論文の概要: Learning quantum symmetries with interactive quantum-classical
variational algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11970v2
- Date: Tue, 16 May 2023 17:28:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-17 19:54:27.037965
- Title: Learning quantum symmetries with interactive quantum-classical
variational algorithms
- Title（参考訳）: 対話型量子古典変動アルゴリズムによる量子対称性の学習
- Authors: Jonathan Z. Lu, Rodrigo A. Bravo, Kaiying Hou, Gebremedhin A. Dagnew,
Susanne F. Yelin, Khadijeh Najafi
- Abstract要約: 状態 $vert psi rangle$ の対称性は単位作用素であり、$vert psi rangle$ は固有ベクトルである。
対称性は量子システムに 重要な物理的な洞察を与えます
我々は,$vert psi rangle$の対称性を体系的に探索する変分型量子古典学習法を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A symmetry of a state $\vert \psi \rangle$ is a unitary operator of which
$\vert \psi \rangle$ is an eigenvector. When $\vert \psi \rangle$ is an unknown
state supplied by a black-box oracle, the state's symmetries provide key
physical insight into the quantum system; symmetries also boost many crucial
quantum learning techniques. In this paper, we develop a variational hybrid
quantum-classical learning scheme to systematically probe for symmetries of
$\vert \psi \rangle$ with no a priori assumptions about the state. This
procedure can be used to learn various symmetries at the same time. In order to
avoid re-learning already known symmetries, we introduce an interactive
protocol with a classical deep neural net. The classical net thereby
regularizes against repetitive findings and allows our algorithm to terminate
empirically with all possible symmetries found. Our scheme can be implemented
efficiently on average with non-local SWAP gates; we also give a less efficient
algorithm with only local operations, which may be more appropriate for current
noisy quantum devices. We simulate our algorithm on representative families of
states, including cluster states and ground states of Rydberg and Ising
Hamiltonians. We also find that the numerical query complexity scales well with
qubit size.
- Abstract（参考訳）: 状態の対称性$\vert \psi \rangle$ はユニタリ作用素であり、$\vert \psi \rangle$ は固有ベクトルである。
$\vert \psi \rangle$ がブラックボックスのオラクルによって供給される未知の状態である場合、状態の対称性は量子システムに関する重要な物理的洞察を与える。
本稿では,その状態に関する前提条件なしで,$\vert \psi \rangle$の対称性を体系的に探索する変動型ハイブリッド量子古典学習手法を開発する。
この手順は様々な対称性を同時に学習するために使用することができる。
既知の対称性の再学習を避けるため,古典的なディープニューラルネットワークを用いた対話型プロトコルを提案する。
これにより、古典ネットは反復的な発見に対して規則化され、我々のアルゴリズムは可能なすべての対称性で経験的に終了する。
提案手法は非局所的なSWAPゲートで平均的に効率よく実装でき、局所的な演算しか持たないより効率の悪いアルゴリズムも提案する。
我々は、Rydberg と Ising Hamiltonian のクラスター状態や基底状態を含む状態の代表族に対するアルゴリズムをシミュレートする。
また、数値クエリの複雑さはキュービットサイズとよく一致している。
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