論文の概要: Quantum-probabilistic Hamiltonian learning for generative modelling & anomaly detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03803v3
• Date: Tue, 28 Nov 2023 19:21:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 04:11:09.010328
• Title: Quantum-probabilistic Hamiltonian learning for generative modelling & anomaly detection
• Title（参考訳）: 生成モデルと異常検出のための量子確率ハミルトン学習
• Authors: Jack Y. Araz and Michael Spannowsky
• Abstract要約: 本研究では,データ解析におけるハミルトニアンシステムの学習と活用の可能性について検討する。 我々は、シミュレーションされた大型ハドロン衝突型加速器データの生成モデル作成に量子ハミルトンモデルを用いる。 さらに、学習したハミルトニアンを用いて異常検出を行い、異なるサンプル型が異なる動的挙動を形成することを示す。
• 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: The Hamiltonian of an isolated quantum mechanical system determines its dynamics and physical behaviour. This study investigates the possibility of learning and utilising a system's Hamiltonian and its variational thermal state estimation for data analysis techniques. For this purpose, we employ the method of Quantum Hamiltonian-based models for the generative modelling of simulated Large Hadron Collider data and demonstrate the representability of such data as a mixed state. In a further step, we use the learned Hamiltonian for anomaly detection, showing that different sample types can form distinct dynamical behaviours once treated as a quantum many-body system. We exploit these characteristics to quantify the difference between sample types. Our findings show that the methodologies designed for field theory computations can be utilised in machine learning applications to employ theoretical approaches in data analysis techniques.
• Abstract（参考訳）: 孤立量子力学系のハミルトニアンはその力学と物理的挙動を決定する。 本研究では,システムのハミルトニアンを学習し,その変動熱状態推定をデータ解析に活用する可能性について検討する。 そこで本研究では,シミュレーションによる大型ハドロン衝突型加速器データの生成モデルとして量子ハミルトニアンモデルを用いて,混合状態として表現可能性を示す。 さらに、学習したハミルトニアンを用いて異常検出を行い、異なるサンプル型が量子多体系として扱われたときの異なる動的挙動を形成することを示した。 これらの特徴を利用してサンプルタイプの違いを定量化する。 本研究は,フィールド理論計算のための手法を機械学習アプリケーションに応用し,データ解析手法の理論的アプローチを応用できることを示唆する。

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