論文の概要: Retrieving information from a black hole using quantum machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06385v3
- Date: Thu, 29 Dec 2022 15:10:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-09 12:29:21.239152
- Title: Retrieving information from a black hole using quantum machine learning
- Title（参考訳）: 量子機械学習を用いたブラックホールからの情報検索
- Authors: Lorenzo Leone, Salvatore F.E. Oliviero, Stefano Piemontese, Sarah True
and Alioscia Hamma
- Abstract要約: 量子機械学習を用いて,情報検索デコーダを$exp(-alpha t)$とすることで学習可能であることを示す。
学習可能性と非学習性の間の交差は、ブラックホールに存在する非安定化剤の量によって引き起こされることを示す。
- 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: In a seminal paper[JHEP09(2007)120], Hayden and Preskill showed that
information can be retrieved from a black hole that is sufficiently scrambling,
assuming that the retriever has perfect control of the emitted Hawking
radiation and perfect knowledge of the internal dynamics of the black hole. In
this paper, we show that for $t-$doped Clifford black holes - that is, black
holes modeled by random Clifford circuits doped with an amount $t$ of
non-Clifford resources - an information retrieval decoder can be learned with
fidelity scaling as $\exp(-\alpha t)$ using quantum machine learning while
having access only to out-of-time-order correlation functions. We show that the
crossover between learnability and non-learnability is driven by the amount of
non-stabilizerness present in the black hole and sketch a different approach to
quantum complexity.
- Abstract（参考訳）: 論文[jhep09(2007)120]において、ヘイデンとプレススキルは、レトリバーが放出されたホーキング放射の完全な制御とブラックホールの内部ダイナミクスの完全な知識を持っていると仮定して、十分にスクランブルなブラックホールから情報を取得することができることを示した。
本稿では,非クリフォード資源量$t$のランダムなクリフォード回路でモデル化されたブラックホールを$t-$ドープしたクリフォードブラックホールに対して,時間外相関関数のみにアクセスしながら,量子機械学習を用いて情報検索デコーダを$\exp(-\alpha t)$とすることで学習可能であることを示す。
学習可能性と非学習可能性の交差は、ブラックホールに存在する非安定化性の量によって引き起こされ、量子複雑性に対する異なるアプローチをスケッチする。
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