論文の概要: Deep reinforcement learning for preparation of thermal and prethermal quantum states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12656v3
• Date: Fri, 27 Jan 2023 09:38:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-03 17:10:28.628388
• Title: Deep reinforcement learning for preparation of thermal and prethermal quantum states
• Title（参考訳）: 熱・予熱量子状態の生成のための深部強化学習
• Authors: Shotaro Z. Baba, Nobuyuki Yoshioka, Yuto Ashida and Takahiro Sagawa
• Abstract要約: 平衡状態は, 局所観測値の期待値の学習によってのみ効率的に生成可能であることを示す。 本手法は,量子ハードウェアにおける量子多体系の熱力学および統計的性質の研究への道を開くものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a method based on deep reinforcement learning that efficiently prepares a quantum many-body pure state in thermal or prethermal equilibrium. The main physical intuition underlying the method is that the information on the equilibrium states can be efficiently encoded/extracted by focusing on only a few local observables, relying on the typicality of equilibrium states. Instead of resorting to the expensive preparation protocol that adopts global features such as the quantum state fidelity, we show that the equilibrium states can be efficiently prepared only by learning the expectation values of local observables. We demonstrate our method by preparing two illustrative examples: Gibbs ensembles in non-integrable systems and generalized Gibbs ensembles in integrable systems. Pure states prepared solely from local observables are numerically shown to successfully encode the macroscopic properties of the equilibrium states. Furthermore, we find that the preparation errors, with respect to the system size, decay exponentially for Gibbs ensembles and polynomially for generalized Gibbs ensembles, which are in agreement with the finite-size fluctuation within thermodynamic ensembles. Our method paves a path toward studying the thermodynamic and statistical properties of quantum many-body systems in quantum hardware.
• Abstract（参考訳）: 熱平衡や前熱平衡において量子多体純状態を効率的に生成する深層強化学習に基づく手法を提案する。 この方法の基本的な物理的直観は、平衡状態の典型性に依拠して、少数の局所観測可能性にのみ焦点をあてることで、平衡状態に関する情報を効率的にエンコード/抽出できることである。 量子状態の忠実度などのグローバルな特徴を取り入れた高価な準備プロトコルに代えて、平衡状態は局所観測値の期待値を学ぶことによってのみ効率的に作成可能であることを示す。 非可積分系におけるギブズアンサンブルと、可積分系における一般化ギブズアンサンブルの2つの例を用意して、本手法を実証する。 局所可観測物からのみ合成された純状態は、平衡状態のマクロな性質をうまくエンコードするように数値的に示される。 さらに,gibbsアンサンブルに対して指数関数的に崩壊し,熱力学的アンサンブル内の有限サイズのゆらぎと一致する一般化gibbsアンサンブルに対しては多項式的に崩壊することを示した。 本手法は,量子ハードウェアにおける量子多体系の熱力学および統計的性質の研究への道を開くものである。

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