論文の概要: Predicting Properties of Quantum Systems with Conditional Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16943v2
• Date: Fri, 23 Feb 2024 07:59:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 18:45:16.319350
• Title: Predicting Properties of Quantum Systems with Conditional Generative Models
• Title（参考訳）: 条件付き生成モデルによる量子系の予測特性
• Authors: Haoxiang Wang, Maurice Weber, Josh Izaac, Cedric Yen-Yu Lin
• Abstract要約: 生成モデルは、単一の量子状態の測定から学習し、局所的な観測可能な状態を予測するのに十分な精度で状態を再構築することができる。 分類と回帰モデルは、異なるが関連する状態の測定から学習することで、局所的な可観測物を予測することができる。 最大45キュービットのシミュレーションを用いて、2次元ランダムハイゼンベルクモデルに対する我々のアプローチを数値的に検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.710629384265492
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning has emerged recently as a powerful tool for predicting properties of quantum many-body systems. For many ground states of gapped Hamiltonians, generative models can learn from measurements of a single quantum state to reconstruct the state accurately enough to predict local observables. Alternatively, classification and regression models can predict local observables by learning from measurements on different but related states. In this work, we combine the benefits of both approaches and propose the use of conditional generative models to simultaneously represent a family of states, learning shared structures of different quantum states from measurements. The trained model enables us to predict arbitrary local properties of ground states, even for states not included in the training data, without necessitating further training for new observables. We first numerically validate our approach on 2D random Heisenberg models using simulations of up to 45 qubits. Furthermore, we conduct quantum simulations on a neutral-atom quantum computer and demonstrate that our method can accurately predict the quantum phases of square lattices of 13$\times$13 Rydberg atoms.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、量子多体システムの特性を予測する強力なツールとして最近登場した。 ガッピングハミルトニアンの多くの基底状態について、生成モデルは単一の量子状態の測定から学び、局所観測可能性を予測するのに十分な正確な状態を再構築することができる。 あるいは、分類と回帰モデルは、異なるが関連する状態の測定から学習することで、局所観測可能性を予測することができる。 本研究では,両手法の利点を統合し,条件付き生成モデルを用いて状態の族を同時に表現し,異なる量子状態の共有構造を計測から学習することを提案する。 トレーニングデータに含まれない状態であっても,新たな観測対象のさらなる訓練を必要とせず,任意の地中状態の局所特性を予測することができる。 まず,45キュービットまでのシミュレーションを用いて2次元ランダムハイゼンベルクモデルに対するアプローチを数値的に検証した。 さらに、中性原子量子コンピュータ上で量子シミュレーションを行い、この手法が13$\times$13 Rydbergの2乗格子の量子位相を正確に予測できることを実証する。

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