論文の概要: Digital quantum simulation of an extended Agassi model: Using machine
learning to disentangle its phase-diagram
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15122v3
- Date: Tue, 2 May 2023 14:34:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-03 18:13:00.887347
- Title: Digital quantum simulation of an extended Agassi model: Using machine
learning to disentangle its phase-diagram
- Title（参考訳）: 拡張アガシモデルのディジタル量子シミュレーション:機械学習による位相差の解消
- Authors: \'Alvaro S\'aiz, Jos\'e-Enrique Garc\'ia-Ramos, Jos\'e Miguel Arias,
Lucas Lamata, Pedro P\'erez-Fern\'andez
- Abstract要約: 8個のイオンを閉じ込めた量子プラットフォームを用いて,拡張アガシモデルのディジタル量子シミュレーションを提案する。
この研究の目的は2つある:一方、捕捉されたイオン施設の現在の限界におけるモデルの量子シミュレーションを提案し、他方で、量子シミュレーションを用いてシステムの位相を正確に決定する方法を示す。
- 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: A digital quantum simulation for the extended Agassi model is proposed using
a quantum platform with eight trapped ions. The extended Agassi model is an
analytically solvable model including both short range pairing and long range
monopole-monopole interactions with applications in nuclear physics and in
other many-body systems. In addition, it owns a rich phase diagram with
different phases and the corresponding phase transition surfaces. The aim of
this work is twofold: on one hand, to propose a quantum simulation of the model
at the present limits of the trapped ions facilities and, on the other hand, to
show how to use a machine learning algorithm on top of the quantum simulation
to accurately determine the phase of the system. Concerning the quantum
simulation, this proposal is scalable with polynomial resources to larger
Agassi systems. Digital quantum simulations of nuclear physics models assisted
by machine learning may enable one to outperform the fastest classical
computers in determining fundamental aspects of nuclear matter.
- Abstract（参考訳）: 8個のイオンを閉じ込めた量子プラットフォームを用いて,拡張アガシモデルのディジタル量子シミュレーションを提案する。
拡張アガシモデル(英: extended Agassi model)は、短距離対と長距離モノポール-モノポール相互作用と核物理学および他の多体系への応用の両方を含む解析的に解決可能なモデルである。
さらに、異なる位相と対応する位相遷移曲面を持つリッチな位相図を所有している。
この研究の目的は2つある:1つは、捕捉されたイオン施設の現在の限界におけるモデルの量子シミュレーションを提案し、もう1つは、量子シミュレーションの上に機械学習アルゴリズムをどのように使うかを示し、システムの位相を正確に決定することである。
量子シミュレーションに関して、この提案は多項式資源をより大きなアガシ系に拡張できる。
機械学習によって支援される核物理学モデルのデジタル量子シミュレーションは、核物質の基本的な側面を決定する上で、最も速い古典的コンピュータを上回ることができる。
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