論文の概要: Hardware-efficient learning of quantum many-body states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06084v1
- Date: Mon, 12 Dec 2022 18:00:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-13 18:41:16.114140
- Title: Hardware-efficient learning of quantum many-body states
- Title（参考訳）: 量子多体状態のハードウェア効率学習
- Authors: Katherine Van Kirk, Jordan Cotler, Hsin-Yuan Huang, Mikhail D. Lukin
- Abstract要約: 粒子の制御の度合いが低いシステムにおいて、量子多体状態を学ぶための厳密で効率的なアルゴリズムを提案する。
U(1)格子ゲージ理論におけるエネルギー密度推定アルゴリズムの有効性を数値的に示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9785872350085876
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Efficient characterization of highly entangled multi-particle systems is an
outstanding challenge in quantum science. Recent developments have shown that a
modest number of randomized measurements suffices to learn many properties of a
quantum many-body system. However, implementing such measurements requires
complete control over individual particles, which is unavailable in many
experimental platforms. In this work, we present rigorous and efficient
algorithms for learning quantum many-body states in systems with any degree of
control over individual particles, including when every particle is subject to
the same global field and no additional ancilla particles are available. We
numerically demonstrate the effectiveness of our algorithms for estimating
energy densities in a U(1) lattice gauge theory and classifying topological
order using very limited measurement capabilities.
- Abstract（参考訳）: 高絡み合いの多粒子系の効率的なキャラクタリゼーションは量子科学において顕著な課題である。
近年の進歩は、量子多体系の多くの特性を学ぶのに、無作為な数の測定が十分であることを示している。
しかし、そのような測定の実行には個々の粒子を完全に制御する必要があるため、多くの実験プラットフォームでは利用できない。
本研究では,各粒子が同一大域に分布し,追加のアンシラ粒子が存在しない場合を含む,個々の粒子を制御できるようなシステムにおいて,量子多体状態を学ぶための厳密で効率的なアルゴリズムを提案する。
我々は,U(1)格子ゲージ理論におけるエネルギー密度推定アルゴリズムの有効性を数値的に実証し,非常に限られた測定能力を用いて位相順を分類する。
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