態のファミリー全体を検出できることを実証する。 pxpモデルにおける量子多体傷のファミリーを、$\mathbb{z}_2$ と $\mathbb{z}_3$ のファミリーを超えて同定し、無秩序で相互作用するスピンラダーモデルのヒルベルト空間において動的に分離された部分空間を見つける。 傷跡状態の部分空間の自動検出の可能性は、エルゴード性の弱いモデルと断片化されたヒルベルト空間の研究において新しい経路を開く。

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