論文の概要: Neural-Network Decoders for Measurement Induced Phase Transitions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10904v2
• Date: Mon, 31 Oct 2022 20:52:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-16 00:50:19.166121
• Title: Neural-Network Decoders for Measurement Induced Phase Transitions
• Title（参考訳）: 位相遷移測定のためのニューラルネットワークデコーダ
• Authors: Hossein Dehghani, Ali Lavasani, Mohammad Hafezi, Michael J. Gullans
• Abstract要約: 観測量子系における測定誘起絡み合い相転移は顕著な例である。 測定結果に基づいて基準量子ビットの状態を決定するニューラルネットワークデコーダを提案する。 エンタングルメント相転移は,デコーダ関数の学習可能性に変化をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open quantum systems have been shown to host a plethora of exotic dynamical phases. Measurement-induced entanglement phase transitions in monitored quantum systems are a striking example of this phenomena. However, naive realizations of such phase transitions requires an exponential number of repetitions of the experiment which is practically unfeasible on large systems. Recently, it has been proposed that these phase transitions can be probed locally via entangling reference qubits and studying their purification dynamics. In this work, we leverage modern machine learning tools to devise a neural network decoder to determine the state of the reference qubits conditioned on the measurement outcomes. We show that the entanglement phase transition manifests itself as a stark change in the learnability of the decoder function. We study the complexity and scalability of this approach and discuss how it can be utilized to detect entanglement phase transitions in generic experiments.
• Abstract（参考訳）: オープン量子系は、エキゾチックな動的位相を多数持つことが示されている。 観測量子系における測定誘起絡み合い相転移は、この現象の顕著な例である。 しかし、そのような相転移の素早い実現には実験の指数的な回数が必要であり、これは大規模システムでは事実上不可能である。 近年,これらの相転移は参照量子ビットを絡み合わせることで局所的に探索し,その浄化力学を研究することが提案されている。 本研究では、現代の機械学習ツールを活用し、ニューラルネットワークデコーダを考案し、測定結果に基づいて基準量子ビットの状態を決定する。 エンタングルメント位相遷移はデコーダ関数の学習可能性の劇的な変化としてそれ自体を表わす。 本稿では,本手法の複雑さと拡張性について検討し,一般実験における絡み合い相転移の検出に利用する方法について議論する。

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